Desarrollo de un modelo de formación del valor inmobiliario en ...
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R E S U M E N
R E S U M E N
Una de las principales líneas de investigación de la economía urbana es el comportamiento
del mercado inmobiliario y sus relaciones con la estructura territorial. Dentro de este
contexto, la reflexión sobre el significado del valor urbano, y abordar su variabilidad,
constituye un tema de especial importancia, dada la relevancia que ha supuesto y supone
la actividad inmobiliaria en España.
El presente estudio ha planteado como principal objetivo la identificación de aquellos
factores, ligados a la localización que explican la formación del valor inmobiliario y justifican
su variabilidad. Definir este proceso precisa de una evaluación a escala territorial
estableciendo aquellos factores de carácter socioeconómico, medioambiental y urbanístico
que estructuran el desarrollo urbano, condicionan la demanda de inmuebles y, por tanto, los
procesos de formación de su valor.
El análisis se centra en valores inmobiliarios residenciales localizados en áreas litorales
donde la presión del sector turístico ha impulsado un amplio. Para ello, el ámbito territorial
seleccionado como objeto de estudio se sitúa en la costa mediterránea española, al sur de
la provincia de Alicante, la comarca de la Vega Baja del Segura.
La zona, con una amplia diversidad ecológica y paisajística, ha mantenido históricamente
una clara distinción entre espacio urbano y espacio rural. Esta dicotomía ha cambiado
drásticamente en las últimas décadas, experimentándose un fuerte crecimiento
demográfico y económico ligado a los sectores turístico e inmobiliario, aspectos que han
tenido un claro reflejo en los valores inmobiliarios. Este desarrollo de la comarca es un claro
ejemplo de la política expansionista de los mercados de suelo que ha tenido lugar en la
costa española en las dos últimas décadas y que derivado en la regeneración de un amplio
tejido suburbano.
El conocimiento del marco territorial ha posibilitado realizar un análisis de variabilidad
espacial mediante un tratamiento masivo de datos, así como un análisis econométrico que
determina los factores que se valoran positivamente y negativamente por el potencial
comprador. Estas relaciones permiten establecer diferentes estructuras matemáticas
basadas en los modelos de precios hedónicos, que permiten identificar rasgos diferenciales
en los ámbitos económico, social y espacial y su incidencia en el valor inmobiliario.
También se ha sistematizado un proceso de valoración territorial a través del análisis del
concepto de vulnerabilidad estructural, entendido como una situación de fragilidad debida a
circunstancias tanto sociales como económicas, tanto actual como de tendencia en el
futuro. Actualmente, esta estructura de demanda de segunda residencia y servicios ha
mostrado su fragilidad y ha bloqueado el desarrollo económico de la zona al caer
drásticamente la inversión en el sector inmobiliario por la crisis global de la deuda. El
proceso se ha agravado al existir un tejido industrial marginal al que no se ha derivado
inversiones importantes y un abandono progresivo de las explotaciones agropecuarias.
El modelo turístico no sería en sí mismo la causa del bloqueo del desarrollo económico
comarcal, sino la forma en que se ha implantado en la Costa Blanca, con un consumo del
territorio basado en el corto plazo, poco respetuoso con aspectos paisajísticos y
medioambientales, y sin una organización territorial global. Se observa cómo la vinculación
entre índices de vulnerabilidad y valor inmobiliario no es especialmente significativa, lo que
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denota que las tendencias futuras de fragilidad no han sido incorporadas a la hora de
establecer los precios de venta del producto inmobiliario analizado.
El valor muestra una clara dependencia del sistema de asentamiento y conservación de las
áreas medioambientales y un claro reconocimiento de tipologías propias del medio rural
aunque vinculadas al sector turístico. En la actualidad, el continuo descenso de la demanda
turística ha provocado una clara modificación en la estructura poblacional y económica. Al
incorporar estas modificaciones a los modelos especificados podemos comprobar un
verdadero desmoronamiento de los valores. Es posible que el remanente de vivienda
construida actualmente vaya dirigido a un potencial comprador que se encuentra en
retroceso y que se vincula a unos rasgos territoriales ya no existentes. Encontrar soluciones
adaptables a la oferta existente, implica la viabilidad de renovación del sistema poblacional
o modificaciones a nivel económico. La búsqueda de respuestas a estas cuestiones señala
la necesidad de recanalizar el desarrollo, sin obviar la potencialidad del ámbito.
S U M M A R Y
One of the main lines of research regarding the urban economy focuses on the behavior of
the real estate market and its relationship to territorial structure. Within this context, one of
the most important themes involves considering the significance of urban property value and
dealing with its variability, particularly given the significant role of the real estate market in
Spain, both in the past and present.
The main objective of this study is to identify those factors linked to location, which explain
the formation of property values and justify their variability. Defining this process requires
carrying out an evaluation on a territorial scale, establishing the socioeconomic,
environmental and urban planning factors that constitute urban development and influence
the demand for housing, thereby defining the processes by which their value is established.
The analysis targets residential real estate values in coastal areas where pressure from the
tourism industry has prompted large-scale transformations. Therefore, the focal point of this
study is an area known as Vega Baja del Segura, which is located on the Spanish
Mediterranean coast in southern Alicante (province).
Characterized by its scenic and ecological diversity, this area has historically maintained a
clear distinction between urban and rural spaces. This dichotomy has drastically changed in
past decades due to the large increase in population attributed to the tourism and real estate
markets – factors which have had a direct effect on property values. The development of this
area provides a clear example of the expansionary policies which have affected the housing
market on the coast of Spain during the past two decades, resulting in a large increase in
suburban development.
Understanding the territorial framework has made it possible to carry out a spatial variability
analysis through massive data processing, as well as an econometric analysis that
determines the factors that are evaluated positively and negatively by potential buyers.
These relationships enable us to establish different mathematical systems based on hedonic
pricing models that facilitate the identification of differential features in the economic, social
and spatial spheres, and their impact on property values.
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Additionally, a process for land valuation was established through an analysis of the concept
of structural vulnerability, which is understood to be a fragile situation resulting from either
social or economic circumstances. Currently, this demand structure for second homes and
services has demonstrated its fragility and has inhibited the area’s economic development
as a result of the drastic fall in investment in the real estate market, due to the global debt
crisis. This process has been worsened by the existence of a marginal industrial base into
which no important investments have been channeled, combined with the progressive
abandonment of agricultural and fishing operations.
In and of itself, the tourism model did not inhibit the area’s economic development, rather it
is the result of the manner in which it was implemented on the Costa Brava, with a land
consumption based on the short-term, lacking respect for landscape and environmental
aspects and without a comprehensive organization of the territory. It is clear that the link
between vulnerability indexes and property values is not particularly significant, thereby
indicating that future fragility trends have not been incorporated into the problem in terms of
establishing the sale prices of the analyzed real estate product in question.
Urban property values are clearly dependent on the system of development and
environmental conservation, as well as on a clear recognition of the typologies that
characterize rural areas, even those linked to the tourism industry. Today, the continued drop
in tourism demand has provoked an obvious modification in the populational and economic
structures. By incorporating these changes into the specified models, we can confirm a real
collapse in values. It’s possible that the surplus of already-built homes is currently being
marketed to a potential buyer who is in recession and linked to certain territorial
characteristics that no longer exist. Finding solutions that can be adapted to the existing
offer implies the viability of renewing the population system or carrying out modifications on
an economic level. The search for answers to these questions suggests the need to reform
the development model, without leaving out an area’s potentiality.
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ÍNDICE PÁG.
PLANTEAMIENTO Y JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN 006
i Introducción. Planteamiento y justificación del problema objeto de
la investigación 007
ii Formulación de objetivos 009
iii Propuesta metodológica 011
PARTE I ELEMENTOS TEÓRICOS Y METODOLOGICOS QUE FUNDAMENTAN
LA INVESTIGACIÓN
1 EL BIEN INMOBILIARIO Y LA VALORACIÓN INMOBILIARIA EN ESPAÑA 017
2 LAS EXTERNALIDADES Y LOS MODELOS DE FORMACIÓN DE VALOR DE SUELO 021
2.1 Las externalidades urbanas y ambientales: Factores que determinan
la formación del valor urbano 022
2.1.1 Factores socio demográficos 022
2.1.2 Factores medioambientales 023
2.1.3 Factores urbanísticos 023
2.1.4 Factores económicos 024
2.2 Principios teóricos sobre el significado del valor urbano 025
2.3 Determinantes y modelos de distribución espacial de los valores urbanos 028
2.3.1 Las teorías de accesibilidad 029
2.3.2 Las teorías de externalidades urbano-ambientales 032
2.3.3 Las teorías de jerarquización social 038
2.4 Aplicabilidad de las teorías clásicas de formación del valor del suelo
en áreas de crecimiento suburbano 039
3 TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN Y VALORACIÓN INMOBILIARIA 043
3.1 Aplicación de Modelos Precios Hedónicos a la valoración inmobiliaria 044
3.2 Métodos estadísticos aplicables a la valoración inmobiliaria 047
3.2.1 Análisis de clúster 047
3.2.2 Análisis factorial 049
3.2.3 Análisis de regresión multivariante 050
3.3 Sistema de información geográfica y su aplicación en la formulación de modelos
052
4 PROCEDIMIENTO DE CÁLCULO DEL VALOR DEL SUELO 055
4.1 Factores de producción de la inversión inmobiliaria 056
4.2 El valor del suelo como valor residual 057
4.3 Análisis de las variables que influyen en el proceso de valoración del suelo 060
4.3.1 Valor de mercado del producto terminado 060
4.3.2 Costes de construcción 066
4.3.2.1 El coste de construcción dentro del valor inmobiliario 066
4.3.2.2 El coste de construcción. Procedimiento de cálculo 068
4.3.2.3 Estandarización de Costes de construcción del producto terminado 069
4.3.2.4 Análisis comparativo y modelización de costes 072
4.3.3 Gastos necesarios de edificación y promoción 081
4.3.4 Margen de rentabilidad o beneficio del promotor 085
4.3.4.1 El beneficio del promotor: antecedentes normativos 086
4.3.4.2 Cálculo del beneficio del promotor 089
4.4 Modelo de valoración para determinar valores de repercusión del suelo 091
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PARTE II DESCRIPCION TERRITORIAL DEL AMBITO DE ESTUDIO:
COMARCA DE LA VEGA BAJA DEL SEGURA
5 CARACTERIZACIÓN TERRITORIAL Y DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE VARIABLES 093
6 EL ESPACIO RURAL COMO SISTEMA DE ASENTAMIENTOS 098
6.1 Asentamientos tradicionales y desarrollo turístico. Nuevas formas de crecimiento
suburbano 098
6.2 Factores de localización. Causas de la diseminación del poblamiento 102
6.2.1 El patrón del sistema de asentamiento de la población 102
6.2.2 El marco geográfico como elemento que define el sistema de asentamiento
territorial 104
6.2.3 El marco climático como elemento de contraste 107
6.2.4 Accesibilidad y red viaria 108
6.2.5 Estructura de la propiedad 110
6.3 Los Paisajes y espacios diferenciales del hábitat rural en la comarca 111
6.3.1 Paisaje rural y paisaje urbano. Su interacción con el sistema
de asentamientos 111
6.3.2 Espacios Naturales y su valor para la conservación 112
6.3.2.1 Zonas alto valor para la conservación 114
6.3.2.2 Zonas de medio y bajo valor para la conservación 116
6.3.3 Sistema de asentamiento rural 118
6.3.3.1 La vega o huerta tradicional 119
6.3.3.2 Espacios del interior septentrional de la comarca 119
6.3.3.3 La transformación turística de los municipios prelitorales 120
6.3.3.4 Los espacios del turismo litoral 122
6.4 Red de Poblaciones 124
7 ESTRUCTURA POBLACIONAL 125
7.1 Sistema poblacional y modelo económico 126
7.2 La evolución de la población 128
7.3 La distribución municipal de la población de la Vega Baja 143
7.4 La estructura de la población 149
7.5 El saldo migratorio y la procedencia de la población 168
7.6 El nivel de instrucción de la población activa 180
8 ACTIVIDAD ECONÓMICA Y SISTEMA PRODUCTIVO 191
8.1 Modelo económico y sectores productivos 192
8.2 Variables socioeconómicas: mercado de trabajo y sectores productivos 193
8.2.1 Nivel de renta y riqueza económica 193
8.2.2 El mercado de trabajo y sectores productivos 204
8.2.2.1 La población activa y el índice de dependencia 204
8.2.2.2 Distribución y especialización de la población activa
por sectores productivos 213
8.2.2.3 Áreas de especialización agrícola 222
8.2.2.4 Áreas de especialización industrial 225
8.2.2.5 Áreas de especialización en construcción 228
8.2.2.6 Áreas de especialización en servicios 244
8.2.2.7 Áreas de especialización en turismo 249
8.2.2.8 Situación profesional de la población activa 259
8.2.2.9 Evolución del desempleo 273
8.2.2.10 Evolución de la contratación 289
8.2.3 Inversión 294
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9 INFRAESTRUCTURA Y EQUIPAMIENTOS 303
9.1 Ciudad y calidad de vida 304
9.2 La regulación urbanística y estandarización de dotaciones 304
9.2.1 La regulación urbanística estatal 304
9.2.2 La regulación urbanística en la Comunidad Valenciana 307
9.3 Análisis global de equipamientos y dotaciones 311
9.3.1 Introducción 311
9.3.2 Zonas verdes 312
9.3.3 Educativo -Cultural 313
9.3.4 Cultural y recreativo 318
9.3.5 Asistencial y administrativo 321
9.4 Análisis global de infraestructuras y servicios urbanos 324
9.4.1 Infraestructuras del transporte 324
9.4.1.1 Red viaria 324
9.4.2 Ferrocarriles 324
9.4.3 Puertos 328
9.4.4 Aeropuertos 328
9.4.5 Servicios urbanos 330
9.4.5.1 Telecomunicaciones 330
9.4.5.2 Infraestructuras Hidráulicas 332
9.5 Otros equipamientos: Playas y Campos de Golf 335
9.5.1 Playas 336
9.5.2 Campos de Golf 345
PARTE III APLICACIÓN ELEMENTOS TEÓRICOS AL ÁMBITO DE ESTUDIO:
COMARCA DE LA VEGA BAJA DEL SEGURA
10 LA MUESTRA Y SU CARACTERIZACIÓN 347
10.1 Criterios de selección de la muestra 348
10.2 Caracterización fuentes de información 349
10.3 Representatividad de la muestra 350
11 CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA 359
11.1 Ámbitos de caracterización: el inmueble y el territorio 360
11.2 Clasificación de variables y fuentes de información 360
11.3 Caracterización del inmueble 361
11.3.1 Atributos intrínsecos- Variables tipológicas 362
11.3.2 Atributos extrínsecos- Variables de localización 363
11.3.3 Variables de mercado 366
11.4 Caracterización del territorio 367
11.4.1 Atributos extrínsecos- Sistema de asentamientos 367
11.4.2 Atributos extrínsecos- Variables sociológicas y población 369
11.4.3 Atributos extrínsecos- Variables de carácter económico 370
11.4.4 Atributos extrínsecos- Infraestructuras y servicios 371
12 SEGMENTACIÓN DE VALORES DE MERCADO 373
12.1 Comportamiento segmentado del mercado inmobiliario 374
12.2 Segmentación de valores de mercado 391
12.3 Segmentación de valores del suelo 395
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Í N D I C E
13 DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE VARIABLES 403
13.1 Valoración y caracterización territorial 404
13.2 Indicadores de referencia 405
13.3 Categorización de variables 407
13.4 Indicadores Poblacionales 409
13.4.1 Estructura de la población 412
13.4.2 Nacionalidad de la población 422
13.4.3 Tipo de núcleo familiar 425
13.4.4 Nivel de estudios 427
13.4.5 Tipo de puesto profesional de la persona de referencia 429
13.4.6 Sector de referencia del Hogar 433
13.4.7 Valoración poblacional. Fragilidades y potencialidades 435
13.5 Indicadores de Estructura Económica 437
13.5.1 Población productiva 437
13.5.2 Condición Socioeconómica 440
13.5.3 Tasa de paro 443
13.5.4 Tasa de actividad 445
13.5.5 Valoración económica. Fragilidades y potencialidades. 447
13.6 Indicadores de Estructura de Sistema de asentamientos 448
13.6.1 Ocupación del territorio 448
13.6.2 Uso de la vivienda 452
13.6.3 Tipología de la vivienda 455
13.6.4 Acceso a puntos de interés 458
13.6.5 Paisaje 462
13.6.6 Valoración del sistema de asentamientos. Fragilidades y
potencialidades 465
13.7. Indicadores de Infraestructuras y servicios 467
13.7.1 Equipamientos 467
13.7.2 Problemáticas urbanas 469
13.7.3 Servicios 472
13.7.4 Transporte 474
13.7.5 Valoración del sistema de infraestructuras y servicios. Fragilidades
y potencialidades 477
14 LA VULNERABILIDAD ESTRUCTURAL Y VALORACIÓN TERRITORIAL 479
14.1. La Vulnerabilidad estructural como herramienta de análisis territorial 480
14.2. El indicador social como técnica de medida 481
14.3. Interpretación de la vulnerabilidad en la comarca de la Vega Baja.
Sistemas de indicadores 484
14.4. Selección de indicadores de vulnerabilidad en el ámbito de estudio 486
14.5. El valor de la Vulnerabilidad en la Vega Baja 487
14.6 Fragilidades y potencialidades territoriales en el ámbito de estudio 487
14.6.1 Indicadores Demográficos 487
14.6.1.1 Indicadores de Crecimiento y Estructura de la Población 487
14.6.2 Indicadores Sociales 501
14.6.2.1 Indicadores de Población 501
14.6.2.2 Indicadores Educativos 509
14.6.2.3 Indicadores de Trabajo 513
14.6.2.4 Indicadores de Entorno Físico 522
14.6.2.5 Indicadores de Cultura 528
14.6.3 Valoración de la Vulnerabilidad Global del ámbito. 539
14.7. Influencia de la vulnerabilidad en el valor inmobiliario 544
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15 INCIDENCIA DE LAS EXTERNALIDADES URBANAS EN LA FORMACIÓN
ESPACIAL DEL VALOR DEL SUELO 549
15.1 Análisis exploratorio de la base de datos 550
15.1.1 Exploración de las variables independientes 551
15.1.2 Exploración de la variable dependiente 558
15.2 Relación entre variables. 563
15.3 Análisis multivariable de regresión y especificación de modelos
de predicción. Formación de valor del suelo 567
15.3.1 Modelos de predicción para uso residencial en bloque plurifamiliar 571
15.3.2 Modelo de predicción para uso residencial unifamiliar 583
15.3.3 Interacción entre modelo uso plurifamiliar-uso unifamiliar 594
15.3.4 Especificación de modelos general explicativo. Funciones de demanda 602
16 CONCLUSIONES 609
17 BIBLIOGRAFÍA 617
ÍNDICE DE ANEXOS
ANEXO 01. DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA (EXTRACTO DE BASE DE DATOS)
ANEXO 02. GLOSARIO DE TÉRMINOS
ANEXO 03. COSTES DE CONSTRUCCIÓN
ANEXO 04. PIRÁMIDES POBLACIONALES
ANEXO 05. CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA (EXTRACTO DE BASE DE DATOS)
ANEXO 06. INDICADORES DE VULNERABILIDAD
ANEXO 07. ESTRUCTURAS DE AGRUPAMIENTO. ANÁLISIS CLÚSTER.
ANEXO 08. SEGMENTACIÓN DE VALOR URBANO
ANEXO 09. VALORACIÓN TERRITORIAL. INDICADORES DE REFERENCIA Y MÉTODOS
DE ANÁLISIS FACTORIAL
ANEXO 10. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE LOS DATOS
ANEXO 11. ANÁLISIS DE REGRESIÓN MULTIVARIANTE
ANEXO 12. RED DE POBLACIONES EN LA COMARCA DE LA VEGA BAJA.
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P L A N T E A M I E N T O Y J U S T I F I C A C I Ó N D E
L A I N V E S T I G A C I Ó N
i . I n t roducc ión . P lan teamien to y j us t i f i cac ión de l p rob lema
ob je to de la i nves t igac ión .
i i . Fo rmu lac ión de ob je t i vos
i i i . P ropues ta me todo lóg ica
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L A I N V E S T I G A C I Ó N
i . I n t r oducc ión . P lan teamien to y j us t i f i cac ión de l p rob l ema ob je to
de la i nves t i gac ión .
El presente trabajo plantea una investigación vinculada al mercado inmobiliario como marco
para profundizar en campos de conocimiento íntimamente ligados a la planificación y
gestión urbana. Tiene como principal objetivo identificar aquellos factores que explican
satisfactoriamente la distribución espacial de los valores inmobiliarios residenciales
localizados en áreas litorales turísticas con marcado carácter suburbano, así como su
cuantificación y evaluación a través de diferentes metodologías e indicadores. Esta ha sido
una de las principales líneas de investigación de la economía urbana que aborda una
problemática de carácter territorial y urbano (Richardson, 2006).
Para ello, se establecerá la distribución espacial de valores de suelo urbano en un contexto
físico-espacial delimitado, estableciendo y analizando las variaciones que se producen y los
factores, tanto intrínsecos como extrínsecos, que han influido en su formación. El ámbito
territorial objeto de estudio se ubica en la costa mediterránea, en la comarca de la Vega
Baja del Segura, situada al sur de la provincia de Alicante. Se trata de una zona que ha
experimentado en los últimos años un fuerte crecimiento demográfico vinculado de modo
muy significativo con destinos de segunda residencia. Este crecimiento ha estado ligado
fundamentalmente a los sectores turístico e inmobiliario, que han supuesto uno de los
motores económicos a escala comarcal y provincial. Estos factores se convierten en piezas
clave para la interpretación de fenómenos tanto económicos como sociológicos.
La teoría general de la localización clasifica en tres grupos a los factores que condicionan la
formación de la renta que se transfiere al suelo de todo tipo de inmuebles urbanos (Roca,
1988): accesibilidad, jerarquía social y externalidades urbano ambientales. Los
condicionantes particulares de cada uso de suelo (industrial, comercial, residencial, etc.),
generan factores específicos dentro de esta clasificación, que toman mayor importancia
que el resto, creando elementos de localización propios que aportan valor a cada zona
específica y generan una segmentación en el mercado inmobiliario de las ciudades.
Estas formulaciones han sido utilizadas ampliamente en investigaciones aplicadas a los
mercados de viviendas. Sin embargo, se conocen pocas experiencias en el ámbito español
vinculadas a tejidos metropolitanos consolidados. En el área de análisis, los cambios a nivel
territorial han provocado que los modelos clásicos de formación de valor urbano pierdan
validez. Cambios significativos a nivel tecnológico, amplio avance del sector servicios,
mejoras de los transportes y un intenso desarrollo urbanístico, han provocado una profunda
reestructuración no sólo económica, sino también social, política y territorial (Leinfelder,
2007). Estos factores, unidos a un significativo crecimiento de la población, han motivado la
regeneración y la planificación de un amplio territorio de carácter suburbano.
Este desarrollo se ha producido bajo criterios que responden a pautas definidas por los
mercados de suelo pero que no han contemplado la integración sostenible de los
elementos del medio. Este fenómeno ha sido muy significativo en la provincia de Alicante,
sometida a una fuerte presión de la demanda turística, donde el significativo incremento del
suelo residencial ha supuesto la ocupación de suelo históricamente de carácter rural y
contribuido a una pérdida paulatina de los valores ambientales del territorio.
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La discusión sobre el significado del ámbito urbano y el ámbito rural no es única para todos
los países. Las conclusiones sobre el proyecto europeo RURBAN (Overbeek, 2006) indican
un discurso dominante en el que la ciudad y el campo son dos entidades distintas que
necesitan de políticas complementarias y opuestas al mismo tiempo. Como tendencia
generalizada, las políticas de desarrollo intentan proteger el espacio libre con valor
medioambiental de la expansión urbanística. No obstante, se detectan diferencias
significativas entre los diferentes países.
Los países del norte de Europa comparten una tradición rural donde la agricultura y el
medio ambiente son elementos centrales dentro de la planificación urbana. Como
consecuencia, el campo está positivamente valorado como un espacio de producción y
consumo, mientras que el suelo urbanizado se percibe de una forma más negativa. Por el
contrario, la tradición mediterránea percibe positivamente la ciudad y la urbanización, ya
que estimula el desarrollo económico.
No obstante, la tradicional dicotomía entre "ciudad" y "campo" está siendo cuestionada, ya
que no tiene en cuenta la compleja estratificación de la sociedad actual (Halfacree, 2004)
que ha provocado la aparición de nuevos modelos de asentamiento de carácter mixto. En el
ámbito de análisis, la mayor parte de las posibilidades de desarrollo están en el espacio
suburbano de carácter rural, donde en la actualidad hay áreas de interés ambiental. Esta
postura ha llevado a la devaluación del potencial medioambiental de muchas zonas de la
costa mediterránea de España debido a la intensa presión de la industria del turismo. En
estos lugares, el aumento significativo de suelo residencial ha contribuido a una pérdida
gradual de los valores ambientales del territorio. El principal problema es que la economía
de estas zonas se basa en el turismo vinculado a los valores ambientales. El objetivo
principal de fomentar la preservación de los valores ambientales no puede ser financiero,
pero la justificación financiera para estas acciones es casi siempre necesaria (Crompton,
2007). Por lo tanto, nos encontramos ante una situación contradictoria y es notable cómo
las políticas de desarrollo urbano no han adoptado una posición clara para afrontar el
problema (Leinfelder, 2007).
Dentro de este contexto, el valor del suelo no responde únicamente a factores de
accesibilidad o jerarquización urbana (Roca, 1986), sino que se precisa de otra serie de
factores para su definición. Para ello, partimos del hecho de que el inmueble representa un
bien económico definido por una serie de atributos que lo diversifican del resto de los
bienes intercambiables, dando lugar a la existencia de escenarios de demanda y contextos
de oferta muy concretos para este mercado. Se trata de bienes multiatributo que presentan
un marcado carácter de exclusividad, cuyo valor de mercado depende de un conjunto de
cualidades que no se intercambian explícitamente en mercados independientes sino
conjuntamente en un mercado integrado (Meloni y Ruiz, 2002). El conjunto de variables que
condicionan cada elección tiene una incidencia directa en el proceso de formación del valor
inmobiliario (Roca, 1988; Kauko, 2008), siendo su análisis de fundamental interés para la
comprensión del complejo sistema de desarrollo y crecimiento de la trama urbana.
Las cualidades intrínsecas son comunes a gran número de inmuebles dentro de una misma
tipología. Sin embargo, los factores extrínsecos vinculados con la localización tienen un
carácter marcadamente diferencial. Por tanto, el análisis de la diferenciación espacial
precisa de la evaluación de aquellos factores de carácter socio-económico, ambiental y
urbanístico que hayan estructurado el desarrollo urbano del área.
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D E L A I N V E S T I G A C I Ó N
Estas externalidades condicionarán la demanda del producto inmobiliario justificando así la
mayor o menor disponibilidad a pagar por un determinado bien. Es en este momento
cuando la renta de externalidad se convierte en un referente económico del grado de
preferencia del usuario y del nivel de competitividad de la concreta localización.
El análisis de la formación espacial del valor inmobiliario y la justificación de su variabilidad
nos enfrenta a la necesidad de definir modelos predictivos de valoración territorial. Ante este
escenario resulta especialmente relevante desarrollar metodologías innovadoras que
concreten herramientas capaces de dar respuestas a los requerimientos en materia de
desarrollo y gestión del territorio a escala regional y local. El objetivo principal de la
investigación es ensayar nuevas técnicas apoyadas en aplicaciones tecnológicas para la
planificación del desarrollo de forma sostenible, estableciendo una metodología para la
valoración territorial a través del análisis de externalidades que han influido en el crecimiento
urbano y en la formación del valor del producto inmobiliario residencial. Este desarrollo
implica un análisis de variabilidad basado en los modelos de precios hedónicos (Griliches,
1971; Can, 1992; Dubin, 1992; Bover y Velilla, 2001;Kauko, 2008) que nos permite estudiar
cómo el conjunto de atributos urbanos que caracterizan a un determinado bien inmueble
son capaces de definir, directa o indirectamente, relaciones matemáticas con el valor del
bien.
El estudio nos permitirá fijar, a nivel territorial, cuales son los factores que se valoran
positivamente y negativamente en el momento de elección por el potencial comprador. El
resultado se aproxima a una valoración económica a escala territorial, permitiendo analizar
la incidencia de aquellos atributos urbanos y naturales que dan atractivo a la ciudad. Esta
diferenciación mediante los atributos que se aprecian a través de la demanda de vivienda
nos permite estudiar integralmente las características del mercado inmobiliario del ámbito.
Explorar en qué medida las características diferenciales de esos productos se adecuan al
nivel de significación o valoración de su emplazamiento territorial, establece si las
previsiones de planeamiento se adecuan a los requerimientos de la demanda. La oferta
tiene una localización en el espacio y la consideración de esa componente espacial resulta
fundamental en el análisis de mercados (Gutiérrez y Gould, 1994). El valor se convierte en
una directriz para el estudio de los diferentes escenarios territoriales que contribuye a
mejorar el proceso de la ordenación sostenible del territorio.
El trabajo representa una aportación novedosa, al identificar los factores que participan de
una manera relevante en la formación de los valores urbanos sujetos a nuevos patrones de
desarrollo urbano, evaluando la magnitud de esta participación. Se considera de especial
interés la investigación planteada por el dinámico desarrollo que ha experimentado en los
últimos años la zona, su marcado carácter suburbano destinado a segunda residencia y la
significativa influencia que ha tenido el turismo en su expansión.
i i . Fo rmu lac ión de ob je t i vos
La finalidad de caracterizar modelos de desarrollo urbano es identificar los rasgos
fundamentales del territorio, estableciendo los requisitos de competitividad, habitabilidad y
sostenibilidad que debe satisfacer para poder garantizar el progreso territorial en los
ámbitos económico, social y espacial (Fernández, 2006).
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D E L A I N V E S T I G A C I Ó N
Por tanto, el estudio tiene como objetivo básico reflexionar sobre el significado del valor
urbano y verificar en qué medida las teorías clásicas de formación de valores urbanos
explican satisfactoriamente la distribución espacial de los valores inmobiliarios residenciales
en la comarca de la Vega Baja del Segura. Para ello de determinan modelos predictivos de
valoración territorial a partir de la evaluación de externalidades de carácter socio-
económico, ambiental o urbanístico que han definido el desarrollo urbano del área. La
investigación se vincula a campos de conocimiento relacionados con la planificación,
gestión y valoración urbana, planteando un estudio global con diferentes objetivos de
acuerdo a las diferentes líneas de investigación.
Desarrollar una metodología específica que permita identificar los diferentes
submercados existentes dentro del mercado analizado, explicando la estructura que
los caracteriza y definiendo la segmentación del valor de mercado del producto
inmobiliario de uso residencial, tanto de tipología unifamiliar como plurifamiliar, a partir
de la muestra obtenida en el proceso de toma de datos.
Determinar el valor de repercusión del suelo, su distribución espacial y la incidencia del
valor del suelo en el valor final del producto inmobiliario.
Identificar y analizar los diferentes factores, tanto intrínsecos como extrínsecos, que
expliquen la formación de los valores inmobiliarios y su vinculación con la distribución
espacial de los mismos. Las variables o factores de análisis deben permitir la
caracterización tanto del inmueble como del territorio a nivel municipal y de unidad
censal.
Confeccionar indicadores de referencia para los diferentes ámbitos de caracterización.
Sistematizar un proceso de valoración territorial a través del análisis del concepto de
vulnerabilidad estructural, que permita identificar las potencialidades y fragilidades del
territorio que haya influido en el crecimiento urbano, determinando una referencia del
valor de cada una de las zonas que lo integran así como sus interrelaciones espaciales.
Realización de mapas temáticos de las diferentes variables que definen el valor
territorial mediante un sistema de información geográfica y georeferenciación de las
muestras. La superposición de dichos mapas nos permite obtener un mapa cualitativo
de valoración del territorio que establece una referencia de valor para cada una de las
zonas.
Realizar un análisis de variabilidad mediante un tratamiento masivo de los datos y un
análisis de carácter econométrico, basado en modelos de precios hedónicos,
introduciendo diferentes metodologías e indicadores, con el objetivo de determinar si la
distribución de valores y variables definidas responde a sucesos de carácter estadístico
con un significado económico.
Formular y diseñar modelos predictivos que permitan establecer una relación funcional
entre el valor del suelo y las distintas variables explicativas, determinando su capacidad
de significación y explicación dentro del modelo.
Determinar la interacción entre mercado residencial plurifamiliar y unifamiliar,
estableciendo la diferenciación en cuanto a la significación de las externalidades, la
sectorización de la demanda y factores de preferencia.
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D E L A I N V E S T I G A C I Ó N
Establecer el grado de interacción entre valor urbano y valor territorial, determinando la
sostenibilidad de las actuaciones inmobiliarias
Establecer la adecuación de las teorías clásicas de formación de valores de mercado al
área de análisis.
i i i . P ropues ta me todo lóg ica
Para alcanzar los objetivos de este trabajo ha sido necesario desarrollar una metodología
específica que nos ha permitido alcanzar un conocimiento válido, mediante la utilización de
un conjunto de procedimientos basados en principios lógicos, utilizados para alcanzar un
conjunto de objetivos de carácter científico (Eyssautier de la Mora, 2006).
De modo general, se ha realizado un ejercicio metodológico de descripción y cuantificación
de los diferentes aspectos que definen el territorio e inciden en la evaluación del producto
inmobiliario, con el fin de analizar posteriormente su incidencia. La evaluación se plantea
desde una doble perspectiva, la territorial y la inmobiliaria y establece las siguientes
cuestiones. ¿Cómo determina las características territoriales el valor urbano? ¿la distribución
de valores urbanos existentes responde a las características territoriales? ¿el desarrollo
inmobiliario responde a pautas territoriales sostenibles? Y desde el análisis espacial de
mercados ¿dónde podemos o “debemos” establecer nuevos puntos de oferta? (Beaumont,
1991).
Ante este escenario resulta especialmente adecuado desarrollar metodologías innovadoras
que concreten técnicas y herramientas capaces de dar respuestas a los requerimientos en
materia de desarrollo y gestión del territorio a escala regional y local. La metodología de
investigación prevé un análisis desde diversas vías mediante la utilización de métodos
estadísticos multivariantes. El análisis multivariante es una herramienta estadística que
estudia el comportamiento de diversas variables al mismo tiempo y ayuda al investigador a
tomar decisiones óptimas teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de
datos analizado. Existen diferentes modelos y métodos, utilizando en este caso métodos de
dependencia mediante estudio de regresión y análisis factorial, y métodos de
independencia como el análisis clúster.
La investigación se estructura en tres bloques. En el primer bloque, se aborda la
argumentación teórica, donde se exponen las bases que utilizaremos como instrumentos
de análisis para la evaluación económica, social y ambiental del tejido urbano.
Apoyándonos en ellas comprendemos cómo se produce la formación del valor del suelo,
comprobando la validez y aplicabilidad de las mismas en el área objeto de estudio. Dicha
línea nos llevará a la determinación de otros factores que delimitan la localización de los
diferentes valores dentro de un contexto físico-espacial determinado y su repercusión en el
valor del producto inmobiliario residencial. Este bloque se divide en cuatro capítulos con los
siguientes contenidos.
En el capítulo 1 se platea el significado del bien inmobiliario y la situación de la
valoración inmobiliaria en España.
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D E L A I N V E S T I G A C I Ó N
En el capítulo 2 se define el concepto de externalidad, los modelos de formación del
valor urbano y la aplicabilidad de las teorías clásicas de formación del valor urbana
en áreas de crecimiento suburbano.
En el capítulo 3 se establecen las bases teóricas que fundamentan el cálculo del
valor del suelo y la identificación de los diferentes factores de producción que
definen la inversión inmobiliaria.
En el capítulo 4 las técnicas de investigación vinculadas a los procesos de
valoración inmobiliaria. Se analiza la aplicabilidad de técnicas estadísticas y
sistemas de información geográfica.
En la segunda parte se define el ámbito de estudio, la comarca de la Vega Baja del Segura.
Se realiza una amplia descripción territorial estructurada en cuatro ámbitos. Este bloque se
divide en cuatro capítulos con los siguientes contenidos.
En el capítulo 5 se define el espacio rural como soporte a un nuevo sistema de
asentamientos, estableciendo los factores de localización y las causas de
diseminación de la población
En el capítulo 6 se describe el sistema poblacional.
En el capítulo 7 se describe el modelo económico, definiendo las diferentes
variables socioeconómicas que definen el mercado de trabajo y los sectores
productivos característicos de la comarca.
En el capítulo 8 se establece un análisis global de infraestructuras y equipamientos.
La tercera parte plantea la aplicación de los elementos teóricos a un ámbito espacial
concreto. Se establece una descripción de la muestra analizada y de la base de datos
utilizada para el análisis, señalando los diferentes métodos e indicadores utilizados. Por
último se establece la jerarquización de variables obtenida y la interacción con el valor
urbano. Este bloque se divide en cuatro capítulos con los siguientes contenidos.
En el capítulo 9 se describe y analiza la muestra analizada. Como base de análisis
utilizaremos los propios datos del mercado inmobiliario, estableciendo vinculaciones
entre territorio y valor urbano. La planificación territorial debe concebirse de manera
integral y comprender varios niveles de detalle, desde una escala global a una
escala local, permitiendo visualizar la dinámica de usos de suelo así como sus
interrelaciones espaciales (referencia artículo). Esto implica la realización de un
estudio pormenorizado sobre valores en venta de producto terminado y una
caracterización completa del territorio según criterios ecológicos, paisajísticos,
productivos y medio ambientales.
En el capítulo 10 se diseña la base de datos y caracteriza la muestra. En esta fase,
la observación o reconocimiento del mercado se convierte en un instrumento
indispensable, donde las características comunes de diferentes inmuebles
seleccionados nos permitirán obtener resultados y conclusiones generales a
implantar en un modelo de predicción. Con el fin de explicar la variabilidad de los
valores del suelo urbano, se ha recurrido a un análisis soportado por conceptos de
carácter económico, social, ambiental y urbanístico. Este proceso implica la
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D E L A I N V E S T I G A C I Ó N
selección de una serie de variables que puedan ser cuantificadas y definan, directa
o indirectamente, relaciones matemáticas con el valor del bien.
Por tanto, las muestras serán cualificadas convenientemente y se referirán a uso
residencial de tipología unifamiliar y plurifamiliar de obra nueva durante un periodo
temporal acotado (primer trimestre año 2009-tercer trimestre año 2010), donde se
establece la estabilidad de los valores, criterios de selección y preferencia de la
potencial demanda. Se plantea trabajar con un estudio de aproximadamente 4000
muestras de inmuebles, caracterizadas por 250 variables diferentes y referidas a la
propia muestra o a la unidad censal donde se ubica.
La caracterización de la muestra presenta una doble vertiente, por un lado se
determinarán aquellas características físicas que cualifican el elemento construido,
así como las encaminadas a la caracterización del territorio. Se definen para ello
todos aquellos datos que permiten la diferenciación del producto inmobiliario, tanto
desde un punto de vista territorial como desde la perspectiva de los criterios de
demanda. Este proceso facilita la estratificación de la muestra según criterios de
homogeneidad, permitiéndonos establecer criterios explicativos con posterioridad.
Las variables o factores de análisis se pueden agrupar en cuatro familias, las dos
primeras encaminadas a la caracterización del inmueble relativas a variables de
mercado y atributos intrínsecos o tipológicos, y las dos últimas a la caracterización
del territorio, estableciendo atributos extrínsecos o locacionales vinculados tanto a
las unidades censales como al inmueble.
Las variables obtenidas vinculadas al elemento construido o mercado local se
obtienen a partir de elaboración propia a partir de trabajos de campo. Las variables
tipológicas características del ámbito territorial o unidad censal se han obtenido a
partir de diferentes fuentes, el Padrón de 2001 del Instituto Nacional de Estadística,
y los datos del Instituto Valenciano de Estadística y del Anuario Económico de La
Caixa, entre otras.
En el capítulo 11 se establece la segmentación del valor de mercado del inmueble
construido y del valor de suelo. Se clasifica la muestra mediante un análisis clúster
en un número limitado de grupos, de forma que las observaciones pertenecientes a
un grupo sean muy similares entre sí y muy disimilares del resto. Esto nos permite
diferenciar las diferentes submercados dentro del sistema urbano. Posteriormente,
se realiza una distribución espacial de los valores de mercado y de los valores de
suelo obtenidos mediante la aplicación del método residual estático, estableciendo
la segmentación de los mismos según usos.
En el capítulo, 12 el conjunto de datos obtenidos se introducen en una base de
datos adecuadamente codificada, convirtiendo éstos en factores que determinarán
la calificación final de cada parte del territorio y que permiten definir una distribución
espacial de variables. Para ello se ha utilizado como base la cartografía catastral de
cada municipio, que ha supuesto una base fiable para la georeferenciación de cada
una de las muestras para la posterior producción y control de calidad de las
coberturas temáticas.
Mediante la aplicación del análisis factorial se crean indicadores de diferentes
ámbitos, agrupando la información aportada por variables vinculadas. El análisis
factorial permite la reducción de datos usados para explicar la variabilidad entre las
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variables observadas en términos de un número menor de variables no observadas
llamadas factores. Las variables observadas se modelan como combinaciones
lineales de factores más expresiones de error.
En el análisis se emplea una herramienta tipo sistema de información geográfica SIG
(Geomedia Professional) para la gestión ágil de la información y la elaboración de
mapas que representen el valor cualitativo de cada parte del territorio.
En el capítulo 13 se sistematiza un proceso de valoración territorial a través del
análisis del concepto de vulnerabilidad estructural, que permita identificar las
potencialidades y fragilidades del territorio que hayan influido en el crecimiento
urbano. Se aplica el sistema actual de indicadores utilizado por organismos públicos
como el INE y la OCDE, estableciendo umbrales de vulnerabilidad e identificando la
situación del territorio analizado. Se confeccionan una serie de indicadores que
determinan la existencia o no de vulnerabilidad con respecto a diferentes ámbitos.
Mediante la realización de diferentes mapas temáticos y de un mapa de valoración
de la vulnerabilidad estructural global que resulte de la superposición de las
valoraciones ambientales, paisajísticas, sociales, productivas, y culturales, se
establece una referencia de valor para cada una de las zonas así como sus
interrelaciones espaciales. Este proceso nos permitirá posteriormente definir si la
distribución de los valores urbanos responde a criterios de sostenibilidad territorial y
si está relacionada con la valoración del territorio y los indicadores de vulnerabilidad
estructural o es independiente de ellos
La vinculación de este concepto de vulnerabilidad estructural con el valor urbano
nos aproxima a una valoración económica a escala territorial, de forma que el
resultado nos permite establecer de qué modo los factores característicos de la
zona litoral se valoran, y cómo pueden incorporarse a una política sostenible de
desarrollo. Los resultados de esta evaluación nos permiten establecer si existe una
correspondencia entre valor territorial y valor inmobiliario. Por tanto, a través de la
demanda de viviendas se determina cómo se valoran las características específicas
de la costa y cómo pueden ser incorporadas dentro de una política de desarrollo
sostenible.
En el capítulo 14 se establece la jerarquización de variables e indicadores por
ámbitos confeccionados en el capítulo 12 y la interacción con el valor urbano.
Basándonos en los modelos de precios hedónicos (MPH) y mediante la aplicación
de técnicas propias del análisis estadístico y econométrico, se realiza un tratamiento
masivo de los datos que nos permitirá extraer conclusiones en relación a la forma
funcional del proceso de formación del valor a partir de la información obtenida en el
estudio de mercado. Este análisis de variabilidad nos permite determinar si la
distribución de valores de suelo y las variables definidas responden a sucesos de
carácter estadístico con un significado económico.
En una primera fase, se procesan los datos mediante un análisis descriptivo
(Devore, 2005) con la intención de aportar una lectura general y determinar si el
territorio realmente presenta capacidad para dar respuesta a los requerimientos de
la demanda o a las intenciones del promotor inmobiliario.
A continuación se adoptan como técnicas de análisis las funciones de regresión
múltiple, funciones de regresión espacial y análisis factorial mediante un programa
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D E L A I N V E S T I G A C I Ó N
específico de análisis estadístico (IBM SPSS Statistics), que contribuye finalmente a
jerarquizar los factores que definen las preferencias de localización. Mediante
medidas estadísticas multivariantes se perfilan criterios de diferenciación cualitativa
entre los elementos estudiados, atendiendo a ámbitos urbanos y suburbanos. Se
trata de determinar rangos de competencia con respectos a los componentes más
relevantes y definir qué elementos de calidad aumentan su posición relativa respecto
a otros productos edificados.
En el capítulo 15, conocida la relación cuantitativa entre variables, se pueden
formular modelos de predicción que determinen el valor del suelo en función de una
serie de variables explicativas. Se diseñan los modelos de predicción de valores,
para cada una de las tipologías residenciales analizadas, que interpretan el mercado
inmobiliario estudiado mediante una aproximación basada en MPH. En relación a los
modelos de predicción se predeterminará la amplitud del intervalo de confianza o
aceptación y el grado de probabilidad de la estimación. De este modo se
establecerá el grado de fiabilidad que presenta el valor calculado, y qué garantías o
probabilidad existen de que sea aceptable. Se establecen las interacciones
existentes entre los submercados analizados (unifamiliar y plurifamiliar) encontrando
los puntos de encuentro y diferenciación.
Finalmente se presenta la exposición de resultados, discusión de los mismos y
conclusiones del estudio realizado.
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El valor del bien inmobiliario se corresponde con la cuantificación del aprovechamiento o
rendimiento económico que puede producir o disponer el bien dentro de un determinado
escenario (Villanova, 2009). Fernández Pirla (1985) afirma que “la conducta económica
consiste en una serie de elecciones entre las distintas alternativas posibles, lo que implica
un juicio, una valoración”, e identifica el valor como el “criterio para determinar qué
alternativa se prefiere, suponiendo que el sujeto económico que elegirá aquella que le
proporcione más satisfacción o, lo que es lo mismo, buscará la situación óptima”. Esta
definición indica que el valor es el resultado de una elección, que puede presentar dos
posibles acepciones, el valor como grado de utilidad o como valor de cambio (Villanova,
2009).
El valor del inmueble se puede derivar de la posibilidad de uso y fijarse en función de su
utilidad. Esta aptitud para satisfacer necesidades no se vincula a un contenido de carácter
económico sino al concepto de bienestar. En la teoría económica clásica, Adam Smith
denomina “valor de uso” de un objeto a aquel que expresa su utilidad, es decir, su
capacidad para satisfacer una necesidad concreta. Lo contrapone así al concepto de “valor
de cambio”, definido como la capacidad que confiere la propiedad de ese objeto para
adquirir otros bienes o la cantidad de dinero necesaria para adquirir el bien que se valora
(García Erviti, 2010).
El valor de cambio se fija en función al funcionamiento de una economía de mercado donde
las funciones de oferta y demanda serán las que definan el montante económico que define
ese cambio. En este caso, el valor se convierte en un concepto económico. El “mercado” es
el ámbito donde se producen todas las operaciones de intercambio, la adquisición y la
venta, de un objeto concreto, de forma que el valor de éste estará sujeto a aquellas
dinámicas que definan las relaciones de intercambio en ese concreto mercado. Así
planteado, los precios o valores inmobiliarios presentan un fuerte contenido de opinión: la
opinión de los consumidores sobre la utilidad de los bienes inmobiliarios, traducida por
medio de su disposición y capacidad de pagar por ello (Roca, 1988). Es decir, el valor no
es, al menos únicamente, una cualidad inherente de las cosas (García Erviti, 2010).
En el ámbito inmobiliario, la Orden ECO/805/2003, de 27 de marzo, sobre normas de
valoración de bienes inmuebles para ciertas finalidades financieras, define en su artículo 4 el
concepto del valor de mercado del bien inmobiliario (VM) como “el precio al que podría
venderse el inmueble, mediante contrato privado entre un vendedor voluntario y un
comprador independiente en la fecha de la tasación en el supuesto de que el bien se
hubiere ofrecido públicamente en el mercado, que las condiciones del mercado permitieren
disponer del mismo de manera ordenada y que se dispusiere de un plazo normal, habida
cuenta de la naturaleza del inmueble, para negociar la venta.”
De acuerdo con esta acepción, el valor de mercado se corresponde con una expresión
cuantitativa que define el precio más probable que un potencial comprador, estaría
dispuesto a pagar en un momento determinado, después de una exposición razonable en
un mercado competitivo, por un bien inmueble del cual conoce sus cualidades funcionales,
limitaciones urbanísticas y entorno donde se ubica. Se estima que el comprador y el
vendedor actúan libremente pero también con prudencia, conocimiento de causa, por
interés propio y no están bajo coacción indebida (Appraisal Institute, 2002).
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Dentro de este contexto, la emisión de un valor implica la fijación de una apreciación
basada en la convergencia de los precios en valores probables. Consiste en fijar una
situación ideal y representativa dentro del mercado, fundamentada en la interpretación de
los datos provenientes del mismo. Se trata de un valor cambiante, siendo el propio mercado
el que fije las diferencias de valor de productos inmobiliarios análogos de acuerdo a
múltiples factores, como son las circunstancias socio-económicas de carácter local que
cualifican cada localización y que afecten a la producción inmobiliaria.
Es importante indicar cómo el valor de cambio que constituye el valor de mercado refleja no
solo su componente producida, sino también su dimensión irreproducible que constituye la
localización (Roca, 1996). El comportamiento del mercado inmobiliario cambia
dependiendo de cada localización, existiendo importantes diferencias en los valores del
mercado entre las distintas zonas geográficas, lo que nos conduce a una diferenciación de
múltiples orígenes. Un amplio conjunto de aspectos incide en la valoración económica de
bienes inmuebles de naturaleza urbana. Los condicionantes de coyuntura económica,
dinámica de mercado, parámetros ligados a las características socioeconómicas,
funcionales y medioambientales de su ubicación, las determinaciones físicas
arquitectónicas, la situación urbanística de acuerdo a cada marco jurídico, integran un
conjunto de disciplinas que influyen a la valoración de los bienes inmuebles.
Se trata de un complejo proceso que precisa del tratamiento de un gran número de
aspectos, tanto para determinar los valores como para explicar su formación, que precisa
una decisión entre múltiples posibilidades. Para ello la definición estadística del valor de
mercado, como precio más probable, ha de ser un elemento clave de la disciplina teórica
de la valoración incluyendo técnicas de procesamientos de datos, como la inferencia
estadística, propios de la metodología científica, que enriquecen el trabajo de investigación
y optimizan la estimación de valores de mercado (Roca, 1996).
Por tanto, la modelización del mercado es la única manera de conocer realmente el
comportamiento inmobiliario e, indiscutiblemente, un análisis estadístico del mercado es
necesario. La aplicación de la teoría de precios hedónicos (MPH) desarrollada mediante
modelos de regresión ha sido utilizada ampliamente en la literatura (Casahuga, 1985; D.
Azqueta, 1985, J. Pascual, 1999). Según indica Roca Cladera “es probablemente el
instrumento técnico más adecuado para acercar la valoración de mercado a la finalidad
última de “alcanzar” un conocimiento objetivo de la realidad” (Roca, 1996).
La precisión, exactitud y validez en su definición, dependerá de la mayor o menor claridad
del mercado analizado y la correcta interpretación de los procesos de oferta y demanda
(Villanova, 2009). Sin embargo, el mercado inmobiliario es un sistema muy atomizado,
heterogéneo e individualizado, que se caracteriza por su gran opacidad y la coexistencia de
asimetrías informativas importantes. La relatividad de la fijación del valor debe suplirse con
un trabajo riguroso basado en la objetividad de la relación de los datos utilizados.
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V A L O R E S I N M O B I L I A R I O S
2 . 1 . Las ex te rna l i dades u rbanas y ambien ta les : Fac to res que
de te rminan la fo rmac ión de l va lo r u rbano
2.1.1 Factores socio demográficos
2.1.2 Factores medioambientales
2.1.3 Factores urbanísticos
2.1.4 Factores económicos
2 . 2 . P r i nc ip ios teó r i cos sobre e l s ign i f i cado de l va lo r u rbano
2 . 3 . De te rminan tes y mode los de d is t r ibuc ión espac ia l de los
va lo res u rbanos
2.3.1 Las teorías de accesibi l idad
2.3.2 Las teorías de externalidades urbano-ambientales
2.3.3 Las teorías de jerarquización social
2 . 4 . Ap l i cab i l i dad de l as t eo r í as c lás icas de f o rmac ión de l va lo r
de l sue lo en á reas de c rec imien to suburbano
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2 . 1 . Las ex te rna l i dades u rbanas y ambien ta les : Fac to res que
de te rminan la fo rmac ión de l va lo r u rbano
El territorio se estructura y configura a partir de múltiples factores, y el bien inmobiliario
internaliza su influencia como rentas de externalidad. Las externalidades inciden de modo
directo en la formación del valor urbano y en su diferenciación espacial, ya que condicionan
la demanda, pudiendo justificar la mayor o menor predisposición a pagar por un
determinado bien. Se establece una vinculación entre la apreciación social de un ámbito
urbano determinado y la importancia que tiene para el usuario aspectos extrínsecos al
propio uso. El análisis de dichas externalidades permite establecer modelos explicativos
que justifican las diferencias de valor en inmuebles con características similares pero
ubicados en zonas, ciudades o países diferentes. Mediante su identificación y análisis
podemos establecer la incidencia de los atributos urbanos y medioambientales en las
apreciaciones de localización.
La renta de externalidad se convierte en un referente económico del grado de preferencia
del usuario y del nivel de competitividad de la concreta localización frente a otras dentro de
un ámbito territorial concreto. Según su carácter pueden proporcionar atributos deseables
(externalidades positivas) o no deseables (externalidades negativas). Estos condicionantes
pueden variar a lo largo del tiempo, y eso nos obliga a realizar análisis de corte transversal,
que identifique la situación en cada momento. Las variables pueden referirse a diferentes
ámbitos, considerándose los de mayor relevancia los factores de carácter socio
demográfico, económico, medioambiental y urbanístico.
2.1.1 Factores socio demográficos
La concentración de la población es producto de diversas circunstancias económicas,
políticas y sociales que configuran el tejido construido sobre el territorio. Y los cambios que
se producen en el perfil demográfico de la población, categorización socio-profesional del
espacio, o el nivel de renta de la población tienen repercusiones directas en la tipología de
la demanda. Por tanto, la consideración de variables demográficas es necesaria para
encontrar modelos que expliquen la variación de valores inmobiliarios.
En los últimos años se han producido rápidas transformaciones en la estructura familiar
generando nuevas estructuras demográficas y necesidades. Por estructuras demográficas
entendemos patrones o regularidades que pueden distinguirse en la distribución de la
población que permiten la clasificación en grupos que guardan rasgos estructurales
similares. Dentro de los principales indicadores socio demográficos se encuentra la
estructura de la población, el nivel educativo de los ciudadanos, los movimientos
migratorios producidos y el estado del mercado laboral. Estos factores nos permitirán
definir la jerarquización social de la zona, entender la dinámica demográfica y sus
implicaciones en la planificación (económica, social, cultural, educativa) de un determinado
ámbito territorial. La clasificación más frecuente es según sexo, edad, nacionalidad, lugar
de nacimiento y nivel de estudios.
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Pueden existir otros criterios como el nivel de instrucción, nivel socio profesional y nivel
educativo de la población que pueden definir la capacidad de crecimiento de una
determinada zona. La población con niveles altos de instrucción tiende a tener una posición
socio-profesional de mayor reconocimiento, mayor nivel de ingresos y por consiguiente,
tienen mayor capacidad para acceder a una mejor localización. Todos estos datos pueden
ser detallados a nivel municipal e inframunicipal o sección censal, con la información que
ofrece diferentes bases estadísticas a nivel nacional y provincial.
También es interesante incluir, dentro de las características poblacionales, algunos
indicadores referidos a los movimientos migratorios en los que se ve implicada la población
residente. Esta información es elaborada por el Instituto Nacional de Estadística e incluida
dentro del Informe Estadístico de Variaciones Residenciales (EVR). Dichos movimiento
caracterizan de modo muy significativo el área litoral alicantina estableciendo, en muchos
casos, una diferenciación clara entre zonas destinadas a mercado nacional y a mercado
extranjero. Por otro lado, existirán zonas que por su vinculación a los centros urbanos,
infraestructuras y dotaciones estén destinadas a un mercado principalmente de primera
residencia. Sin embargo otras, por cercanía a la línea de costa o a campos de golf, se
vinculan directamente a la segunda residencia.
2.1.2 Factores medioambientales
El medio ambiente posee un valor económico que en muchas ocasiones es difícil de
cuantificar. Algunos factores son evidentes y tienen reflejo directo o indirecto en el mercado,
son los valores de uso. Pero hay otros que no son evidentes, y su valor se deriva del mero
hecho de la existencia, como puede ser un entorno natural determinado. La economía,
como señala Uclés Aguilera (2006) “ha tomado conciencia de la importancia del medio
ambiente como 'sustrato' en el que se producen las actividades humanas y, por tanto, las
de mercado. …un sistema influyente e influenciable por parte de la economía” y que, por
tanto, se presenta como criterio de decisión en la elección de una determinada localización.
La economía ambiental ha desarrollado sistemas y metodologías de valoración que
pretenden establecer unos valores aproximativos que muestren la utilidad económica del
activo ambiental. Por tanto, la finalidad no es obtener un precio del bien medioambiental, ya
que no existen mercados para la mayoría de los casos, pero si una cuantificación de su
apreciación que permitirá la justificación de su sostenibilidad a largo plazo. Es decir, aún no
habiendo mercados directos, el activo ambiental influye en mercados reales como es el
mercado de la vivienda, pudiendo explicar parte de su variabilidad. Dentro de los factores
ambientales, en un entorno de sol y playa, podemos definir la calidad ambiental (bajos
niveles de polución y ruido), condiciones atmosféricas favorables (temperaturas agradables
la mayor parte del año, baja pluviosidad,…), cercanía y posibilidad de acceso a la playa,
entornos protegidos y zonas verdes.
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2.1.3 Factores urbanísticos
El nivel de bienestar y desarrollo social de una zona está ligado con el nivel de desarrollo
urbano. Cabe esperar un mayor nivel de desarrollo y bienestar en aquellas zonas con
mayores y mejores equipamientos e infraestructuras, internalizando dicho factor en el propio
valor del producto residencial. Resultan de especial interés las infraestructuras de tipo
sanitario, deportivo, educativo y comunicaciones.
Los factores vinculados a las infraestructuras de tipo sanitario que son susceptibles de valor
explicativo e interés estadístico, serían el número de hospitales (públicos o privados) y
centros de salud. Esta información es publicada anualmente por el Ministerio de Sanidad y
Consumo. Para disponer de datos relativos a la dotación de centros deportivos podemos
acudir al Consejo Superior de Deportes, que ofrece un Censo Nacional de Instalaciones
Deportivas. A su vez la Consellería de Educación de la Comunidad Valenciana, ofrece
información detallada, a nivel municipal, del número de centros por nivel educativo, por
especialidad (para centros de educación secundaria y de formación profesional) y por
titularidad del centro (público o privado). La oferta de espacios verdes es un factor valorado
positivamente por la demanda. Dentro de este ámbito y vinculado a la dotación de tipo
deportivo encontramos la oferta de golf. El desarrollo del producto de golf se presenta
como un elemento dinamizador de la actividad económica al diversificar y desestacionalizar
del sector turístico.
Por otro lado destaca la importancia de las comunicaciones para el desarrollo de la
actividad económica de una zona geográfica. La accesibilidad y cercanía a estas
infraestructuras se internalizan de modo muy significativo en los valores de mercado. La
accesibilidad entendida como la facilidad de acceso y cercanía a dichos medios, influye
sobre la estructura espacial de los precios de las viviendas, tanto a nivel municipal como
comarcal. Esta variable depende, a su vez, del nivel actual de la tecnología de los medios
de transporte y de las mejoras en las vías de comunicación (calidad de las carreteras, vía
férrea,…), que afecta a todos los niveles.
Cuando se hace referencia al tráfico terrestre de un municipio se puede hacer la distinción
entre tráfico urbano (vías de dependencia municipal) e interurbano (autopista y autovías). El
Ministerio de Fomento publica información fiable y actualizada referida al tráfico en
autopistas y autovías. La medida operativa en este caso es la Intensidad Media Diaria (IMD),
la cual refleja el número medio de vehículos que pasan por las estaciones de aforo
ubicadas en las diferentes estaciones de control y es indicativa de la intensidad de tráfico
diario soportado por una vía.
2.1.4 Factores económicos
El desarrollo de una zona está íntimamente relacionado con su actividad económica, ya sea
en el sector industrial, comercial, servicios o turístico. Por tanto, en el análisis de las
externalidades, es necesario identificar aquellos indicadores que reflejan la importancia de
la economía de una determinada zona con respecto a otro ámbito de mayor rango, como
puede ser, el ámbito nacional. Podemos indicar índices comparativos de la importancia de
la industria, el comercio, el turismo y la restauración. Dentro del sector industria cobra
especial significación el sector de la construcción por el intenso desarrollo del parqué
inmobiliario. Por otro lado, el turismo, tanto en el ámbito nacional como en la Comunidad
Valenciana, es un sector económico estratégico dinamizador de la economía.
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Se cuantifican variables como la condición socioeconómica media de los hogares, parque
de vehículos, líneas de teléfono contratadas, oficinas bancarias, actividades comerciales y
oferta hotelera. Cabe destacar que la ausencia o escasez de dichos elementos actúa como
limitador de la actividad económica. Está información es publicada por diferentes
organismos como el Instituto Nacional de Estadístico, el Servicio de Estudios de La Caixa
mediante su Anuario Económico y el Instituto de Estudios Turísticos en el balance del
turismo en España que realiza anualmente.
2 . 2 . Pr i nc ip ios teó r i cos sobre e l s ign i f i cado de l va lo r u rbano
Richard Hartshorne (1959) plantea que la geografía es la ciencia de los lugares,
manteniendo una permanente preocupación por dilucidar las cuestiones concernientes a la
localización de las actividades en el espacio. Surge así el concepto de espacio geográfico,
utilizado para definir el espacio organizado por la sociedad para ubicar los objetos en el
territorio (Tricard, 1978). ¿Qué mueve a decidir localizar una actividad en un determinado
sitio en lugar de otro? ¿A qué se debe la diferenciación de valores entre localizaciones
distintas? Las razones que llevan a decidir las localizaciones y su apreciación varían en el
tiempo. Por ello, existe una lógica de localización en la sociedad industrial y otra en la
postindustrial con puntos de unión pero también divergencias.
Mediante el análisis de diferentes principios que configuran la teoría del valor,
estableceremos cuáles han sido los criterios que han definido la localización espacial de
actividades y el concepto de valor urbano desde el renacimiento hasta nuestros días. Este
análisis nos permite abrir una discusión en torno a la aplicabilidad de las teorías clásicas en
nuevas áreas de crecimiento suburbano y los actuales modelos de formación espacial del
valor urbano. Son muy diversas las teorías económicas enunciadas y según señala
Fernández Pirla (1985), existen “aquellas que explican la renta de la tierra como renta
diferencial y las que, por el contrario, conceptúan la renta de la tierra como el precio de un
valor de producción.”
El concepto de riqueza, con frecuentes referencias a la naturaleza, es un elemento
importante en la interpretación del proceso de crecimiento económico y está presente en
las teorías económicas mercantilistas, fisiocráticas y, en general, en todo el pensamiento de
la escuela clásica. Los mercantilistas establecían que el valor de la tierra estaba en función
de su riqueza natural y específicamente mineral. Esta teoría se desarrolla entre 1500 a 1750
(siglo XVI a mediados del XVIII), donde la tierra no implicaba costo de producción, pero era
valiosa porque la gente la deseaba. De este modo se incorpora el valor de cambio,
desarrollando el concepto de competencia, el principio de oferta y demanda y su influencia
sobre el valor.
Por otro lado, encontramos la teoría de los fisiócratas, escuela de
pensamiento económico del siglo XVIII fundada por François Quesnay, Anne Robert
Jacques Turgot y Pierre Samuel du Pont de Nemours en Francia. La fisiocracia surge como
una reacción de tipo intelectual a la concepción intervencionista del
pensamiento mercantilista, insistiendo en que la intervención de intermediarios en las
diferentes etapas del proceso de la producción y distribución de bienes tiende a reducir el
nivel total de prosperidad y producción económica. Estas prácticas estaban asociadas con
el corporativismo comercial, el monopolio o el énfasis desmesurado en el crecimiento
industrial.
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La corriente fisiócrata estimaba que la tierra y el trabajo son los agentes o factores
causantes de la producción y, en oposición al mercantilismo, sostenía que la riqueza de una
nación procede de su capacidad de producción y no de las riquezas acumuladas por el
comercio internacional. Por tanto, la única actividad generadora de riqueza para las
naciones era la agricultura, defendiendo la tierra como agente productivo elemental. Sin
embargo, no consideraban a la industria y el comercio como potencias equivalentes para la
generación de la riqueza.
La fisiocracia encontró muchos oponentes, incluyendo a los mercantilistas que hasta
entonces habían dirigido la política económica de la corte de Francia, y a los incipientes
liberalistas y economistas pre-marxistas liderados por Adam Smith. Este pensador,
conocido como el padre de la economía, muestra a lo largo de su obra una marcada visión
liberal que surge como respuesta a las condiciones históricas de finales del siglo XVIII.
Ataca el sistema mercantilista a través de la doctrina del laissez-faire, que plantea una
economía regulada por leyes naturales que le permitían conducirse "por la acción de una
mano invisible" hacia su óptimo desarrollo.
La teoría de Adam Smith enfoca su proyecto de pensamiento económico en su obra “La
riqueza de las naciones” (Smith, 1776). El libro fue esencialmente un estudio acerca del
proceso de creación y acumulación de la riqueza donde, por primera vez, expone los
grandes problemas a resolver por el análisis económico y muestra el camino a seguir en el
desarrollo de la teoría moderna del valor y de la renta del suelo. Smith establece que la
renta se corresponde con el precio pagado por el uso de la tierra o "lo que el arrendatario
esté dispuesto a dar" por el acceso al mismo suelo, incorporando así el concepto del valor
de uso. Otra concepción avanzada por Smith fue identificar el valor de los bienes
inmobiliarios, y por tanto del valor del suelo, como la suma de diferentes componentes:
salarios, capital, beneficios y renta del suelo (Roca, 1988). Sin embargo, las rentas no
determinan el precio, como otros costes, sino que son determinados por él.
Dentro de este contexto, es importante destacar a David Ricardo, miembro de la corriente
de pensamiento clásico económico, y uno de los más influyentes junto a Adam
Smith y Thomas Malthus. Desarrolló la conocida teoría del valor-trabajo y su obra más
importante, “Principios de economía política y tributación” (Ricardo, 2005) constituye la
exposición más madura y precisa de la economía clásica. En el prefacio afirma que "el
principal problema de la economía política es determinar las leyes que regulan la
distribución". Con ese fin desarrolló una teoría del valor y su distribución. Es considerado
uno de los pioneros de la macroeconomía moderna por su análisis de la relación entre
beneficios y salarios y uno de los iniciadores del razonamiento que daría lugar a la Ley de
los rendimientos decrecientes y la teoría cuantitativa del dinero.
Por ello ha influido en corrientes de pensamiento económico muy diferentes, desde
los neoclásicos a los marxistas ingleses. Dedicó una atención especial a la teoría del valor,
considerando que el valor de cambio de las mercancías venía determinado por la cantidad
de trabajo necesaria para su producción. Por tanto, los bienes inmobiliarios tendrían un
valor intrínseco o coste de producción al que debería tender su precio en el mercado. Adam
Smith consideró que esta formulación era exacta en las sociedades primitivas, pero no en
aquellas en donde la producción de los bienes requería a su vez capital y trabajo.
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Ricardo dedicó también gran atención al tema de la renta de la tierra. En esa época en
Inglaterra, los propietarios no explotaban directamente sus tierras, que en la mayoría de las
ocasiones se arrendaban. La tesis que mantiene Ricardo es que la renta de la tierra es
debida a la diferente fertilidad de la misma y a la ley de los rendimientos decrecientes,
definiendo la renta como “aquella porción del producto de la tierra, que es pagado al dueño
del terreno, para poder utilizar el original e indestructible poder del suelo”. Según Ricardo
cuando la población es escasa para la explotación de las tierras disponibles, solo serán
cultivadas las mejores, no existiendo por tanto renta, ya que nadie estaría dispuesto a
pagarla mientras existan otras igualmente buenas y no ocupadas. Lo mismo sucedería de
no existir la ley de los rendimientos decrecientes, ya que si al aplicar mayor cantidad de
trabajo y capital a una misma tierra, se obtiene de ella rendimientos proporcionales, solo se
cultivarían las más fértiles y por lo tanto no habría renta.
La teoría del rendimiento decreciente y del valor marginal permite a Ricardo a
conceptualizar la renta como “la diferencia entre el capital más productivo y el menos
productivo”, elaborando la más refinada definición de la renta diferencial entre los
economistas clásicos. El valor, la ganancia y la renta son las categorías claves para el
análisis de la sociedad capitalista y su futuro según Ricardo admite la existencia de tierras
de distinta calidad al introducir el concepto de intensidad de explotación.
James Anderson desarrolla las teorías iniciadas por Ricardo y es, según Marx, el verdadero
descubridor de la ley de la renta diferencial que sostiene el derecho de la propiedad
territorial a cobrar "su" renta, justificando la existencia de las rentas por la demanda de
suelo. Anderson señalaba que “no es la renta la que determina el precio de su producto,
sino que el precio del producto es el que determina la renta de tierra”.
Por tanto, si el producto es único, el precio también debería ser único. Para tal afirmación,
Anderson establece un modelo mediante el cual señala que a causa de las fertilidades
diferenciales de los distintos terrenos puestos sucesivamente en cultivo, merced a
incrementos también sucesivos de la demanda por ocupación creciente del territorio, se
deberá crear un sólo precio de mercado basado en los mayores costos de producción que
corresponden a los de las peores tierras. Estas últimas presentarán una renta inferior, pero
mayores costes de producción, mientras que las mejores serán más productivas.
Junto a Ricardo y Anderson, cabe señalar las aportaciones de Thomas Robert Malthus,
representante de la economía clásica y amigo de David Ricardo con quien polemiza
influenciado por Jean Charles Léonard de Sismondi. La contribución más significativa que
hizo Malthus fue su publicación anónima en 1798 del libro Ensayo sobre el principio de la
población (An Essay on the Principle of Population). Desarrolla una teoría económica y
sociopolítica durante la revolución industrial, según la cual el ritmo de crecimiento de la
población responde a una progresión geométrica, mientras que el ritmo de aumento de los
recursos para su supervivencia lo hace en progresión aritmética. Según esta hipótesis, de
no intervenir obstáculos represivos (hambre, guerras, pestes, etc.), el crecimiento de la
población aumentaría el empobrecimiento gradual de la sociedad e incluso podría provocar
su extinción. Malthus reclama medidas económicas encaminadas al aumento de la
producción agrícola como único medio para aumentar la "riqueza de las naciones", que él
mismo considera indisociable de un incremento en la felicidad de la población y en
concreto en la mejora de la situación de las clases más desfavorecidas (Rodríguez, 2006).
Ricardo, Anderson y Malthus preparan el camino para la original síntesis de Marx. Karl
Heinrich Marx definió al valor como “un mero conglomerado homogéneo humano de mano
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de obra”, involucrando en el concepto de valor los intereses humanos y el bienestar social.
Esta línea de pensamiento abre el camino a la corriente de economistas que admiten el
trabajo como la fuente de las riquezas y, en consecuencia, analizarán la renta del suelo en
la perspectiva del valor del trabajo. En su obra “El Capital” desarrolla y complementa la
teoría de Ricardo sobre la renta de la tierra.
La siguiente aportación al valor la hizo Henry C. Carey, uno de los principales
representantes de la escuela americana de economía política en el siglo XIX. Su teoría
fundamental se refiere a la distinción entre riqueza y valor. Carey argumenta que la tierra en
sí misma no tiene un valor, siendo los gastos de mano de obra en la tierra la única razón
para darle valor. Por tanto, la tierra constituye capital y el valor de la renta es el costo de
reposición.
La tierra, como pieza dentro de un proceso industrial, es un instrumento de producción que
se ha construido como tal por los humanos y su valor solamente puede venir de las mejoras
que aún subsisten como resultado del trabajo realizado sobre ella en el pasado o de las
mejoras nuevas. No puede considerarse un bien escaso, pues siempre estarán disponibles
tierras de calidad y además la tecnología y el trabajo para mejorarlas y aumentar la
producción. Por tanto, la ley de los rendimientos decrecientes no tiene, según Carey (1988),
una validez universal. Esto significa el rechazo a la teoría de la renta del suelo de Smith y
Ricardo.
En el último tercio del siglo XIX, la escuela austriaca (Jevons y otros) desarrollaron la teoría
de valor-utilidad o marginalista, según la cual los bienes adquieren valor de acuerdo a la
utilidad que tienen para la demanda medida como el precio de equilibrio entre la oferta y la
demanda. La renta diferencial deja de concebirse como una anomalía económica para
pasar a ser una consecuencia normal de la ley de oferta y demanda.
Finalmente, Alfred Marshall concilia las teorías ricardianas con las del marginalismo,
formando así las bases de la escuela neoclásica. El resultado de sus esfuerzos fue la
denominada «síntesis neoclásica», base de la teoría económica. En 1890 publicó su obra
capital, “Principios de economía”, en cuyo primer volumen compaginó conceptos de la
economía clásica como riqueza, producción, trabajo, capital o valor con aportaciones de la
escuela marginalista como utilidad y utilidad marginal. A los agentes de la producción
(tierra, trabajo, capital) añadió un nuevo factor, el de la organización industrial.
En el segundo volumen realizó una exposición del funcionamiento de los mercados, un
análisis de oferta y demanda y expuso su teoría del equilibrio parcial, de la formación de la
oferta, la incidencia de los monopolios y la distribución de la riqueza nacional. Los
problemas más destacados que analizó fueron la formación de los precios y la distribución
de la renta. En el primer caso estableció como determinantes del valor de un bien tanto el
coste de producción como la utilidad. A partir del valor del bien, la formación de los precios
vendría dada por la confluencia de la oferta y la demanda; la primera, determinada por los
costes de producción, y la segunda, por la utilidad marginal. También estableció una
relación entre precio y cantidad demandada cuya sintaxis gráfica (curvas de oferta y de
demanda) sigue vigente hoy día.
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2 . 3 . De te rminan tes y mode los de d is t r ibuc ión espac ia l de los
va lo res u rbanos
A partir de estos planteamientos teóricos se desarrollan los primeros estudios sobre la
distribución territorial y sobre los espacios socio-económicos, que fueron realizados en el
siglo XIX y en la primera mitad del siglo XX, por Walter Christaller, August Lösch, Johann
Heinrich von Thünen y Alfred Weber, entre otros, vinculados principalmente a la ubicación
de actividades agrícolas. Partiendo del principio de que los precios de los inmuebles no
varían de una manera arbitraria, ahora se trata de determinar cuáles han sido los factores
determinantes de la diferenciación de valores e incorporarlos a unos modelos explicativos.
Las diferentes teorías clásicas establecen que el valor del suelo variará en función de su
capacidad para generar riqueza y de su concreta localización, estableciéndose una clara
diferenciación en torno a tres ejes fundamentales: la accesibilidad, las externalidades
urbano ambientales y la jerarquización social.
2.3.1 Las teorías de accesibi l idad
Como hemos señalado anteriormente, en el siglo XIX David Ricardo reconoció que las
tierras de carácter agrícola que se encontraban ubicadas más cerca del
del mercado, soportaban menores costos de transporte, acumulando esta diferencia en
forma de rentas de la tierra, lo que aumentaba su competencia
económica (Alonso, 1964). Von Thünen desarrolló esta teoría, estudiando el modo y orden
en la distribución de los usos del suelo en el territorio (Figura 2.1), publicando, con Friedrich
Perthes en 1826, el resultado de sus reflexiones económicas en una obra titulada "El Estado
Aislado en relación con la agricultura y la economía nacional" (Schumpeter, 1982).
Su modelo estudia las diferencias de renta con respecto al mercado, y resulta el paradigma
para todas las teorías posteriores. En su teoría de la localización enuncia una hipótesis
general sobre la distribución de los usos agrícolas del suelo, preguntándose por qué lotes
de tierra con las mismas características tenían diferentes usos y establece que el hombre
trata de resolver sus necesidades económicas en el entorno inmediato, reduciendo sus
desplazamientos al mínimo. La idea central es que la renta varía con la distancia con
respecto al mercado, en un espacio isótropo y aislado, lo que permite establece una
relación inversa entre los valores del suelo y la accesibilidad o costes de transporte hasta el
lugar de trabajo. Por tanto, la renta o valor de las tierras agrícolas es igual al valor de su
producto menos los costos de producción y transporte de los productos al
mercado (Alonso, 1964). A este tipo de renta se le llama renta de localización o renta de
ubicación. De este modo, la variabilidad del mercado se explica mediante las rentas de
accesibilidad de acuerdo a la que posteriormente se denominó “teoría standard” o “trade
off”, donde la accesibilidad es considerada como la directriz de la formación espacial de los
valores. De acuerdo a este planteamiento, la estructura de valores se justifica alrededor de
la optimización de las diferentes localizaciones a través de la maximización de recursos
mediante la reducción de tiempo y costos de trasporte.
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Figura 2.1. Relación entre los tipos de cultivo y costes de transporte. Fuente: Von Thunen,
1826.
Interesa destacar que Von Thünen estudió particularmente la ubicación de las explotaciones
agrarias, así como la incidencia de las distancias entre los lugares de producción y los
mercados, llegando a la conclusión de que cuanto más altos son los costes de transporte a
un determinado lugar o región, menores deben ser los costes del trabajo allí incorporado a
la producción, pues de lo contrario los beneficios decrecen, e incluso pueden llegar a ser
negativos.
Por lo tanto, en los lugares más distantes de los mercados y en los lugares con mayores
dificultades de acceso (lugares con peores medios de transporte y con peores servicio de
comunicación), se deberán producir preferentemente aquellos productos que en proporción
a su valor exigen menores costes de transporte y menores costes de mano de obra. Esto
planteamiento le permite elaborar un modelo del uso de la tierra definiendo un escenario
hipotético donde los agricultores racionales y completamente informados se desplazan
hacia un equilibrio espacial de los ingresos (Figura 2.2). Por tanto, los agricultores cercanos
al mercado tendrán granjas más pequeñas con productos de huertas de precios más
elevados. A la inversa los agricultores que ocupan el margen exterior del “estado aislado”
disfrutarán de ingresos similares llevando a cabo operaciones agrícolas extensivas o
pastoreo de ganado.
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Figura 2.2. Jerarquía tipo de explotación. Fuente: Roca, 2010
Con el aumento de la urbanización del territorio en el siglo veinte, la estructura de los usos
del suelo de las ciudades se modifican significativamente. Los cambios experimentados en
la movilidad, especialmente a partir de la generalización del automóvil, permitirían la
expansión extensiva de la ciudad. La ciudad densa, con un mínimo consumo de suelo
objeto de la economía urbana clásica, entraría progresivamente en conflicto con la
distribución real de los usos del suelo en las ciudades contemporáneas. La
descentralización de la residencia, especialmente de los sectores sociales medios y altos, y
la sub-urbanización de los centros urbanos, mostrarían la insuficiencia de la teoría clásica
de la renta. Es en este momento cuando los modelos desarrollados para explicar la
variabilidad de valores en suelo agrícola se fueron adaptando para explicar las
variaciones de valor de terrenos urbanos.
Surgen de este modo, en los años 60, una serie de trabajos que plantean conciliar la teoría
de la localización con la estructura real de las ciudades contemporáneas, lo que permite
desarrollar el modelo “trade off” o la teoría de las rentas de accesibilidad (TRA). Este
modelo, planteamiento básico de la teoría urbana, busca interrelacionar el precio del suelo y
el coste de transporte. El intercambio (“trade-off”) entre costes de transporte y precios del
suelo, permite encontrar el equilibrio que define cada decisión de localización estableciendo
la siguiente relación: Cambio en el Precio del Suelo + Cambio en el Coste de Transporte =
0. Destacar en este momento las aportaciones realizada por teóricos como Hurd (1903),
Park y Burguess (1925) y Haig (1926).
En su obra principal "Principios del valor de la tierra la ciudad” (Principles of City Land
Values, 1903), Hurd esboza una teoría de la valoración de suelo urbano que se asemeja a la
de Ricardo y von Thünen. Hurd se centra principalmente en el valor del suelo industrial y su
ubicación frente a la propiedad urbana residencial. Enuncia que “puesto que el valor
depende de la renta, la renta de la localización, la localización de la conveniencia, y la
conveniencia de la proximidad, podemos suprimir los pasos intermedios y decir que el valor
depende de la proximidad”.
Posteriormente, los sociólogos Park y Burguess (1925), investigan acerca del mercado
residencial y la dinámica social de la ciudad y definen el modelo clásico de zonas
concéntricas. Según Burguess, la ciudad crece de forma concéntrica desde el centro de
negocios (CBD) donde se ubica la actividad comercial, social, administrativa y de
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transporte. La industria se asienta en una zona de transición alrededor de éste. A partir de
ahí aparecen diferentes círculos de residencias de clases sociales, desde las más humildes,
en el interior, a las más acomodadas, en la periferia.
Este modelo parte de la base de que los valores cambian de forma uniforme en todas
direcciones conforme nos alejamos del punto central de la ciudad. Así lo interpreta Bailly
(1979) que señala: “el espacio urbano se ordena a partir del centro de la ciudad, merced a la
colocación óptima que cada grupo hace de sus recursos. Fuerzas centrípetas y centrífugas
modelan la ciudad y, a su vez explican las invasiones y sucesiones que en ella se producen.”
(Figura 2.3)
Figura 2.3. Modelo monocéntrico Fuente: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Bailly model.svg
R. M. Haig (Towards an Understanding of the Metropolis, 1926) enuncia que también en el
sistema urbano “la renta aparece como la carga que el propietario de un lugar relativamente
accesible puede exigir como consecuencia del ahorro de transporte que la utilización de
dicho lugar posibilita (…) Las rentas de situación y los costos de transporte están
íntimamente ligados a causa de la fricción del espacio”.
Pero la estructura urbana es variable, y la diversificación de los ejes de transportes implica
la modificación de la teoría de las zonas concéntricas (Mayer y Wade,1969) y transforma la
idea de centro único planteando nuevos patrones urbanos íntimamente ligados con
cambios en el modo del transporte interno. No obstante la aparente simplicidad de este
modelo, esconde factores importantes (valoración de sitios céntricos, gradiente de las
rentas, esquema espacial del uso de la tierra,…) y necesarios para comprender la
estructura espacial de los valores y usos del suelo en la ciudad moderna,
Babcock (1932) amplia estas ideas definiendo la teoría axial (Figura 2.4), donde enuncia
que la accesibilidad al centro no es igual para todas las localizaciones que están dentro de
un mismo anillo concéntrico, sino que depende de la red viaria local. El resultado es un
modelo de forma estrellada que modifica la forma de las áreas concéntricas por la
influencia diferencial de los ejes de transporte.
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Figura 2.4. Modelo basado en la teoría axial. Fuente: Roca, 2010
2.2.2 Las teorías de externalidades urbano-ambientales
Según señala Fernández Pirla (1985) “el crecimiento vertical de las poblaciones se explica
precisamente en función de la proximidad al centro urbano, al evitarse con tal proximidad
gastos de transportes, pérdidas de tiempos en desplazamientos, etc.” No obstante, no
todos los modelos de crecimiento urbano responden a rentas de accesibilidad, existiendo
una creciente apreciación de otro tipo de localizaciones donde los fenómenos urbanos no
se explican únicamente por la optimización de tiempo y coste de transporte para acceder al
trabajo.
La localización territorial de la población, las actividades sociales y las actividades
productivas, depende de la situación geográfica y geopolítica de los centros urbanos, de las
características y densidad de las vías de transporte, de la ubicación de los centros
comerciales, financieros, cívicos, logísticos de distribución y administrativos, ya que estos
distintos elementos se potencian y complementan de forma recíproca.
Por tanto, frente a la consideración exclusiva de la accesibilidad se elaboraron visiones
alternativas que incorporan nuevos factores que permiten la cualificación del espacio
urbano, Dentro de este contexto, la aportación más significativa, que supuso una revolución
en la década de los cincuenta y sesenta del siglo XX, fue la del geógrafo alemán Walter
Christaller al postular una teoría sobre la distribución y jerarquización de los lugares
centrales en un espacio isótropo. Su contribución principal a la disciplina fue la Teoría de los
lugares centrales, recogida en su obra “Los lugares centrales en Alemania meridional“
(1933), donde establecía las bases para explicar la organización de las redes urbanas. La
teoría del lugar central fue desarrollada para explicar la distribución espacial de los
asentamientos humanos en función de centros de servicios que equipan y satisfacen las
demandas de una población circundante.
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Christaller enuncia que el orden de los asentamientos y núcleos urbanos determina una
clasificación jerárquica del territorio en función del número y clase de esos servicios. Este
enfoque abre un nuevo campo de análisis donde la distribución en el territorio de las
actividades comerciales, financieras, productivas, y sociales, así como los problemas
resultantes de la estructuración y la articulación de dichas actividades, son de gran
importancia para la planificación económica y social (Figura 2.5).
Figura 2.5. Modelo complejo de solapamiento de áreas de mercado. Fuente: Encarta 2006
Como se observa en la figura, a menudo se configura una jerarquía compleja, porque las
áreas de mercado de los distintos asentamientos se solapan (Figura 2.6). El principio de la
teoría del lugar central es una clave para entender una parte del concepto de policentrismo
regional. El desarrollo de sub-centros urbanos genera economías de diferentes escalas que
permiten la proximidad de los consumidores a áreas comerciales y de ocio.
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Figura 2.6. Desarrollo de subcentros y áreas de influencia. Figura:
http://en.wikipedia.org/wiki/File:Christaller Model.svg
Este modelo básico fue redefinido por varios investigadores que incluyeron nuevos factores.
Es el caso del modelo o patrón resultante de las teorías de August Lösch, también de
origen alemán, que teoriza un paisaje menos regular y de mayor complejidad (Figura 2.7).
En su obra principal “Die räumliche ordnung der wirtschaft” (Lösch, 1954), señala que los
tres elementos básicos que definen la distribución de los asentamientos humanos son: las
personas, las actividades, y los lugares o entornos geoespaciales.
Figura 2.7. Distribución löschiana de los asentamientos. Fuente: Encarta, 2006
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Los servicios como generadores de funciones centrales dejan su paso al estudio de las
áreas de mercado y centros de producción. Lösch introduce la hipótesis de que la
población es discontinua, así como distinción de las áreas comerciales. Este paisaje
económico propicia una distribución de carácter sectorial, que se vincula a la teoría de la
cualificación urbanística del espacio urbano enunciada por Homer Hoyt en su modelo de
sectores (Hoyt,1939). Se trata de una modificación del modelo anterior que no responde a
una estructura concéntrica, sino al funcionamiento del mercado inmobiliario.
Hoyt establece una estructura urbana organizada en sectores homogéneos por usos y nivel
de calidad urbana (Figura 2.8). Se acepta la existencia de un distrito central de negocios y
zonas de expansión hacia el exterior a lo largo de vías férreas, carreteras y otras arterias de
transporte. En el desarrollo del modelo observó que los hogares de bajos ingresos
normalmente se ubicaban cerca de las líneas de transporte (ferrocarril, tranvía,…) y los
establecimientos comerciales a lo largo de las vías de negocio. Por ello, Hoyt teoriza que las
ciudades tienden a crecer en forma de cuña mediante patrones o sectores que parten
del distrito central de negocios y siguiendo las líneas de transporte. Por lo tanto, muchas de
las funciones comerciales permanecen en el centro de negocios, pero las funciones de
manufactura se desarrollan en una cuña alrededor de las rutas de transporte. Las funciones
residenciales también crecen en forma de cuña, con un sector de viviendas de bajo
costo que bordea los sectores industriales donde el tráfico, el ruido y la contaminación
provocan que estas zonas sean menos deseables, mientras que los sectores de medianos
y altos ingresos se encuentran más alejados de estas áreas (Rodwin, 1950).
Figura 2.8. Modelos de sectores de Hoyt. Fuente:
http://en.wikipedia.org/wiki/File:Hoyt_model.svg
Este modelo se aplica a numerosas ciudades británicas, por ejemplo, a la ciudad
de Newcastle, con una precisión razonable. Esto puede ser debido a que en el momento en
que se crean, el transporte es una limitación clave. Como regla general, las ciudades
mayores siguen el modelo de Hoyt, mientras que las ciudades más recientes se desarrollan
de acuerdo con el modelo concéntrico de Burgess.
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No obstante, como sucede con todos los modelos simples que explican fenómenos tan
complejos, su validez es limitada. La teoría se basa en principios de transporte ferroviario,
sin contemplar el trasporte mediante los vehículos particulares que permiten el
desplazamientos a tierras más baratas fuera de los límites de la ciudad. Esto ocurrió
en Calgary, en la década de 1930, cuando muchas barriadas se establecieron fuera de la
ciudad, pero cerca de las terminales del tranvía. Estas aglomeraciones se han incorporado
al límite de la ciudad, constituyendo bolsas de viviendas de bajo costo en las áreas de
costo medio.
Por último, y dentro de los modelos hoy considerados como clásicos, cabe destacar el
modelo de los Núcleos Múltiples, o de desarrollo urbano polinuclear, desarrollado por los
geógrafos Harris y Hullman (1945). La teoría de núcleos múltiples sugiere que la expansión
de la ciudad no se produce a partir de un único distrito central, como así apuntaron las
respectivas tesis de Burgess y Hoyt. Para Harris y Ullman (1945) cuatro son los factores,
que combinados, motivan el desarrollo de núcleos independientes: existen actividades que
requieren servicios y una planificación específica; las actividades semejantes se agrupan
intentando beneficiarse de las economías de aglomeración que generan; las actividades
incompatibles se emplazarán guardando cierta distancia; y, por último, todas las
actividades quedan sometidas al proceso de selección espacial que el precio del suelo
impone (Bailly, 1978).
Este modelo también identifica las áreas homogéneas más comunes, asociando éstas a los
distintos núcleos múltiples (Figura 2.9). Es en este hecho, en la gran variedad tipológica y
en el elevado número de núcleos, donde el modelo ha sido más cuestionado, crítica que ha
dificultado su generalización.
Figura 2.9. Modelo de núcleos múltiples. Fuente:
http://en.wikipedia.org/wiki/File:Harris&Ullman´s Multiple Nuclei Model.svg
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Gracias a estos modelos iniciales y las posteriores aportaciones de Alonso (1964), Mills
(1967) y Muth (1969) se reinterpreta la teoría clásica en función de los estos nuevos
fenómenos urbanos y surge el llamado “modelo estándar” vinculado a la economía urbana.
Este explica no sólo la distribución espacial de los precios del suelo con el ahorro en los
costes de transporte al trabajo, sino que introduce nuevos elementos para explicar el patrón
real de usos del suelo. Las hipótesis del modelo estándar son las siguientes:
1. Monocentricidad
2. Espacio homogéneo
3. Concentración de los empleos en el centro. Zoning “exclusivo”
4. Demanda de la vivienda derivada de la del suelo
5. Mercado competitivo y en equilibrio a largo plazo
Por tanto, la diferenciación en el valor del suelo urbano y suelo rural estará en función en la
distancia al centro de negocios (CBD), existiendo una función de utilidad U = U (c, t, s), con
c como todos los otros bienes y servicios, t los costes de transporte y s el precio del suelo.
Alonso (1964) se planteó conciliar la teoría de la localización con la economía urbana de las
rentas de accesibilidad a partir de criterios generales de elección individual. Se trata, por
tanto, de buscar la manera de representar el espacio urbano a partir del conjunto de
decisiones individuales basadas en la racionalidad económica. Los hogares, compuestos
de uno o más individuos, buscarían maximizar la utilidad de bienes y servicios obtenidos (y,
entre ellos, la localización urbana), obteniendo diversos grados de satisfacción de sus
necesidades en función de la intercambilidad de dichos bienes y servicios.
El modelo de Alonso parte del hecho de que los criterios de maximización de la renta y
minimización de los costes difieren según los agentes económicos. En su análisis y en su
modelo se suceden tres etapas: determinación del equilibrio residencial de las familias;
determinación del equilibrio industrial en zonas urbanas y de los agricultores en las rurales;
y, determinación del equilibrio y estructura de los precios del suelo combinando las
preferencias de los distintos agentes (Bailly, 1979; Derycke, P.H., 1983). La aportación
principal de Alonso consistirá en la consideración del espacio consumido, como criterio de
localización básico, junto a la accesibilidad, esto es, la fricción del espacio en la
aproximación clásica.
La decisión del consumidor racional significa la elección entre consumo en todos los otros
bienes y servicios, el coste de transporte, el precio del suelo y cantidad de espacio
consumido. El consumidor debe decidir entre distintas combinaciones de los tres bienes a
maximizar en su utilidad, lo que significa que entre la infinidad de esas combinaciones
posibles existe un conjunto que le dará la máxima utilidad. Ese conjunto de decisiones
óptimas es lo que la literatura llama curvas de indiferencia, que en el caso de los precios del
suelo se denominarán “bid-rents”.
La conclusión general del modelo de Alonso es que los hogares más solventes tenderán a
localizarse periféricamente, dada su superior capacidad para comprar más suelo. En
cambio, los económicamente más débiles son más dependientes de los costes de
transporte, no pudiendo permitirse el desplazamiento a la periferia y consumir más suelo. El
modelo de Alonso concilia, por tanto, la teoría de la renta del suelo con la de la localización,
explicando, en parte, la estructura de usos del suelo de las ciudades norteamericanas de la
primera mitad del siglo XX.
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2.3.3 Las teorías de jerarquización social
Las aproximaciones teóricas expuestas hasta ahora plantean que el usuario urbano elige
una determinada situación de acuerdo a condicionantes de carácter físico, como son la
mayor o menor accesibilidad o calidad del espacio público. Estas decisiones de
localización, como indican los modelos de Burguess y Hoyt, suponen una cierta
segregación social del espacio, ubicándose los sectores sociales menos solventes en el
centro de la ciudad y los que disponen de mayores recursos en las coronas periféricas
(Roch, 1981). Pero esta segregación se deriva de la libre competencia y del equilibrio del
espacio urbano y se explica como un resultado, y no como una causa (Roca, 1986) al no
incorporar las interrelaciones existentes entre los diversos grupos sociales (relaciones de
repulsión, atracción o indiferencia, prejuicio, discriminación social,…) y su incidencia en los
valores urbanos.
El usuario no valora únicamente aspectos de carácter físico o cuantitativo del espacio, sino
que también incorpora factores cualitativos que permiten identificar el concepto de “calidad
de barrio”. Según señala Roca Cladera (1987) “(…), conduce a una interpretación de la
formación y distribución espacial de valores urbanos en base a barrios homogéneos, tanto
desde el punto de vista físico como social.”
Por ello, a partir de los años sesenta se desarrollan nuevos modelos que intentan explicar la
estructura de valores a partir de comportamientos de carácter social estableciendo que la
diferenciación del mercado urbano puede venir determinada por la propia jerarquización
social. La teoría de las rentas sociales establece que la elección de una determinada
localización no responde siempre a una voluntad o gusto urbano por ocupar un barrio
concreto, ya que, en la ciudad existen tensiones internas por los diferentes sectores para
conseguir las mejores localizaciones. Así, los grupos sociales de mayor nivel económico
buscarán vivir en áreas más representativas y de mayor calidad, provocando dinámicas de
segregación social. Así, “el estatus, la jerarquía, el prestigio y los privilegios proporcionan
formas más atractivas de autoidentificación que las que proporciona el mercado a través de
las relaciones mercantiles” (Harvey, 1979). Esta perspectiva opone a las denominadas
“teorías burguesas de la localización” de Alonso y el resto de la escuela neoclásica la idea
de que “la renta diferencial no es más que un mecanismo económico (entre otros) que
concurre a la reproducción de la división económica y social del espacio (…) pero de
ningún modo es causa de la estructura espacial” (Lipietz, 1979).
Diferentes trabajos sobre la discriminación, prejuicio y segregación racial de diversas
ciudades americanas, abrieron un nuevo campo teórico que superaba ampliamente el
marco analizado por la teoría estándar e incluso con las aportaciones que ofrecía el análisis
de externalidades urbanísticas. Los trabajos de Bailey (1959) y de Muth (1969) han servido
para la construcción de diferentes modelos teóricos de localización urbana basados en el
prejuicio racial. Lo mismo cabe decir de los trabajos de Yinger (1979) y otros. No obstante,
la jerarquización social del espacio urbano no vendrá determinada únicamente por
aspectos étnico raciales, sino también por aspectos vinculados al prestigio o
representatividad de vivir en una determina área, atracción por la proximidad a complejos
terciarios que suponen un reconocimiento del nivel adquisitivo, desagrado de las clases
altas a vivir interrelacionados con clases trabajadoras o la voluntad de aislamiento de
determinados grupos religiosos, inmigrantes o étnicos.
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Realmente la segregación social no se produce por la acumulación de preferencias
individuales, sino el producto de tensiones poblacionales derivadas de relaciones de
hegemonía y dominio. No es realista pensar que las diferencias observadas en la
localización de los diferentes grupos sociales se deben a preferencias urbanas diferentes,
sino a una conjunción entre la jerarquía social y la calidad física del barrio. Por tanto, las
rentas sociales, junto a las rentas de accesibilidad y externalidades urbanísticas, permiten
explicar de una forma global la formación y distribución espacial de los valores del suelo.
Algunos autores han avanzado en la línea de una teorización global, destacando trabajos
como los de Kirwan y Ball (Roca, 1996), que hacen hincapié en la preferencia de grupos
socialmente homogéneos a vivir interrelacionados en barrios también homogéneos.
El trabajo que aquí se presenta pretende, precisamente, establecer una serie de modelos
que revelen el importante papel que este tipo de rentas tiene en una trama urbana de
carácter suburbano en la costa mediterránea resultado del desarrollo inmobiliario ligado al
turismo de las últimas décadas.
2 . 4 . Ap l i cab i l i dad d e l as t eo r í as c lás icas de f o rmac ión de l va lo r
de l sue lo en á reas de c rec imien to suburbano
La realidad del desarrollo urbano a partir de la década de los 70 muestra cambios
significativos en la estructura de las áreas metropolitanas; cambios que no pueden ser
explicados por el modelo estándar ni los modelos monocéntricos desarrollados a partir de
la aproximación de Von Thunen. Particularmente, el policentrismo creciente de las ciudades,
concentrando el empleo en diversos subcentros, así como la creciente dispersión de la
actividad económica en la práctica totalidad del tejido urbano, han planteado cambios
estructurales en las relaciones económicas que requieren de nuevos desarrollos teóricos
más allá del modelo monocéntrico tradicional.
La ciudad cambia de escala, la población en los centros de las ciudades disminuye y se
configuran continuos urbanos. En la actualidad aparecen nuevos factores que influyen en la
distribución y diferenciación del valor urbano, con una prevalencia de los factores
cualitativos sobre los cuantitativos y una mayor flexibilidad derivada de factores
tecnológicos. Por tanto, las conclusiones obtenidas con las diferentes investigaciones
realizadas a principios y a mediados del siglo XX, no son enteramente aplicables al siglo
XXI. El tratamiento de asuntos relativos a los sistemas de información, dotación,
interrelación social y relaciones comerciales nos permite establecer criterios de
competitividad y una significativa modificación de los parámetros de distribución de la
población sobre el territorio y, por tanto, su mayor o menor valoración.
Actualmente, el análisis de la distribución espacial de valores puede acometerse desde
puntos de vista distintos a los ejes clásicos (la accesibilidad, las externalidades urbano
ambientales y la jerarquización social) tratados anteriormente. Aspectos como la tecnología,
los conjuntos espaciales, la configuración de las redes y los movimientos, o la dualidad
entre espacios urbanos y espacios rurales, pueden dar respuesta a nuevos interrogantes
sobre la localización y valoración de los espacios económicos. La distribución territorial de
actividades, la formación de las aglomeraciones humanas y la distribución de los factores
productivos, son de una importancia crucial para comprender los nuevos modelos de
desarrollo y su influencia en el marco de la economía urbana.
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La dimensión espacio-tiempo adquiere gran importancia en el estudio del territorio. Peter
Hagget (1976) sostiene que el tiempo incide de manera trascendente en la organización del
espacio. Los adelantos técnicos que se han sucedido desde la Revolución Industrial han
provocado progresivas modificaciones que se intensifican actualmente en el marco de una
sociedad global. Los actuales medios de transporte y comunicación hacen viables
interrelaciones sociales espacio-tiempo que varían intensamente los razonamientos de
localización y organización espacial.
Los sistemas espaciales adquieren diferentes formas (nodos, redes, flujos) y están
conformados de dos elementos en constante interacción; la configuración territorial y el
dinamismo social. El primero tiene en cuenta el contexto de los componentes naturales
sobre el territorio. El segundo, compuesto por un conjunto de atributos económicos,
culturales y políticos, da contenido a la distribución territorial. Los sistemas de las ciudades,
transportes, comunicaciones, así como los sistemas regionales forman la estructura
socioeconómica del espacio y certifican la composición de los diferentes conjuntos
espaciales. Dentro del conglomerado de estructuras espaciales se insertan los espacios
urbanos y los espacios rurales.
En la comarca de la Vega baja nos encontramos ante un modelo esencialmente suburbano,
donde la concentración de actividades productivas, centros de comercio y áreas de
entretenimiento y ocio se ubican fuera de las tradicionales áreas urbanas, en lo que habían
sido zonas rurales o semi-rurales. Nos encontramos ante un conglomerado de desarrollos
de borde urbano o "Edge Cities" que han dado paso a una progresa colonización del
tradicional espacio rural.
Garreau (1991) argumenta que la ciudad del borde se ha convertido en la forma estándar
de crecimiento urbano, representando la forma urbana del siglo XX a diferencia de la
polarización en núcleos centrales de las aglomeraciones urbanas del siglo XIX.
Evidentemente en este marco territorial no se dan las condiciones de espacio isótropo
planteadas por Von Thunen, ya que existen diferencias significativas que caracterizan
subzonas dentro de una determinada área, como puede ser la topografía, el acceso a
los mercados a causa de la ubicación y categorización de las vías de comunicación, o la
existencia de diferentes mercados dentro la comarca. Todo ello provoca que el modelo
concéntrico adopte un aspecto irregular.
Pensemos que el modelo de Von Thünen se desarrolla a comienzos del siglo XIX, cuando
aún no estaban creados los mercados nacionales. Pero curiosamente el modelo es más
válido en los grandes mercados, con capacidad para transportar la mercancía de muy lejos,
que en los pequeños. Con respecto a los usos agrícolas, hoy en día tienen un fuerte
comportamiento industrial. La agricultura sin tierra, los invernaderos y sobre todo las granjas
se sitúan cerca de los mercados, como si fueran plantas industriales. Por otro lado, la
continua presión de la actividad inmobiliaria en la zona analizada, ha provocado el retroceso
paulatino de la actividad agrícola.
No obstante es difícilmente explicable la variabilidad de los valores de suelo a partir de un
único modelo. El valor se estructura a partir de multitud de factores que son valorados y
apreciados de modo diferencial por la potencial demanda, convirtiéndose en una renta de
localización. Como señala Garcia Erviti (2010) en relación a la vinculación existente entre
escasez de suelo y demanda efectiva, “Este suelo (el más escaso) es el que tiene el
emplazamiento más demandado; a su vez, al existir una oferta muy limitada (y ajena al
concepto de ´sustituibilidad´), éste es el suelo que alcanzará un precio más elevado,
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D E F O R M A C I Ó N D E V A L O R D E S U E L O
producirá mayor beneficio al promotor y sobre el que, en consecuencia, se construirán las
viviendas más caras.” Las localizaciones más exclusivas reunirán, en mayor número e
intensidad, las apreciaciones positivas del potencial comprador ya sean de carácter
urbanístico o social. Conforme nos alejemos, las localizaciones serán de peor calidad,
aumentando la oferta de suelo y disminuyendo por tanto su valor y demanda. Cada
producto inmobiliario (industrial, comercial, residencial, etc.) genera sus propios factores
creando elementos de localización propios que definen el valor a cada zona específica,
generando una segmentación en el mercado inmobiliario de las ciudades.
La investigación que aquí se lleva a cabo, parte de la base de la existencia de factores que
de manera hedónica tienen capacidad para explicar la conducta de localización de los
bienes inmobiliarios. No obstante, además de la accesibilidad, jerarquización social y
externalidades urbanas, será necesario analizar otros importantes aspectos asociados a
estructuras productivas y sinergias sociales.
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C A R A C T E R I Z A C I Ó N D E L A
M U E S T R A
3 T É C N I C A S D E I N V E S T I G A C I Ó N Y
V A L O R A C I Ó N I N M O B I L I A R I A
3 . 1 . Ap l i cac ión de Mode los de P rec ios Hedón icos a la va lo rac ión
i nmob i l i a r i a
3 . 2 . Métodos es tad ís t i cos ap l i cab les a l a va lo rac ión inmob i l i a r i a
3.2.1. Análisis clúster
3.2.2. Análisis factorial
3.2.3. Análisis de regresión multivariante
3 . 3 . S i s temas de i n fo rmac ión geog rá f i ca y su ap l i cac ión en l a
f o rmu lac ión de mode los
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C A R A C T E R I Z A C I Ó N D E
L A M U E S T R A
3 T É C N I C A S D E I N V E S T I G A C I Ó N Y
V A L O R A C I Ó N I N M O B I L I A R I A
3 . 1 . Ap l i cac ión de Mode los de P rec ios Hedón icos a la va lo rac ión
i nmob i l i a r i a
La vivienda es un bien multiatributo que satisface varias necesidades simultáneamente y
presenta múltiples cualidades que son valorables. El precio que el consumidor estará
dispuesto a pagar dependerá de estas cualidades y de la valoración económica que él
haga de ellas. Considerando una tipología edificatoria concreta con características
constructivas propias, el valor de mercado de un determinado bien es un referente
económico del grado de preferencia de dicha localización frente a otras, así como de su
nivel de competitividad dentro de un ámbito territorial delimitado. A partir de la cualificación
de las diferentes localizaciones, el territorio se estructura a una escala económica, social,
urbana y medioambiental. Por tanto, la medición o cuantificación del grado de preferencia
de una localización frente a otra no depende de un único atributo, sino de múltiples factores
de diferente naturaleza. Ante este escenario resulta especialmente adecuado desarrollar
metodologías que concreten técnicas y herramientas capaces de dar respuestas a los
requerimientos en materia de desarrollo y gestión del territorio a escala regional y local.
Los Modelos de Precios Hedónicos estudian cómo este conjunto de atributos urbanos que
caracterizan a un determinado bien inmueble se reflejan en su precio de mercado. La idea
en la que se basa la técnica consiste en que si un bien está constituido por un conjunto de
atributos, entonces su valor de mercado deberá ser la suma de los precios individuales de
todos ellos. Por lo tanto, de lo que se trata con este tipo de modelos es de identificar las
variables o atributos que expliquen el precio del bien y su grado de influencia en el valor
final. La técnica de precios hedónicos estima econométricamente ecuaciones que tienen
como variable dependiente el precio del bien y, como regresores, los atributos o
características del mismo. El valor de mercado deberá ser la suma de los precios
individuales de todos los atributos, estableciendo modelos explicativos que justifiquen las
diferencias de valor en inmuebles con características similares pero ubicados en zonas
diferentes.
La idea central es que los atributos no se transan explícitamente en los mercados sino que
componen un paquete de características que se transfieren junto con los derechos de
propiedad del bien o servicio. Todos aquellos bienes compuestos, cuya utilidad para el
consumidor depende de la utilidad que brinda cada una de las características o atributos
que los componen, son susceptibles de ser analizados mediante el enfoque de precios
hedónicos. El análisis del inmueble destinado a vivienda en estos términos nos permite
explicar su heterogeneidad. La unidad de vivienda se concibe no como un bien homogéneo
e indivisible, sino como un conjunto de atributos o características individuales que
contribuyen de modo independiente, dotando de diferentes servicios a la vivienda, a su
caracterización.
Aplicando técnicas estadísticas, mediante funciones de regresión entre los valores de
mercado y el conjunto de atributos, se puede establecer una estructura matemática que
explique la incidencia de cada una de las variables en el valor de mercado final. De esta
forma se obtienen los precios implícitos de cada una de las variables, es decir, la
cuantificación de aquellos aspectos que entendemos conforman el activo analizado y su
contribución al valor global de mercado.
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Por tanto, la utilización de Modelos de Precios Hedónicos en el campo de valoración
inmobiliaria puede tener dos objetivos: obtener el precio de la vivienda a partir de la
identificación y cuantificación de las variables u obtener los precios implícitos de cada
variable a partir del valor de mercado del bien
Para determinar la influencia de los diferentes atributos se utiliza un análisis de regresión de
corte transversal en el que la variable dependiente es el valor de mercado, las variables
independientes un conjunto de atributos representativos y los coeficientes de cada una de
las variables independientes los precios implícitos de los atributos. Se plantea
econométricamente una ecuación del tipo:
P = p (A1, A2, ... An) + u
Donde:
P es el precio del bien
Ai, son las magnitudes de sus atributos o cualidades
u es el término aleatorio
La mayoría de los autores sitúan el origen de la metodología de precios hedónicos (MPH)
en los trabajos realizados por Court (1939) para la determinación de precios en el mercado
automovilístico. No obstante el verdadero origen de los modelos hedónicos es preciso
situarlo diecisiete años antes cuando Haas (1922) aplica esta metodología al cálculo de
precios de la tierra de cultivo. Wallace (1926) continúa esta misma línea de investigación en
Iowa. También encontramos una aplicación de la MPH en el estudio de la calidad de las
legumbres realizada por Waught (1929) (Caridad, 2008).
Los estudios posteriores sobre MPH son atribuibles a Lancaster (Caridad, 2008), que a
mediados de los años sesenta del pasado ciclo 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.
La primera aplicación de esta metodología al mercado de la vivienda (Caridad, 2008) la
hallamos en los trabajos de Ridker y Henning (1967), que aportaron evidencia empírica de
que la polución afectaba al precio de la vivienda. La primera aplicación de esta metodología
al mercado de la vivienda la hallamos en los trabajos de Ridker y Henning (1967), que
evidenciaron cómo la polución afectaba al precio de la vivienda.
Es importante destacar la aportación realizada por Griliches (1971) que estudiará los
cambios de calidad en el mercado automotor mediante el uso de índices de precios
hedónicos. Desde este momento, los economistas han utilizado recurrentemente esta
técnica para estimar el valor de las características no transadas en distintos mercados.
Pero es Shervin Rosen (1974) el primero en establecer un modelo teórico de los mercados
implícitos subyacentes. Tomando como base la hipótesis hedónica de que los bienes son
valorados por la utilidad que brindan sus atributos o características, Rosen desarrolla un
modelo de productos diferenciados en el que los precios implícitos de los atributos son
revelados a los agentes económicos a partir de los precios observados de los productos
diferenciados y de las cantidades y calidades de los atributos asociados a ellos. Según
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Rosen (1974), dependiendo de la heterogeneidad de consumidores y oferentes respecto de
las variables relevantes de la demanda y la oferta, los coeficientes de las regresiones
hedónicas pueden interpretarse como una aproximación de las funciones de oferta-
demanda.
Si los consumidores son idénticos en cuanto a ingresos y gustos, pero los oferentes difieren
entre ellos, entonces la regresión hedónica se asimila a la función de demanda indicando
cuánto está dispuesto a pagar cada consumidor por cambios marginales en las
características. En cambio, si los consumidores son diferentes entre sí, pero los oferentes
son idénticos, lo que se obtendrá serán coeficientes que se aproximarán a una función de
oferta de esos atributos. Pero si tanto consumidores como oferentes responden a
determinadas distribuciones, los coeficientes estimados de las regresiones hedónicas
deben interpretarse como los precios de equilibrio de esos atributos.
A partir de este momento, el modelo desarrollado por Rosen ha llegado a ser generalmente
aceptado como el paradigma del enfoque hedónico. Asimismo, Freeman (1979) facilitó la
primera justificación teórica para la aplicación de esta metodología al mercado de la
vivienda. A partir de Rosen (1974), las aplicaciones de la metodología de precios hedónicos
se han sucedido, especialmente en los países anglosajones, ya sea con el objetivo de
obtener el precio de la vivienda o con el de obtener índices de precios.
En el mercado inmobiliario español (Chica Olmo, 2007) destacan las aportaciones de
Caridad y Brañas (1996) y Caridad y Ceular (2000) sobre el mercado inmobiliario cordobés,
Bilbao Terol (2000) en Asturias, Bover y Velilla (2001) en Madrid, Aguiló Segura (2002) en las
Islas Baleares y Bengochea Morancho (2003) en Castellón. Estas aportaciones ponen en
evidencia, a pesar de que el modelo no está exento de limitaciones, la utilidad de la
metodología hedónica para identificar y cuantificar los factores determinantes del precio de
un inmueble y en consecuencia el valor del suelo.
Esta metodología también presenta problemas a la hora de definir modelos de simulación
útiles en el ámbito de la valoración inmobiliaria, ya que la interpretación de resultados
resulta compleja cuando se analiza un gran número de variables y datos. Por ello, aparecen
otros métodos, englobados en lo que denominamos Minería de datos, capaces de la
extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha
información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras
palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para obtener la
información oculta en ellos. Las bases de la minería de datos se encuentran en
la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando
técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas
de predicción, clasificación y segmentación.
Las redes neuronales, método vinculado a la inteligencia artificial, constituyen un método
computacional en verdadero desarrollo que ha evolucionado durante las últimas décadas.
Su mayor mérito es su formación gracias al aprendizaje, obteniendo la experiencia en la
formación de los valores mediante el estudio de patrones y el entrenamiento con los datos
aportados. Tiene la cualidad, por tanto, de conocer en profundidad el entorno introducido y
prever su funcionamiento para otras muestras. Su mayor defecto, sería la carencia de
análisis de las variables introducidas y, debido a ello, su incapacidad para el análisis
profundo del proceso de formación de valores, si la categorización de los modelos es
correcta o la identificación de las variables que lo configuran.
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La minería de datos, además de las mencionadas redes neuronales, engloba otras técnicas
como los árboles de decisión, los modelos estadísticos o el agrupamiento o clustering,
todos ellos consistentes en la extracción no trivial de información, para así obtener patrones
y observaciones no evidentes a simple vista. En todos los procesos existe una primera fase
de determinación, obtención y limpieza de los datos, una segunda de determinación de los
modelos matemáticos y una tercera fase de validación de los resultados. En este trabajo se
hará uso de varios de ellos para obtener modelos predictivos que se ajusten a los objetivos
de la investigación.
3 .2 . Métodos es tad ís t i cos ap l i cab les a l a va lo rac ión inmob i l i a r i a
La metodología de investigación planteada prevé un análisis desde diversas vías mediante
la utilización de métodos estadísticos multivariantes. Se estudia el comportamiento de
diversas variables al mismo tiempo, lo que nos ayuda a tomar decisiones óptimas teniendo
en cuenta la información disponible por el conjunto de datos analizado (Devore, 2005).
Entre la oferta metodológica al respecto, se utiliza el análisis clúster como método de
independencia, con el cual se caracteriza y agrupa el territorio en función de sus
características, y en cuanto a métodos de dependencia, el análisis factorial para agrupar
variables y reducir su número facilitando el posterior trabajo del último análisis, el estudio de
regresión.
3.2.1. Análisis clúster
La técnica de análisis clúster, diseñada para revelar grupos en bases de datos, combinada
posteriormente con un análisis territorial mediante análisis de información geográfica, es de
gran interés y utilidad en este estudio concreto, por ser una potente herramienta para
clasificar y separar territorios. Este análisis nos permite identificar patrones y sugerir grupos
con características homogéneas en nuestra base de datos compleja, que no son evidentes
de otro modo. En el estudio que aquí se expone, se aplica para la establecer la
segmentación de la muestra analizada, permitiendo identificar si la distribución de valores
responde a patrones relativos a la caracterización territorial. Posteriormente, la pertenencia
o no a un determinado clúster se incluye como variable dentro del análisis multivariante.
El criterio básico utilizado para determinar los grupos o clústers es la distancia, que se
define como la cercanía de las características de cada muestra en función de sus variables,
no se tratándose de una distancia física. Los datos de muestras cercanas y homogéneas
están en el mismo grupo, mientras que las observaciones distantes están en grupos
diferentes de clúster. Existen varios métodos para calcular la distancia, considerándose
varias soluciones antes de decidir sobre la más útil y significativa. Es decir, se realizan
diversos análisis con el fin de establecer el más apropiado para la base muestral estudiada.
El análisis de clústeres se basa en las distancias derivadas de las medidas tomadas en las
observaciones. En este caso, se en valores de escala u ordinales (por ejemplo, se codifican
de 1 a 5 desde una fuerte coincidencia de distancia a una más débil) y, también se estudia
con valores de escala binarias. Además, mediante el procedimiento TwoStep o paso a paso
se trabaja con una mezcla de variables categóricas y continuas. En la práctica, los
diferentes métodos producen soluciones diferentes, se aprovecha este hecho para conciliar
las diferencias, que nos proporcionan distinta información sobre la estructura de la base de
datos.
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Los métodos de agrupación utilizados pueden distinguirse en jerárquicos o no jerárquicos.
La elección del método se hace en función del tipo de datos con los que se trabaja y la
capacidad de formación conceptual de grupos, de modo que tras analizar la base de datos
mediante todos los métodos disponibles, se concilia la información y se determina el
método más apropiado.
A continuación se exponen los distintos métodos utilizados y sus características.
Métodos Jerárquicos.
Dentro de los métodos de agrupamiento jerárquico, las diferencias entre el uso de uno u
otro son de acuerdo con el modo de cálculo de la distancia entre los grupos. Esto repercute
en el nuestro resultado final por las diferentes sensibilidades en el trato de los valores
atípicos, que son determinantes en el resultado final de los agrupamientos. Calculamos la
distancia entre clústeres como la distancia más pequeña entre todos los pares de puntos,
uno de cada grupo, mediante el método del vecino más cercano o enlace único. En el otro
extremo se analiza también, el estudio de la distancia entre vecinos más lejanos o
vinculación completa, resultando valores menos sensibles con los atípicos, ya que la
distancia de las dos muestras más alejadas entre clústeres determina la distancia entre las
agrupaciones.
Mediante la alternativa del método Centroide, que evalúa la distancia entre los grupos sobre
las distancias entre sus medias, obtenemos también agrupaciones robustas a los valores
atípicos, pero el método tiene la desventaja de ser más sensible a los datos de ruido o
datos entre grupos. Por su parte, el método de Ward tiene la particularidad de tender a
crear grupos de más o menos similar tamaño. En nuestro caso, esta característica es de
gran utilidad, para evitar los agrupamientos exagerados entre gran cantidad de secciones
censales y la creación de clústeres, por otra parte, con una o dos secciones censales, cosa
que como comprobamos en el análisis, ocurre con bastante facilidad.
El análisis finalmente, se realiza mediante el método por defecto para evaluar distancias en
SPSS, que es el ligamento promedio entre grupos que evalúa la distancia para todos los
pares posibles, y luego toma la distancia entre los grupos como el promedio de estas
distancias, funcionando bien con los datos de ruido y en gran variedad de condiciones. Su
debilidad como método, es la influencia de los valores extremos sobre él, pero en el caso
que nos ocupa es de utilidad para determinar secciones censales en puntos extremos,
atípicas.
Métodos no Jerárquicos.
Por su parte, los métodos no jerárquicos no requieren que dos muestras dentro del mismo
clúster deban permanecer juntas creando una estructura menos rígida en la información.
Tras el análisis jerárquico, se realiza un análisis no jerárquico, que consta
fundamentalmente de dos tipos, mediante el método TwoStep y, una vez analizados los
resultados obtenidos mediante los análisis previos, el método K-means. Estos métodos son
de gran utilidad para determinar el número de clústeres que se pretenden incorporar
definitivamente en el estudio y para los que contamos con la experiencia previa de las
agrupaciones mediante el resto de métodos.
Comparado con otros métodos, TwoStep tiene bastantes ventajas potenciales. En términos
de escala, este método se puede realizar en una única ejecución de la base de datos, por lo
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que nos permite realizar gran número de pruebas a una buena velocidad. TwoStep
selecciona automáticamente el número de clústeres basándose en criterios estadísticos, y
además incorpora el estudio de variables categóricas y continuas en su algoritmo, variables
que mediante otros métodos no se pueden incluir en el análisis, teniendo en cuenta sus
diferentes propiedades.
Una vez realizados los análisis jerárquicos y el análisis mediante TwoStep, el método con el
que se obtienen las agrupaciones de uso en el estudio multivariante es el K-means,
sirviéndonos de la experiencia previa con el resto de métodos y aprovechando sus
cualidades y capacidades de selección y edición. Esto permite que para nuestro análisis
específico, se pueden seleccionar el número de clústeres (K) que encajan en la muestra..
Se evalúan los grupos obtenidos mediante los criterios enunciados anteriormente:
separación, tamaño del grupo, tendencia de las medias y validación.
El método K-means es más ágil al limitar el seguimiento a los grupos seleccionados. Este
tipo de análisis permite aplicar ideas preconcebidas sobre la muestra o del resultado de
otros estudios previos que definen clústeres. También está disponible la opción de proveer
los valores de partida de los grupos para que K-means base su análisis en ellos, pero la
complejidad de las variables analizadas es tal que se ha desestimado esta opción. Se
evalúa de antemano entre cuatro y ocho agrupaciones para las 147 secciones censales que
se pretenden agrupar
3.2.2. Análisis factorial
Se acude a la técnica estadística del análisis factorial para explicar la variabilidad entre
variables no observadas a simple vista mediante unas nuevas relaciones generadas
llamadas factores o indicadores. Las variables observadas se modelan como
combinaciones lineales de factores capaces de definir elementos inobservables que
permiten unificar características del territorio en indicadores abstractos sólo mesurables
mediante la combinación de diversas variables. La utilidad del análisis factorial es, para el
estudio presente, la de combinar variables en elementos abstractos que definimos
previamente y que ayudan a resumir y comprender mejor los modelos posteriores.
Los indicadores derivados del análisis factorial son factores asociados a una serie de
características concretas que pretendemos medir y que nos sirven para evaluar medidas
globales de aspectos económicos, poblacionales o sociales, lo que nos permite
parametrizar y caracterizar la muestra. Por tanto, en nuestro análisis factorial podemos
identificar el significado de cada factor obtenido, lo que da validez al análisis. El propio
análisis nos provee de información sobre las variables que definen cada uno de los
factores, lo que permite establecer el significado de lo que el factor o indicador representa y
cuáles son las variables más influyentes para cada uno de los grupos de variables
definidos.
La base teórica para el análisis factorial es que las variables están correlacionadas porque
comparten uno o más componentes. Esto quiere decir, las correlaciones entre variables se
explican por los factores subyacentes. Matemáticamente un modelo de un único factor para
tres variables puede ser representado del siguiente modo (V son las variables, F los factores
y E representa el error aleatorio).
V1=L
1*F
1+E
1
V2=L
2*F
1+E
2
V3=L
3*F
1+E
3
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Cada variable se compone del factor común (F1) multiplicado por un coeficiente (L, los
lambdas) más un componente que representa el azar (E). Si el factor fuese directamente
mesurable esto equivaldría a una ecuación de regresión simple. Un concepto relacionado
con la mayoría de los métodos de factorización, es la idea del Componente Principal. Un
componente principal es una combinación lineal de variables observadas que son
independientes u ortogonales de otros componentes. El primer componente principal es el
que cuenta con la mayor varianza en la base de datos. El segundo componente será el que
tenga la mayor varianza de la restante en la base de datos, y así sucesivamente. Una
consecuencia importante de la ortogonalidad de los componentes, es que son partes no
correlacionadas entre ellas dentro de las variables.
Para la selección del número de factores o componentes, se acudirá a diferentes medidas
técnicas. En primer lugar, nos basamos en el conocimiento previo del territorio, y
posteriormente nos ayudamos con los autovalores, que son los índices más comúnmente
utilizados para determinar cuántos factores extraer de un análisis factorial. Los pasos
necesarios, para la realización de nuestro análisis factorial, son, en este orden: la
formulación del problema o detección de los subgrupos de variables y su definición como
elemento abstracto, un primer análisis de la matriz de correlaciones, extracción y
determinación del número de factores, rotación e interpretación de factores y validación del
modelo. Este proceso nos permite la obtención de indicadores de referencia de cada uno
de los ámbitos en los que se estructura la caracterización territorial a partir de las variables
que lo caracterizan.
3.2.3. Análisis de regresión multivariante
Finalmente, el análisis de regresión es la técnica estadística que permite determinar la
influencia de las variables llamadas explicativas o exógenas (independientes) sobre otra
variable, llamada endógena o explicada (dependiente). En valoración urbana la variable
endógena o explicada es el valor de mercado del inmueble o valor de repercusión del suelo
fijado a partir del anterior. Las variables exógenas o explicativas son las diferentes
características que cualifican el inmueble. También permite el establecimiento de modelos
predictivos de valoración encaminados a reproducir el funcionamiento normal del mercado.
La regresión consiste básicamente en determinar una función matemática que, conociendo
el valor que toman una o más variables de caracterización de la muestra o inmueble,
permite predecir cuál será el valor de repercusión del suelo para una muestra hipotética. Por
tanto es necesario que entre las variables independientes y la dependiente, en este caso
valor de repercusión del suelo, exista una relación funcional, ajustando estadísticamente la
correspondiente ecuación a una nube de puntos testigos. Los procedimientos estadísticos y
econométricos establecen una relación de influencia observable entre las variables
exógenas y la variable endógena, pero no una relación causa-efecto. De este modo, una
variable explicativa, como es la proximidad a una vía rápida, puede influir sobre el precio
unitario de la vivienda, según se puede llegar a intuir en las observaciones realizadas
durante el proceso de toma de datos. Pero no se puede afirmar por ello, que dicha variable
sea causa de ese precio en un marco general.
Para obtener una función de regresión es necesario definir el tipo de relación que puede
existir entre las variables estudiadas. La dependencia puede ser de tipo funcional (si X
entonces Y), para estudios matemáticos, o de tipo estadístico (si X entonces probablemente
Y), que es el ámbito en el que se mueve la valoración urbana, y, en este último caso, una
dependencia fuerte o débil. Dependiendo de cómo sea la distribución de la nube de puntos
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de los datos con que se cuenta, podemos adoptar diferentes tipos de modelos (lineales,
potenciales, exponenciales, logarítmicos,…), eligiendo aquel que se adapta de un modo
más satisfactorio y por tanto presenta mayor grado de explicación. A partir de la función que
se obtiene, representamos la recta de regresión que mejor se ajusta a la nube de puntos,
también llamado diagrama de dispersión, generada por la distribución de pares de datos de
la muestra analizada (variable explicada-variable explicativa).
En el ámbito de la valoración inmobiliaria el análisis de regresión múltiple (ARM) es una
técnica estadística que permite la estimación de los valores de venta probables de los
inmuebles a partir de muestras representativas del mercado. Estos modelos son una
explicación simplificada de la realidad y reproducen el patrón espacial de valores
inmobiliarios a partir de factores explicativos, permitiendo reflejar la relación entre valores de
mercado y atributos con una aproximación suficiente para los intereses de la valoración. La
relación funcional o ecuación de regresión responde a la siguiente expresión, donde V es el
valor estimado en base a características I intrínsecas y E extrínsecas o externalidades.
V = f (I , E )
También se puede expresar como:
V = a1x1+ a2x2+......+ an xn+ c
Donde xi, expresa la cantidad de las i características (i=1...n), ai el valor implícito de cada
una de ellas y c es la constante de la ecuación.
La técnica de estimación más utilizada es la de los Mínimos Cuadrados, en la que dado un
conjunto de datos, se intenta encontrar la función que mejor se aproxime a los datos (un
"mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático. En este contexto, la
validez del modelo de predicción también vendrá determinada por la relación vinculación
entre variables. El análisis de correlación es la técnica estadística que permite analizar esta
relación entre variables cuantitativas. Se determina mediante un índice estadístico
denominado coeficiente de correlación de Pearson (R), que mide la fiabilidad de una
predicción efectuada a partir de una función de regresión.
El cálculo del coeficiente de correlación lineal se realiza dividiendo la covarianza por el
producto de las desviaciones estándar de ambas variables. Se trata de dos variables
estrechamente relacionadas. La varianza nos indica la medida de la dispersión conjunta de
ambas variables y la desviación estándar o desviación típica es una medida (cuadrática)
que indica la media de distancias que tienen los datos respecto de su media aritmética.
El coeficiente puede variar de -1,00 a +1,00 y si r = 0, no existe relación lineal. Pero esto no
necesariamente implica una independencia total entre las dos variables, es decir, que la
variación de una de ellas puede influir en el valor que pueda tomar la otra, pudiendo existir
relaciones no lineales entre las dos variables.
Se hace uso de este análisis también para conocer los criterios a seguir en la selección de
variables dentro del conjunto de acuerdo a su mayor representatividad. Las variables que
presentan una mayor correlación, ya sea positiva o negativa pasan a ser consideradas
como componentes teóricos con mayor capacidad de explicación en la formación espacial
del valor, de este modo conocemos el grado de influencia de cada una de ellas en el valor
de repercusión del suelo.
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L A M U E S T R A
Entre los problemas que se presentan en el modelo hedónico pueden destacarse la
multicolinealidad entre las variables predeterminadas del modelo debido a las
características intrínsecas de dichas variables. La multicolinealidad indica dependencia o
fuerte correlación entre dos o más variables explicativas del modelo. Cuando se detecta
fuerte colinealidad entre variables se puede aumentar el tamaño muestral para reducir el
problema, pero en este estudio concreto, se opta por suprimir las variables que están
correladas con otras, siempre que la pérdida de capacidad explicativa sea pequeña y la
colinealidad se reduzca. En cualquier caso, este problema se reduce drásticamente con la
creación de indicadores mediante el análisis factorial que nos permite agrupar las variables
similares y compararlas únicamente con elementos de carácter diferencial a ellas.
Un factor íntimamente relacionado con el coeficiente de correlación de Pearson (R) es el
Coeficiente de Determinación (R2
). Éste expresa el grado de ajuste de la función o la
fiabilidad de las predicciones que ofrece la función de regresión. Se expresa como el
porcentaje de variabilidad de la variable dependiente que explica la función de regresión o
porcentaje de casos explicados. Este coeficiente siempre estará en el intervalo (0,1)
correspondiéndose los mayores valores a mejores ajustes de la función de regresión.
Para medir el grado de significación de las variables independientes en cada una de las
variables dependientes se utiliza el estadístico t (cociente de los coeficientes de cada
variable entre su error estándar). El valor de t para cada variable se contrasta con el valor
crítico en base a un nivel de significación. El valor estadístico F, también está directamente
relacionado con el coeficiente de correlación, de modo que conociendo ambos y los grados
de libertad, determinamos la probabilidad de que se produzca por azar. El valor estadístico
F, es un valor intrínseco a la regresión, que se compara con los valores críticos de las tablas
de distribución.
3 . 3 . S i s temas de i n fo rmac ión geog rá f i ca y su ap l i cac ión en l a
f o rmu lac ión de mode los
La evaluación de la diferenciación espacial de la ciudad, atendiendo a la disposición y
intensidad de determinados atributos urbanos, y su contribución en la formación de valores
urbanos, hace imprescindible la utilización de herramientas con una capacidad de gestión
de conceptos espaciales y relaciones entre datos. Las nuevas tecnologías de aplicación
geográfica como son la cartografía analítica, los Sistemas de Información Geográfica o la
Teledetección han supuesto un avance notorio en los métodos de gestión del territorio así
como de la producción cartográfica. El empleo de la tecnología SIG, que ha crecido muy
considerablemente dentro del ámbito de las ciencias medioambientales, tiene también
cabida en muchos otros ámbitos como es la gestión urbanística y la valoración inmobiliaria.
La importancia de utilización de un SIG como herramienta de investigación científica
(Moldes, 1995), deriva de su capacidad para responder a preguntas de tipo espacial
(Gutierrez y Gould, 1994) y la posibilidad de elaboración de mapas complejos que
representen el valor cualitativo total de un territorio. El análisis mediante la tecnología SIG
permite obtener nueva información espacial que permiten orientar y sensibilizar respecto a
la distribución de los valores que se puede ubicar geográficamente sobre un territorio y
apoyar de manera efectiva futuras decisiones estratégicas.
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La filosofía implícita en estos sistemas SIG es que los datos territoriales son
complementarios y cualquier dato gráfico puede llevar asociada información alfanumérica
para poder trabajar de forma conjunta. Para ello es fundamental que la información gráfica
se organice en capas temáticas formadas sólo por los elementos territoriales pertenecientes
a ellas (Sobra, 20014). Tras la organización de la base de datos por campos pertinentes, se
dispone de un conjunto de datos georeferenciados a partir del cual se puede proceder a la
explotación de la información. En unos casos, el análisis se puede realizar de forma
horizontal, considerando las variables pertenecientes a cada elemento territorial de forma
segregada, para posteriormente conocer la plasmación espacial de cada fenómeno
estudiado y sus posibles variantes. En otros, sin embargo, se utiliza la información de forma
vertical mediante la intersección espacial de la información, mezclando los datos
pertenecientes a capas diferentes, bien para entender las relaciones entre diferentes
elementos territoriales, bien para buscar explicaciones a determinado tipo de fenómenos
espaciales (Queraltó, 2009). Los sistemas de información geográfica nos brindan la
posibilidad de realizar múltiples consultas en el territorio, desde la visualización de variables
a análisis de proximidad o búffer de distancia respecto a unos puntos, líneas o áreas de
referencia. Este proceso permite establecer la influencia de elementos en las diferentes
unidades territoriales (puntos de interés geográfico, zonas de conservación para la
naturaleza, núcleos urbanos, las playas o los campos de golf), densidad (para discernir
cuáles son las áreas donde se concentran muestras o variables asociadas a ellas) o
espaciales (áreas, perímetros, longitudes, o coordenadas).
El punto de visualización de las variables es una de las posibilidades con mayor aplicación
en el estudio, ya que nos permite realizar mapas temáticos de las diferentes etapas de la
investigación, ayudándonos a cartografiar y reconocer el territorio, así como a discernir
sobre la viabilidad de los resultados obtenidos mediante análisis estadístico. La
combinación de ambos enfoques, gestión espacial de datos y tratamiento estadística
(análisis clúster, división factorial e inferencia) convierte un sistema de información
geográfica y una aplicación de análisis estadístico en una herramienta de análisis territorial
completa.
Podemos contrastar los resultados obtenidos y su validez final para el estudio mediante el
enfrentamiento de cartografías. Gracias al sistema de información geográfica vinculamos
los valores de suelo (objeto final de estudio) con aquellas zonas en las que detectamos
fragilidad o vulnerabilidad dentro de cada ámbito de estudio (poblacional, dotacional,
sistema de asentamientos y económico) así como con las zonas con mayor potencial para
el crecimiento. Asimismo, hacemos lo propio con el enfrentamiento entre el resultado
obtenido para los valores del suelo y el mapa de valoración cualitativo total, ello nos
permitirá definir si existe una vinculación entre la valoración del territorio y la distribución
espacial de valores inmobiliarios.
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L A M U E S T R A
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D E L V A L O R D E S U E L O
4 P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O D E L
V A L O R D E L S U E L O
4 .1 Fac to res de p roducc ión de la i nve rs ión inmob i l i a r i a
4 . 2 E l va lo r de l sue lo como va lo r r es idua l
4 . 3 . Aná l i s i s de las va r iab les que i n f l uyen en e l p roceso de
va lo rac ión de l sue lo
4.3.1 Valor de mercado del producto terminado
4.3.2 Costes de Construcción
4.3.2.1 El coste de construcción dentro del valor inmobi l iario
4.3.2.2 El coste de construcción. Procedimiento de cálculo
4.3.2.3 Estandarización de Costes de construcción del producto
terminado
4.3.2.4 Anál isis comparativo y model ización de costes
4.3.3 Gastos necesarios de edif icación y promoción
4.3.4 Margen de rentabil idad o Beneficio del promotor
4.3.4.1 El benef icio del promotor: antecedentes normativos
4.3.4.2 Cálculo del benef icio del promotor
4 . 4 Mode lo de va lo rac ión pa ra de te rmina r va lo res de r epercus ión
de sue lo
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4 P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O D E L
V A L O R D E L S U E L O
4 .1 Fac to res de p roducc ión de la i nve rs ión inmob i l i a r i a
En la composición del valor inmobiliario intervienen factores de diversa índole, con una
participación que varía en función de la oferta y demanda del entorno. La formación del
valor urbano constituye un complejo proceso que dificulta establecer una formulación que
determine el porcentaje de cada uno de los elementos que lo componen. No obstante, a
continuación realizamos una aproximación a una modelización del valor de mercado a partir
de los diferentes factores de producción de la inversión inmobiliaria.
Los componentes base del valor de mercado son el valor del suelo, o soporte donde se
ubica el bien y los costes de construcción que suponen su materialización. A su vez el
promotor debe soportar unos gastos derivados de la actividad de edificar y promover,
obteniendo en el último estado del proceso unos beneficios que remuneran el riesgo
asumido en el proceso. Considerando todos los componentes que intervienen en la
formación del valor inmobiliario podemos llegar a la siguiente expresión:
VM = S + CC
+ ( GNc + GNp ) + BP
Donde:
VM = Valor de mercado
S = Valor de repercusión de suelo
CC = Coste de construcción
GNc + GNp = Gastos necesarios para edificar y promover
BP = Beneficio promotor o rendimiento económico de la operación
Los gastos necesarios y beneficios de promotor normalmente se evalúan como un
porcentaje sobre el importe conjunto del valor del suelo más el coste de construcción –en
otras ocasiones, del valor de venta (Guinea, 1999)-, obteniendo una formulación sencilla
que relaciona valores en venta de productos inmobiliarios terminados con valores de suelo
y costes de construcción mediante un coeficiente K, denominado coeficiente de mercado:
VM = K x (S + CC)
Por tanto, la complejidad del proceso deriva en la dificultad de establecer la vinculación
existente entre las diferentes variables que intervienen en la formación del valor del producto
inmobiliario. No obstante, en varias normativas técnicas y manuales se recogen expresiones
para definir el concepto del valor inmobiliario que permiten una aproximación.
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P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E S U E L O
4 .2 E l va lo r de l sue lo como va lo r r es idua l
Como hemos comprobado, un componente esencial del valor inmobiliario es el valor del
suelo. El suelo adquiere valor en función de su potencialidad como soporte de productos
inmobiliarios terminados y se convierte en la materia prima o “soporte”, siendo la mercancía
o “producto” el techo edificable. Por tanto, la utilidad que puede obtenerse de ese suelo
será su aprovechamiento urbanístico, factor que, junto a al localización, determina su valor
desde un punto de vista económico.
A efectos del presente estudio se entenderá como valor de suelo la repercusión que el
suelo tiene en el valor de venta de cada metro cuadrado edificable, por entender que es el
indicador más representativo a la hora de diferenciar y jerarquizar espacialmente el territorio
(Roca, 1986). De este modo el valor de repercusión del suelo se convierte en una renta
diferencial de emplazamiento del valor inmobiliario (García Erviti, 2010), que representa la
incidencia de su concreta localización y que refleja el valor atribuido a dicha localización por
los agentes que intervienen en el mercado: propietarios de suelo, promotores inmobiliarios y
demandantes del producto inmobiliario terminado.
El valor del suelo como soporte se puede definir aplicando la técnica aditiva. Su valoración
supone establecer un procedimiento de cálculo basado en los principios del valor residual y
del mejor y mayor uso, que plantea que el valor del suelo es una parte del valor total del
inmueble que llegue a construirse sobre él. En definitiva, el método residual constituye un
modelo que reproduce el comportamiento del mercado inmobiliario en una zona concreta
del territorio urbano, mediante el análisis del proceso de formación de los precios de venta
de los productos construidos en dicho mercado (Roca, 1986).
La aplicación de este criterio de valoración está consensuada en las principales normativas
técnicas de aplicación y referencias científicas dentro del ámbito de la valoración
inmobiliaria. The Appraisal Institute, asociación estadounidense de valoradores inmobiliarios
(libro Appraisal of Real Estate) en referencia a la metodología residual para la valoración del
suelo, señala que el suelo es destinado a la promoción de su mayor y mejor uso. El
resultado de deducir los ingresos atribuibles al capital invertido del resultado total de la
operación son los ingresos atribuibles al suelo. El tratado está enfocado principalmente a la
valoración de inmuebles en explotación, por lo que dicha cantidad deberá actualizarse para
obtener una estimación del valor del suelo.
Por otra parte, The European Group of Valuers Associations (TEGoVA) -asociación
internacional que acoge a asociaciones de tasadores de 27 países, entre ellas las
españolas ATASA (Asociación de Sociedades de Valoración registradas en el Banco de
España)- y el Consejo General de la Arquitectura Técnica de España (CGATE) editan
periódicamente un manual sobre normas de valoración. En este manual (cuarta edición,
apéndice 1) se define el método residual como una herramienta para valorar el suelo como
base para una nueva promoción. Al igual que en la normativa española citada, el valor del
suelo se determina a partir del precio de venta de la promoción resultante, deduciendo los
costes y gastos necesarios para obtener un producto nuevo en sentido comercial.
Además, The Royal Institution of Chartered Surveyors. UK, organización de origen británico
y expansión internacional, publica sus normas de valoración en el conocido como RICS
Valuation Standards: The Red Book.
58 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E L S U E L O
En relación con el método residual y el valor obtenido por su aplicación, se define el valor
residual como la cantidad que una entidad obtendría del traspaso de un activo, después de
deducir los costes del traslado, si el activo tuviera la edad y condiciones esperadas al final
de su vida útil. Por tanto, el objeto del método residual puede ser el valor del suelo, pero no
se establece un procedimiento de cálculo concreto para ello.
Este es el marco teórico en que se basa el método residual. En cuanto a la regulación del
método en nuestro ordenamiento jurídico, las normas técnicas de valoración catastral
aprobadas por el citado RD 1020/1993 establecen en su Norma 9.2 que el valor de
repercusión del suelo se obtendrá mediante el método residual, para lo que se deducirá del
valor del producto inmobiliario el importe de la construcción existente, los costes de la
producción y los beneficios de la promoción. Para obtener el valor residual del suelo remite
a la expresión de la Norma 16.1, que se ha citado en el epígrafe precedente de este trabajo:
VV =1,40 [VR + VC] Fl
en la que:
VV= Valor en venta del producto inmobiliario, en euros/m² construido.
VR= Valor de repercusión del suelo en euros/m² construido.
VC= Valor de la construcción en euros/m² construido.
FL= Factor de localización, que
De modo que, implícitamente, el RD 1020/1993 propone la obtención del valor residual del
suelo mediante una expresión del tipo:
VR = VV - VC
1,40 x Fl
Siendo, VR el valor de repercusión del suelo, Vv el valor de venta del producto terminado,
VC el valor de la construcción y 1,4xFl un coeficiente de mercado que representa los gastos
y beneficios de promoción. Pero la realidad del mercado inmobiliario es otra, ya que se
compone de múltiples submercados con comportamientos muy diferentes que implican
coeficientes de mercado no homogéneos. Esto ya se establece en el RD 1020/1993 al
prever en su norma 16 un rango de valor variable para el factor de localización. Así se refleja
en la Circular 12.04/04, de 15 de Diciembre sobre ponencias de valores de la Dirección
General de Catastro, en la que se introducen novedades en relación a la componente
(G+B). En la Instrucción undécima se establece el modo en que: “La fijación del valor del
factor FL, en función de los tipos de promoción, recogerá la particularidad de los distintos
mercados o submercados existentes, y con carácter general dependerá para cada municipio
de su MBR”
Posteriormente en la Circular 01.04/08 de 8 de febrero se actualiza el contenido de la
circular 12.04/04, sobre ponencias de Valores, para el año 2008, estableciendo en su anexo
6 los Criterios de aplicación del factor Fl, de modo que a cada municipio se le asigna un
valor para el factor de localización (Fl) en función del área económica (MBR) a la que
pertenezca, de acuerdo con el siguiente cuadro:
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 59
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D E L V A L O R D E S U E L O
Figura 4.1. Rangos de valor del factor Fl. Fuente: Circular 01.04/08 de 8 de febrero.
Por su parte, el artículo 22.2 del Reglamento de valoraciones de la Ley del suelo, aprobado
por Real Decreto legislativo 2/2008, de 20 de junio, prevé la aplicación del método residual
estático en suelo urbanizado de acuerdo con la siguiente expresión, análoga a la
desarrollada en el RD 1020/1993:
VRS = Vv - Vc
K
Siendo, VRS el Valor de repercusión del suelo en euros por metro cuadrado edificable del
uso considerado; Vv el Valor en venta del metro cuadrado de edificación del uso
considerado del producto inmobiliario acabado, calculado sobre la base de un estudio de
mercado estadísticamente significativo, en euros por metro cuadrado edificable; y K el
coeficiente que pondera la totalidad de los gastos generales, incluidos los de financiación,
gestión y promoción, así como el beneficio empresarial normal de la actividad de
promoción inmobiliaria necesaria para la materialización de la edificabilidad.
En el citado artículo del Reglamento se dispone que el coeficiente K, tendrá con carácter
general un valor de 1,40, y podrá ser reducido hasta un mínimo de 1,20 o aumentado hasta
un máximo de 1,50, fijando los criterios de aplicación en cada caso. Estos criterios están
referidos a las características de diversos submercados, correspondiendo el valor mínimo a
viviendas unifamiliares en municipios con escasa dinámica inmobiliaria, viviendas sujetas a
un régimen de protección o naves industriales. En cuanto al valor máximo deberán tenerse
en cuenta supuestos de extraordinaria localización, fuerte dinámica inmobiliaria o alta
calidad de la edificación, entre otros. En todo caso, el rango de valores de K se sitúa en el
Reglamento en los límites de lo previsto en la citada Circular 01.04/08 de la D.G. del
Catastro, puesto que, como se ha visto, esta prevé límites de dicho valor situados entre 1,1
y 1,7.
Para terminar con la regulación del método residual en el ordenamiento jurídico, la Orden
ECO/805/2003 diferencia entre los métodos residuales de carácter estático, o de análisis de
inversiones con valores actuales, y los métodos residuales dinámicos, o de análisis de
inversiones con valores esperados. En ambos casos, el valor del suelo se calcula como
residuo del resto de componentes que inciden en el valor del producto inmobiliario
terminado. La diferencia reside en que los métodos estáticos no incorporan el factor tiempo
en su planteamiento, limitando su aplicación, como se indica en el artículo 34 de la Orden
ECO, a suelos urbanos donde no exista impedimento y sea factible el comienzo de la
edificación en un corto plazo. Sin embargo los métodos dinámicos incorporan en el cálculo
la influencia del tiempo en el que razonablemente se concluirá el proceso hasta llegar a la
puesta en el mercado del producto final. Su aplicación se vincula a suelos urbanos no
consolidados o suelos urbanizables.
60 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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D E L V A L O R D E L S U E L O
Este estudio se limita a inmuebles que se ubican en áreas de suelo urbano consolidado, lo
que justifica la aplicación procedimientos de carácter estático. La normativa hipotecaria
coincide con las bases teóricas y normativas que antes se han citado en que el valor del
suelo se obtendrá retrotrayendo del valor de mercado del producto inmobiliario terminado el
resto de los componentes que no son suelo. En el artículo 42 de la orden ECO 805 se
establece una formulación para el cálculo del valor residual por el procedimiento estático.
Artículo 42. Fórmula de cálculo del valor residual por el procedimiento estático
El valor residual por el procedimiento estático del objeto de valoración se calculará
aplicando la siguiente fórmula:
F = VM x (1 - b) - Ci
En donde:
F = Valor del terreno o inmueble a rehabilitar.
VM = Valor del inmueble en la hipótesis de edificio terminado.
b = Margen o beneficio neto del promotor en tanto por uno.
Ci = Cada uno de los pagos necesarios considerados.
Esta propuesta normativa aporta como novedad la referencia del beneficio de promoción al
valor de venta del producto terminado, cuyos valores mínimos se fijan en tanto por uno para
cada uso edificatorio en la Disposición transitoria única de la Orden.
Finalmente, en esta modelización propuesta por la normativa existente se coincide, aunque
con matizaciones, con diferentes referencias de la doctrina científica (Roca, 1986; Ferrando,
2008). En todo caso, puede concluirse que intentar establecer unos coeficientes fijos que
minoran al valor de mercado y mayoran los costes de construcción introduce una cierta
rigidez en el proceso, ya que estas variables son reflejo de condicionantes propios de cada
mercado y estos son múltiples.
4 .3 . Aná l i s i s de las va r iab les que i n f l uyen en e l p roceso de
va lo rac ión de l sue lo
4.3.1 Valor de mercado del producto terminado
Cuando se obtiene el valor del suelo como factor residual, el valor de mercado de producto
terminado se convierte en uno de los elementos más importantes de la valoración. Su
definición depende de factores de rendimiento económico ligados a la ley oferta-demanda,
que son de difícil interpretación. Hay que tener en cuenta que el mercado no es siempre
ideal y que en muchas ocasiones es difícil que comprador y vendedor actúen de manera
libre y que realicen una transacción sin condicionantes (Garrido, 2010).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 61
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D E L V A L O R D E S U E L O
El instrumento principal para el análisis de un segmento concreto es un estudio de mercado
de inmuebles en venta, denominados “testigos” o “muestras” (Garrido, 2010). Mediante
este estudio de mercado se podrá definir la situación concreta del mercado inmobiliario, su
nivel de actividad, evolución de precios o el interés que demuestra tanto la oferta detectada
como la potencial demanda existente para la tipología y localización concreta.
El precio de venta de cada uno de los inmuebles se convierte en el dato de partida que va a
caracterizar el mercado objeto de análisis. Dependiendo del aspecto a analizar, podremos
adoptar el propio valor de mercado de cada una de las muestras, el valor medio para cada
unidad censal o el valor medio municipal. Para un análisis de carácter territorial, el estudio
de mercado se convierte en un elemento estadístico, por lo que cuanto mayor sea el
número de datos, mayor será la exactitud de la información.
Es de gran importancia delimitar correctamente el mercado concreto del bien a valorar
(Roca, 1987). En el caso de estudio, los diferentes datos que configuran la muestra se
refieren a un estrato concreto del mercado residencial, estableciendo grupos de inmuebles
homogéneos en virtud a sus principales características constructivas y de localización. Las
muestras analizadas se refieren a un periodo temporal acotado, en el que se ha
considerado una estabilidad tanto de valores como de preferencias. De este modo los
resultados se pueden considerar relacionables.
La orden ECO 805/2003 establece en su artículo 22 el Procedimiento de cálculo del valor
por comparación, donde establece el tipo de información a utilizar:
Artículo 22. Procedimiento de cálculo
1. Para calcular el valor por comparación se seguirán las siguientes reglas generales:
(…) b. Se analizará el segmento del mercado inmobiliario de comparables y, basándose en
informaciones concretas sobre transacciones reales y ofertas firmes apropiadamente
corregidas en su caso, se obtendrán precios actuales de compraventa al contado de
dichos inmuebles.
El análisis se podrá basar tanto en transacciones reales u ofertas firmes apropiadamente
corregidas. Lo óptimo hubiera sido contar con los precios de las transacciones
efectivamente realizadas. No obstante, la gran opacidad del mercado inmobiliario
imposibilita en gran medida la obtención de información sobre el importe real de las
transacciones que, normalmente queda reducido al ámbito privado del comprador y
vendedor (Garcia Erviti, 2010). Se han utilizado a estos efectos datos suficientemente
representativos y apropiadamente corregidos de ofertas no condicionadas que respondan a
los criterios de selección señalados. Una vez filtrada la muestra, dispondremos de un valor
de mercado correspondiente con el precio ofertado por el vendedor o intermediario
obtenido en la fase de toma de datos que se denomina precio encuestado (PRECIO_E). El
precio encuestado se expresará en euros nominales referidos al momento de la oferta.
No resulta posible establecer si dichos precios son o no firmes, ya que están sujetos casi
siempre a una posterior negociación que provoca diferencias entre los precios de oferta y el
importe real al que se podría finalmente realizar la operación.
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D E L V A L O R D E L S U E L O
Ante esta situación, el art. 24.1 del citado Reglamento de la Ley del suelo establece que
“Cuando en el conjunto de comparables seleccionadas se aprecien diferencias sustanciales
entre los precios de oferta y los valores reales de mercado, podrá aplicarse un coeficiente
corrector de valor comprendido entre 0,7 y 1, siempre que esta circunstancia quede
debidamente justificada en la valoración”.
En nuestro caso, la valoración se vincula a un momento y coyuntura económica que permite
establecer que las diferencias entre el valor encuestado y el valor final en el que se
materializa la compraventa son significativas, existiendo márgenes de negociación
importantes. De acuerdo al estudio realizado por la compañía especializada en análisis de
mercados, Aguirre Newman, sobre “Coyuntura global del mercado inmobiliario español” de
diciembre de 2010, en prácticamente la totalidad de los casos ha sido posible una rebaja
de precio vía negociación en un rango que oscila desde el 5 al 20% respecto al precio de
salida. También en su informe sobre “Mercado Residencial en la Costa del Sol” de Abril
2009, se indica que la respuesta de los promotores activos en Costa del Sol ante la
situación del mercado se ha materializado mediante un importante incremento de los
márgenes de negociación en todos los municipios analizados, situándose los mismos entre
el 20% y el 40% del precio de salida solicitado por el promotor. En aquellas promociones en
las que se habían producido descensos oficiales en los precios de venta durante los últimos
12 meses los márgenes de negociación se sitúan entre el 10% y el 20%. Sin embargo, en el
caso de las promociones en las que no se han producido descensos oficiales en los
precios, los márgenes de negociación se mueven en el entorno del 30%-40%.
Esto se corrobora con el estudio realizado por CB Richard Ellis sobre “Mercado Residencial
de Obra Nueva” en septiembre de 2010, donde se indica que las transacciones que se han
producido en este periodo responde al producto de precios ajustados con existencia
generalizada de descuentos de negociación. A efectos del presente estudio se ha
considerado un factor estándar de minoración del valor de mercado del 10 % en línea a la
práctica utilizada actualmente para la emisión de informes de valoración cuya finalidad es la
garantía hipotecaria. A partir del precio encuestado (PRECIO_E) determinaremos el valor
adoptado (VM adop) donde no se incluirán los impuestos, el valor de las servidumbres y
limitaciones del dominio que recaigan sobre el inmueble que no hayan sido tenidas en
cuenta en los pasos precedentes ni posibles rebajas por negociación. Por tanto, el valor de
mercado adoptado (VM adop) se corresponderá con el precio encuestado minorado en un
10 %.
VM adop = 0,90 x PRECIO_E
Por otro lado, la comparación entre inmuebles implica que los valores sean estables en el
periodo en el que se realice la toma de datos o que el valor adoptado a efecto de análisis
se corrija en función de las variaciones de valor que se hayan producido en dicho periodo.
Es importante señalar que tras la drástica modificación de los factores que favorecieron el
crecimiento del mercado residencial en el periodo 2000-2007, se ha producido una intensa
desaceleración del crecimiento del valor de los activos inmobiliarios de manera
ininterrumpida desde el mes de enero de 2007, con un hito excepcional en marzo de 2008
cuando entró por primera vez en tasas negativas.
Por tanto, la muestra ha sido recabada durante un periodo (enero de 2009 a agosto de
2010) donde se ha producido una significativa variabilidad en los valores inmobiliarios. Este
aspecto hace necesario una corrección del precio de venta obtenido en la toma de datos,
que permita homogeneizar las diferentes muestras a valores a agosto de 2010.
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D E L V A L O R D E S U E L O
Como referencia para analizar la variabilidad del valor de mercado en este periodo nos
apoyamos en diferentes fuentes:
1. Índice General de Precios de Vivienda (base 2005) que emite el Ministerio de Fomento
2. Índice de precios de vivienda (base 2007) (IPV) que emite el Instituto Nacional de
Estadística
3. Índice de Mercados Inmobiliarios Españoles IMIE (índice general y evolución relativa
interanual) emitido por TINSA Consultoría
En el anexo 1, podemos comprobar las variaciones intertrimestrales que ha sufrido el precio
de la vivienda en el periodo analizado, indicando a continuación la variación total de precio
de la vivienda desde la fecha de la toma de datos y la fecha a la que se referencia la
valoración (Agosto 2010) para los diferentes trimestres y de acuerdo a las diferentes fuentes
analizadas:
Periodo referencia toma de datos IGV IPV G IPV ON IPV 2º IMIE
1ºtrimestre 2009 a 3ºtrimestre de 2010 -9,60 -4,63 -6,48 -2,32
2ºtrimestre 2009 a 3ºtrimestre de 2010 -7,40 -4,05 -5,00 -2,91
3ºtrimestre 2009 a 3ºtrimestre de 2010 -7,90 -2,91 -3,44 -2,27 -4,90
4ºtrimestre 2009 a 3ºtrimestre de 2010 -4,10 -2,44 -2,50 -2,41
1ºtrimestre 2010 a 3ºtrimestre de 2010 -2,50 -0,61 -0,05 -1,31
2ºtrimestre 2010 a 3ºtrimestre de 2010 -2,50 -2,13 -2,03 -2,30
IGV Índice General de Precios de Vivienda del Ministerio de Fomento
IPV G Índice de Precios de Vivienda General del Instituto Nacional de Estadística
IPV ON Índice de Precios de Vivienda Obra Nueva del Instituto Nacional de Estadística
IPV 2ª Índice de Precios de Vivienda Segunda Mano del Instituto Nacional de Estadística
IEMI Índice de Mercados Inmobiliarios Españoles IMIE emitido por TINSA Consultoría
Figura 4.3. Variación total de precio de la vivienda desde la fecha de la toma de datos y la
fecha a la que se referencia la valoración para los diferentes trimestres y de acuerdo a las
diferentes fuentes analizadas. Fuente: Elaboración propia.
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D E L V A L O R D E L S U E L O
Figura 4.4. Variación total de precio de la vivienda desde la fecha de la toma de datos y la
fecha a la que se referencia la valoración para los diferentes trimestres y de acuerdo a las
diferentes fuentes analizadas. Fuente: Elaboración propia.
Nos encontramos ante una aparente disparidad de cifras en torno a los índices de variación
de precios de vivienda, indicando el Ministerio de Fomento unas caídas de valor mucho
más acusadas que el resto de fuentes. Esto es debido a los diferentes ámbitos territoriales
de análisis: provincial (Ministerio de Fomento), comunidad autónoma (Instituto Nacional de
Estadística) y costa mediterránea (Tinsa Consultoria). Esto indica que se ha producido una
minusvaloración más acusada de los activos inmobiliarios en la provincia alicantina que en
el resto de la comunidad autónoma y área litoral. Además, los descensos de valor han sido
más significativos para las viviendas de obra nueva que para las de segunda mano.
En el presente estudio adoptaremos, como referencia para la actualización, el Índice
General de Precios de Vivienda (base 2005) que emite el Ministerio de Fomento por ser la
que más se ajusta al ámbito territorial analizado. No se dispone de tasa de variación para
los meses julio y agosto de 2010, por lo que las muestras fechadas en estos periodos no
serán corregidas por considerarse el valor estable y homogéneo a los valores referidos a
agosto de 2010. Por tanto, el valor de mercado adoptado actualizado (VM adop act) se
corresponderá con el valor de mercado adoptado minorado en un porcentaje acorde con la
variación de valor de mercado experimentada en el periodo correspondiente.
VM adop act = VM adop x Cf minusvaloración (IGVn)
Como último aspecto a tener en cuenta, la práctica de la valoración inmobiliaria limita el
alcance del método residual al cálculo del valor del suelo o edificio existente a partir del
precio de venta de un producto de obra nueva. Por tanto, el valor del suelo se obtiene a
partir del valor “a nuevo” del producto terminado, no considerando en ningún caso el precio
de venta en el mercado secundario.
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D E L V A L O R D E S U E L O
Los diferentes inmuebles que componen la base de datos presentan una antigüedad
variable, existiendo desde vivienda de obra nueva hasta vivienda con una antigüedad
máxima de 10 años. Dada su utilización para un método residual estático se establece la
necesidad de una mayoración del valor de mercado con el fin de convertir en valor de venta
de nueva planta el obtenido como de segunda mano.
Para ello, consideraremos la apreciación del valor de la construcción y gastos asociados,
mediante un coeficiente equivalente al utilizado para calcular la pérdida de valor o
depreciación física sufrido por el inmueble a causa de su antigüedad. El valor que adopta el
coeficiente de depreciación física depende de la antigüedad, vida útil, estado de
conservación y calidad constructiva del inmueble.
Para su definición se ha consultado la citada normativa técnica española vinculada al
ámbito de la valoración (Orden Eco 805/2003, RD 1020/1993 y Reglamento de la Ley del
Suelo), realizando un posterior análisis comparativo de las depreciaciones asignadas para
los primeros diez años de una edificación:
Figura 4.5. Coeficientes de depreciación física para uso residencial durante los primeros 10
años Fuente: Elaboración propia.
ANTIGÜEDAD ECO RD CS RD CM RD CA REGL
1 AÑO 0,01 0 0 0 0
2 AÑO 0,02 0 0 0 0,0051
3 AÑO 0,03 0 0 0 0,0102
4 AÑO 0,04 0 0 0 0,0208
5 AÑO 0,05 0,07 0,08 0,1 0,0263
6 AÑO 0,06 0,07 0,08 0,1 0,0318
7 AÑO 0,07 0,07 0,08 0,1 0,0375
8 AÑO 0,08 0,07 0,08 0,1 0,0432
9 AÑO 0,09 0,07 0,08 0,1 0,0491
10 AÑO 0,1 0,13 0,15 0,18 0,055
Figura 4.6. Coeficientes de depreciación física para uso residencial durante los primeros 10
años Fuente: Elaboración propia.
66 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E L S U E L O
Se adopta a efectos de valoración los coeficientes fijados en la orden Orden Eco 805/2003,
por ajustarse a la medida de tendencia central de las referencias utilizadas.
VM adop act corregido = VM adop act + coeficiente de depreciación física x (Cc+GN)
4.3.2 Costes de Construcción
4.3.2.1 El coste de construcción dentro del valor inmobi l iario
En el ámbito de la valoración, el coste de construcción se identifica con el valor intrínseco
de la edificación (Fernández Pirla, xx) y se corresponde con la relación valorada a precios
normales de mercado de las unidades de obra ejecutadas o a la liquidación del precio
contratado de construcción, en un mercado libre y transparente (Ferrando, 2004). No
obstante, conviene realizar una matización. La Orden ECO/805/2003, como referencia
ampliamente utilizada en el ámbito de la valoración inmobiliaria, establece que el concepto
de coste de la edificación debe asimilarse al de construcción por contrata. En el punto 3 del
artículo 18, donde se desarrolla el procedimiento para el cálculo de coste de reposición de
edificaciones y construcciones se indica en relación a la determinación del coste de la
edificación: “El coste de la edificación…será el coste de la construcción por contrata. Se
considerará como coste de la construcción por contrata, la suma de los costes de ejecución
material de la obra, sus gastos generales, en su caso, y el beneficio industrial del
constructor. No se incluirán en dicho coste el de los elementos no esenciales de la
edificación que sean fácilmente desmontables ni, excepto para los inmuebles ligados a una
explotación económica, los costes de los acabados e instalaciones no polivalentes.” Este es
también el criterio establecido para calcular el valor o coste de la construcción tanto en la
normativa catastral (Norma 12.1 del RD 1020/1993) como en el Reglamento de la Ley del
suelo (art. 18.2).
Por tanto, el coste de construcción equivale a la inversión realizada por un empresario del
sector para construir una edificación nueva de similares características que las que tiene el
edificio que se valora construido con técnicas constructivas actuales y referenciadas a
precios también actuales. Esta inversión se equipara al coste de ejecución por contrata que
incluye dos conceptos distintos: el coste de ejecución material y otros gastos vinculados a
la actividad empresarial del constructor.
El Real Decreto 1098/2001, de 12 de Octubre, por el que se aprueba el Reglamento general
de la Ley de Contratos de Administraciones Públicas desarrollando la Ley 30/2007, de 30 de
octubre, de Contratos del Sector Público establece, en el artículo 130, el procedimiento para
definir el cálculo de los precios de las unidades de obra:
“Artículo 130. Cálculo de los precios de las distintas unidades de obra.
1. El cálculo de los precios de las distintas unidades de obra se basará en la
determinación de los costes directos e indirectos precisos para su ejecución, sin
incorporar, en ningún caso, el importe del Impuesto sobre el Valor Añadido que pueda
gravar las entregas de bienes o prestaciones de servicios realizados.
2. Se considerarán costes directos: a. La mano de obra que interviene directamente en
la ejecución de la unidad de obra. b. Los materiales, a los precios resultantes a pie de
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 67
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E S U E L O
obra, que quedan integrados en la unidad de que se trate o que sean necesarios para
su ejecución. c. Los gastos de personal, combustible, energía, etc, que tengan lugar por
el accionamiento o funcionamiento de la maquinaria e instalaciones utilizadas en la
ejecución de la unidad de obra. d. Los gastos de amortización y conservación de la
maquinaria e instalaciones anteriormente citadas.
3. Se considerarán costes indirectos: Los gastos de instalación de oficinas a pie de
obra, comunicaciones, edificación de almacenes, talleres, pabellones temporales para
obreros, laboratorio, etc., los del personal técnico y administrativo adscrito
exclusivamente a la obra y los imprevistos. Todos estos gastos, excepto aquéllos que se
reflejen en el presupuesto valorados en unidades de obra o en partidas alzadas, se
cifrarán en un porcentaje de los costes directos, igual para todas las unidades de obra,
que adoptará, en cada caso, el autor del proyecto a la vista de la naturaleza de la obra
proyectada, de la importancia de su presupuesto y de su previsible plazo de ejecución.”
Posteriormente, en el artículo 131 se establece la diferencia entre presupuesto de ejecución
material y presupuesto de licitación y establece su vinculación. El presupuesto de ejecución
material se define como “el resultado obtenido por la suma de los productos del número de
cada unidad de obra por su precio unitario y de las partidas alzadas.” El presupuesto base
de licitación se obtendrá incrementando el de ejecución material en los gastos generales de
estructura que inciden sobre el contrato y el impuesto sobre el valor añadido que grave la
ejecución de la obra. Por tanto, a efectos de valoración inmobiliaria identificaremos el coste
de construcción con el coste de ejecución por contrata sin incluir impuestos. El coste de
ejecución por contrata equivale al presupuesto de ejecución material incrementado
únicamente por los gastos generales y el margen de beneficio industrial que el contratista
incorpore al contrato. El concepto de gastos generales del constructor engloba tanto los
vinculados a la empresa como a la obra y el beneficio industrial varía dependiendo del tipo
de obra, tipo contratación y margen de oportunidad. Estos dos conceptos se determinan
estableciendo una relación proporcional con el coste de ejecución material, estableciendo
el mercado ratios medios entre un 15 % y un 20 %.
El propio Reglamento General de Contratos para las Administraciones Públicas en su
artículo 131 establece una serie de criterios para cuantificar dichos gastos, “ 1.Gastos
generales de estructura que inciden sobre el contrato, cifrados en los siguientes porcentajes
aplicados sobre el presupuesto de ejecución material: 1. Del 13 al 17 %, a fijar por cada
Departamento ministerial, a la vista de las circunstancias concurrentes, en concepto de
gastos generales de la empresa, gastos financieros, cargas fiscales, Impuesto sobre el Valor
Añadido excluido, tasas de la Administración legalmente establecidas, que inciden sobre el
costo de las obras y demás derivados de las obligaciones del contrato. Se excluirán
asimismo los impuestos que graven la renta de las personas físicas o jurídicas. 2. El 6 % en
concepto de beneficio industrial del contratista.”
Como referencia encontramos el coeficiente de gastos generales publicado en la revista
EME DOS nº 137 3º trimestre de 2010 que establece un coeficiente multiplicador sobre
coste de ejecución material del 13 %, descomponiendo el importe en gastos de personal,
asesoramiento, financieros y amortizaciones. El coeficiente conjunto de gastos generales
más beneficio industrial se cuantifica en un 20 %, que queda dentro de los ratios medios
establecidos anteriormente. Por tanto, en lo siguiente adoptaremos que los gastos
generales y beneficio industrial del constructor ascienden a un 20 % del presupuesto de
ejecución material, de acuerdo a la siguiente expresión:
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D E L V A L O R D E L S U E L O
Cc = CEM
+ GG + BI ≈ 1,20 x C
EM
Cc Costes de ejecución (por contrata)
CEM
Coste de ejecución material
GG Gastos Generales
BI Beneficio industrial del contratista
4.3.2.2 El coste de construcción. Procedimiento de cál culo
Existen diferentes modos de determinar los costes de construcción de una edificación
dependiendo del grado de precisión requerido. De modo general podríamos considerar
procedimientos analíticos o sintéticos. El cálculo analítico implica un análisis exhaustivo, con
la medición y valoración de cada una de las unidades de obra que componen la edificación,
obteniendo un presupuesto exacto. Este procedimiento requiere un trabajo laborioso y
riguroso, presentando la dificultad de medición y valoración de ciertos elementos ocultos en
edificios ya construidos. La complejidad de su desarrollo desaconseja su utilización en gran
número de valoraciones, y en algunos casos lo imposibilita, ya que normalmente existen
elementos cuyas características constructivas reales se desconocen.
En el ámbito de la valoración inmobiliaria, normalmente se utilizan procedimientos de
carácter sintético que determinan los costes a partir de estudios realizados para tipologías
edificatorias estándar. Para individualizar el cálculo de dicho coste de una manera
simplificada se puede recurrir a diferentes fuentes como son los módulos base sobre costes
de construcción unitarios emitidos por organismos oficiales, los costes periódicos
publicados por las revistas especializadas y las aplicaciones informáticas que permiten el
predimensionado a partir de bases de datos. Los módulos utilizados en valoraciones de
carácter masivo resultan de gran ayuda. La fórmula de cálculo se basa en un módulo
unitario genérico que es corregido mediante factores que evalúan aspectos diferenciales de
carácter geográfico o tipológico. Existen diferentes bases de precios de la construcción
territoriales, tanto públicas como privadas, que publican costes de referencia de tipos
edificatorios de aplicación en su ámbito de influencia. Dentro de este grupo cobra especial
relevancia los módulos de coste de construcción aprobados periódicamente por la
Administración para las valoraciones catastrales.
Además, algunas demarcaciones territoriales de los Colegios de arquitectos publican
“Costes de Referencia” de diferentes tipos edificatorios, de aplicación en su ámbito
territorial durante el periodo anual considerado. La fiabilidad de la aplicación de estos
procedimientos de cálculo de costes colegiales es diversa, pero con frecuencia los
tribunales de Justicia han aceptado estos procedimientos de cálculo de coste por entender
que se trata de un “valor objetivo” (STSJ Comunidad Valenciana, Sala de lo Contencioso-
Administrativo, Sección 3º, num. 447/2006, de 17 de marzo (JCa 2007, 47)) (Erviti, 2010).
Para comprobar la idoneidad de los costes de construcción adoptados en procesos de
valoración masiva podemos recurrir a la comparación con precios o costes unitarios
publicados periódicamente en revistas especializadas. Revistas, como EME DOS, Construc
o Boletín económico de la construcción publican los costes de construcción medios para
diferentes tipos edificatorios y áreas geográficas. No obstante, los datos que aportan dichas
fuentes normalmente se vinculan a una edificación concreta que presenta sus propios
rasgos diferenciales y la extrapolación a un tipo genérico resulta en ocasiones difícil o un
tanto imprecisa.
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D E L V A L O R D E S U E L O
Otra fuente de información la encontramos en aplicaciones informáticas
(predimensionadores de Cype, Presto,...) que permiten la definición de presupuestos
simplificados ajustados a mercado. Este tipo de software realiza cálculos de forma
automática, fijando un número mínimo de parámetros de referencia, sin ser necesaria la
definición y medición exhaustiva de la edificación a valorar. Permiten generar un
presupuesto simplificado con estructura de capítulos (cimentación, estructura, cubierta,...),
e incluso un desglose exhaustivo por unidades de obra. De este modo, se obtiene una
óptima aproximación ajustada al mercado, generando un presupuesto de referencia
adaptado a las singularidades de cada tipología elegida.
4.3.2.3 Estandarización de Costes de construcción del producto
terminado
En el presente estudio, se debe establecer el coste de construcción para cada uno de los
elementos que constituyen la muestra de análisis, a incluir como factor determinante en el
cálculo del valor del suelo en el correspondiente método residual. Dado el objeto este
trabajo y el carácter masivo de la valoración generado por la amplitud de la muestra, se ha
establecido una sistematización en la estimación de módulos de coste unitario para las
diferentes tipologías analizadas. Para ello nos hemos basado en diferentes procedimientos
de carácter sintético utilizando diversas fuentes de información y realizando un análisis
comparativo posterior que ha permitido definir un modelo de estimación de coste de
construcción de carácter masivo. Las fuentes utilizadas son las siguientes:
1 Estimación de costes basada en la utilización de módulos base
Módulos Base de Construcción (MBC) para valoración catastral
Precios de referencia orientativos para la redacción de presupuestos de obras
del Colegio Territorial de Alicante
Estimación de coste a partir módulos de construcción de Ministerio de Fomento
Sistema de verificación de presupuestos de la Asociación de Seguros Mutuos
de Arquitectos Superiores (Asemas) 2011
2 Estimación de costes basado en aplicaciones informáticas
Predimensionador de Mediciones y Presupuestos de Cype
3 Estimación de costes basada en revistas especializadas
Revista Eme Dos
En la totalidad de los casos, la cuantificación de costes se realiza mediante la aplicación de
un módulo base corregido por una serie de coeficientes de carácter tanto geográfico como
tipológico. Con objeto de estandarizar los costes de construcción adoptados se han fijado
un conjunto de posibilidades representativas del conjunto de muestras recopiladas en el
estudio de mercado, con características comunes en ambos ámbitos.
A nivel tipológico, se establecen cuarenta y dos opciones base que abarcan los diferentes
tipos de inmuebles incluidos dentro de la base de análisis. Se agrupan de acuerdo a su tipo
edificatorio (unifamiliar y plurifamiliar en sus diferentes variantes), nivel de calidad
constructiva (alta, media y sencilla) y superficie construida media, de acuerdo con la
siguiente relación.
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D E L V A L O R D E L S U E L O
Figura 4.7.Tipologias según tipo de vivienda, m2
y calidad. Fuente: Elaboración propia.
Posteriormente, se ha identificado cada una de las muestras con uno de los tipos
anteriores. Para ello, ha sido necesario definir la tipología dentro del uso residencial
(unifamiliar y plurifamiliar), superficie construida y nivel de calidad constructiva (sencilla,
media y alta) de cada uno de los inmuebles. Para establecer los estándares de calidad se
han seguido una serie de criterios de clasificación de acuerdo a la naturaleza de los
diferentes elementos constructivos. Como base de partida, se ha considerado que existen
una serie de características constructivas estándar que, con carácter general, no varían de
modo significativo dentro del conjunto de viviendas analizado y se consideran comunes
para los tres niveles. Como consecuencia del análisis realizado, se estima que únicamente
en un 12 % de las muestras alguna de las características anteriormente mencionadas varía.
No obstante, la repercusión de estas diferencias sobre el coste y posterior análisis muestral
no se considera representativo.
TIPO DESCRIPCIÓN TIPO DESCRIPCIÓN
T1 Unifamiliar aislada o pareada de menos de
150m2, calidad alta T19
Plurifamiliar aislada superficie media de vivienda 90
m2, calidad alta
T2 Unifamiliar aislada o pareada de menos de 150
m2, calidad media T20
Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2,
calidad media
T3 Unifamiliar aislada o pareada de menos de de
150m2, calidad sencilla T21
Plurifamiliar aislada 4P superficie media vivienda 90
m2, calidad sencilla
T4 Unifamiliar aislada o pareada de 150 m2 a
250m2, calidad alta T22
Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2
con garaje, calidad alta
T5 Unifamiliar aislada o pareada de 150 m2 a
250m2, calidad media T23
Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2
con garaje, calidad media
T6 Unifamiliar aislada o pareada de 150 m2 a
250m2, calidad sencilla T24
Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2
con garaje, calidad sencilla
T7 Unifamiliar aislada o pareada de más 250m2,
calidad alta T25
Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2
con garaje con urbanización, calidad alta
T8 Unifamiliar aislada o pareada de 250m2, calidad
media T26
Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2
con garaje con urbanización, calidad media
T9 Unifamiliar aislada o pareada de 250m2, calidad
sencilla T27
Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2
con urbanización, calidad sencilla
T10 Unifamiliar entre medianeras de menos de
100m2, calidad alta T28
Plurifamiliar entre medianeras superficie media vivienda
90 m2, calidad alta
T11 Unifamiliar entre medianeras de menos de
100m2, calidad media T29
Plurifamiliar entre medianeras superficie media vivienda
90 m2 , calidad media
T12 Unifamiliar entre medianeras de menos de
100m2, calidad sencilla T30
Plurifamiliar entre medianeras de superficie media
vivienda 90 m2, calidad sencilla
T13 Unifamiliar entre medianeras de 100 m2 a
200m2, calidad alta T31
Plurifamiliar entre medianeras de 4P superficie media
vivienda 90 m2 con garaje, calidad alta
T14 Unifamiliar entre medianeras de 100 m2 a
200m2, calidad media T32
Plurifamiliar entre medianeras de 4P superficie media
vivienda 90 m2 con garaje, calidad media
T15 Unifamiliar entre medianeras de 100 m2 a
200m2, calidad sencilla T33
Plurifamiliar entre medianeras de 4P superficie media
vivienda 90 m2 con garaje, calidad sencilla
T16 Unifamiliar entre medianeras de más de 200 m2,
calidad alta
T17 Unifamiliar entre medianeras de más de 200m2,
calidad media
T18 Unifamiliar entre medianeras de más de 200m2,
calidad sencilla
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 71
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E S U E L O
Características Constructivas Estándar
Características Material / Tipo
Topografía Plana
Cubierta Tejado y Azotea.
Red de saneamiento Mixta
Calefacción No
Cimentación Z. aisladas o corridas
Estructura H.A. Unidireccional
Revestimiento paredes Yeso y pintura plástica
Geometría de la planta Cuadrada
Figura 4.8. Características constructivas estándar. Fuente: Elaboración propia.
No obstante existe otra serie de aspectos, denominados características constructivas
diferenciales, que determinan el estándar de calidad, como son los materiales utilizados en
el sistema envolvente (fachada, cubierta y carpintería exterior), los sistemas de acabado
(pavimentos y alicatados), sistemas de instalaciones (instalación de climatización) y
existencia de zonas comunes urbanizadas (garaje, piscina, jardín o club social). La
definición de las diferentes características constructivas de cada una de las muestras nos
ha permitido establecer el estándar de calidad de cada inmueble. Con respecto a este
grupo se adoptan los siguientes criterios:
Características Constructivas Diferenciales
Características Calidad Material
Carpintería
exterior
Calidad alta PVC
Calidad media Aluminio Lacado
Calidad sencilla Aluminio Anodizado
Instalación de
climatización
Calidad alta Instalación y máquinas
Calidad media Preinstalación
Calidad sencilla Sin instalación
Fachada
Calidad alta Aplacado pétreo o cerámico. Fachada ventilada
Calidad media Ladrillo caravista-Revestimiento continuo
Calidad sencilla Revestimiento continuo
Revestimiento
suelo
Calidad alta Mármol y granito
Calidad media Baldosa cerámica tipo porcelánico o gres alta calidad
Calidad sencilla Baldosa cerámica tipo gres
Revestimiento
paredes cocina
y baños
Calidad alta Piedra natural
Calidad media Baldosa cerámica tipo porcelánico o gres alta calidad
Calidad sencilla Baldosa cerámica tipo gres
Figura 4.9. Características constructivas variables según la calidad de la construcción.
Fuente: Catastro y elaboración propia.
Para evaluar las diferencias geográficas, se han definido cinco ámbitos de acuerdo con el
número de habitantes de los distintos municipios y la división de la comarca en áreas
económicas homogéneas a efectos de valoración catastral. Se establece la siguiente
relación en ámbitos geográficos homogéneos:
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P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E L S U E L O
Ámbitos geográficos homogéneos
Tipo de municipio MBC Subtipología
< 3.000 hab. 4 A
< 3.000 hab. 5
B
3.000-20.000 hab. 4 C
3.000-20.000 hab. 5
D
> 20.000 hab. 4
E
Figura 4.10. Nomenclatura de las tipologías según el tipo de municipio y MBC. Fuente:
Elaboración propia.
Por tanto, cada uno de los treinta y tres tipos establecidos a nivel tipológico se subdividen
en cinco subtipologías (A, B, C, D y E), dando lugar a más de doscientas opciones (por
ejemplo, tipología T1A o T2B) que han permitido la caracterización completa de la muestra.
4.3.2.4 Anál isis comparat ivo y model ización de costes
La categorización descrita en el apartado anterior ha permitido determinar el coste de
construcción para cada uno de los tipos en función de cada una de las seis fuentes de
información analizadas. La metodología de cuantificación adoptada en cada caso se
recoge en el anexo xxx, incluyendo a continuación una relación de los costes asignados:
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 73
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D E L V A L O R D E S U E L O
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 75
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E S U E L O
A partir de esta información, se ha realizado un análisis comparativo que ha permitido
definir si existe una variabilidad significativo o por el contrario una homogeneidad en los
datos obtenidos. Al disponer de un grupo de seis observaciones para definir el coste de
cada tipo, se ha considerado conveniente resumir la información obtenida con una
referencia, que se sitúe hacia el centro de la distribución. En la ciencia estadística, esta
medida de datos se denomina parámetro de tendencia central o de centralización. Se ha
definido, por tanto, como medidas de tendencia central el promedio o media muestral y la
mediana.
La media maestral es un parámetro de extrema importancia en la inferencia estadística ya
que permite estimar la media poblacional, definiendo tanto la media aritmética como la
media geométrica. La media aritmética es el valor obtenido por la suma de todos sus
valores dividida entre el número de sumandos (referencia). La principal ventaja de su
aplicación es que aporta un valor único para la serie de datos dada, interpretado como
“punto de equilibrio" o "centro de masas" que tiene la propiedad de equilibrar las
desviaciones de los datos respecto de su propio valor. No obstante, la influencia de la
dispersión en la media aritmética puede ser significativa distorsionando los resultados
finales. Para minimizar los efectos de la dispersión de datos también se ha calculado la
media geométrica. El logaritmo de la media geométrica es igual a la media aritmética de los
logaritmos de los valores de la variable. La principal ventaja de esta medida es que
considera todos los valores de la distribución y que es menos sensible que la media
aritmética a los valores extremos. No obstante, su significado estadístico es menos intuitivo
que la media aritmética,
Por otro lado, la mediana es el valor de la variable que deja el mismo número de datos
antes y después del mismo, una vez ordenados estos. De acuerdo con esta definición el
conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos, y
los que sean mayores que la mediana representarán el otro 50% del total de datos de la
muestra, coincidiendo con el percentil 50. La mediana no toma en cuenta los valores
cuantitativos de los datos y, por tanto, no se ve afectada por los valores extremos de forma
tan importante como la media aritmética. (Incluir referencias de los dos libros de estadística)
El análisis se ha realizado tanto para vivienda de carácter unifamiliar como en bloque
plurifamiliar, diferenciando cinco situaciones de acuerdo a los ámbitos geográficos
homogéneos. En cada caso, se han indicado los valores máximos, los valores medios en
torno a mediana y media, y los valores mínimos, encontrando vinculaciones entre ellos y
justificando su variabilidad. Los ámbitos de análisis, incluidos dentro del anexo 03 son los
siguientes:
Vivienda unifamiliar en municipios de <3000 habitantes/MBC-4 (subtipología A)
Vivienda unifamiliar en municipios de <3000 habitantes/MBC-5 (subtipología B)
Vivienda unifamiliar en municipios de 3000-20.000 habitantes/MBC-4 (subtipología C)
Vivienda unifamiliar en municipios de 3000-20.000 habitantes/MBC-5 (subtipología D)
Vivienda unifamiliar en municipios de >20.000 habitantes/MBC-4 (subtipología E)
Vivienda plurifamiliar en municipios de <3000 habitantes/MBC-4 (subtipología A)
Vivienda plurifamiliar en municipios de <3000 habitantes/MBC-5 (subtipología B)
Vivienda plurifamiliar en municipios de 3000-20.000 habitantes/MBC-4 (subtipología C)
Vivienda plurifamiliar en municipios de 3000-20.000 habitantes/MBC-5 (subtipología D)
Vivienda plurifamiliar en municipios de >20.000 habitantes/MBC-4 (subtipología E)
76 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E L S U E L O
A modo de compendio, pasamos a enunciar las conclusiones obtenidas para los tipos de
calidad media, tanto de carácter unifamiliar como plurifamiliar. Como tónica general, en el
caso de edificaciones residenciales de uso plurifamiliar (referente T20, T23, T26, T29 y T32),
los menores costes de construcción se obtienen mediante la aplicación de la metodología
catastral, mientras que los mayores valores se calculan utilizando el Predimensionador de
Mediciones y Presupuestos de Cype. Sin embargo, los costes obtenidos mediante
aplicación de los Precios de referencia del Colegio de Arquitectos, los módulos de
construcción del Ministerio de Fomento y el sistema de verificación de presupuestos
Asemas 2011 se sitúan próximos al valor promedio y la mediana de cada una de las
tipologías.
Figura 4.13. Estimación de costes para Viviendas en bloque plurifamiliar con calidad media para el
conjunto de la comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.
En los tipos de carácter unifamiliar esta tendencia no es tan clara, con rasgos diferenciales
entre las viviendas aisladas o pareadas (Fig referente T2, T5 y T8) y entre medianeras (Fig
referente T11, T14 y T17). Se mantiene la tendencia de los costes mínimos mediante
aplicación de la metodología catastral y los mayores valores utilizando el Predimensionador
de Mediciones y Presupuestos de Cype. Sin embargo, en el caso de los datos obtenidos
mediante la aplicación de Precios de referencia orientativos para la redacción de
presupuestos de obras del Colegio Territorial de Alicante, se producen un comportamiento
no homogéneo, debido a la diferente cualificación de las tipologías.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 77
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E S U E L O
Figura 4.14. Estimación de costes para Viviendas unifamiliares con calidad media para el conjunto
de la comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.
En todo caso, se observa una alta variabilidad de costes dependiendo de la fuente utilizada.
Esto se debe a la diferente conceptualización de los factores correctores en cada caso,
tanto a nivel tipológico como geográfico, como podemos comprobar en la figura 3.15.
Fuentes Factores geográficos Factores tipológicos
Zona económica homogenea MBC Tipologia constructiva
Categoria o calidad constructiva
Número de habitantes de municipio Altura del edificio
Clasificación de calleTipologia edificatoria: bloque exento o entre
medianeras
Número de habitantes de municipio Tipologia edificatoria: aislada o pareada;fila
Grado de urbanización Superficie construida
Provincia Tipologia edificatoria: Colectiva, Aislada o Adosada
Número de habitantes del municipio Superficie construida edificación
Calidad constructiva
Numero de habitantes de municipioTipología:Piso, Adosado, Pareado o Aislado
Capital de provincia Calidad constructiva
Caracteristicas constructivas
Coeficiente específico
Zona geográfica Caracteristicas constructivas
Zona sísmica Superficie de la edificación
Topografia Calidad constructiva
Accesibilidad
M. Fomento
P. CYPE
Catastro
Colegio
Asemas
Plurifamiliar
Unifamiliar
Figura 4.15. Factores correctores según la fuente. Fuente: Elaboración propia.
78 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E L S U E L O
De este modo, se comprueba cómo, en todos los casos, la media aritmética y la mediana
están muy próximas, con variaciones inferiores al 10 %. La media geométrica se sitúa entre
ambos valores y se presenta como un valor representativo de la tendencia central de la
muestra. Este proceso ha permitido la modelización del coste de construcción, al identificar
éste con la media geométrica de los costes obtenidos mediante las diferentes fuentes y
metodologías.
Figura 4.16. Estimación de costes para Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media
para el conjunto de la comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.
Los resultados obtenidos para las diferentes áreas geográficas presentan un
comportamiento muy similar, lo que permite establecer que se dan situaciones muy
similares en todo el ámbito geográfico analizado. A continuación se incluyen los análisis
realizados para los cinco ámbitos geográficos definidos en el apartado 3.3.2.3 y valores
extremos y medios para cada subtipología.
Valor máximo Valor promedio Valor mínimo Valor máximo Valor promedio Valor mínimo
< 3.000 hab. 4 920 700 550 1200 750 550
< 3.000 hab. 5 920 680 480 1200 800 550
3.000-20.000 hab. 4 950 700 520 1200 850 600
3.000-20.000 hab. 5 920 680 480 1200 800 550
> 20.000 hab. 4 920 700 520 1200 850 600E
Tipo de municipio MBC Subtipología
A
B
C
D
Variabilidad de valores por ámbitos geográficos homogéneos
Plurifamiliar Unifamiliar
Figura 4.17. Variabilidad de valores por ámbitos geográficos homogéneos. Fuente: Elaboración
propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 79
P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E S U E L O
Figura 4.18. Estimación de costes para Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media
en municipios de < 3.000 habitantes y MBC-4 (subtipología A). Fuente: Elaboración propia.
Figura 4.19. Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media en municipios de < 3.000
habitantes y MBC-5. (subtipología B). Fuente: Elaboración propia.
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Figura 4.20. Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media en municipios de 3.000-
20.000 habitantes y MBC-4. (subtipología C). Fuente: Elaboración propia.
Figura 4.21. Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media en municipios de 3.000-
20.000 habitantes y MBC-5. (subtipología D). Fuente: Elaboración propia.
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Figura 4.22. Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media en municipios más de
20.000 habitantes y MBC-4. (subtipología E). Fuente: Elaboración propia.
4.3.3 Gastos necesarios de edif icación y promoción
Según dispone el artículo 40 de la orden ECO la aplicación del método residual estático
supone realizar estimaciones de todos aquellos factores que configuran el valor inmobiliario.
Artículo 40. Procedimiento de cálculo estático.
1. Para el cálculo del valor residual por el procedimiento estático se seguirán los siguientes
pasos: a. Se estimarán los costes de construcción, los gastos necesarios a que se refiere
el artículo 18.3 y 4 de la presente Orden, los de comercialización y, en su caso, los
financieros normales para un promotor de tipo medio y para una promoción de
características similares a la analizada. En el caso de inmuebles en rehabilitación y en
aquellos terrenos que cuenten con proyecto de obra nueva también se tendrán en cuenta
los costes de construcción presupuestados en el correspondiente proyecto.
Por tanto, junto al cálculo del coste de construcción del edificio, se deberán evaluar todos
aquellos gastos e inversiones necesarios vinculados a la actividad de construcción,
promoción y puesta en el mercado del producto terminado. El Real Decreto 1020/1993, por
el que se aprueban las normas técnicas de valoración catastral, dada la naturaleza y
finalidad propia de la valoración catastral, únicamente incorpora el concepto de gasto
necesario vinculado a la construcción. En su Norma 12 indica: “Se entenderá por coste
actual el resultado de sumar al coste de ejecución, incluidos a los beneficios de contrata,
honorarios profesionales e importe de los tributos que gravan la construcción.”
Sin embargo la orden ECO amplia el ámbito considerando como gastos necesarios
aquellos vinculados al desarrollo de la actividad promotora. En su artículo 18, indica el
procedimiento de cálculo del valor de reemplazamiento bruto incorporando como gastos
necesarios los siguientes:
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Artículo 18. Procedimiento de cálculo del valor de reemplazamiento bruto
(…)4. Los gastos necesarios serán los medios del mercado según las características del
inmueble objeto de valoración, con independencia de quien pueda acometer el
reemplazamiento. Dichos gastos se calcularán con los precios existentes en la fecha de la
valoración. Se incluirán como gastos necesarios, entre otros, los siguientes:
Los impuestos no recuperables y aranceles necesarios para la formalización de la
declaración de obra nueva del inmueble.
Los honorarios técnicos por proyectos y dirección de las obras u otros necesarios.
Los costes de licencias y tasas de la construcción.
El importe de las primas de los seguros obligatorios de la edificación y de los
honorarios de la inspección técnica para calcular dichas primas.
Los gastos de administración del promotor.
Los debidos a otros estudios necesarios.
No se considerarán como gastos necesarios el beneficio del promotor, ni cualquier clase
de gastos financieros o de comercialización.” (…)
Por tanto, existen una serie de gastos necesarios de carácter administrativo (licencias y
tasas) e impositivo (impuestos y aranceles no recuperables), además de los que
corresponden a los honorarios técnicos. Los gastos establecidos como necesarios en la
orden ECO coinciden básicamente con los referidos en el Real Decreto 1020/1993, no
obstante lo cual incorporan dos conceptos adicionales. Se trata de las primas de los
seguros obligatorios de la edificación, los honorarios de la inspección técnica para calcular
dichas primas y los gastos de administración del promotor. De modo general se puede
establecer que no forman parte, en sentido estricto, del proceso de construcción del
edificio, sino del desarrollo de la actividad promotora. Dentro de este último grupo también
deben incluirse los de comercialización y, en su caso, los financieros normales para un
promotor de tipo medio y para una promoción de características similares a la analizada.
El importe de cada uno de los citados gastos variará en función del tipo de promoción y
características propias del municipio. Su cuantificación es variable, pudiéndose realizar en
función a la inversión (suelo y construcción) o en función del valor de mercado del producto
terminado dependiendo de la naturaleza del gasto. Es importante señalar que dentro de los
gastos necesarios nunca consideraremos el beneficio del promotor. A continuación se
incluye una relación de los principales gastos necesarios para edificación y promoción,
clasificados en cuatro grupos: honorarios facultativos; gastos fiscales de promoción; gastos
financieros y gastos de empresa promotora (Ferrando, 2004). De acuerdo con las diferentes
fuentes consultadas (Real Decreto 1426/1989, de 17 de noviembre, por el que se aprueba el
arancel de los Notarios y Real Decreto 1427/1989, de 17 de noviembre, por el que se
aprueba el arancel de los Registradores de la Propiedad) y datos derivados de consultas a
empresas promotoras y otros organismos se ha realizado una estimación porcentual de su
cuantía fijando si se debe realizar sobre el coste de construcción de contrata, coste de
suelo o valor de mercado.
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GASTOS NECESARIOS EDIFICACIÓN Y PROMOCIÓN
% DE GASTO
ADOPT PEM PEC SUELO
Gh HONORARIOS FACULTATIVOS
PROYECTO DE EDIFICACIÓN (arquitecto) 70 % de 6 % PEM 4,20% 3,50%
DIRECCIÓN DE OBRA 30 % de 6 % PEM 1,80% 1,50%
DIRECCIÓN EJECUCIÓN DE LA OBRA 30 % de 6 % PEM 1,80% 1,50%
ESTUDIO DE SEGURIDAD Y SALUD Y COORDINACIÓN 0,5 % PEM 0,50% 0,42%
PROYECTO TELECOMUNICACIONES, INSTALACIONES, GEOTÉCNICO 0,4 % PEM 0,40% 0,33%
TOTAL HONORARIOS FACULTATIVOS
9,70% 8,08%
Gfis GASTOS FISCALES PROMOCIÓN
ADQUISICION DEL SOLAR
ITP+AJD 7,0% Vs 7,00%
IMPTO.S/INCR. VALOR TERRENO 5X0,0072XVs 3,60%
IBI 0,7 % del 75 5 Vs 0,53%
CONSTRUCCION
ICIO 4 %PEM 4,00% 3,33%
ALINEACIÓN (TIRA DE CUERDAS) 0,25 % PEC 0,25%
LICENCIA OBRAS 1,5 PEM 1,50% 1,25%
TASA DE VALLAS 0,02 % PEC 0,02%
TITULACION Y A.J.D
SEGREGACION O AGRUPACION 1% 75% Vs 0,75%
OBRA NUEVA 0,5 % s/ PEC 0,50%
DIVISION HORIZONTAL
0,5 % s/ 75 %
Vs+PEC 0,50% 0,38%
TOTAL GASTOS FISCALES PROMOCIÓN
5,50% 5,85% 12,25%
Gg GASTOS GENERALES DE PROMOCION
NOTARIA
ADQUISICION DEL SOLAR 0,3 por mil s/ 75 % Vs 0,02%
SEGREGACION O AGRUPACION 0,3 por mil s/ 75 % Vs 0,02%
PRÉSTAMO HIPOTECARIO 0,3 por mil s/ (Vs+Cc) 0,03% 0,03%
OBRA NUEVA Y DIVISION HORIZONTAL
0,3 por mil s/ (75 %
Vs+Cc) 0,02% 0,02%
REGISTRO DE LA PROPIEDAD
ADQUISICION DEL SOLAR 0,2 por mil s/ 75 % Vs 0,02%
SEGREGACION O AGRUPACION 0,2 por mil s/ Vs fiscal 0,02%
PRÉSTAMO HIPOTECARIO
0,2 por mil s/ 70 %
(Vs+Vc) 0,01% 0,01%
OBRA NUEVA Y DIVISION HORIZONTAL
0,2 por mil s/ (Vs
fiscal+Cc) 0,02% 0,02%
PRIMAS DE SEGUROS
PRIMA SEGURO DECENAL DE DAÑOS 0,40 % PEM 0,40% 0,33%
ORGANISMO DE CONTROL TÉCNICO 0,1 % PEM 0,10% 0,08%
ADMINISTRACIÓN DE EMPRESA
GESTIÓN, ADMÓN, COMERCIALIZACIÓN, EST.GEOT., SEGURO, ETC. 2 % VM 2,00%
TOTAL GASTOS GENERALES DE PROMOCIÓN 0,50% 0,16% 2,00%
Gfin GASTOS FINANCIEROS
CONSTITUCIÓN DEL PRESTAMO HIPOTECARIO
1% DEL 80 %+2,71 3
XVM
0,82%
INTERESES DEUDA 2,71 % s/ 75 % VM 2,03%
TOTAL GASTOS FINANCIEROS 2,85%
Gfin GASTOS COMERCIALIZACION
GASTOS DE COMERCIALIZACIÓN PROMOCIÓN 2-3 % VM 2,50%
TOTAL GASTOS COMERCIALIZACIÓN
2,50%
TOTAL GASTOS NECESARIOS EDIFICACIÓN Y PROMOCIÓN
14,44% 12,41% 7,35%
Figura 4.23. Gastos necesarios edificación y promoción. Fuente: (Ferrando, 2004) Elaboración
propia.
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Los gastos de administración de empresa, gastos de financiación y comercialización se
vinculan con el valor de venta mercado. Los gastos financieros deberán estimarse en
relación con la coyuntura del mercado y el tipo de promoción, y estarán en función del
interés medio de las hipotecas a un año. Dicho interés se ha fijado de acuerdo a la media
ponderada emitida por Atasa para el periodo junio de 2010 a noviembre de 2010 que se
cifra en un 2,71 % (2,499 % para Bancos y 2,996 para cajas de ahorros). Se ha considerado
que se financia una media del 75 % de la promoción (aproximadamente 80 % para primera
residencia y 70 % para segunda residencia). Los gastos de comercialización de la
promoción son muy variables y dependen del sistema de marketing e intermediación. Se
pueden estimar en torno al 2 o 3 % del valor de mercado.
Como resultado de este análisis, los gastos necesarios pueden estimarse de forma
aproximada en torno a un 14,5 % sobre el valor de suelo, un 12,5 % sobre el coste de
ejecución y un 7,5 % sobre el valor de venta. En la práctica habitual se tiende a estandarizar
un porcentaje de gastos aplicados sobre el valor de la construcción que oscila en torno a
18-22 % al que se le suma los costes financieros y de comercialización. El ajuste de dicho
porcentaje dependerá de forma decisiva de la relación existente entre el valor del suelo y
valor de construcción.
Algunos de los módulos base utilizados en la aproximación de costos mediantes técnicas
sintéticas, incluyen parte de los gastos anteriormente enunciados. En el caso de la
valoración para finalidades catastrales y de acuerdo con la Norma 12.1 del Real Decreto
1020/1993, “Se entenderá por coste actual el resultado de sumar al coste de ejecución,
incluidos los beneficios de contrata, honorarios profesionales e importe de los tributos que
gravan la construcción”. Por lo tanto, existe una parte de gastos necesarios para construir
incluidos en el módulo MBC actualizado. Según el desglose realizado, dichos costes
suponen un 8,35 % del coste de ejecución por contrata.
Además, en el art. 22.2 del Reglamento de la Ley del Suelo, donde se establece, se indica
el significado del valor de construcción en la valoración del suelo en situación básica de
suelo urbanizado no edificado:
Artículo 29. Valoración en situación de suelo urbanizado no edificado.
(…)
Vc =Valor de la construcción en euros por metro cuadrado edificable del uso
considerado. Será el resultado de sumar los costes de ejecución material de la obra, los
gastos generales y el beneficio industrial del constructor, el importe de los tributos que
gravan la construcción, los honorarios profesionales por proyectos y dirección de las
obras y otros gastos necesarios para la construcción del inmueble.
(…)
Por lo tanto, en este caso los gastos vinculados a la construcción son similares a los
incluidos en el módulo básico de construcción catastral, quedando sin incluir todos aquellos
vinculados a la actividad empresarial de promoción y fiscales.
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4.3.4 Margen de rentabil idad o Beneficio del p romotor
La promoción inmobiliaria, como en cualquier otra actividad empresarial de tipo comercial o
industrial, lleva implícito el beneficio que ha de producir ese negocio en el cual se ha hecho
una inversión de capital. El punto débil del método residual radica en establecer
adecuadamente el beneficio futuro del promotor (Guinea, 1999). La falta de transparencia
del mercado inmobiliario dificulta la estandarización los márgenes de beneficio que
normalmente obtiene el promotor por su actividad empresarial, siendo un factor de muy
difícil evaluación. Cuantificar este factor, de cara a la valoración de suelo, supone establecer
la rentabilidad que hace atractiva la inversión en una promoción similar a la analizada y que
esperaría obtener un promotor medio, en un momento económico y coyuntura financiera
concreta, referida al momento de la valoración.
Para ello es necesario definir factores de gran importancia, como son el riesgo, la
incertidumbre y la certeza. La aplicación de un método residual supone establecer una
previsión de hechos futuros que siempre contiene imprecisiones sobre lo que exactamente
va a ocurrir y el momento en que se va a producir. Por ello, la valoración de aquellos bienes
sujeta a hechos futuros, como es el caso del suelo, está sujeta a un margen de riesgo y de
incertidumbre. El margen de beneficio deberá incorporar este aspecto.
No obstante, este beneficio es muy variable, existiendo múltiples referencias que han
intentando aproximarse a un valor único o global. En la práctica habitual, el beneficio
esperado para una promoción inmobiliaria se cuantifica en relación al total de la inversión
realizada, pudiéndose estandarizar en un porcentaje homogéneo de las cantidades
invertidas en dicha actividad empresarial: suelo, construcción y gastos de promoción (Roca,
1987; Fernández Pirla, 1982).
Sin embargo, en cada caso es el propio promotor quien lo fija en función del riesgo que se
asuma en la operación. Por ejemplo, será tanto menor cuanto más rápida sea la operación
o menor dificultad tenga la comercialización del producto a promover. El valor de venta del
edificio en muchos casos dependerá del beneficio de promoción esperado, ya que el valor
del suelo y el de la construcción, así como los gastos generales de promoción son
prácticamente fijos. Por tanto, del mayor o menor valor del beneficio de promoción
dependerá la fijación del valor del bien inmobiliario, que debe buscar el conveniente
equilibrio para que ese beneficio sea el mayor posible pero sin imposibilitar la venta
(Fernandez Pirla, 1982).
Roca Cladera asimila la actividad inmobiliaria a otro tipo de actividad empresarial
considerando que el beneficio se sitúa en torno un 15 % sobre el total de la inversión.
(Guinea, 1992). No obstante, se intuye que un promotor no arriesgaría su capital por una
rentabilidad similar a otras actividades de menor compromiso. En coyunturas previas al
boom inmobiliario las rentabilidades, se podían estimar entre un 20 y 30 por 100 de la
inversión (Ferrando, 2004), aunque pueden asignarse márgenes superiores para
promociones inmobiliarias realizadas durante el periodo 2005-2007. En este planteamiento
se incrementa sustancialmente el beneficio estimado por Roca. ¿Esto se debe a únicamente
a un cambio drástico de la coyuntura económica con un incremento intenso de los
beneficios?
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La normativa sobre valoraciones en nuestro ordenamiento jurídico incorpora este concepto
en la formulación necesaria para determinar el valor del suelo mediante la aplicación del
método residual estático. Por lo tanto, se procederá a revisar el modo de cuantificación y
rangos del valor que adopta el beneficio del promotor en la normativa vigente, para
después adoptar un criterio propio de
4.3.4.1 El benef icio del promotor: antecedentes normativos
A) Normativa de valoración catastral
La normativa técnica vinculada a la valoración catastral ha ligado siempre el beneficio de la
promoción con los gastos de la promoción (Guinea, 1992). En la práctica catastral se
agrupa en un único coeficiente los gastos y beneficios de promoción (G+B) que equivale al
producto 1.4 x Fl (factor de localización). Por tanto, cuantificando el concepto de gastos es
posible determinar el valor asignado al beneficio del promotor, como resta del concepto
gastos más beneficio y el concepto gastos (B= (G+B) – G).
En el Anexo 03 se incluye el cálculo del citado beneficio de acuerdo a lo jerarquía de valores
a nivel municipal y de polígono establecidas en la Circular 01.04/08 de 8 de febrero que
actualiza el contenido de la circular 12.04/04, sobre ponencias de Valores para el año 2008.
Posteriormente se ha cuantificado el porcentaje que supone dicho beneficio sobre la
inversión y sobre el valor de mercado.
Podemos detectar una significativa influencia positiva del factor de localización y del valor
de mercado en la cuantificación del beneficio. Se producen situaciones incoherentes, con
valores de beneficio por debajo a la rentabilidad media para una actividad empresarial
estimada en un 15 %. Esta situación tiene lugar cuando el factor de localización es igual o
inferior a 1,3. Para obtener beneficios sobre el valor de mercado cercanos a los mínimos
establecidos en la orden ECO para primera residencia (beneficios sobre VM no inferiores al
18 %) el factor 1,4xFl no puede ser inferior a 1,4-1,5.
B) Reglamento de la Ley del Suelo
En esta misma línea se establece la metodología seguida a la hora de fijar el margen de
beneficio en el Reglamento de valoraciones de la ley del suelo. Como ya se ha indicado en
anteriores epígrafes de este trabajo el art. 22.2 fija en el método residual un coeficiente K
que pondera la totalidad de los gastos generales, incluidos los de financiación, gestión y
promoción, así como el beneficio empresarial normal de la actividad de promoción
inmobiliaria necesaria para la materialización de la edificabilidad. Se añade que K tendrá
con carácter general un valor de 1,40, y podrá ser reducido hasta un mínimo de 1,20 o
aumentado hasta un máximo de 1,50, fijando los criterios de aplicación en cada caso. Estos
criterios están referidos a las características de diversos submercados, correspondiendo el
valor mínimo a viviendas unifamiliares en municipios con escasa dinámica inmobiliaria,
viviendas sujetas a un régimen de protección o naves industriales. En cuanto al valor
máximo deberán tenerse en cuenta supuestos de extraordinaria localización, fuerte
dinámica inmobiliaria o alta calidad de la edificación, entre otros. En todo caso, el rango de
valores de K se sitúa en el Reglamento en los límites de lo previsto en la citada Circular
01.04/08 de la D.G. del Catastro, puesto que, como se ha visto, esta prevé límites de dicho
valor situados entre 1,1 y 1,7.
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C) Orden ECO 805/2003
En el art. 40 de la Orden ECO 805/2003 se establece la necesidad de fijar el margen del
beneficio de promotor para calcular el valor del suelo mediante un método residual estático.
Este beneficio se deberá justificar razonada y explícitamente, estableciéndose como un
porcentaje sobre el valor de mercado. Como se indica en el artículo 41 dicho margen
normalmente se establecerá por la entidad tasadora a partir de información relativa al
mercado inmobiliario analizado.
Artículo 41. Margen de beneficio del promotor.
1. El margen de beneficio del promotor se fijará por la entidad tasadora, a partir de la
información de que disponga sobre promociones de semejante naturaleza, y atendiendo
al más habitual en las promociones de similares características y emplazamiento, así
como los gastos financieros y de comercialización más frecuentes.
El principio de prudencia deriva en la exigencia, establecida en la disposición transitoria
única de la orden, de un margen mínimo para el beneficio de la promoción para su
aplicación en el método residual estático. Se indica que durante los tres primeros años
contados a partir de la fecha de su entrada en vigor, los márgenes de beneficio del
promotor tendrán los valores mínimos reflejados en Fig. 3.24. No obstante, la ORDEN
EHA/3011/2007, de 4 de octubre, por la que se modifica la Orden ECO/805/2003, de 27 de
marzo, sobre normas de valoración de bienes inmuebles y de determinados derechos para
ciertas finalidades financieras añadió una Disposición adicional sexta a la Orden
ECO/805/2003 en la que mantuvo estos márgenes.
TIPO DE INMUEBLE MARGEN sin financiación ni Impuesto sobre la
Renta de Sociedades (IRS)
Edificios de uso residencia
Viviendas primera residencia 18
Viviendas segunda residencia 24
Edificios de oficinas 21
Edificios comerciales 24
Edificios industriales 27
Plazas de aparcamiento 20
Hoteles 22
Residencias de estudiantes y 3ª
edad
24
Otros 24
Figura 4.24. Márgenes mínimos de beneficio del promotor según tipo de inmueble. Fuente:
Elaboración propia.
Los márgenes contenidos en dichas tablas se podrán revisar en función de la evolución del
mercado inmobiliario, y los tipos de interés de la deuda pública a largo plazo, el índice de
precios al consumo o cualquier otro factor que se considere influya en su valor. Para uso
residencial, la orden ECO 805/2003, adopta unos márgenes mínimos de beneficio del 18 %
para vivienda destinada a primera residencia y 24 % para vivienda destinada a segunda
residencia. En caso de tipologías mixtas o inmuebles que no se ajusten a tipologías señalas
de modo estricto, estos márgenes podrán ser corregidos mediante un diferencial.
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La orden de 30 de Noviembre de 1994 sobre Normas de Valoración de Bienes Inmuebles
para determinadas entidades financieras, sustituida por la orden ECO 805/2003, en el
apartado 2 del capítulo IV sobre Método Residual sobre el Análisis de inversiones con
valores actuales (Método residual estático), indicaba:
d) Fijar el margen de beneficio del promotor atendiendo al común en las promociones
de similares características y emplazamiento. Dicho margen será, como mínimo el
resultado de multiplicar por 1,5 el tipo de actualización que figura en la letra f) del
apartado IV.1 precedente.
Estableciendo en el apartado IV.1 como tipo de actualización:
f) Fijar un tipo de actualización (i). Como tipo de actualización se utilizará el
representativo de la tasa de rentabilidad media anual sobre fondos propios que
obtendría un promotor medio en una promoción de las características de la analizada,
calculado de acuerdo con la siguiente fórmula:
i = Tasa libre de riesgo + prima de riesgo
La tasa libre de riesgo será una tasa porcentual representativa de la rentabilidad media
anual de la Deuda del Estado a plazo no inferior a dos años del país donde esté situado el
inmueble. Dicho tipo deberá haber sido publicado oficialmente y su media se referirá a un
período continuado no inferior a tres meses ni superior a un año contados antes de la
fecha de la tasación. Para inmuebles situados en España se tomará la rentabilidad media
anual de la Deuda del Estado con vencimiento residual entre dos y seis años.
La prima de riesgo se determinará mediante la evaluación del riesgo de la promoción
teniendo en cuenta el tipo de activo inmobiliario a construir, su ubicación, liquidez, plazo,
así como el volumen de la inversión necesaria.
Cabe destacar cómo en esta normativa el beneficio no se considera una variable
únicamente vinculada a la actividad empresarial, sino que se encuentra ligada también al
tipo de inversión y al riesgo que supone la inversión en promoción inmobiliaria.
D) El beneficio del promotor en la normativa vigente: conclusiones
Concluyendo, tanto la normativa catastral como el Reglamento de la Ley del suelo plantean
la determinación del beneficio de promoción en combinación con los gastos de promoción.
Mientras que el Reglamento prevé la modulación del coeficiente K conjunto de gastos y
beneficios en función de los usos residencial unifamiliar o multifamiliar, dejando a la
discrecionalidad del tasador la modulación del valor correspondiente, el RD 1020/1993 no
llega siquiera a establecer esta diferenciación.
Por el contrario, la normativa hipotecaria separa el beneficio de los gastos de promoción y
diferencia con claridad los márgenes que corresponden a las tipologías de primera y
segunda residencia, cuestión relevante en el contexto de este trabajo, dadas las
características del mercado inmobiliario del ámbito territorial de referencia.
El proceso de aplicación del método residual que se propone aquí plantea una obtención
analítica de los gastos de promoción, lo que dificulta la aplicación de las hipótesis
planteadas tanto en la normativa catastral como en el Reglamento de la Ley del suelo.
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Esto unido a la citada diferenciación que la normativa hipotecaria lleva a cabo en relación
con los márgenes de las distintas tipologías de uso residencial aconseja adoptar este último
criterio como base para el cálculo del valor del suelo. Así pues, para determinar el beneficio
del promotor con vistas a la obtención del valor residual del suelo, se adoptarán los criterios
de la Orden ECO/805/2003, con los criterios de ponderación que se proponen a
continuación.
4.3.4.2 Cálculo del benef icio del promotor
Se admite la realidad de que intentar establecer una relación entre el valor de mercado o la
inversión y el beneficio estándar es un proceso muy complejo, ya que existen múltiples
factores que dependen de las características concretas de la promoción, de la localización
y de la coyuntura económica que pueden influir en su definición.
Comprobamos cómo en la normativa catastral el factor de localización y la relación
existente entre el valor del suelo y el valor de mercado son las variables que definen el
beneficio. Recordamos que según se indica en la Norma 16 del RD 1020/1993 el factor de
localización “evalúa las diferencias de valor de productos inmobiliarios análogos por su
ubicación, características constructivas y circunstancias socio-económicas de carácter local
que afecten a la producción inmobiliaria.” Por tanto, se admite que existen variables de
carácter socio-económico, tipológico y de ubicación que definen estas diferencias.
También es relevante que en la orden ECO se establece que el beneficio depende
principalmente de dos factores, la situación financiera, y el riesgo de la operación. La
situación financiera determinará la rentabilidad de una inversión libre de riesgo que será
variable en el tiempo. En la orden ECO se identifica la Tasa libre de riesgo con la
rentabilidad de la Deuda Pública en un plazo medio, entre dos y seis años, en su valor
promedio de los 12 meses anteriores a la fecha de referencia. Sin embargo el riesgo de la
operación se evalúa por la prima de riesgo, que es también variable en el tiempo, ya que
depende de la coyuntura económica en cada momento y en cada país, pero es también
variable en función del uso, ya que no todos los productos inmobiliarios tienen el mismo
riesgo en su producción y comercialización. La prima de riesgo de la operación es
difícilmente estereotipable, ya que existen multitud de circunstancias diferenciales que
determinan la puesta en el mercado de un determinado producto. Múltiples posibilidades
de productos a promover establecen múltiples posibilidades al evaluar la prima de riesgo.
En el presente estudio, nos encontramos con un territorio muy heterogéneo con rasgos
socioeconómicos y condicionantes ambientales muy dispares. Es una comarca con una
clara diferenciación de zonas de primera residencia y de segunda residencia, altos índices
de viviendas vacías, un complejo sistema de acceso a las infraestructuras, una economía
dependiente del sector de la construcción y el turismo, altos índices de paro, y una
población muy variable en las diferentes áreas (edad, procedencia, nivel de renta, nivel de
estudios,…). Son todos ellos aspectos que influyen en el riesgo de la actividad empresarial
de promoción inmobiliaria y deben reflejarse en la los márgenes de beneficio adoptados.
Como se ha dicho, en nuestro caso la referencia más clara la encontramos en la Orden
ECO que nos permite acotar el análisis para un uso concreto, en este caso el residencial,
diferenciando entre primera y segunda residencia. Por tanto, partimos de un beneficio base
mínimo sobre el valor de mercado del 18 % para primera residencia y del 24 % para
segunda residencia.
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P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E L S U E L O
Al tratarse de márgenes mínimos dichos márgenes pueden corregirse en concepto de:
Identificación de tipologías mixtas
Incertidumbre en ventas
Valor de mercado medio del producto terminado
1 Identificación de tipologías mixtas
La definición del uso característico de la zona se realiza en función del índice de
estacionalidad de la unidad censal (variable estac_hog sc), como la relación entre el
porcentaje de vivienda secundaria de la unidad sobre la suma de viviendas principales
convencionales (variable %vivprinc_hog sc) y viviendas secundarias (variable Hxx
%vivsec_hog sc).
Índice de estacionalidad = estac_hog sc = %vivsec_hog sc / (%vivprinc_hog
sc+%vivsec_hog sc)
Por tanto al beneficio base para primera residencia de un 18 % se sumará un diferencial de
acuerdo al índice de estacionalidad. Al tratarse de una variable que fluctúa entre 0-1 y la
diferencia entre el beneficio mínimo y máximo estimado de 6 puntos porcentuales, el
beneficio base será corregido según la siguiente expresión:
Diferencial Tipología = índice estacionalidad*6 = estac_hog sc*6
De este modo obtenemos un beneficio base corregido del 18 % para unidades censales
destinadas exclusivamente a primera residencia y del 24 % para unidades censales
destinadas exclusivamente a segunda residencia.
2 Incertidumbre en ventas
El diferencial en concepto de incertidumbre se fija en función de factores derivados de la
coyuntura económica que interfieren y dificultan la comercialización de activo inmobiliario.
Las variables utilizadas referidas a cada unidad censal son las siguientes:
El porcentaje de viviendas vacías dentro de la unidad censal (variable %vivvac_hog
sc)
Condición socioeconómica media del hogar (variable eco_hog sc)
Índice de paro de la unidad censal, media ponderada de la Tasa de paro en
residentes en viviendas familiares nacionales (variable paronac_hog sc) y viviendas
familiares extranjeras (variable paroext_hog sc)
Mediante un análisis factorial se ha configurado un único coeficiente que incorpora la
influencia positiva y negativa en la comercialización del activo denominado Índice de
incertidumbre de comercialización. Se trata de una variable que fluctúa entre 0-1 y la
influencia máxima por incertidumbre repercutida al beneficio del promotor se estima en 1,5
puntos porcentuales. Por tanto, el beneficio base corregido será incrementado según la
siguiente expresión:
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P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E S U E L O
Diferencial Incertidumbre = Factorial (% viviendas vacías/condición
socioeconómica/índice de paro)/1,5
3 Valor de mercado medio del producto terminado
Del análisis realizado sobre los márgenes de beneficio utilizados en la normativa catastral
hemos concluido que el valor de mercado es uno de los factores que lo definen, con una
importante capacidad de explicación. Por otro lado, de la aplicación del coeficiente gastos-
beneficios que señala el Reglamento de la Ley del suelo, se establece que el beneficio
depende del valor de mercado y del ratio Valor de suelo/valor de mercado, que será mayor
conforme aumenta el valor de mercado.
Por tanto, se incluye un diferencial que corrige el beneficio en función del valor de venta
unitario adoptado para cada una de las muestras. En el área de análisis encontramos una
segmentación de valores de mercado que fluctúa entre 1000 y 3500 €/m2. Se configura así
una variable denominada Índice de valor de mercado que fluctúa entre 0-1
Índice de valor de mercado = (Valor de mercado adoptado – Valor mínimo de
mercado comarca) / (Valor máximo de mercado comarca – Valor mínimo de
mercado comarca)
La influencia máxima por valor de mercado repercutida al beneficio del promotor se estima
en 1,5 puntos porcentuales. Por tanto, el beneficio base corregido será incrementado según
la siguiente expresión:
Diferencial Incertidumbre = Índice de valor de mercado/1,5
Por último, el beneficio del promotor estimado para aplicar en el método residual estático se
obtiene corrigiendo el beneficio base estimado para primera residencia en la Disposición
Transitoria 1ª de la Orden ECO por aplicación de tres factores diferenciales en concepto de
tipología, incertidumbre y valor de mercado, de acuerdo a la siguiente expresión:
Beneficio promotor estimado = (beneficio base 1ª residencia según orden ECO) +
diferencial tipología + diferencial incertidumbre + diferencial valor de mercado =
0,18 + índice estacionalidad*6 + Factorial (% viviendas vacías/condición
socioeconómica/índice de paro)/1,5 + Índice de valor de mercado/1,5
4 . 4 Mode lo de va lo rac ión pa ra de te rmina r va lo res de r epercus ión
de sue lo
A continuación se desarrollan los resultados del modelo de valoración utilizado para la
determinación de valor de repercusión del suelo basado en el principio del Valor residual y
que incorpora los análisis de la normativa técnica y de la literatura científica existente
vinculada a la valoración inmobiliaria. Como se señala en el apartado del principio del valor
residual nos permite calcular el valor del suelo a partir del resto de factores que intervienen
en su formación. Partiendo de la expresión, VM = S + CC
+ GN + BP
obtenemos que el
valor del suelo equivale a S = VM – [CC+ GN] - B
P
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P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O
D E L V A L O R D E L S U E L O
Donde:
VM = Valor de mercado
S = Valor de repercusión de suelo
Cc = Valor de construcción
GN = Gastos necesarios para edificar y promover
BP = Beneficio promotor o rendimiento económico de la operación
En su definición adoptaremos los siguientes criterios:
De acuerdo con el apartado 3.3.1, como valor de mercado (VM) establecemos el
valor de mercado adoptado actualizado corregido obtenido a partir del valor de
mercado encuestado.
De acuerdo con el apartado 3.3.2, como costes de construcción (Cc) se adopta el
coste de construcción por contrata asignado a cada una de las tipologías
analizadas como la media geométrica de los costes obtenidos de seis de las
fuentes analizadas.
De acuerdo con el apartado 3.3.3, como gastos necesarios de edificación y
promoción se adopta un 14,4 % sobre el valor del suelo, más un 12,4 % sobre el
coste de construcción y un 7,5 % del valor de mercado.
De acuerdo con el apartado 3.3.4 como beneficio de promotor se adopta el beneficio
estimado resultante de aplicar al beneficio mínimo establecido por la orden ECO/805/2003
corregido mediante los diferenciales correspondientes.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 93
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D I S T R I B U C I Ó N E S P A C I A L D E V A L O R E S
Un análisis de diferenciación espacial precisa de una evaluación a escala territorial. Son
factores de carácter social, económico, medioambiental y urbanístico, denominados
externalidades, los que estructuran el desarrollo de las diferentes áreas urbanas,
condicionan la demanda de inmuebles y, por tanto, determinan los procesos de formación
de su valor. Dentro de este contexto, es necesario realizar un amplio proceso de
descripción y análisis crítico de los procesos de ordenamiento territorial, que permita
identificar los rasgos diferenciales del territorio, permitiendo posteriormente definir modelos
predictivos de valoración.
El ámbito territorial seleccionado como objeto de análisis se sitúa en la costa mediterránea
española, al sur de la provincia de Alicante, la comarca de la Vega Baja del Segura. La
zona, con una amplia diversidad ecológica y paisajística, ha mantenido históricamente una
clara distinción entre espacio urbano y espacio rural, lo que ha posibilitado identificar y
analizar diferentes patrones urbanos.
Esta dicotomía ha cambiado drásticamente en las últimas décadas, experimentando un
fuerte crecimiento demográfico y económico ligado íntimamente al sector turístico e
inmobiliario, aspectos que han tenido un claro reflejo en los valores inmobiliarios. El
desarrollo de la comarca es un claro ejemplo de la política expansionista de los mercados
de suelo que han tenido lugar en la costa española en las dos últimas décadas.
Este proceso ha ido acompañado de una clara modificación de la estructura poblacional y
los sectores de producción de la comarca, reproduciendo en la comarca de la Vega Baja un
modelo económico reflejo del fuerte impacto que la implantación del sector turístico a gran
escala ha tenido en un ámbito con una fuerte base agrícola y con un sector industrial
marginal. El turismo se ha convertido en un sector estratégico para la generación de riqueza
con efectos sobre la economía comarcal muy importantes. Este desarrollo turístico ha
propiciado un aumento poblacional fortísimo tanto del frente litoral como áreas del interior,
convirtiendo a la comarca en un destacado destino de sol y playa dentro de la Comunidad
Valenciana y del territorio nacional.
La consecuencia clara de este desarrollo es un incremento en el nivel de renta local,
provocando una significativa expansión del sector de la construcción y convirtiendo al
sector terciario en el pilar de la economía comarcal. Este crecimiento ha provocado una
fuerte transformación de los criterios de asentamiento tradicional, produciéndose un
significativo incremento del suelo residencial vinculado con destinos de segunda residencia
que ha supuesto la ocupación de suelo históricamente de carácter rural. Cambios
significativos a nivel tecnológico, amplio avance del sector servicios, mejoras de los
transportes y un intenso desarrollo urbanístico, han provocado una profunda
reestructuración no sólo económica, sino también social, política y territorial.
La revalorización del ámbito ha desembocado en la urbanización masiva de la costa, dando
pie a nuevas posibilidades empresariales que se alejan de la tradicional actividad agraria.
Son factores que intensifican la influencia del turismo en otros sectores secundarios, como
es el industrial y la construcción vinculada a la promoción inmobiliaria.
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C A R A C T E R I Z A C I Ó N T E R R I T O R I A L Y
D I S T R I B U C I Ó N V A R I A B L E S
Además, el modelo ha atraído población de elevada edad proveniente en buena medida del
resto de la Unión Europea, que han fijado en la comarca su destino vacacional o segunda
residencia de larga temporada. Actualmente, esta estructura de demanda de segunda
residencia y servicios ha mostrado su fragilidad y ha bloqueado el desarrollo económico de
la zona al caer drásticamente la inversión en el sector inmobiliario por la crisis global de la
deuda. El proceso se ha agravado al existir un tejido industrial marginal al que no se ha
derivado inversiones importantes y un abandono progresivo de las explotaciones
agropecuarias.
En la zona interior, donde la inmigración de tercera edad no es tan intensa, se está
produciendo el clásico proceso de envejecimiento de las economías rurales, que expulsan
mano de obra joven agrícola hacia los núcleos principales de población, estableciendo una
fuerte vinculación de la población activa al sector de la construcción. El modelo turístico no
sería en sí mismo la causa del bloqueo del desarrollo económico comarcal, sino la forma en
que se ha implantado en la Costa Blanca, con un consumo del territorio basado en el corto
plazo, poco respetuoso con aspectos paisajísticos y medioambientales, y sin una
organización territorial global. Se observa cómo la vinculación entre índices de
vulnerabilidad y valor inmobiliario no es especialmente significativa, lo que denota que las
tendencias futuras de fragilidad no han sido incorporadas a la hora de establecer los
precios de venta del producto inmobiliario analizado.
El modelo residencial que da respuesta a este fenómeno plantea urbanizaciones de baja
densidad que desde la costa penetra hacia el interior de la comarca, donde conviven con
tipologías de carácter rural. Según este planteamiento, puede distinguirse un viejo sistema
de asentamientos tradicionales con marcado carácter rural y centro en Orihuela, y un nuevo
modelo que se desarrolla desde el litoral hacia el interior jerarquizado por el polo de
Torrevieja. Del proceso dialéctico entre ambos sistemas surge el modelo actual de
distribución cuya característica principal seria la homogenización, desarrollándose en
núcleos muy pequeños del interior formas de vida típicamente urbanas y en estructuras
urbanas valores del medio rural.
Si antes era posible la definición del hábitat rural por su característica dispersión y escasez
de servicios colectivos, hoy la dispersión obedece a la función residencial, la generalización
de los servicios y la mejora de las comunicaciones en toda la comarca. También las
diferencias visuales entre asentamientos rurales y urbanos se han atenuado de forma muy
significativa, resultando más acertado hablar de un continuo urbano con diferentes
densidades de ocupación sin distinción estricta entre campo y ciudad. Este nuevo modelo
provoca una significativa diseminación de la población presentando la comarca el índice de
dispersión de la población más alto de la provincia.
Nos encontramos ante la regeneración y planificación de un amplio tejido suburbano que
ha provocado un agresivo proceso de transformación, afrontado mediante un complejo
proceso de interacción de disposiciones legales, decisiones políticas, intereses privados y
sin una renuncia clara a la “ruralidad” del ámbito. Surge así la pregunta de si, dentro de este
contexto, queda comprometida la sostenibilidad de esta compleja trama de elementos que
intenta encontrar un necesario equilibrio territorial, ambiental y paisajístico. Se plantea a
continuación una descripción del ámbito de análisis a escala territorial abarcando cuatro
ámbitos de análisis: sistema de asentamientos, sistema poblacional, sistema económico y
productivo, y sistema de infraestructuras y servicios urbanos. Este proceso nos permitirá
posteriormente establecer los atributos extrínsecos ligados a la localización que
condicionan la formación del valor inmobiliario.
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C A R A C T E R I Z A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Y D I S T R I B U C I Ó N V A R I A B L E S
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S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
6 E L E S P A C I O R U R A L C O M O S I S T E M A D E
A S E N T A M I E N T O S
6 .1 Asen tamien tos t rad ic i ona les y desar ro l lo t u r í s t i co . Nuevas
f o rmas de c rec im ien to subu rbano
6 .2 Fac to res de l oca l i zac ión . Causas de la d i seminac ión de l
pob lamien to
6.2.1 El patrón del sistema de asentamiento de la población
6.2.2 El marco geográfico como elemento que define el sistema de
asentamiento terr i torial
6.2.3 El marco cl imático como elemento de contraste
6.2.4 Accesibi l idad y red viaria
6.2.5 Estructura de la propiedad
6 . 3 Los Pa i sa jes y espac ios d i fe renc ia l es de l háb i ta t ru ra l en l a
comarca
6.3.1 Paisaje rural y paisaje urbano. Su interacción con el sistema
de asentamientos
6.3.2 Espacios Naturales y su valor para la conservación
6.3.2.1 Zonas al to valor para la conservación
6.3.2.2 Zonas de medio y bajo valor para la conservación
6.3.3 Sistema de asentamiento rural
6.3.3.1 La vega o huerta t radicional
6.3.3.2 Espacios del inter ior septentr ional de la comarca
6.3.3.3 La transformación turíst ica de los municipios
prel i torales.
6.3.3.4 Los espacios del tur ismo l i toral
6 .4 Red de Pob lac iones
98 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
6 E L E S P A C I O R U R A L C O M O S I S T E M A D E
A S E N T A M I E N T O S
6 . 1 Asen tamien tos t rad ic i ona les y desar ro l lo t u r í s t i co . Nuevas
f o rmas de c rec im ien to subu rbano
La comarca de la Vega Baja ha sido históricamente un ámbito con un marcado carácter
rural donde el sector agrícola ha sido el sector productivo principal que ha determinado su
desarrollo. Hasta los años sesenta existía una clara distinción entre espacio urbano y
espacio rural, pero el boom inmobiliario provoca un giro y el sector agrario debe compartir
su protagonismo con un incipiente sector turístico. Aquí comienza un periodo de expansión
inmobiliaria que se ha dilatado hasta la actualidad.
En estos momentos la dualidad espacio urbano-espacio rural es cada vez más difícil de
mantener, ya que la ciudad se diluye con nuevas formas de crecimiento de carácter
suburbano que difunde sus partes por el territorio rural. Si antes era posible la definición del
hábitat rural por su característica dispersión y escasez de servicios colectivos, hoy la
dispersión obedece a la función residencial, la generalización de los servicios y la mejora de
las comunicaciones en toda la comarca.
En la actualidad las diferencias visuales entre asentamientos rurales y urbanos se han
atenuado de forma muy significativa (Figura 6.1). Los asentamientos rurales tradicionales
han ido adquiriendo morfología urbana de la mano de procesos de urbanización y
equipamiento, y los nuevos asentamientos residenciales han buscado tipologías
identificadas con el medio rural.
Este proceso ha ido acompañado de una clara modificación de la estructura poblacional,
produciéndose una paulatina homogeneización de los modos de vida en el campo y la
ciudad. A su vez se han modificado significativamente los sectores de producción de la
comarca. La mano de obra agrícola ha emigrado hacia los núcleos principales de
población, y su presencia en el campo ha sido sustituida por nuevos residentes que
desarrollan sus actividades productivas en la ciudad o turistas que fijan en la comarca su
destino vacacional o segunda residencia de larga temporada.
Por tanto, el espacio rural de la Vega Baja del Segura ha sufrido un proceso de
transformación hacia un sistema de asentamientos de mayor complejidad caracterizado por
la dispersión de funciones desde la ciudad. Esta implantación de nuevos usos, actividades
y formas de vida típicamente urbanas ha producido una creciente homogeneización del
espacio creando un tejido donde se articulan un conjunto de elementos cada vez más
complejos, que interactúan entre ellos y configuran organizaciones del territorio cambiantes.
De este modo, el espacio rural ha ido incorporando a sus funciones tradicionales de
producción agrícola otras estrechamente vinculadas con el desarrollo turístico, relacionadas
con las actividades industriales, la construcción y los servicios. Esa nueva funcionalidad
plantea nuevas exigencias que se intentan responder, mediante un complejo proceso de
interacción de disposiciones legales, decisiones políticas y sin una renuncia clara a la
“ruralidad” del ámbito.
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E L E S P A C I O R U R A L C O M O
S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
Figura 6.1 Ocupación del territorio y Calificación del suelo. Fuente:Elaboración propia
Nos encontramos ante un proceso de transformación donde explícitamente no se quiere
renunciar al carácter que históricamente ha identificado a la comarca. La justificación de
por qué mantener vivo el espacio rural se puede encontrar en el paradigma de la
sostenibilidad entendida como salvaguarda del medio ambiente. El medio se utiliza como
mecanismo para la conservación de la naturaleza, para la dotación de espacios verdes,
como soporte de recursos paisajísticos, recreativos y turísticos, y como espacio
indispensable para crear áreas de discontinuidad entre aglomeraciones urbanas. Otra
cuestión sería si mantener el marco implica necesariamente la sostenibilidad a todos los
niveles, tanto económico como ambiental, del contenido.
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S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
El espacio rural cumple ahora una nueva función, trascendental incluso para el desarrollo
turístico e industrial de la comarca, al mantener de manera presumiblemente sostenible una
compleja trama de elementos indispensables para lograr un necesario equilibrio territorial,
ambiental y paisajístico, que las sociedades modernas demandan como fundamento de
calidad de vida.
Por todo ello, en la Vega Baja resulta más acertado hablar de un continuo urbano con
diferentes densidades de ocupación sin distinción estricta entre campo y ciudad. Puede
establecerse un gradiente cuyo origen está en el centro urbano más desarrollado, donde se
daría el máximo de funciones urbanas y desde el cual se produciría una degradación hasta
el hábitat estrictamente rural y disperso, carente de otra función que no sea la agrícola. En
la siguiente figura observamos cómo en función de la densidad se configura el rango de
tamaño de las diferentes secciones censales, siendo las más grandes las menos densas
(Figura 6.2).
Figura 6.2 Rango-Tamaño de la sección censal. Fuente: Elaboración propia. M2.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 101
E L E S P A C I O R U R A L C O M O
S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
En este sistema las casas de labor y aldeas dispersas han sido absorbidas por los nuevos
tejidos adquiriendo la apariencia de elementos urbanos y constituyendo partes de la ciudad
desgajadas sobre el territorio. La casa rural entendida como herramienta de trabajo agrícola
ha sido sustituida por las nuevas unidades residenciales bajo la fisonomía y funcionalidad
propias del chalet. Al mismo tiempo, las nuevas promociones de viviendas se separan de la
ciudad compacta y adoptan con frecuencia la forma de adosados. Estos espacios de baja
densidad se alinean sobre caminos y nuevos viales, manteniendo en cierta medida la
característica morfología de aldea-calle, tan tradicional en la Vega.
Figura 6.3 Red viaria. Fuente: Elaboración propia
Según este planteamiento, puede distinguirse un viejo sistema de asentamientos
tradicionales con marcado carácter rural y centro en Orihuela, que está siendo modificado
por un nuevo modelo resultado del desarrollo turístico y de las actividades económicas
ligadas a él. Este nuevo modelo se desarrolla desde el litoral hacia el interior y esta
jerarquizado por el polo de Torrevieja. Del proceso dialéctico entre ambos sistemas surge el
modelo actual de distribución cuya característica principal seria la homogenización,
desarrollándose en núcleos muy pequeños del interior formas de vida típicamente urbanas y
en estructuras urbanas valores del medio rural.
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E L E S P A C I O R U R A L C O M O
S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
En conclusión, el sistema de asentamientos en la Vega Baja del Segura se debe analizar
desde un punto de vista territorial y con una perspectiva global e integrada, siendo muy
complicado fijar el umbral entre asentamiento rural y asentamiento urbano. El espacio rural
no puede contemplarse como independiente del espacio urbano, ya que constituye un
espacio funcional jerarquizado que interactúa intensamente con todo el sistema de
ciudades de la Vega Baja. En este sentido, modificaciones en el espacio agrícola implica
alteraciones en su red de ciudades. Claras son las repercusiones que el desarrollo de
grandes urbanizaciones residenciales sobre el medio rural –como Ciudad Quesada en
Rojales, o La Marina en San Fulgencio- han tenido sobre el conjunto del municipio.
6 . 2 Fac to res de l oca l i zac ión . Causas de la d i seminac ión de l
pob lamien to
6.2.1 El patrón del sistema de asentamiento de la población
La fuerte transformación experimentada en la comarca ha modificado los primitivos criterios
del hábitat en el Bajo Segura, implantando un nuevo sistema de asentamientos en
constante evolución. Este proceso ha provocado que la clara distinción que
tradicionalmente ha existido entre el patrón de asentamiento de la población del espacio
agrícola y el espacio urbano, actualmente responda a un límite cada vez son más difuso y
cambiante.
En la actualidad, las cabeceras municipales se caracterizan por acoger un fenómeno de
dispersión en lugar de concentración. El modelo residencial que da respuesta al fenómeno
turístico plantea urbanizaciones de baja densidad que desde la costa penetra hacia el
interior de la comarca, siguiendo las pautas definidas por los mercados de suelo y recursos
de agua disponibles. Este nuevo modelo provoca una significativa diseminación de la
población presentando la comarca el índice de dispersión de la población más alto de la
provincia.
Las causas que explican esta significativa distribución en diseminado son tanto de orden
físico como de orden social, y responden a factores de localización, jerarquización e
interacción espacial de los diferentes asentamientos. Analizaremos a continuación las
consideradas de mayor relevancia como son el medio físico, la accesibilidad y la estructura
de la propiedad.
Observamos ahora la distribución de la población y el aumento de los habitantes en
diseminados y agrupaciones fuera de la cabecera, sobre todo en el interior y en las
secciones censales de ámbito rural de la costa, que responden, en gran medida, a los
nuevos asentamientos de inmigrantes (Figura 6.4 y 6.5).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 103
E L E S P A C I O R U R A L C O M O
S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
Figura 6.4 Grado de dispersión de la población, porcentaje de habitantes de diseminado y
porcentaje de habitantes en agrupación. Fuente: Elaboración propia
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E L E S P A C I O R U R A L C O M O
S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
Figura 6.5. Porcentaje de habitantes en cabecera. Fuente: Elaboración propia
6.2.2 El marco geográfico como elemento que define el sistema de
asentamiento terr i torial
El análisis del marco geográfico nos permite reconocer al territorio como el elemento que
condiciona y define el sistema de asentamientos, propiciando la concentración de
poblaciones en determinados lugares donde se han ubicado las cabeceras municipales. La
comarca de la Vega Baja del Segura, se corresponde con la zona geográfica de la Huerta
de Orihuela, la zona de regadío más importante de la provincia de Alicante que debe su
riqueza a las aguas del río Segura que fertilizan la huerta.
La comarca del Bajo Segura es un buen ejemplo de aprovechamiento de un caudal muy
escaso de agua para construir con él un paisaje agrario capaz de soportar una fuerte
densidad de población, donde el agua es el principal recurso de la economía comarcal. Sin
ella no habría ni agricultura ni turismo, ni en definitiva, riqueza, aunque últimamente se está
deteriorando mucho este recurso por el uso de pesticidas, la salinización de la zona y la
escasez del recurso.
La Vega Baja limita al norte con el Vinalopó Medio y el Bajo Vinalopó, al este con el Mar
Mediterráneo y al oeste y al sur con la Región de Murcia (concretamente con las comarcas
del Mar Menor y de la Huerta de Murcia), comprendiendo el curso bajo del Segura y los
territorios adyacentes.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 105
E L E S P A C I O R U R A L C O M O
S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
El relieve de la comarca es esencialmente la vega de un valle fluvial, bordeado por la costa,
y las zonas montañosas del interior. Estos elementos han condicionado la distribución y
diseminación del hábitat de modo decisivo, propiciando la concentración de la población en
determinados puntos donde se han asentado las cabeceras municipales. Podemos
diferenciar dos tipos de asentamientos, en el interior la formación urbana histórica situada
en el entorno del río Segura y la zona litoral donde el sistema de asentamientos va ligado al
impulso recibido por parte de la vivienda de segunda residencia veraniega.
Figura 6.6 Porcentaje de vivienda secundaria y de vivienda principal convencional. Fuente:
Elaboración propia
Se observa en los gráficos esa diferencia entre la zona interior-norte de la comarca y la
litoral-sur. En la zona interior, la agricultura se ha establecido como el sector productivo
predominante, existiendo una clara distinción entre el fondo de valle destinado desde la
antigüedad a la huerta y las vertientes de las sierras destinadas al cultivo de secano.
Los ámbitos descritos adoptan la morfología de tres grandes bandas alineadas en sentido
paralelo al cauce del Río Segura, distinguiendo claramente tres zonas:
La zona central de la comarca denominada la Vega tradicional, llana y fértil dedicada
a la agricultura de regadío donde se ubican la mayor parte de las ciudades y de la
población dispersa de la comarca.
La zona interior, de carácter montañoso de mediana envergadura que flanquea el
valle, con grandes explotaciones agrícolas de secano y escasa población.
La franja litoral costa, dedicada al turismo y con un desarrollo inmobiliario muy
importante.
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El eje estructural de este sistema es el río Segura que establece una clara distinción entre el
valle y las sierras. El río fluye siguiendo la dirección impuesta por la depresión prelitoral
murciana hasta Orihuela, donde hace una inflexión hacia el Mar. Entra en la comarca
angostado entre las sierras de Orihuela al Norte y de Hurchillo al Sur. Perfila un amplio valle
de fondo plano denominado llano de inundación que configura una amplia banda
trapezoidal, de unos 32 km de longitud con una anchura que oscila entre los 4 km a la altura
de la ciudad de Orihuela y los 9 km en las proximidades de la desembocadura.
Hasta la ciudad de Orihuela, el río se ciñe al borde septentrional, de manera que el cauce
se extiende sobre su margen derecha. Se trata de un sector de marcado carácter rural
donde alcanzan gran desarrollo las aldeas-calle trazadas sobre veredas. Tras Orihuela, el
río describe un giro hacia el Sur para ceñirse al borde meridional de la fosa, por donde
discurre hasta su desembocadura. De ese modo, la llanura aluvial se extiende por su
margen izquierda al Norte del cauce, abriéndose en abanico sobre un llano de inundación
que, en su amplitud máxima, alcanza los 20 km de Norte a Sur entre El Realengo y
Guardamar. En ese espacio se incluyen otras pedanías de Orihuela, como Molins, La
Campaneta y San Bartolomé, así como los municipios de Rafal, Almoradí, Formentera, Daya
Vieja, Daya Nueva, Dolores y Catral.
En su conjunto, el llano de inundación se extiende sobre una superficie aproximada de 206
km2 susceptibles de quedar bajo las aguas. Esta llanura prelitoral, con notables dificultades
para desaguar en el mar, ha constituido un extenso humedal donde históricamente, hasta el
siglo XVII, se ha evitado la ocupación y se ha transformado en una excelente zona agrícola.
En ese espacio de la Vega, la microtopografía es la que ha definido los emplazamientos
históricos de los asentamientos humanos, siempre sobre motas y relieves a salvo de las
inundaciones o buscando emplazamientos en el borde periférico del llano de inundación.
Pero desde finales de esa centuria, la presión demográfica provocó la necesidad de
ocupación del llano de inundación. La iniciativa del Cardenal Belluga para bonificar los
marjales del llano intensificó este proceso y se crearon nuevos asentamientos, como
Molins, Formentera y Daya Vieja. Se construyó una densa red artificial de avenamiento o
azarbes que permitieron drenar la Vega y pusieron en valor una gran cantidad de tierras,
sobre las que se asentaron nuevas poblaciones, bajo la genérica denominación de Pías
Fundaciones: San Felipe Neri, San Fulgencio y Nuestra Señora de los Dolores.
Otros señoríos siguieron ese proceso de desecación de humedales, y en las márgenes del
regadío se crearon otros núcleos como Benijófar y Bigastro. De ese modo, a principios del
siglo XIX la huerta presentaba ya una intensa ocupación humana. Este proceso se ha
mantenido activo hasta bien entrado el siglo XX, de la mano del Instituto Nacional de
Colonización. Éste levantó los nuevos núcleos de San Isidro (segregado de Albatera en
1993) y El Realengo, que sigue siendo pedanía de Crevillente. Pese a las desecaciones
acometidas todavía podemos encontrar marjales en espacios como los del Hondo de
Crevillente-Elche y las lagunas de La Mata y de Torrevieja. Este carácter de humedal
conlleva ciertos grados de insalubridad y riesgo latente de padecer inundaciones, lo que ha
condicionado la ocupación y desarrollo de estas áreas. Se puede comprobar cómo algunas
poblaciones insertas de pleno en el lecho de inundación, como Las Dayas, Formentera,
Puebla de Rocamora, San Felipe Neri o San Fulgencio, se han desarrollado más lentamente
que otros núcleos emplazados al margen de ese riesgo. Municipios ubicados sobre motas
del terreno en cotas algo más elevadas, tales como Almoradí y Catral en el centro de la
Vega, o como Orihuela, Callosa de Segura, Redován, Cox y Albatera, han experimentado un
desarrollo más activo.
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Al Sur de la Vega, en la franja litoral se han desarrollado lentamente otros núcleos ligados a
actividades marítimas como la pesca y la extracción de sales. En ese ámbito litoral, el
hábitat se ha concentrado normalmente en las cabeceras municipales, como Torrevieja,
San Miguel de Salinas, Los Montesinos y el Pilar de la Horadada.
6.2.3 El marco cl imático como elemento de contraste
El clima es un factor importante condicionante de la configuración del paisaje, afectando de
modo directo en las decisiones de asentamiento y distribución de la población. Los
principales elementos del entorno climático que afectan al confort humano son la radiación
solar, la humedad, la temperatura y el movimiento del aire, siendo la concreta combinación
de estas condiciones la que determinará el bienestar o confort climático de una
determinada zona.
La Vega Baja presenta como rasgos climáticos característicos la benignidad térmica y la
escasa pluviometría, convirtiéndose en el sector de mayor aridez de la Comunidad
Valenciana. Se caracteriza por sus inviernos templados, veranos secos y calurosos y
periodos de tiempo fríos poco frecuentes y de escasa intensidad.
Estas características se explican por la influencia de los factores geográficos en el marco
climático de la zona. Se tratan de factores tanto internos como externos, entre los que
destacan los siguientes:
La compartimentación del relieve
La orientación del relieve y de la costa
La posición de la región en la parte oriental de la Península Ibérica y en la vertiente
descendente de la meseta
La temperatura media anual se sitúa en torno a los 18˚C, con invierno suave (enero en
Orihuela de 10’8˚C) y verano muy caluroso. Tanto en julio como en agosto la temperatura
media asciende a los 26˚C, con máximas medias de 33’0˚C. La oscilación térmica es algo
elevada y excede ligeramente los 15˚C. La zona, en la clasificación agroclimática de
Papadakis, pertenece al tipo mediterráneo subtropical seco, y en algún caso, al
mediterráneo subtropical semiárido, resultando en la clasificación climática de Köppen de
esteparios cálidos con lluvias de invierno. (referencias, tenemos dos artículos guardados)
En cuanto a las precipitaciones, el tiempo lluvioso apenas suponen una séptima parte de
los días. Las precipitaciones son muy escasas (unos 300 mm. anuales) y la sequía estival
se prolonga por la primavera y el otoño presentando sólo en abril y octubre precipitaciones
de alguna importancia. La explicación de esta escasa pluviométrica hay que buscarla en su
posición a sotavento, tanto de los vientos de componente W, como a los flujos
mediterráneos del NE.
Por otro lado, la notable aridez de la comarca ha definido un acusado contraste entre la
Huerta y el Campo, creando una clara distinción entre el cultivo de regadío y secano. Este
concreto marco climático, ha propiciado que los suelos más ricos, en este caso los de la
Huerta, hayan atraído más población que los suelos pobres en las márgenes de las sierras.
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Por ello el llano aluvial se ha colmatado de diferentes asentamientos humanos, algunos
concentrados en pequeños núcleos, dependientes de la cabecera municipal, y otros
adoptando una notable dispersión conforme a las características concretas del suelo.
Las zonas con cultivo de secano se han caracterizado por condiciones climáticas más
extremas y tradicionales carencias hídricas. En este caso las fuentes y manantiales han
gozado de un especial valor, que las ha convertido en lugares de excepcional atractivo para
el asentamiento humano, concentrando el hábitat junto al punto de agua.
Con respecto a la franja litoral, el Mar Mediterráneo es una agente termonivelador y una
fuente de humedad muy importante que, junto al efecto de las brisas, ha permitido suavizar
los efectos de la aridez, reducir la amplitud térmica y regular las temperaturas. Estos
factores ambientales determinan unas condiciones de confort que cualifican el espacio
litoral de una forma específica.
6.2.4 Accesibi l idad y red viaria
El sistema de asentamientos ha tendido a ordenarse, especialmente en el espacio de
huerta, siguiendo los trazados de las carreteras, los caminos de servicios, las entradas a las
parcelas de cultivo, las veredas, las acequias y los azarbes. El asentamiento ha buscado el
espacio no cultivado pero vinculándose de forma clara con el área cultivada. Esto ha
configurado característicos asentamientos en forma de pueblo lineal o aldea-calle.
A esta situación histórica se le superponen las actuales circunstancias derivadas de las
nuevas relaciones de accesibilidad rodada. Los desarrollos turísticos del litoral han ido
definiendo nuevas formas de ocupación en la que predomina la urbanización extensiva que
han precisado de nuevos viarios rápidos que permiten conectar de forma ágil los diferentes
municipios.
Respecto a las condiciones de accesibilidad, señalar que históricamente los diferentes ejes
territoriales tenían su origen fundamental en Orihuela, uniendo las poblaciones situadas al
noroeste de la comarca con su capital. En la actualidad, la creación de la nueva autopista
AP-7 de Crevillente a Cartagena, cruzando la Vega Baja en sentido noroeste-sureste, ha
creado nuevas relaciones territoriales entre todas las poblaciones cuya relevancia en el
crecimiento de los diferentes núcleos es bastante considerable.
En este sentido, factores como accesibilidad y movilidad han sido determinantes en
caracterización diferencial de cada una de las poblaciones y en el papel urbano que cada
núcleo ha ido adquiriendo a lo largo de los últimos años. Por tanto, el concepto de continuo
urbano a nivel de ocupación territorial se macla con la idea de red de poblaciones en el
caso de la Vega Baja.
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Dada la amplitud de la comarca, existen numerosas carreteras de primer y segundo orden
que unen los diferentes municipios y partidas rurales. Además, dado el carácter
eminentemente rural que tiene el territorio, éste se encuentra surcado por numerosas
sendas, caminos y veredas. Muchas de éstas han sido asfaltadas, pero debido a su
carácter histórico y tradicional no han desaparecido a pesar de haberse construido nuevas
carreteras en ocasiones paralelas al primitivo camino.
Figura 6.7 Red viaria. Fuente: Elaboración propia
La red de carreteras de la comarca de la Vega Baja se articula alrededor de tres ejes
fundamentales: tramo de la autovía AP-7 Alicante-Cartagena, la N-340 y la N-332. En cuanto
a las carreteras de titularidad autonómica, la ejecución del Primer Plan de Carreteras de la
Comunidad Valenciana (1987-1993) en el ámbito territorial de la Vega Baja de centro en las
siguientes actuaciones:
-Vertebración de la comarca mediante una vía de primer orden entre Crevillente y Benijófar,
que constituye la base de la autovía Alicante-Cartagena y que además permite desviar el
tráfico que antes discurría por el interior de Catral, Dolores y Almoradí.
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- Construcción de la ronda de Orihuela, que permite resolver el problema de las
comunicaciones que confluyen en la cabecera comarcal.
- Acondicionamiento del itinerario Orihuela-Torrevieja desde Bigastro, suprimiendo todas las
travesías a su paso.
- Mejora de la seguridad vial mediante la construcción de variantes (Bigastro, San Miguel de
Salinas, Dolores u Orihuela), y el acondicionamiento de los tramos Rojales-Benijófar-
Torrevieja, Cox-Callosa de Segura-Almoradí, Dolores-Almoradí, Orihuela-Callosa de Segura-
Catral y Redován-San Bartolomé.
Las principales deficiencias que presentaba el sistema viario se localizaban en la carretera
N-332, que presentaba problemas de congestión de tráfico en temporada estival, a pesar
de la circunvalaciones de Guardamar del Segura y Torrevieja los han reducido. Otros
puntos conflictivos son los tramos que atraviesan parajes naturales de elevado valor
medioambiental como las lagunas de la Mata.
En la red autonómica, algunas carreteras resultan insuficientes para el tráfico que soportan,
a pesar de su reciente mejora, como ocurre con la C-3321 Benijófar-Torrevieja. También se
detectan problemas de accesos a las distintas poblaciones. En el ámbito territorial de la
comarca de la Vega Baja, la Autovía Alicante-Cartagena ha permitido la comunicación
rápida en régimen de alta capacidad desde la autovía Alicante-Murcia en Crevillente a la
zona costera meridional y a Cartagena, permitiendo así una articulación de toda la comarca,
a la vez que mejorará la accesibilidad a su litoral, de gran atractivo turístico. El acceso a
Torrevieja desde esta autovía tiene un carácter claramente urbano, dado el elevado nivel de
urbanización existente.
Se plantea la mejora de la accesibilidad a la autovía Alicante-Murcia, en municipios como
Granja de Rocamora, Cox, Callosa de Segura y Redován, lo que evitará el paso por estos
núcleos de población, mejorando la calidad de vida y seguridad vial de estas travesías.
6.2.5 Estructura de la propiedad
En muchas ocasiones, la estructura de la propiedad de la tierra y la estructura agraria
definen el paisaje rural al determinar el sistema de parcelación y agrupación de la
población. En la comarca del Bajo Segura se ha producido una evolución desde la gran
propiedad hacia la pequeña propiedad conforme se ha ido bonificando el suelo.
De ese modo, el incremento demográfico experimentado en el siglo XVIII fue seguido de un
gran reparto de nuevas tierras entre los colonos mediante contratos enfitéuticos o de
cesión. Este proceso llevó a la modificación paulatina de la estructura de la propiedad,
pasando de grandes propiedades que tendían a concentrar la población en las cabeceras
municipales a pequeñas o medianas propiedades que han propiciado la dispersión del
hábitat por el suelo productivo. El acceso al dominio de la propiedad de la tierra fue causa
de que los colonos edificasen sus casas sobre los terrenos improductivos, en un intento por
aprovechar al máximo la superficie útil. Conforme a ese proceso, surgen una serie de
poblados agrícolas desarrollados sobre grandes haciendas. Algunos sobre el secano,
como San Miguel de Salinas o el Pilar de la Horadada, y otros con una parte de terrazgo de
huerta, como Formentera, Benijófar, Bigastro y Molins.
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La Ley de Colonias Agrícolas, de 3 de junio de 1868, ofrecía exenciones fiscales a los
propietarios agrícolas que construyesen casas, roturasen montes y bonificasen humedales.
En el Bajo Segura, los efectos de esa ley se tradujeron en el incremento del número de
casas de labor, dispersas sobre las parcelas puestas en explotación, tanto en el secano
como sobre el llano de inundación.
Los regímenes de tenencia indirecta de la tierra se hallaban también diferenciados según la
potencialidad agrícola de la tierra. De ese modo, la aparcería se hallaba más extendida en
el secano, conforme con el mayor grado de incertidumbre de las cosechas, mientras el
arrendamiento predominaba en el regadío, donde la regularidad de las cosechas hacía
posible asegurar el pago del arriendo. El término de Algorfa, de 1.814 Ha, pertenecía en su
totalidad a los herederos del Marqués de Algorfa, en Jacarilla, el 70% del término (850 Ha)
pertenecían al Duque de Cubas, y en Puebla de Rocamora, 117 Ha pertenecían al Marqués
de Dos Aguas. En otros municipios, como en Benejúzar, Formentera y Granja de Rocamora,
más del 40% de la superficie agrícola se hallaba también afectada por la Ley de Bases para
la Reforma Agraria, de 1932 y por el Registro de la Propiedad Expropiable.
No obstante, será tras la guerra civil cuando se intensifique el proceso de liquidación de los
arrendamientos y de la propiedad de origen señorial, lo que supondría el definitivo acceso
al dominio directo por parte de los antiguos colonos. De ese modo, se producía la
liquidación definitiva de la gran propiedad, favorecedora del hábitat concentrado, y por el
contrario, se producía la atomización de la propiedad que caracteriza la actual estructura de
la propiedad, que ha favorecido la dispersión del hábitat sobre cada una de las nuevas
explotaciones surgidas de ese proceso: el Censo Agrario de 1972 señalaba como casi la
mitad de las explotaciones tenían menos de 1 Ha de superficie.
6 . 3 Los Pa i sa jes y espac ios d i fe renc ia l es de l háb i ta t r u ra l en la
comarca
6.3.1 Paisaje rural y paisaje urbano. Su interacción con el sistema
de asentamientos
El paisaje actual de la Vega Baja es el fruto de la interacción del hombre con el entorno,
insertando su complejo sistema de asentamientos en el espacio rural tradicional. De modo
global es posible establecer una distinción entre espacios interiores y espacios litorales con
marcadas características diferenciales. Los espacios interiores, se caracterizan
fundamentalmente por la explotación agraria del suelo. La modulación y el color definido
por el tipo de parcelación y cultivo determinan un paisaje agrícola singular. Las parcelas
pequeñas y verdes de la huerta intensiva destinadas a hortalizas y árboles frutales,
contrastan con las amplias y ocres extensiones de los secanos extensivos. Por otro lado, los
espacios litorales ampliamente edificados aún conservan importantes enclaves vírgenes y
zonas de costa morfológicamente muy variada.
Dentro de este contexto se pueden diferenciar la zona de vega tradicional destinada
tradicionalmente a la huerta de regadío, el espacio interior destinado a cultivo de secano y
los espacios prelitoral y litoral fuertemente influenciada por el fenómeno turístico. Esos
ámbitos adoptan la morfología de cinco grandes bandas, tres alineadas en sentido paralelo
al cauce del Río Segura y dos a la línea de costa.
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Junto a la definición del sistema de asentamiento es importante la identificación y puesta en
valor de los espacios naturales que existen en la comarca y de qué modo determinan su
forma de crecimiento. Dentro de este contexto establecer tres niveles de análisis, en primer
lugar la estructura de espacios naturales, en segundo el sistema de asentamiento rural y en
tercero la red de poblaciones. Pasamos a continuación a describir cada una de estas
entidades. (Figura 6.8)
Figura 6.8 Usos del territorio y tipos de paisaje. Fuente: Elaboración propia
6.3.2 Espacios Naturales y su valor para la con servación
El espacio natural o paisaje natural representa una parte del territorio escasamente
modificada por la acción del hombre y que presentan un especial interés medioambiental.
Estos espacios presentan un papel destacado en la conservación de los ecosistemas, el
mantenimiento de los sistemas hidrológicos y el control de la erosión y sedimentación.
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La catalogación de los espacios naturales se ha realizado siguiendo los criterios
establecidos en el Plan de Acción Territorial de la comarca. A partir de la fotointerpretación
de ortoimágenes digitales georeferenciadas del año 1998, se ha identificado los tipos de
vegetación existentes. Se ha recopilado a su vez información acerca de la fauna y la flora, y
su distribución dentro de la comarca, estableciendo las especies protegidas o amenazadas,
así como de la presencia de hábitats de interés. Atendiendo a la información recopilada, se
establece el nivel de interés para la conservación de cada uno de los entornos analizados.
Se consideran tres categorías: baja, media y alta (Figura 6.9). Todas las áreas delimitadas
con vegetación natural, se incluyeron dentro de las categorías media o alta. El resto de usos
del suelo (urbano, industrial, agrícola, etc...) se incluye en la categoría de bajo valor para la
conservación.
Figura 6.9 Valor para la conservación. Fuente: Elaboración propia
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6.3.2.1 Zonas al to valor para la conservación
Como criterio para la catalogación de una determinada zonas dentro “Zona de alto valor
para la conservación”, se ha requerido que cumpliese algunos de los requisitos siguientes.
Existencia de una figura de protección de espacios naturales actual o propuesta
(Parque natural, Lugar de Interés Comunitario, Microrreserva de Flora, y/o Zona
Húmeda)
Riqueza en hábitats de interés comunitario, según el Anexo I de la directiva Europea
de hábitats (Directiva 92/43/CEE), especialmente los prioritarios
Riqueza en endemismos de flora, alta diversidad faunística o presencia de áreas
forestales
Dentro de esta categoría, se ha distinguido la subcategoría Alta-P, correspondiente a los
espacios con una figura de protección de espacios naturales actual o propuesta, y la
subcategoría Alta-NP, en la que se incluyó el resto de espacios de Alto valor para la
conservación.
Zonas alto valor para la conservación con figura de protección
La Directiva 92/43/CEE, relativa a la conservación de los hábitats naturales establece la
creación de una red ecológica europea coherente de zonas especiales de conservación,
denominada “Natura 2000”. Se enumeran a continuación los espacios naturales de Alto
Valor para su conservación que presentan algún tipo de figura de protección dentro de la
comarca.
LAGUNAS SALADAS DE LA MATA Y TORREVIEJA
Las lagunas de la Mata y Torrevieja están situadas en el término municipal de Torrevieja y
tienen una extensión total de 3.720 hectáreas. Constituyen depresiones sin salida al mar, en
la que el agua de lluvia que cae a la cuenca permanece allí, abandonando el sistema
únicamente por infiltración o evaporación, lo cual contribuye a la concentración de sales.
Diferentes cuencas han sido unidas artificialmente y utilizadas tradicionalmente como
explotación salinera, actividad que se mantiene en la actualidad. Este tipo de uso ha
propiciado ecosistemas de gran valor natural y paisajístico.
Estas lagunas, principalmente la de Torrevieja, contienen una concentración de sal excesiva
para el mantenimiento de flora acuática. Sin embargo, sus orillas contienen excelentes
representaciones de los hábitats ligados a suelos salinos, de gran importancia para la
Comunidad Valenciana y posiblemente de la península. El paraje también destaca por su
ornitofauna ya que es utilizado como área de cría e invernada por numerosas especies. La
zona incluye zonas de valor Alto para la conservación, parte con figura de protección y otra
parte sin ella.
El gran interés del lugar desde el punto de vista ecológico y paisajístico condujo a su
definitiva declaración como Parque Natural en 1996, mediante Decreto 237/1996, de 10 de
diciembre, del Gobierno Valenciano, de declaración del Parque Natural de las Lagunas de
la Mata y Torrevieja (DOGV nº 2892, de 18/12/96), habiendo sido anteriormente aprobadas
las disposiciones que habrán de regular el parque a través del Decreto 49/1995, de 22 de
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marzo, de Gobierno Valenciano, por el que se aprueba definitivamente el Plan Rector de
Uso y Gestión del Paraje Natural de la Comunidad Valenciana de las Lagunas de la Mata y
Torrevieja (DOGV nº 2489, de 1204/95).
El parque natural de las lagunas de la Mata y Torrevieja forma parte del Catálogo de Zonas
Húmedas de la Comunidad Valenciana, establecido mediante Acuerdo de 10 de septiembre
de 2002, del Gobierno valenciano, de aprobación del Catálogo de Zonas Húmedas de la
Comunidad Valenciana (DOGV nº 4336, de 16/09/02).
Asimismo, el parque está considerado, como una zona húmeda de “importancia
internacional”, que desde 1989 forma parte del listado de áreas establecido por la
Convención relativa a los Humedales de Importancia Internacional, especialmente como
Hábitat de Aves Acuáticas, algunas de las cuales han sido mencionadas al inicio del
presente apartado. Atendiendo también a la importancia de su avifauna, con la presencia
de varias especies recogidas en la Directiva 79/409/CE del Consejo, relativa a la
conservación de las aves silvestres, también ha sido incluido en el listado de Z.E.P.A.
(Zonas de Especial Protección para las Aves) y de L.I.C. (Lugar de Interés Comunitario) con
la intención de integrarlo en la red “Natura 2000”.
SIERRA DE ORIHUELA
La sierra ha sido propuesta como Lugar de Interés Comunitario, para formar parte de la Red
Natura 2000. Con una superficie aproximada de 2300 hectáreas pertenecientes a los
términos municipales de Orihuela y Santomera. La zona incluye zonas de valor Alto para la
conservación, parte con figura de protección y otra parte sin ella.
Incluye la Microrreserva de flora “Rincón de Bonanza” que destaca por su alto valor
paisajístico al encontrarse rodeada de llanos. Existe un marcado contraste de sus laderas
abruptas con las llanuras colindantes y por la importancia de la vegetación presente,
característica del sector alicantino de la provincia Murciano-Almeriense.
SIERRA DE CALLOSA
La sierra de Callosa está propuesta como Lugar de interés comunitario para formar parte de
la Red Natura 2000. Con una superficie aproximada de unas 680 hectáreas está situada
entre los límites de los términos municipales de Callosa del Segura, Cox y Redován. La zona
incluye zonas de valor Alto para la conservación, parte con figura de protección y otra parte
sin ella.
Incluye la Microrreserva “Barranco de en medio”. La vegetación que hallamos en esta sierra
presenta las mismas características que la de la Sierra de Orihuela, con la que forma una
unidad florística.
SIERRA DE CREVILLENTE
Al igual que las dos sierras anteriores, ha sido incluida en la lista de Lugares de Interés
Comunitario para formar parte de la Red Natura 2000. Se trata de una alineación montañosa
con una superficie de 5.105 hectáreas que comprende parte de los términos municipales de
Crevillente, Orihuela y Albatera. La zona incluye zonas de valor Alto para la conservación,
parte con figura de protección y otra parte sin ella.
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Destaca por su valor paisajístico ya que se trata de una formación con laderas abruptas que
contrastan con las llanuras que las rodean. Le confiere un gran valor su vegetación, típica
del sector semiárido alicantino, con una buena representación de flora rara, endémica o
amenazada. Destaca la gran variabilidad de formaciones vegetales ya que aparecen desde
formaciones boscosas de pinos o encinas hasta diversos tipos de matorrales o áreas con
flora rupícola.
Junto con una flora y vegetación variadas, y la presencia de especies faunísticas de interés,
confieren a esta área un gran valor natural. Incluye la microrreserva “Rambla de las
Ventanas”.
DUNAS DE GUARDAMAR Y DESEMBOCADURA DEL RÍO SEGURA
El paraje Dunas de Guardamar está incluido en la lista de Lugares de Interés Comunitario
para formar parte de la Red Natura 2000. El paraje de las dunas de Guardamar, en la propia
desembocadura del Segura, comprende cordón dunar de unas 860 hectáreas de superficie,
y ocupa la franja litoral del término municipal de Guardamar y un pequeño territorio del
término municipal de Elx. Su mayor singularidad viene dada por la presencia en la misma
desembocadura de dunas litorales, que a su vez forman parte del LIC “Dunes de
Guardamar”. La zona incluye zonas de valor Alto para la conservación, parte con figura de
protección y otra parte sin ella.
La propia desembocadura del río Segura forma parte del Catálogo de Zonas Húmedas de
la Comunidad Valenciana, establecido mediante Acuerdo de 10 de septiembre de 2002, del
Gobierno valenciano, de aprobación del Catálogo de Zonas Húmedas de la Comunidad
Valenciana (DOGV nº 4336, de 16/09/02). Constituye uno de los cordones de dunas litorales
mejor conservados de la costa mediterránea española donde el proceso dinámico
originado por las interacciones hidrológicas y erosivas en el frente litoral que da lugar a
diversos ambientes que contienen una ecología y vegetación particular, y de gran interés.
Destaca por su alto valor paisajístico y por representar un hábitat en regresión en la costa
mediterránea ibérica, con bancos de arena cubiertos permanentemente por aguas marinas
poco profundas y dunas móviles y fijas. También son de importancia de las formaciones
vegetales presentes.
Además de su importancia por la presencia de los hábitats y especies mencionadas, este
ambiente es capaz de albergar comunidades faunísticas de invertebrados o aves de gran
interés. Se trata de un paraje de alto valor ornitológico por hallarse en un enclave
privilegiado para la observación de aves marinas.
EL HONDO DEL AMORÓS
El paraje El Hondo de Amorós forma en su totalidad parte del Catálogo de Zonas Húmedas
de la Comunidad Valenciana, establecido mediante Acuerdo de 10 de septiembre de 2002,
del Gobierno valenciano, de aprobación del Catálogo de Zonas Húmedas de la Comunidad
Valenciana (DOGV nº 4336, de 16/09/02).
El paraje está situado en el término municipal de San Fulgencio y constituye, junto con los
vecinos parques naturales de El Fondó d’Elx, las Salinas de Santa Pola y las Lagunas de la
Mata y Torrevieja, una zona húmeda que actúa de refugio de especies de avifauna acuática
amenazada, siendo sus poblaciones alicantinas clave en la conservación global de la
especie a nivel europeo.
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E L E S P A C I O R U R A L C O M O
S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
MEANDROS ABANDONADOS DEL RÍO SEGURA
Los meandros vinculados al río Segura forman parte del Catálogo de Zonas Húmedas de la
Comunidad Valenciana, establecido mediante Acuerdo de 10 de septiembre de 2002, del
Gobierno valenciano, de aprobación del Catálogo de Zonas Húmedas de la Comunidad
Valenciana (DOGV nº 4336, de 16/09/02).
El Catálogo de Zonas Húmedas de la Comunidad Valenciana ha querido recoger bajo esta
denominación varios de los meandros que quedaron parcialmente aislados del cauce del
río Segura tras el encauzamiento de éste. Estas pequeñas áreas, denominadas meandro de
La Noria, Jacarilla y Algorfa, se localizan en los términos municipales de Orihuela, Jacarilla y
Algorfa, respectivamente.
RAMBLA DE LAS ESTACAS
La zona incluye áreas de valor Alto-P. Incluido en la lista de Lugares de Interés Comunitario
para formar parte de la Red Natura 2000, y declarado Microrreserva de Flora, constituye una
zona de alto valor para la concentración. Destaca la presencia en el lugar de una alta
concentración de endemismos de flora.
SIERRA DE ESCALONA Y DEHESA DE CAMPOAMOR
La sierra ha sido propuesta como Lugar de Interés Comunitario, para formar parte de la Red
Natura 2000. La sierra de Escalona y la Dehesa de Campoamor constituyen el principal
espacio forestal de la comarca de la Vega Baja, lo cual constituye en si mismo un motivo
para justificar su conservación. La zona incluye zonas de valor Alto para la conservación,
parte con figura de protección y otra parte sin ella.
Constituye un paisaje en mosaico de cultivos de secano y bosquetes de pinos o matorrales
bien conservados. La zona es rica en endemismos de área restringida propias de tomillares
y matorrales, alguno de ellos al que se le asigna la categoría de “vulnerable” lo que
contribuye a aumentar el notable interés florístico de estas áreas.
CABO ROIG
El área de alto valor ha sido propuesta como Lugar de Interés Comunitario, para formar
parte de la Red Natura 2000. La zona incluye zonas de valor Alto para la conservación, parte
con figura de protección y otra parte sin ella.
La franja litoral de la Vega Baja, está parcialmente protegida por la propuesta de dos LIC,
las Dunas de Guardamar, y el Cabo Roig, protegiendo éste último además una franja
importante de medio marino. Sin embargo, la tremenda alteración sufrida por parte del
medio litoral a lo largo de la última mitad del siglo pasado, hace difícil encontrar espacios
naturales poco alterados. Aún y todo, algunos espacios, como Cabo Roig, han podido
conservar elementos de interés.
Se trata de una zona casi exclusivamente marina caracterizada por albergar una excelente
representación de praderas de Posidonia y otros hábitats marinos. La zona terrestre se
circunscribe a la microrreserva de Cabo Roig.
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S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
Zonas de valor alto-NP sin figura de protección
Existen otras zonas que pese a no estar asociadas a una figura de protección, poseen
elevado interés para su conservación. Cabe señalar un núcleo de pequeñas elevaciones
montañosas situadas justo al Sur del río Segura, que incluyen los términos de Bigastro,
Jacarilla, Rojales, Benejúzar, Almoradí, Benijófar y Los Montesinos. Su principal valor natural
proviene de la riqueza en endemismos y en hábitats de interés comunitario.
También encontramos las sierras del Cristo y Pujálvarez que presentan unas características
similares a la Sierra de Escalona, aunque con menor superficie forestal. Es un área de
interés faunístico y botánico, conectada naturalmente con el LIC Sierra de Escalona y
Dehesa de Campoamor, así como con los espacios naturales murcianos, y por ello merece
una categoría Alta de Valor de conservación.
La cara Oeste de la Sierrra de los Frailes, pertenece al término municipal de Orihuela. Esta
sierra mantiene un grado aceptable de conservación, teniendo interés tanto faunístico como
florístico, lo que le hace merecedor de una valoración Alta del interés para la conservación.
Por último el embalse de la Pedrera tiene elevado interés para la avifauna acuática.
6.3.2.2 Zonas de medio y bajo valor para la conservación
El resto de formaciones vegetales naturales se puede considerar de valor medio para la
conservación. Esta categoría proviene más del hecho de que se trata de zonas de matorral
por lo general más alteradas, y aisladas de otras áreas importantes. Sin embargo, no dejan
de tener interés, sobretodo florístico, ya que al igual que el resto de zonas naturales, son
ricas en endemismos de flora, y presentan hábitats de la Directiva Europea de Hábitats. No
hemos de olvidar, que la mayor parte de los matorrales de la zona son ricos en
endemismos de flora.
Dentro de las zonas de bajo valor para la conservación se incluyen aquí los tipos de
explotación, así como los medios urbanos. Sin embargo, debemos advertir que, dada la
actual tendencia a la transformación que está sufriendo el medio agrícola en la comarca de
la Vega Baja, se debería tratar de proteger de alguna forma las extensiones de campos de
cultivo, ya que especialmente los cultivos de secano, son importantes para muchas
especies de fauna. Aunque la mayor parte de la fauna que habita los campos de cultivos no
tiene problemas de conservación, una reducción importante de la superficie de campos de
secano podría suponer una pérdida local de diversidad en la zona.
6.3.3 Sistema de asentamiento rural
En el ámbito interior de la comarca se desarrolla un complejo sistema de asentamientos
rurales donde podemos diferenciar la Vega tradicional, los espacios rurales dedicados a la
agricultura de secano y los nuevos regadíos en la margen derecha del río Segura.
Paralelamente a la línea de costa, encontramos la franja litoral fuertemente influenciada por
el fenómeno turístico y la franja en transformación del territorio prelitoral. Constituyen
unidades con rasgos diferencias muy acusados.
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E L E S P A C I O R U R A L C O M O
S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
6.3.3.1 La vega o huerta t radicional
En el centro de la comarca se desarrolla la Vega o Huerta tradicional, beneficiada por el
regadío histórico articulado a partir de la densa red de acequias derivadas del Segura. La
zona compatibiliza el uso agrícola con los núcleos urbanos y rurales que se inscriben
dispersos por el ámbito. El relieve es prácticamente llano con una muy suave pendiente
hacia el mar y hacia los límites. La característica más sobresaliente de este paisaje es la
combinación de parcelas minifundistas de cultivos hortícolas y de regadío, con la presencia
de numerosas viviendas dispersas, edificios, una densa red de infraestructuras de
comunicación y sistemas de riego.
Se incluyen en esta zona los municipios de Orihuela y algunas de sus pedanías, como
Molins, La Campaneta y San Bartolomé, así como los municipios de Rafal, Almoradí,
Formentera, Daya Vieja, Daya Nueva, Dolores, Bigastro y Catral.
En todas ellas, se distingue uno o varios pequeños núcleos, formados por agrupaciones del
hábitat, y población en diseminado. Es atravesada por las vías de comunicación más
importantes de la comarca por lo que los potenciales visualizadores de este paisaje son
muy elevados. Este paisaje además presenta un elevado valor cultural y social.
Se trata de un sector de marcado carácter rural donde han alcanzado gran desarrollo las
aldeas-calle trazadas sobre veredas, que pretendían maximizar la superficie de terreno
cultivable. Las alineaciones de casas pueden alcanzar varios centenares de metros y
constituyen un elemento sustancial del paisaje rural del Bajo Segura. De hecho, constituye
el sistema rural de asentamientos más característico en la Huerta, partidas rurales como Las
Norias, La Aparecida y Los Desamparados.
Desde un punto de vista urbanístico esta morfología se encuentra reñida con la adecuada
oferta de servicios precisa necesaria para un núcleo de habitantes considerable siendo
insostenible desde el punto de vista funcional el mantenimiento de una hábitat alineado sin
estructura dotacional. No obstante su impronta paisajística aconseja la conservación de
este tipo de asentamiento en forma de aldea-calle.
6.3.3.2 Espacios del interior septentr ional de la comarca
EL espacio regado de la vega está flanqueado, por el Norte y por el Sur por espacios
rurales dedicados a la agricultura de secano. Al Norte del espacio de Vega tradicional se
extiende una amplia franja entre las sierras de Crevillente y la alineación Sierra de Orihuela-
Sierra de Callosa al Sur, por donde discurre la actual autovía Alicante-Murcia.
Se trata de un espacio de agricultura tradicional, con extensos secano con una parcelación
de mayor tamaño a la que existe en la huerta. En este contexto, con mucha menor
potencialidad agrícola el hábitat rural tradicional ha tendido a concentrarse en pedanías de
Orihuela. Dos han sido desde las que se ha colonizado el territorio, el Pilar de la Horadada,
erigida en nueva capital municipal, y las Casas de Rebate, que ahora depende
administrativamente del nuevo municipio. No obstante existe una transformación reciente de
secano a regadío donde los críticos son el cultivo predominante llenando de colores y
texturas nuevas el paisaje. Esta reconversión de nuevos regadíos se ha producido gracias a
la importación de recursos hídricos y a las captaciones subterráneas creando al sur de la
margen derecha del Río Segura carretera nacional 3331 una zona de transición desde el
regadío de vega hacia el secano.
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Existe un pequeño valle vertiente al Segura, entre Loma Larga (209 m) y la pedanía de
Torremendo que fue aprovechado para construir el embalse de La Pedrera, alimentado por
las aguas del trasvase Tajo-Segura, que están permitiendo la transformación en nuevos
regadíos zonas destinados anteriormente a secanos extensivos.
Este ambiente paisajístico se genera en las áreas de pendiente moderadas de los pies de
montes y de afloramientos terciarios fácilmente erosionables. Pueden describirse como un
típico paisaje agrario de cultivos mayoritariamente arbolados, con bancales, una densa red
de infraestructuras de comunicaciones y riego, y una gran cantidad de casitas de aperos y
viviendas dispersas.
Los paisajes forestales ocupan el territorio de mayor pendiente y peor suelo donde su
transformación agrícola es difícil. Estos relieves se sitúan en las partes más altas de la
comarca, poseyendo la vegetación y fauna más valiosa ya que en ellos se han refugiado las
especies endémicas del sur de Alicante. Algunos de estos relieves constituyen verdaderos
hitos topográficos de referencia de toda la comarca como pueden ser la sierra de Orihuela
o la de Callosa.
La presión urbanística sobre estos relieves ha sido reducida, si exceptuamos Orihuela,
Callosa y Redován que desde su origen se asientan en las laderas de estos relieves. En los
relieves menos abruptos son frecuentes las viviendas aisladas tradicionales y los sistemas
de comunicación agrícolas-forestales que se utilizaban para aprovechar los recursos
agroforestales de los mismos.
Tanto el paisaje como el sistema de asentamiento presentan notables diferencias con el de
la Vega tradicional. El porcentaje de población residente fuera de la cabecera municipal ha
sido históricamente mucho menor que en los municipios de la Vega, marcando inicialmente
un fuerte agrupamiento del hábitat en unos pocos núcleos. No obstante las
transformaciones posteriores permitieron una cierta colonización en diseminado del
terrazgo agrícola. Tampoco se manifiesta en este espacio la tendencia a formar aldeas-
calle, propias de la Vega, para ganar terreno cultivable. El hábitat rural, o bien se concentra
en caseríos de formas más compactas, o bien se distribuye en diseminado en sentido
estricto. En las últimas décadas, las viviendas construidas en el diseminado del medio rural
constituyen residencias secundarias, que han configurado alguna urbanización.
6.3.3.3 La t ransformación turíst ica del espacio rural de los municipios
prel i torales
El área prelitoral constituye una franja de transición ente la zona costera y las áreas del
interior que ha adoptado un modelo de desarrollo basado en el turismo residencial. La
saturación de la franja litoral y la propuesta de un modelo residencial han justificado un
desarrollo más vinculado al disfrute del paisaje y de la tranquilidad, que complementa la
oferta de sol y playa de la franja costera. Se puede establecer una clara distinción entre los
municipios de vega, que tienen una parte de huerta, y los estrictamente de secano. En los
primeros, como San Fulgencio y Rojales, las residencias para el ocio complementan el
paisaje del diseminado tradicional. Por el contrario, en los municipios del secano se ha
producido una notable ocupación y transformación de los secanos agrícolas poco
productivos donde el hábitat tradicional se ha concentrado en las cabeceras municipales de
Los Montesinos y San Miguel de Salinas, de forma que el diseminado actual responde
prácticamente al fenómeno de puesta en valor turístico del suelo.
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S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
En San Fulgencio, sobre el espacio de huerta el hábitat rural tradicional se ha ajustado al
sistema de aldea-calle, como evidencia la gran alineación de Lo Martínez, emplazada sobre
al antiguo camino de Dolores a San Fulgencio. Otras alineaciones del hábitat rural se dan
sobre el camino de La Huerta, siguiendo el trazado de la Acequia Mayor de Almoradí a su
paso por el municipio. Aunque la aldea-calle constituye elemento destacado en el paisaje
de la vega, resulta difícil mantener ese tipo de asentamientos por la disfuncionalidad que
conlleva la alineación de viviendas sobre la orilla de alguna infraestructura, por las carencias
de suelo para equipamientos y por las servidumbres inherentes a viales y obras de
canalización. De hecho, el hábitat tradicional se halla en manifiesta regresión, si acaso en
menor proporción que en el diseminado, ya que la aldea-calle constituye una cierta
agrupación vecinal, con niveles elementales de relación social.
En los años 1980 comenzó a construirse la macrourbanización turística de La Marina, sobre
los secanos de la suave ladera de la Sierra del Molar recayente hacia el mar. Apoyada en
sus infraestructuras se han desarrollado con posterioridad las promociones urbanísticas
Oasis y La Escuera. Se da la circunstancia que el límite municipal de San Fulgencio con
Elche ha constituido el freno al desarrollo de esa urbanización por las demás laderas de la
sierra.
En Rojales, al igual que en San Fulgencio, el poblamiento rural tradicional mantiene la
tendencia a alinearse según las infraestructuras viales y de aguas. Las Heredades, sobre la
carretera de Benijófar, acogieron la mayor parte de un diseminado que buscaba acomodo
en las márgenes de la Huerta, en el punto de contacto con el secano. Hoy constituyen un
barrio plenamente integrado en Rojales. Dentro del espacio de huerta, el poblamiento se ha
agrupado en pequeños núcleos de casas (entre 5 y 20 por lo general), si bien se hallan
vertebrados en su mayor parte por el trazado del camino antiguo de Rojales a Guardamar.
Mientras la Vega ocupa la mitad septentrional del término municipal de Rojales, en la mitad
meridional se desarrolla el secano tradicional, inserto en una topografía con ligeras
ondulaciones, apoyadas en los altos de La Atalaya, sobre los que se ha asentado la
moderna dedicación funcional hacia el turismo residencial. En ese ámbito, a impulsos del
promotor Justo Quesada, desde los años 1970 se ha ido construyendo el complejo
residencial de “Ciudad Quesada”, con 2.000 viviendas registradas en 1991, al que se han
ido agregando nuevas promociones, como Urbanización Lo Pepín, El Pino, Puerto Bravo y
La Bernarda. Los servicios y equipamientos del complejo superan con holgura la norma
entre las urbanizaciones residenciales de la comarca.
Con parecidas características topográficas se halla el municipio de Los Montesinos, ámbito
del secano tradicional, sobre una superficie con pendiente que desciende hacia la Laguna
de Torrevieja. Por su dedicación preferente a la agricultura de secano, el hábitat rural ha
sido siempre escaso y la población ha tendido a localizarse en el núcleo principal, que fue
hasta 1990 pedanía de Almoradí.
Con todo, las nuevas transformaciones en regadío al Oeste de la cabecera municipal, han
llevado consigo la aparición de un hábitat rural que tiende a agruparse en pequeños
núcleos de viviendas en los parajes de Lo Blanc, Los Sastre, La Rafaela, todos articulados
por el trazado de la carretera A-343 hacia San Miguel de Salinas. En gran parte, esas
nuevas viviendas han sido reconvertidas en residencias secundarias por la tendencia a la
concentración de la población en el núcleo mayor, dotado de más servicios. Buena parte de
las casas de labor rurales en diseminado se han reconvertido en residencias secundarias. A
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S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
ese proceso han contribuido la pérdida de funcionalidad por las nuevas técnicas agrícolas,
el cambio en la dedicación laboral y la creciente demanda de servicios.
El término municipal de San Miguel de Salinas alejado de la Vega y separado del mar,
presenta uno de los menores índices de poblamiento disperso. En general, dentro del
ámbito agrícola del secano, su poblamiento ha tendido a concentrarse en la cabecera
municipal: el 99’3% del censo total en 1991. Además, las escasas casas rurales dispersas
han sido paulatinamente despobladas y convertidas en residencias secundarias.
Con todo, el municipio no ha sido ajeno a los procesos de urbanización turística residencial.
De hecho, a finales de los años 1970, sobre la carretera local A-351 que une San Miguel de
Salinas con el litoral, se levantó el complejo residencial de la Ciudad de las
Comunicaciones, con un centenar de viviendas en origen (136 censadas en 1991),
construidas en régimen de cooperativa entre funcionarios de Correos. Mayor envergadura
ha tenido el desbordamiento de la urbanización de Las Filipinas desde el tramo litoral de
Orihuela con 1.100 viviendas registradas en San Miguel.
Es de destacar en esta área los paisajes generados por las salinas y masas de agua, que
gracias a su variable color constituyen áreas visuales muy diferenciadas y singulares. En el
caso, las salinas quedan caracterizadas por un relieve llano y la presencia de una amplia
lámina de agua rodeada por una orla de vegetación adaptada a las extremas condiciones
del medio. La variación de la concentración de sal en el agua ocasiona que adopte distintas
tonalidades de color que varían desde el azul hasta los rojizos. La calidad y fragilidad
paisajística de estas unidades es muy alta.
6.3.3.4 Los espacios del tur ismo l i toral
Los paisajes litorales son siempre singulares por la presencia de un elemento de elevado
valor ambiental como es el mar. Queda limitado por sus 20 Km de costa morfológicamente
muy variada, en donde las diferentes características hacen diferenciar visualmente cada uno
de los tramos que la componen. Al norte de Torrevieja es baja, rectilínea y arenosa con
importantes áreas dunares, al sur de Torrevieja se pueden encontrar acantilados no muy
altos, calas y algunos barrancos que pierden altura al final del área en Pilar de la Horadada
con una gran playa de arena.
En esta área el desarrollo turístico ha introducido un brusco cambio en el paisaje, sufriendo
desde décadas pasadas una fuerte presión urbanística derivada del modelo turístico
utilizado por lo que existen escasos tramos de costa que puedan considerarse como
vírgenes. En la franja litoral la distribución del hábitat rural sufre un intenso proceso de
transformación a partir de los años 1970 por la confluencia de dos factores. Por un lado, la
pérdida relativa de calidad de vida en el medio rural frente a unos núcleos urbanos que iban
dotándose de servicios modernos de tipo social, sanitario, educativo y comercial. Por otro,
se crean nuevas alternativas al trabajo agrícolas creándose nuevas posibilidades en el
sector industrial y de servicios en toda la comarca. Tal circunstancia repercutió en la
concentración del hábitat y en el abandono de las residencias dispersas por el medio rural.
Por otro lado, desde la franja costera se ha ido desarrollando una significativa ocupación
del suelo mediante urbanizaciones compactas de baja densidad. Esto ha tenido un efecto
inverso de dispersión, frente al repliegue del hábitat rural hacia las cabeceras municipales.
El núcleo pionero de este proceso fue el municipio de Torrevieja, desde el que la nueva
colonización rural de vocación residencial se fue extendiendo por los demás tramos
costeros de Guardamar y de Orihuela.
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S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
El tramo litoral del vasto término municipal de Orihuela se hallaba articulado en torno a las
entidades rurales de la Torre de la Horadada y de Campoamor. Tras la independencia
municipal de El Pilar de la Horadada, el ámbito litoral de la Torre de la Horadada quedó
adjudicado al nuevo municipio. En la actualidad es un sector muy urbanizado, compuesto
por varios núcleos turísticos que, de Sur a Norte, son: Los Escull del Mojón, Las Villas, Torre
de la Horadada, Pueblo Latino y Mil Palmeras. Ocupan toda la franja litoral y adquieren un
cierto desarrollo hacia el interior, delimitado primero por el trazado de la carretera nacional
N-332, hoy en proceso de trasgresión hasta el nuevo hito delimitador del trazado de la
autovía de Cartagena.
No obstante, todavía quedan algunos segmentos de litoral en los que la urbanización no ha
alcanzado grandes desarrollos, como son los de Playa de la Barra, Cala Redonda y Playa
del Gato. El tramo litoral que sigue perteneciendo al municipio de Orihuela es el ocupado
por la urbanización de Campoamor, que se corresponde con la antigua entidad rural de Los
Dolses. Se trata de un conjunto de urbanizaciones que se distribuyen entre la primera línea
de costa –como Campoamor, La Zenia, Cabo Roig, Punta Prima y Playa Flamenca-, y por la
segunda línea de playa –como Los Balcones, Las Filipinas, Castillo, Lomas de Don Juan,
Villamartín, Las Chismosas, Horizontes y Las Almitas-. Se trata de un espacio fuertemente
transformado por la función turística estival, con una ocupación permanente muy baja, que
ha perdido el carácter rural que inicialmente tuvo. En ese espacio de segunda línea aparece
el caserío tradicional de Los Dolses y diversas casas de labor.
El municipio de Torrevieja es el que ha alcanzado el mayor grado de ocupación por las
residencias secundarias, tanto en su franja litoral, prácticamente ocupada, como sobre los
estrechos pasillos abiertos entre las lagunas de Torrevieja y La Mata. La ocupación
sistemática del suelo útil constituye un paradigma de desarrollo turístico, fundamentado en
la difusión de urbanizaciones residenciales de baja densidad, normalmente definidas por
bungalows adosados o superpuestos.
Mientras en el frente litoral tan sólo quedan los reductos no edificados de Cala Ferris y Cala
de la Zorra, al Sur y Norte respectivamente del núcleo urbano de Torrevieja, el municipio ha
completado prácticamente todo el suelo edificable entre los límites municipales y el
deslinde de las lagunas al establecerse una franja de protección de 500 metros lineales por
el Plan Rector del Paraje Natural de La Mata. En estos ámbitos se han desarrollado
macrourbanizaciones como las de Los Balcones, El Chaparral, La Siesta y San Luis, hoy en
claro proceso de conurbación entre ellas y con la expansión de la cabecera municipal por
los parajes de Torreblanca, La Hoya y Aguas Nuevas.
Las urbanizaciones litorales, todas de configuración cerrada y viales laberínticos,
constituyen una auténtica barrera que dificulta el acceso a la franja litoral que
contradictoriamente constituye el elemento básico en el que se sustenta ese mercado
inmobiliario y la funcionalidad económica de estos municipios. En este sector costero se
han producido diversos conflictos para urbanizar suelo, debido a litigios por el deslinde
marítimo-terrestre acordado por la Jefatura Provincial de Costas. De hecho, se ha visto
afectada la mayor parte de las urbanizaciones y suelos urbanizables de Puerto Romano,
Molino Blanco, Cabo Cervera, parte del casco urbano de La Mata y las instalaciones del
complejo apartotel Lloyds Club, cuyo frente marítimo ha pasado a ser bien de dominio
público, en virtud del nuevo deslinde efectuado por el MOPTMA a mediados de 1992.
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S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S
De ese modo, los propietarios de las viviendas han visto disminuido su propiedad directa a
un usufructo por 30 años, renovables por un periodo máximo de 60 años. En igual medida,
la ocupación del litoral de la pedanía torrevejense de La Mata ha constituido un proceso
ininterrumpido de incumplimientos y denuncias.
El litoral de Guardamar ha sido preservado en mayor medida con un desarrollo más
moderado de los procesos urbanísticos ligados a la segunda residencia estival. En este
municipio se han dado lugar estrategias de desarrollo más conservadoras, condicionadas
por las limitaciones y servidumbres de la desembocadura del Río Segura, de las pinadas de
reforestación para fosilizar las dunas litorales y de la propia riqueza y funcionalidad de la
zona de Huerta.
Así, el diseminado histórico se distribuye por el secano agrícola de La Marina junto a la
carretera N-332 y los Cabezos de Pellares, y de modo más significativo por la vega del
Segura con las partidas de Lo Mores, Almarjal y Rincón de Luna. A esas residencias se han
unido las nacidas bajo el impulso del desarrollo turístico, como Lomas de Polo, Costa Bella,
Pinomar, El Moncayo y El Campico.
6 . 4 Red de pob lac iones en la comarca de la Vega Ba ja
Dentro de la Vega Baja podemos realizar una caracterización bastante genérica de dos
tipos de núcleos, aquellos que responden a su vinculación al litoral y los interiores. La
morfología y estructura urbana de cada una de las poblaciones guardan una estrecha
relación con los condicionantes territoriales y las definiciones urbanas originarias.
En los núcleos interiores el desarrollo urbano viene definido por el carácter compacto de la
urbanización, con una delimitación bastante clara entre lo urbanizado y el espacio libre
destinado a la agricultura, sirviendo de borde de transición con el medio rural. En cambio,
entre las pautas de crecimiento del litoral destaca la gran ocupación de carácter extensivo
con la proliferación de numerosas urbanizaciones de baja densidad.
En cualquier caso la complejidad y variedad de planteamientos se pude constatar con
mayor profundidad analizando los diferentes municipios. La comarca está formada por
veintisiete municipios, que se agrupan en tres partidos judiciales: Orihuela, Torrevieja y
Callosa del Segura. A continuación se expone una descripción de cada uno de ellos
indicando su situación territorial, morfología urbana y patrimonio edificado.
El desglose de las características derivadas se situación, de origen urbano, morfológicas,
estructurales, patrimoniales y singulares de cada municipio se desarrollan en el anexo 12
Red de poblaciones en la comarca de la Vega Baja.
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
7 P O B L A C I O N
7 .1 S i s tema pob lac iona l y mode lo económico
7 . 2 La evo luc ión de la pob lac ión
7 .3 La d is t r i buc ión mun ic ipa l de la pob lac ión de l a Vega Ba ja
7 .4 La es t ruc tu ra de la pob lac ión
7 .5 E l sa ldo m igra to r i o y l a p rocedenc ia de la pob lac ión
7 .6 E l n i ve l de i ns t r ucc ión de la pob lac ión ac t i va
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
7 E S T R U C T U R A D E M O G R Á F I C A Y P O B L A C I O N A L
7 .1 S i s tema pob lac iona l y mode lo económico .
Los fenómenos demográficos están determinados por coyunturas económicas, definiendo
el modelo productivo y potencial económico de una determinada área. En el caso de la
Vega Baja, se ha producido un fuerte crecimiento demográfico entre los años 2000 y 2009
tanto del frente litoral como de la franja prelitoral (Figura 7.1) y una clara transformación de
los sectores de producción de la comarca. El modelo económico desarrollado es reflejo del
fuerte impacto que la implantación del sector turístico a gran escala ha tenido en un ámbito
con una fuerte base agrícola y con un sector industrial marginal. El turismo se ha convertido
en un sector estratégico para la generación de riqueza con efectos muy importantes sobre
la población.
Figura 7.1 Crecimiento demográfico entre el año 2000-2009. Fuente: Elaboración propia.
Este desarrollo turístico ha provocado una fuerte transformación de los asentamientos
tradicionales, convirtiendo a la comarca en un destacado destino de sol y playa dentro de la
Comunidad Valenciana y del territorio nacional. El modelo ha atraído población de elevada
edad proveniente en buena medida del resto de la Unión Europea que han fijado en la
comarca su destino vacacional o segunda residencia de larga temporada. Por otro lado, en
la zona interior se está produciendo el clásico proceso de envejecimiento de las economías
rurales, que expulsan mano de obra agrícola hacia los núcleos principales de población
desequilibrando de manera clara la pirámide de población y estableciendo una fuerte
vinculación de la población activa al sector de la construcción.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 127
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Nos encontramos ante una pirámide poblacional que mantiene una clara tendencia hacia el
estrechamiento en su base y un significativo ensanchamiento para las cohortes de edades
avanzadas. Esto provoca un incremento de la tasa de envejecimiento y una modificación de
los sectores productivos. Los servicios demandados por esta nueva población son
limitados, fenómeno que dificulta el impulso del sector industrial al estancarse la dinámica
de demanda de mano de obra y bloquea el desarrollo comarcal en términos económicos.
En los últimos años, la construcción se ha visto gravemente afectada por la crisis financiera
e inmobiliaria desencadenada a mediados del 2007, siendo el empleo vinculado a la
construcción en España una de las primeras víctimas del fenómeno. La demanda de
viviendas ha descendido de modo muy significativo lo que ha provocado un aumento del
stock de viviendas construidas. La dependencia de la economía comarcal del sector
terciario y de la construcción ha supuesto incrementos significativos de las tasas de paro,
afectando principalmente a la población migrante.
Por tanto, el análisis de la estructura poblacional nos permite realizar una lectura global del
ámbito definiendo, no sólo las características de los habitantes, sino también diferencias
significativas a nivel socioeconómico entre las diferentes zonas que configuran el ámbito y
pautas del funcionamiento territorial. Se comprueba cómo, de modo general, la totalidad de
las variables analizadas muestran una clara diferenciación entre el interior, franja prelitoral y
litoral. En concreto se han analizado los siguientes aspectos:
La evolución de la población en el periodo 1960-2010.
La población del área funcional en la actualidad y su distribución municipal.
Estructura de la población.
Saldo migratorio y procedencia de la población.
Nivel de instrucción de la población activa.
128 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
7 .2 La evo luc ión de la pob lac ión .
La evolución de la población es un indicador que determina la dinámica de crecimiento de
la zona. En la Vega Baja, el crecimiento demográfico, inicialmente impulsado los sectores
destinados a la actividad agrícola, actualmente se encuentra vinculado a los municipios
turísticos. En dos décadas, Torrevieja y otros municipios como Guardamar del Segura, han
pasado de ser tranquilos pueblos a los que venían trabajadores de otras partes del país o
turistas europeos en su época de vacaciones, a ciudades donde la construcción ha sido
uno de los principales factores de crecimiento económico, provocando un crecimiento
demográfico muy importante (Figura 7.2). Por ejemplo, en el caso de Torrevieja, de 13.000
vecinos censados a principios de los ochenta se ha pasado a más de cien mil actuales.
Figura 7.2 Crecimiento demográfico. Fuente: Elaboración propia. INE
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 129
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Este fenómeno contrasta con la dinámica producida a nivel nacional, donde a partir de un
modelo de base agraria y familias numerosas en la década de los años cincuenta, se ha
pasado al estancamiento demográfico. Este cambio se debe al abandono del campo, el
auge del terciario y la concentración de la población especialmente a lo largo de la costa
Mediterránea y Madrid. No obstante, este estancamiento se ha recuperado parcialmente en
la última década por la inmigración no europea (Figura 7.3, 7.4 y 7.5).
Figura 7.3, 7.4 y 7.5. Inmigración. Fuente: Elaboración propia. INE
130 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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La situación de la comarca se diferencia sustancialmente de la media nacional. La
población de la Vega Baja ha crecido en las últimas décadas a un ritmo considerablemente
acelerado, duplicando su población en las cuatro últimas décadas (Figura 7.6). En el
periodo 2001-2007 el crecimiento de la población del conjunto del área fue claramente
ascendente con una media anual que superaba el 8,80 % (Figura 7.7), con especial
incidencia en el litoral y prelitoral. Este crecimiento duplicaba el crecimiento medio
interanual de la provincia (3.75 %) y superaba muy considerablemente el de la comunidad
autónoma (2,71 %). No obstante, en la actualidad los crecimientos son muy inferiores
situándose en torno al 2 %, y superando de modo más moderado las medias de referencia
(Figura 7.8).
Crecimiento de la población.
1996 2001 2007 2008 2009
Vega Baja 204.489 236.489 361.292 383.247 390.817
Provincia
Alicante 1.379.762 1.490.265 1.825.264 1.891.477 1.917.012
C. Valenciana 4.009.329 4.202.608 4.885.029 5.029.601 5.094.675
España 39.669.394 41.116.842 45.200.737 46.157.822 46.745.807
Figura 7.6 Crecimiento de la población en la Vega Baja, Provincia de Alicante, Comunidad Valenciana y
España. Fuente: INE, Padrón municipal.
Tasa de crecimiento poblacional interanual.
tci % 2001
respecto 1996
tci % 2007
respecto 2001
tci % 2008
respecto 2007
tci % 2009
respecto 2008
Vega Baja 3,13 8,80 6,08 1,98
Provincia Alicante 1,60 3,75 3,63 1,35
C. Valenciana 0,96 2,71 2,96 1,29
España 0,73 1,66 2,12 1,27
Figura 7.7 Tasa de crecimiento interanual de la población en la Vega Baja, Provincia de Alicante, Comunidad
Valenciana y España. Fuente: INE, Padrón municipal.
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.8 Tasa de crecimiento interanual de la población en la Vega Baja, Provincia de Alicante, Comunidad
Valenciana y España. Fuente: INE, Padrón municipal.
La Vega Baja, a pesar de seguir manteniendo activas gran número de explotaciones
agrarias, ha visto como en las dos últimas décadas el fenómeno del turismo y el boom
inmobiliario de segunda residencia, han transformado de forma decisiva su fisonomía y
estructura de población. Este fenómeno ha sido tan acusado que ha cambiado las
estructuras básicas del territorio, hasta convertir a municipios del interior en suministradores
de servicios de las actividades preferentemente desarrolladas en el litoral. Un análisis
cronológico nos permitirá establecer las pautas que han definido dicho desarrollo.
A partir de finales de los años cincuenta, cuando comienza el despegue industrial de un
país tradicionalmente de base agraria, se da inicio al gran éxodo del campo que se
despuebla con rapidez, produciéndose un crecimiento sostenido de las ciudades. En las
décadas de los años sesenta y setenta se acentúa este proceso, acompañado de altas
tasas de fecundidad y natalidad, incrementándose notablemente la población.
Por tanto, la década de los años sesenta se caracteriza por la estabilidad de la población en
la zona central y el municipio de Torrevieja. La mayor parte de los municipios de la huerta
del Segura dedicados a la agricultura sufrieron un moderado descenso de la población.
Este fenómeno se produce en municipios interiores como San Fulgencio, Dolores, Callosa
del Segura o Catral, y en municipios costeros como Guardamar del Segura y Pilar de la
Horadada. La mano de obra de los ámbitos rurales fue absorbida por los núcleos
industriales y urbanos. Será Albatera, influenciado por el área de Elche-Crevillente, el
municipio más industrializado de la comarca. De hecho, únicamente los municipios de
Albatera, Cox y Rafal, tuvieron crecimientos positivos por encima del 1% anual. En el gráfico
adjunto se reproduce el crecimiento anual de los diferentes municipios durante el periodo
1960-1970 (Figura 7.9).
132 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 7.9 Crecimiento anual de la población periodo 1960-1970. Fuente: Elaboración propia. INE
En la década de los años setenta la situación cambia de forma significativa y se produce
una dinámica de expansión que se mantiene hasta la actualidad. Es una década marcada
por el crecimiento global de la población vinculada al desarrollo del sector terciario ligado al
turismo. En ésta década comienza un fenómeno que se irá intensificando posteriormente, el
significativo crecimiento poblacional de las áreas litorales se contrapondrá al estancamiento
de grandes áreas del interior. En este proceso confluyen varios factores, siendo los más
representativos la recepción de inmigración del resto de España y el auge del fenómeno
turístico de la costa mediterránea española. Un número minoritario de municipios pierden
población (Pilar de la Horadada, Los Montesinos, Las Dayas, Formentera del Segura y
Redován). Los municipios de Torrevieja y Guardamar del Segura presentarán crecimientos
interanuales muy superiores a las medias de referencia. En el gráfico adjunto se reproduce
el crecimiento anual de los diferentes municipios durante el periodo 1970-1981 (Figura
7.10).
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Figura 7.10 Crecimiento anual de la población periodo 1970-1981. Fuente: Elaboración propia. INE
La década los años ochenta estará marcada por una aceleración en las tasas de
crecimiento de la población provocada por la consolidación del fenómeno turístico que
impulsa un incipiente proceso de transformación de primera a segunda residencia y de
activación del sector de la construcción. Es en este momento cuando se produce un claro
contraste entre el estancamiento del crecimiento de la zona interior y el acelerado
crecimiento de la zona costera. El municipio de Torrevieja se convierte en paradigma de
ello, con un crecimiento anual de más del 5%.
El rápido fenómeno urbanizador ya no solo afecta a la franja litoral, sino también a la
“segunda línea” donde comienzan a proliferar la oferta de apartamentos y adosados en
grandes urbanizaciones. Encontramos ejemplos característicos de este proceso en los
municipios de San Miguel de Salinas y Rojales. En este contexto de crecimiento global no
todos los municipios se comportarán de forma similar, hecho que dependerá del efecto de
atracción del litoral. Los municipios situados al norte del área sufren una pronunciada
tendencia de caída de las tasas de natalidad y su crecimiento es menos dinámico. En todo
el periodo únicamente Dolores, Daya Vieja y Benferri pierden población. La pérdida de
población en Orihuela y Almoradí se debe a la constitución de nuevos municipios como
Granja de Rocamora y Los Montesinos que se segregan del término municipal. En el gráfico
adjunto se reproduce el crecimiento anual de los diferentes municipios durante el periodo
1981-1991 (Figura 7.11).
134 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 7.11 Crecimiento anual de la población periodo 1981-1991. Fuente: Creación Propia.
En la siguiente década (1990-2000) existe un auténtico boom demográfico en la Vega Baja.
La comarca con un crecimiento de la población censada de un 31 % absorbe el 18% del
total del crecimiento de la comunidad, convirtiéndose en la comarca de la Comunidad
Valenciana con el crecimiento absoluto más elevado. La tasa de crecimiento interanual para
el conjunto de la comarca supera a las medias de la Provincia, la Comunidad Valenciana y
el Estado.
Son los municipios ubicados en la franja litoral y prelitoral, vinculados con el turismo de
carácter residencialista, los que han experimentado los mayores crecimientos. En este
periodo el crecimiento del litoral sigue siendo muy fuerte, con tasas superiores al 5% anual
en la práctica totalidad de la franja litoral. En el gráfico adjunto se reproduce el crecimiento
anual de los diferentes municipios durante el periodo 1991-2001. (Figura 7.12).
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Figura 7.12 Crecimiento anual de la población periodo 1991-2001. Fuente: Elaboración propia. INE.
Este proceso ha sido especialmente significativo en el municipio de Torrevieja con
incrementos interanuales superiores al 10 %. El resto de municipios ligados a la costa (Pilar
de la Horadada y Orihuela Costa) han seguido una pauta similar con incrementos entre un
5-10 %. Tan sólo Guardamar del Segura y buena parte de su territorio protegido, con un
modelo de crecimiento más contenido (aproximadamente un 4 %), se aleja de esta
dinámica (Figuras 7.13, 7.14 y 7.15).
136 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 7.13 Evolución de la población en municipios del Litoral (Guardamar del Segura,
Pilar de la Horadada y Torrevieja). Fuente: IVE, Elaboración propia.
También es patente el fuerte ritmo de crecimiento de los municipios de la franja prelitoral,
donde las urbanizaciones de baja densidad absorben la práctica total del incremento censal
(Figura 5.16). Es claro este fenómeno en municipios como San Fulgencio, San Miguel de
Salinas y Rojales, que ya tuvieron crecimientos significativos en el decenio precedente.
Figura 7.14 Crecimiento vegetativo año 2003 y 2004 en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 137
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.15 Crecimiento vegetativo año 2005 y 2007 en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE
Este desarrollo expansionista afecta ahora a otros municipios, como Catral, Benijófar o Los
Montesinos, cuyo crecimiento se vincula a la apertura de la A-32, vía rápida que une a
Alicante y Cartagena y atraviesa el área en sentido Norte-Sur (Figuras 7.16).
Figura 7.16. Evolución de la población en municipios del Prelitoral (Benijófar, Los Montesinos, Rojales, San
Fulgencio, San Miguel de Salinas y Formentera del Segura). Fuente: IVE, Elaboración propia.
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 139
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
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140 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Analizando la evolución de la población de la zona interior y costa para los diferentes
periodos analizados desde el año 1960 a 2009, comprobamos cómo la población se
ha incrementado en aproximadamente un 70 % pasando de 127.465 habitantes en el
1960 a 390.817 habitantes en el año 2009. Este crecimiento está justificado por el
intenso desarrollo de los municipios vinculados al auge del sector turístico en la franja
litoral y prelitoral (Figura 7.19).
La estructura poblacional en la década de los sesenta era eminentemente rural con un
80% de la población en municipios interiores. Esta estructura se modifica
drásticamente en la década de los ochenta y noventa. En el año 2001 más del 40 % de
la población de la comarca se asienta en municipios con mar o en su zona de
influencia habiéndose sextuplicado el número de habitantes desde la década de los
sesenta. El aumento de población, de la zona influenciada por el mar, se hace aún
más significativo entre el año 2001 y el año 2009 donde la población del Litoral y
Prelitoral supone el 52,20% de la población total de la comarca. (Figura 76.19).
DENSIDAD DE POBLACIÓN EN LA COSTA Y EL INTERIOR 1960-2009
Población
municipio
zona
litoral
%
respecto
del total
Increment
o
población
(1960=b
ase100)
Población
en
municipio
zona
prelitoral
%
respecto
del total
Increment
o de
población
(1960=b
ase 100
Población
en
municipio
zona
interior
%
respecto
del total
Increment
o de
población
(1960=b
ase 100
TOTAL
1960 14.221 11,16 100,00 11.468 9,00 100,00 101.776 79,85 100,00 127.465
1970 14.353 10,61 100,93 10.983 8,12 95,77 109.973 81,28 108,05 135.309
1981 18.022 11,93 126,73 11.173 7,39 97,43 121.896 80,68 119,77 151.091
1991 39413 21,88 277,15 15.633 8,68 136,32 125.110 69,45 122,93 180.156
2001 87.434 35,82 614,82 23.201 9,51 202,31 139.934 57,33 137,49 244.086
2009 150.123 38,41 1055,64 53885 13,79 469,87 186.809 47,80 183,55 390.817
Figura 7.19. Densidad de la población según zona de influencia en el periodo 1960-2009. Fuente: INE
En la última década (2000-2010) los crecimientos más acelerados se siguen dando en
Torrevieja donde son claros los efectos de la actividad turística. En el periodo 2001-
2009 la tasa de crecimiento interanual media comarcal duplica la media de la Provincia
y se halla muy por encima de las medias de la Comunidad Valenciana (Figura 7.20).
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Cabe destacar cómo se incorporan nuevos municipios (Algorfa, Los Montesinos,
Benijófar…) a la dinámica económica vinculada con el turismo de carácter
residencialista que se traduce en muy destacados crecimientos. No obstante, buena
parte de los municipios de la Huerta tradicional siguen manteniendo crecimientos
moderados, mostrando incluso síntomas de estancamiento. El crecimiento de estos
municipios se sitúa por debajo de la media de la comarca, con crecimientos
moderados que suelen rondar el 1% anual. En el gráfico adjunto se reproduce el
crecimiento anual de los diferentes municipios durante el periodo 2005-2007 (Figura
7.21).
Figura 7.21 Crecimiento medio anual periodo 2005-2007. Fuente: INE.
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
7 .3 D i s t r ibuc ión mun ic ipa l de la pob lac ión de la Vega Ba ja
En 2009 la población de la Vega Baja alcanzó los 390.817 habitantes repartidos en 27
municipios. Es un territorio bastante poblado con una densidad media de población
(401,5 hab/km2
) que supera la media provincial y casi duplica la media de la
Comunidad Valenciana (Figura 7.22).
Vega Baja, evolución de la densidad hab/km2
km2 1996 2001 2007 2008 2009
La Vega Baja 973,50 210,10 250,70 371,10 393,68 401,46
Provincia de Alicante 5815,30 237,30 256,30 313,90 325,26 329,65
Comunidad
Valenciana 23249,60 172,40 180,80 210,10 216,33 219,13
Figura 7.22 Crecimiento medio anual periodo 2007-2009. Fuente: INE, elaboración propia.
Se ha consolidado un modelo de crecimiento con un desigual reparto de densidades
donde la población se concentra en la franja litoral, su área de influencia, y en la última
década siguiendo el eje de la nueva autopista A-32 (Figura 7.23).
Figura 7.23 Densidad de población Vega Baja 2001. Fuente: Elaboración propia. INE
Según se comprueba en la figura 7.24, Torrevieja y Orihuela acumulan casi la mitad de
la población del área (48,1%), ocupando los dos puestos más significativos de la
pirámide poblacional.
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%Población según Padrón Municipal de Habitantes (2009)
Municipio nº
habitantes
% población respecto
Vega Baja
Albatera 11.745 3,01
Algorfa 4.346 1,11
Almoradí 19.147 4,90
Benejúzar 5.467 1,40
Benferri 1.876 0,48
Benijófar 3.976 1,02
Bigastro 6.744 1,73
Callosa de Segura 17.924 4,59
Catral 8.745 2,24
Cox 6.826 1,75
Daya Nueva 1.942 0,50
Daya Vieja 674 0,17
Dolores 7.427 1,90
Formentera del Segura 4.285 1,10
Granja de Rocamora 2.362 0,60
Guardamar del Segura 16.329 4,18
Jacarilla 2.096 0,54
Los Montesinos 4.949 1,27
Orihuela 86.164 22,05
Pilar de la Horadada 22.050 5,64
Rafal 4.135 1,06
Redován 7.335 1,88
Rojales 20.510 5,25
San Fulgencio 12.030 3,08
San Isidro 1.806 0,46
San Miguel de Salinas 8.135 2,08
Torrevieja 101.792 26,05
VEGA BAJA 390.817 100,00
Figura 7.24 Crecimiento medio anual periodo 2007-2009. Fuente: IVE, elaboración
propia.
No obstante, en la actualidad presentan dinámicas muy diferenciadas. Torrevieja
ocupa la primera posición del sistema de municipios de la Vega Baja (101.792 hab),
con índices de crecimiento significativos hasta el año 2008. Sin embargo, el municipio
de Orihuela (86.164 hab), a pesar de ocupar el segundo lugar en la estructura de
municipios ha mantenido un crecimiento menos significativo debido principalmente a
la zona de costa, viéndose afectado por la segregación de diferentes pedanías y por el
potente atractivo del arco litoral de la comarca (Figura 7.25 y 7.26).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 145
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Evolución de la población por Municipios
1996 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Albatera 8.417 9.080 9.363 9.636 10.001 10.449 10.878 11.102 11.656 11.745
Algorfa 1.140 1.507 1.589 1.782 1.956 2.297 2.914 3.645 4.125 4.346
Almoradí 13.479 13.995 14.334 14.904 15.450 16.547 17.494 17.945 18.536 19.147
Benejúzar 5.009 5.007 5.019 5.114 5.216 5.249 5.306 5.419 5.472 5.467
Benferri 1.011 1.098 1.138 1.188 1.351 1.385 1.493 1.601 1.746 1.876
Benijófar 1.592 2.132 2.434 2.830 3.138 3.380 3.541 3.707 3.900 3.976
Bigastro 4.721 5.039 5.243 5.421 5.601 5.962 6.303 6.588 6.761 6.744
Callosa de Segura 15.230 15.573 16.005 16.375 16.471 16.866 17.366 17.423 17.425 17.924
Catral 4.881 5.146 5.380 5.596 5.884 6.642 7.530 8.105 8.629 8.745
Cox 5.750 5.946 6.240 6.355 6.377 6.477 6.464 6.414 6.642 6.826
Daya Nueva 1.189 1.175 1.257 1.272 1.390 1.562 1.676 1.761 1.903 1.942
Daya Vieja 183 198 204 222 261 336 354 459 598 674
Dolores 6.127 6.308 6.397 6.561 6.863 7.095 6.786 6.954 7.313 7.427
Formentera del Segura 2.112 2.176 2.255 2.403 2.588 2.898 3.173 3.518 4.118 4.285
Granja de Rocamora 2.076 1.902 2.089 2.039 2.066 2.099 2.093 2.271 2.323 2.362
Guardamar del Segura 8.227 9.944 10.732 11.587 12.215 13.122 14.261 15.132 15.951 16.329
Jacarilla 1.504 1.575 1.607 1.638 1.686 1.776 1.813 1.957 2.088 2.096
Los Montesinos 2.436 2.674 2.807 2.964 3.081 3.319 3.654 4.284 4.736 4.949
Orihuela 50.724 56.129 61.018 67.731 68.778 75.009 77.979 80.468 84.626 86.164
Pilar de la Horadada 9.528 12.179 13.246 14.958 16.050 18.051 19.578 20.338 21.424 22.050
Rafal 3.027 3.366 3.464 3.506 3.586 3.770 3.805 3.901 4.028 4.135
Redován 5.268 5.596 5.806 5.956 6.257 6.645 6.825 6.982 7.261 7.335
Rojales 7.195 7.954 9.026 10.681 11.657 13.807 15.987 17.543 19.247 20.510
San Fulgencio 2.888 4.103 4.815 5.700 6.685 8.197 9.597 10.583 11.594 12.030
San Isidro 1.256 1.294 1.330 1.338 1.332 1.368 1.401 1.561 1.708 1.806
San Miguel de Salinas 3.521 4.162 4.678 5.333 5.781 6.620 7.104 7.625 8.056 8.135
Torrevieja 35.998 58.828 69.763 77.943 75.530 84.348 92.034 94.006 101.381 101.792
VEGA BAJA 204.489 244.086 267.239 291.033 297.251 325.276 347.409 361.292 383.247 390.817
Figura 7.25 Evolución de la población de los municipios de la Vega Baja en el periodo
1996-2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
146 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Tasa de crecimiento de la población interanual.
tci %
2001
respect
o 1996
tci %
2002
respect
2001
tci %
2003
respect
2002
tci %
2004
respect
2003
tci %
2005
respect
2004
tci %
2006
respect
2005
tci %
2007
respect
2006
tci %
2008
respect
2007
tci %
2009
respect
2008
Tc %
2001-
2009
Albatera 1,58 3,12 2,92 3,79 4,48 4,11 2,06 4,99 0,76 29,35
Algorfa 6,44 5,44 12,15 9,76 17,43 26,86 25,09 13,17 5,36 188,39
Almoradí 0,77 2,42 3,98 3,66 7,10 5,72 2,58 3,29 3,30 36,81
Benejúzar -0,01 0,24 1,89 1,99 0,63 1,09 2,13 0,98 -0,09 9,19
Benferri 1,72 3,64 4,39 13,72 2,52 7,80 7,23 9,06 7,45 70,86
Benijófar 6,78 14,17 16,27 10,88 7,71 4,76 4,69 5,21 1,95 86,49
Bigastro 1,35 4,05 3,40 3,32 6,45 5,72 4,52 2,63 -0,25 33,84
Callosa de Segura 0,45 2,77 2,31 0,59 2,40 2,96 0,33 0,01 2,86 15,10
Catral 1,09 4,55 4,01 5,15 12,88 13,37 7,64 6,47 1,34 69,94
Cox 0,68 4,94 1,84 0,35 1,57 -0,20 -0,77 3,55 2,77 14,80
Daya Nueva -0,24 6,98 1,19 9,28 12,37 7,30 5,07 8,06 2,05 65,28
Daya Vieja 1,64 3,03 8,82 17,57 28,74 5,36 29,66 30,28 12,71 240,40
Dolores 0,59 1,41 2,56 4,60 3,38 -4,36 2,48 5,16 1,56 17,74
Formentera del Segura 0,61 3,63 6,56 7,70 11,98 9,49 10,87 17,06 4,06 96,92
Granja de Rocamora -1,68 9,83 -2,39 1,32 1,60 -0,29 8,50 2,29 1,68 24,19
Guardamar del Segura 4,17 7,92 7,97 5,42 7,43 8,68 6,11 5,41 2,37 64,21
Jacarilla 0,94 2,03 1,93 2,93 5,34 2,08 7,94 6,69 0,38 33,08
Los Montesinos 1,95 4,97 5,59 3,95 7,72 10,09 17,24 10,55 4,50 85,08
Orihuela 2,13 8,71 11,00 1,55 9,06 3,96 3,19 5,17 1,82 53,51
Pilar de la Horadada 5,56 8,76 12,92 7,30 12,47 8,46 3,88 5,34 2,92 81,05
Rafal 2,24 2,91 1,21 2,28 5,13 0,93 2,52 3,26 2,66 22,85
Redován 1,25 3,75 2,58 5,05 6,20 2,71 2,30 4,00 1,02 31,08
Rojales 2,11 13,48 18,34 9,14 18,44 15,79 9,73 9,71 6,56 157,86
San Fulgencio 8,41 17,35 18,38 17,28 22,62 17,08 10,27 9,55 3,76 193,20
San Isidro 0,61 2,78 0,60 -0,45 2,70 2,41 11,42 9,42 5,74 39,57
San Miguel de Salinas 3,64 12,40 14,00 8,40 14,51 7,31 7,33 5,65 0,98 95,46
Torrevieja 12,68 18,59 11,73 -3,10 11,67 9,11 2,14 7,85 0,41 73,03
VEGA BAJA 3,87 9,49 8,90 2,14 9,43 6,80 4,00 6,08 1,98 60,11
Figura 7.26 Tasa de crecimiento de la población interanual y global para el periodo
2001-2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
A partir de ahí la pirámide poblacional presenta un vacío, ya que no existe ningún
municipio situado en la horquilla de población de 25.000 a 50.000 habitantes. Sin
embargo, existe un grupo central de municipios potentes, bien poblados y dinámicos
con poblaciones situadas entre los 15.000 y 25.000 habitantes (Pilar de la Horadada,
Rojales, Almoradí, Callosa del Segura y Guardamar). Por debajo, la estructura del
sistema es bastante equilibrada pudiendo diferenciar los municipios con una población
entre 15.000 a 5.000 habitantes (Albatera, San Fulgencio, Catral, Bigastro,…) y en los
escalones más bajos de menos de 5.000 habitantes (Algorfa, Rafal, Formentera,…).
Únicamente Daya Vieja no alcanza los 1.000 habitantes (Figura 7.27).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 147
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Distribución de los municipios según la regla del rango/tamaño (2009)
Nº habitantes rango municipios
101.792 1 Torrevieja
50.896 2 Orihuela
33.931 3
25.448 4
20.358 5 Pilar de la Horadada, Rojales
16.965 6 Almoradí, Callosa del Segura
14.542 7 Guardamar del Segura
12.724 8
11.310 9 San Fulgencio, Albatera
10.179 10
9.254 11
8.483 12 Catral
7.830 13 San Miguel de Salinas
7.271 14 Dolores, Redován
6.786 15 Cox
6.362 16 Bigastro
5.988 17
5.655 18
5.357 19 Benejúzar
5.090 20 Los Montesinos, Algorfa, Formentera del Segura, Rafal,
Benijófar, Granja de Rocamora, Jacarilla, Daya Nueva,
Benferri, San Isidro, Daya Vieja
Figura 7.28 Distribución de los municipios de la Vega Baja según la regla del
rango/tamaño. Fuente: IVE, elaboración propia.
Por tanto, el tamaño demográfico de los diferentes municipios se convierte en una de
las bases de la jerarquía urbana. Mediante la regla rango/tamaño podemos relacionar
la población de cada estructura urbana y su rango o número de orden dentro del
sistema urbano. La regla rango/tamaño establece que la población de orden o rango
“r” es de 1/r el tamaño de la población de la ciudad más poblada. Por tanto, la ciudad
situada en segundo lugar posee aproximadamente un 1/2 de la población de la
primera, la tercera 1/3, la cuarta 1/4 y así sucesivamente. De este modo, los tamaños
de todas las ciudades del sistema aparecen vinculados entre sí y ponen de manifiesto
las interrelaciones existentes entre unas y otras.
Podemos observar cómo existen vacíos en diferentes rangos, siendo los más
representativos los correspondientes a estructuras entre 100.000 y 10.000 habitantes
(Figura 7.28), lo que conlleva un cierto desequilibrio poblacional.
148 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.28 Rangos de población en la Vega Baja en 2008. Fuente: INE, elaboración propia.
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
7 . 4 La es t ruc tu r a de la pob lac ión
La pirámide demográfica de la Vega Baja muestra el perfil característico de una
sociedad madura, que ha experimentado un proceso de control de la natalidad y un
aumento de la esperanza de vida de los habitantes. Por ello, la base de la pirámide
mantiene una clara tendencia hacia el estrechamiento, conforme desciende la
natalidad, mientras que las cohortes de edades avanzadas presentan importantes
volúmenes de personas. No obstante, el incremento de la población inmigrante
europea vinculada al turismo de tipo residencial ha provocado que la estructura
poblacional del conjunto de la Vega Baja presente mayores desequilibrios que sus
ámbitos de referencia (figura 7.29).
Figura 7.29. Distribución de la población de la Vega Baja según grupos de edad,
diferenciando mujeres y hombres. Año 2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
La incorporación de un sector de población de edad avanzada vinculado al turismo de
tipo residencial ha ensanchado significativamente las cohortes comprendidas entre los 55
y 85 años de edad, lo que ha provocado una importante distorsión de la edad media de la
población con valores superiores a las medias de la provincia y al conjunto de la
Comunidad Valenciana como se observa en las figuras 7.30 y 7.31.
150 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.30 Relación entre la distribución de la población de la Vega Baja y la distribución de la
población de la Provincia de Alicante según grupos de edad, diferenciando mujeres y hombres. Año
2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
Figura 7.31 Relación entre la distribución de la población de la Vega Baja y la distribución de la
población de la Comunidad Valenciana según grupos de edad, diferenciando mujeres y hombres. Año
2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 151
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
En los siguientes gráficos observamos con claridad que los rasgos poblacionales han
provocado una fractura en el modelo territorial que divide claramente la comarca en
dos ámbitos. Junto a la franja litoral y sur de la comarca se agolpa una población
vinculada al fenómeno turístico, con una edad media y origen extranjero muy superior
a las medias comarcales (Figura 7.32). La población nacional es más significativa en el
interior.
Figura 7.32. Porcentaje de población masculina nacional y extranjera en la Vega Baja.
Fuente. INE. Elaboración propia.
Si analizamos exclusivamente la distribución de la población en la comarca según
sexos, apreciamos un claro equilibrio. La población femenina nacional se concentra en
núcleos urbanos mientras la población masculina nacional es más dispersa y
significativa en áreas del interior (Figura 7.33). En cuanto a la población extranjera, no
hay un fenómeno claro, observándose la predominancia de la población masculina en
la zona litoral (Figura 7.34).
152 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 7.33 Porcentaje de población femenina nacional y extranjera. Fuente: Elaboración propia
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Figura 7.34 Sexo de la población de la Vega Baja según sección censal. Fuente: Elaboración propia.
El fenómeno turístico también ha influido en el envejecimiento de la población. Este
proceso ha sido más intenso en el litoral y en su zona de influencia, donde se ubican los
municipios más envejecidos. El resto de municipios mantienen una población con una
edad media significativamente menor que la media provincial y regional (Figura 7.35 y
7.36). Esto coincide con la ruptura de la comarca en dos ámbitos claramente
diferenciados, ya indicada con respecto al origen de la población.
Edad media de la población municipios de la Vega Baja (2001)
Municipio Edad media
Albatera 36,09
Algorfa 42,11
Almoradí 36,31
Benejúzar 38,04
Benferri 38,75
Benijófar 40,38
Bigastro 36,13
Callosa de Segura 37,47
Catral 36,86
Cox 35,52
Daya Nueva 38,39
Daya Vieja 48,68
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Dolores 37,58
Formentera del Segura 37,92
Granja de Rocamora 40,09
Guardamar del Segura 39,61
Jacarilla 38,61
Los Montesinos 37,00
Orihuela 38,90
Pilar de la Horadada 37,10
Rafal 35,10
Redován 36,30
Rojales 46,78
San Fulgencio 46,72
San Isidro 35,17
San Miguel de Salinas 42,44
Torrevieja 41,68
VEGA BAJA 40,61
PROVINCIA DE ALICANTE 38,81
COMUNIDAD VALENCIANA 39,21
Figura 7.35 Edad media de la población de cada municipio de la Vega Baja. Fuente: NE.
Figura 7.36. Edad media de la población. Fuente: Elaboración propia.
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Podemos observar (Figura 7.37) cómo la población extranjera eleva significativamente la
media de edad de la población en los municipios costeros. Sin embargo, la edad media
de la población nacional es mucho más uniforme, aumentando únicamente en algunos
municipios de la zona prelitoral.
Figura 7.37 Edad media de la población nacional y extranjera de la Vega Baja. Fuente: Elaboración
propia.
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Fig
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: IVE.
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Junto al fenómeno turístico se detecta un claro abandono del campo como actividad
principal por parte de las cohortes más jóvenes. Por otro lado, la débil base industrial
de la Vega Baja no ha sido suficiente para mantener a la población más joven, que se
ve obligada a emigrar en busca de mejores oportunidades de trabajo, factor común en
las regiones españolas con base agraria.
Este fenómeno se puede cuantificar mediante el índice de vejez (mayores de 64 años
de edad*100/población total) que nos permite determinar la tendencia hacia el
envejecimiento de la población. La comarca presenta un índice en torno al 20%,
considerablemente superior a las medias provincial y autonómica que se sitúan en
torno al 16%. En municipios como San Fulgencio o Rojales este fenómeno se
intensifica llegando a índices que superan el 25 % (Figura 7.39 y 7.40).
158 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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: IVE.
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
De acuerdo al perfil de cada una de las pirámides de los diferentes municipios de la
comarca, es posible clasificar los diferentes municipios en tres grandes grupos
incluidos en anexo 2.1.
- GRUPO 1 municipios con importante tendencia hacia el envejecimiento cuyo
índice de vejez supera a la media de la Vega Baja y, por consiguiente, a las medias de
la Provincia de Alicante y de la Comunidad Valenciana; San Fulgencio, Rojales, Daya
Vieja, San Miguel de Salinas, Torrevieja, Benijófar, Guardamar del Segura, Algorfa y
Orihuela.
- GRUPO 2 municipios con estructura demográfica intermedia cuyo índice de
vejez es inferior a la media de la comarca, pero superior a las medias de la Provincia
de Alicante y de la Comunidad valenciana; Daya Nueva, Jacarilla, Pilar de la Horadada,
Dolores, Benejúzar, Granja de Rocamora y Benferri
- GRUPO 3 municipios con estructura demográfica joven, a aquellos cuyo índice
de vejez se halla por debajo tanto de la media de la Vega Baja, como de la Provincia
de Alicante y de la Comunidad Valenciana. Callosa de Segura, Formentera de Segura,
Los Montesinos, Cox, Catral, Albatera, Almoradí, Bigastro, Redován, San Isidro y Rafal
Figura 7.40 Tasa de envejecimiento de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.INE
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Otro aspecto de interés es determinar la capacidad que la estructura poblacional
presenta para su renovación (Figura 7.41). La tendencia de renovación de la población
se puede determinar a partir de una serie de índices demográficos, como son el índice
de juventud, índice de maternidad y de tendencia. Como hemos señalado
anteriormente, en la Vega Baja encontramos una estructura demográfica con un
sensible déficit de adultos y un ensanchamiento paulatino de las edades superiores a
los 55 años en la franja litoral-prelitoral y una población menos envejecida en el interior.
No obstante, la mayor parte de los municipios presentan índices de juventud
superiores a los de la propia comarca, de la Provincia y de la Comunidad Valenciana,
viéndose lastrada la media de la comarca por los bajos índices de las dos grandes
ciudades del área como son Torrevieja y Orihuela, que en definitiva son las que definen
la tendencia general de la Vega Baja (Figura 7.43). Esto pone de manifiesto en la Vega
Baja una estructura demográfica dual. Observamos como los municipios de interior
tienen una estructura poblacional más estable, mayor renovación, más longevidad y
tasas de maternidad más elevadas.
Figura 7.41 Índice de renovación de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.INE
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.42 Índice de longevidad de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.INE
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Fig
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s d
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Vega B
aja
. Fuente
: IVE.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 163
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Esa estructura indica que existe una importante presencia de efectivos jóvenes en
edad de procrear, responsable de los significativos índices de maternidad registrados
en la mayor parte de los municipios. El índice de maternidad, que relaciona la
población entre 0 y 4 años de edad con las mujeres en edad fértil (entre 15 y 49 años
de edad a efectos estadísticos), se encuentra para el conjunto de la comarca por
encima de las medias de la provincia y de la comunidad. La maternidad en la comarca
presenta una buena salud y que sólo unos pocos municipios –los más envejecidos-
presentan índices por debajo de las medias Provincial y autonómica (Figura 7.44 y
7.46).
Figura 7.44. Índice de maternidad de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE
El último índice demográfico objeto de análisis es el de tendencia, que muestra si el
municipio presenta una inclinación hacia el control de la natalidad o, por el contrario,
hacia una tendencia natalista. Esto se cuantifica relacionando a la población entre 0 y 4
años de edad, con la población de la cohorte inmediatamente superior entre 5 y 9
años de edad. Por tanto, un valor por encima de 100 % indica que la nueva cohorte –la
de 0 a 4 años de edad- ha sido superior a la de 5 a 9 años de edad y existe una
tendencia hacia la natalidad. Así se comprueba como la mayor parte de los municipios
de la Vega Baja mantienen una tendencia positiva en cuanto al crecimiento vegetativo,
sensiblemente similar a las medias de la Provincia de Alicante y de la Comunidad
Valenciana. Cabe señalar que algunos municipios que están recibiendo contingentes
de inmigrantes jóvenes en edad de procrear, presentan unos muy destacados índices
de tendencia, como Granja de Rocamora, Rafal, Benferri o Bigastro (Figura 7.45 y
7.47).
164 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.45. Índice de tendencia de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE
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Fig
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7.4
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Fig
ura 7
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munic
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Vega B
aja
. Fuente
: IVE
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
A continuación se incluye una relación de los indicadores demográficos básicos para
los diferentes municipios que componen el área, fijando la capacidad de renovación
de la población activa (Figura 7.48).
Indicadores demográficos básicos % (2009)
Dependencia Longevidad Maternidad Tendencia
Renovación
de la
población
activa
Vega Baja 52,10 35,20 21,80 102,00 87,60
Provincia Alicante 46,90 44,50 20,90 104,30 113,50
C. Valenciana 45,20 47,40 21,10 107,80 124,40
Albatera 109,50 44,30 24,70 109,50 174,40
Algorfa 79,70 21,90 19,80 79,70 21,00
Almoradí 113,00 46,50 25,90 113,00 161,20
Benejúzar 90,80 47,70 19,70 90,80 152,70
Benferri 136,80 33,10 27,40 136,80 114,90
Benijófar 72,20 25,50 15,00 72,20 44,40
Bigastro 125,10 41,80 27,90 125,10 161,10
Callosa de Segura 111,20 48,00 26,20 111,20 162,40
Catral 107,30 35,50 25,40 107,30 103,40
Cox 114,70 45,80 21,50 114,70 179,70
Daya Nueva 67,00 36,30 16,70 67,00 74,20
Daya Vieja 56,30 24,10 8,30 56,30 16,10
Dolores 114,10 46,10 24,50 114,10 127,70
Formentera del
Segura 101,40 37,50 21,30 101,40 93,10
Granja de Rocamora 103,30 46,00 21,50 103,30 162,70
Guardamar del
Segura 97,30 34,70 20,90 97,30 77,70
Jacarilla 89,60 44,70 20,70 89,60 94,90
Montesinos, Los 81,60 37,10 19,70 81,60 92,10
Orihuela 99,70 34,70 21,60 99,70 77,40
Pilar de la Horadada 99,60 32,40 23,30 99,60 91,00
Rafal 104,50 45,90 30,70 104,50 211,80
Redován 102,90 53,10 22,20 102,90 223,90
Rojales 92,60 26,80 18,00 92,60 29,10
San Fulgencio 77,70 24,40 16,10 77,70 24,40
San Isidro 111,00 48,10 17,90 111,00 231,30
San Miguel de Salinas 76,50 27,00 16,20 76,50 38,20
Torrevieja 104,40 35,10 20,10 104,40 96,20
Figura 7.48 Indicadores demográficos básicos de los municipios de la Vega Baja.
Fuente: IVE
168 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
7 .5 E l sa ldo m igra to r i o y l a p rocedenc ia de la pob lac ión
El estudio de las migraciones y de la procedencia de la población residente es un
aspecto básico para entender las pautas actuales de funcionamiento de la comarca.
Los diferentes periodos analizados ponen de manifiesto que la Vega Baja ha
constituido un lugar de destino de muchos colectivos de inmigrantes atraídos por
motivos laborales o turísticos. El balance o saldo migratorio ha tenido un claro signo
positivo quedando sobradamente compensada la llegada de inmigrantes con la salida
de emigrantes desde la comarca hacia otros destinos. Este balance ha ido creciendo
de manera espectacular entre el año 2000 y el 2005, detectándose un descenso en la
actualidad (Figura 7.49).
Evolución Saldo Migratorio Vega Baja. Periodo 2000-2008
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Hombres 1.468 1.314 11.401 9.430 11.928 11.039 10.748 9.852 3.553
Mujeres 1.412 1.221 9.914 7.993 10.312 9.552 10.067 9.912 3.874
Total 2.880 2.535 21.315 17.423 22.240 20.591 20.815 19.764 7.427
Figura 7.49 Evolución del saldo migratorio de la Vega baja en el periodo 2000-2008. Fuente: IVE
Si se compara el balance según el sexo de los migrantes, se observa un notable
equilibrio entre hombres y mujeres, aunque el número de los hombres es siempre
ligeramente superior al de las mujeres. Se trata del reflejo de la suma de migraciones
laborales, con predominio masculino, y residencialistas donde el equilibrio entre sexos
es mayor (Figura 7.49).
Dentro del contexto de la Comunidad Valenciana, ha sido espectacular el
comportamiento relativo de la Vega Baja al acumular más del 20 % del saldo
migratorio regional en el periodo 2009 (Figura 7.50).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 169
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Inmigración a las comarcas de la Comunidad Valenciana (2009)
De la C.
Valenciana
De otras C.
Autónomas
Del
extranjero Total
Total fuera
de la C.
Valenciana
% de población
inmigrante de otra
Comunidad y
Extranjero
Total 21.074 15.837 80.110 117.021 95.947 100,00
Vega Baja 2.421 1.908 19.882 24.211 21.790 22,71
València. 2.392 3.531 15.856 21.779 19.387 20,21
La Marina Alta 1.666 669 8.181 10.516 8.850 9,22
La Marina Baixa 1.950 1.029 6.187 9.166 7.216 7,52
El Baix Vinalopó 712 892 3.900 5.504 4.792 4,99
La Plana Alta 1.098 622 3.229 4.949 3.851 4,01
L'Alacantí 1.870 1.869 1.946 5.685 3.815 3,98
L'Horta Oest 1.494 651 2.242 4.387 2.893 3,02
La Safor 820 556 1.850 3.226 2.406 2,51
La Plana Baixa 800 407 1.909 3.116 2.316 2,41
Vinalopó Medio 624 495 1.734 2.853 2.229 2,32
L'Horta Nord 944 469 1.656 3.069 2.125 2,21
El Baix Maestrat 321 377 1.531 2.229 1.908 1,99
L'Alcoià 246 271 1.353 1.870 1.624 1,69
La Ribera Alta 694 438 1.135 2.267 1.573 1,64
El Camp de
Túria 525 223 1.165 1.913 1.388 1,45
La Vall d'Albaida 318 134 1.089 1.541 1.223 1,27
L'Horta Sud 681 262 670 1.613 932 0,97
Alto Vinalopó 140 140 703 983 843 0,88
El Camp de
Morvedre 215 215 595 1.025 810 0,84
La Costera 285 84 673 1.042 757 0,79
La Ribera Baixa 167 174 576 917 750 0,78
La Plana de
Utiel-Requena 94 80 408 582 488 0,51
La Canal de
Navarrés 55 24 438 517 462 0,48
El Alto Palancia 132 77 245 454 322 0,34
La Hoya de
Buñol 138 80 237 455 317 0,33
El Comtat 97 34 187 318 221 0,23
L'Alcalatén 74 32 169 275 201 0,21
170 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Los Serranos 28 33 160 221 193 0,20
Els Ports 13 10 95 118 105 0,11
L'Alt Maestrat 18 24 58 100 82 0,09
El Valle de
Cofrentes-Ayora 21 19 21 61 40 0,04
El Alto Mijares 20 4 23 47 27 0,03
El Rincón de
Ademuz 1 4 7 12 11 0,01
Figura 7.50 Inmigración de la población a las diferentes comarcas de la Comunidad Valenciana año
2009. Fuente: INE.
El comportamiento de los diferentes municipios no ha sido homogéneo. Los
municipios ubicados en la zona litoral, como Torrevieja, San Miguel de Salinas, Rojales
o San Fulgencio, han presentado un saldo migratorio muy positivo. Por otra parte,
cabe destacar que el 80 % del saldo migratorio de la comarca proviene de Torrevieja
y que, por tanto, acumula el 25 % del saldo migratorio de la Comunidad Valenciana. En
la figura 7.51 queda también patente como todavía un buen número de municipios
interiores de la Vega Baja siguen perdiendo población.
Figura 7.51 Inmigración de la población a las diferentes comarcas de la Comunidad Valenciana año
2009. Fuente: INE
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 171
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
En este sentido, cabe resaltar el caso de Orihuela, municipio cuyo análisis demográfico
es difícil debido a la amplitud de su término, donde se ubica la capital, su zona costera
y un elevado número de pedanías. La zona de Orihuela Costa sigue las mismas pautas
de comportamiento que Torrevieja y presenta un saldo migratorio positivo. La capital, a
pesar de seguir siendo el núcleo más poblado, ha sufrido un saldo migratorio negativo
en la segunda mitad de los noventa. Este dato pone de manifiesto las dificultades por
las que atraviesa la tradicional capital de la Vega Baja intensificado en los últimos
lustros un proceso de conversión de alguna de las pedanías en municipio, como es el
caso de Pilar de la Horadada.
A continuación desglosamos éste análisis de los movimientos migratorios por
municipio desde y hacia la Comunidad Valenciana, otras comunidades y otros países
(Figura 7.52, 7.53 y 7.54).
Figura 7.52 Inmigración de la población de la Comunidad Valenciana a la Vega Baja y emigración de
la población de la Vega Baja hacia la Comunidad Valenciana. Fuente: INE
172 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.53 Inmigración de la población de España a la Vega Baja y emigración de la población de la
Vega Baja hacia la España. Fuente: INE
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.54 Inmigración de la población extranjera a la Vega Baja y emigración de la población de la
Vega Baja hacia el extranjero. Fuente: INE
El crecimiento poblacional de las últimas décadas de la franja litoral se ha basado en
el componente migratorio de origen extranjero. Este fenómeno provoca que la
incidencia de población extranjera en el área de referencia sea muy superior que la
existente en la provincia de Alicante y la Comunidad Valenciana (Figura 7.55 y 7.56).
Población según lugar de nacimiento. (2009)
Total
Nacidos
en la C.
Valenciana
% Nacidos
en la C.
Valenciana
Resto
de
España
%
Resto
de
España
Extranjero %
Extranjero
Comunidad Valenciana 5.094.675 3.246.259 63,72 883.483 17,34 964.933 18,94
Provincia Alicante 1.917.012 1.074.811 56,07 350.195 18,27 492.006 25,67
Vega Baja 390.817 172.774 44,21 50.138 12,83 167.905 42,96
Figura 7.55 Población según lugar de nacimiento y porcentaje respecto del total.
Fuente: IVE, elaboración propia.
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S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Evolución de la población extranjera Vega Baja. Periodo 2007-2009
Año 2007 Año 2009
Total Españoles
Extranjero
s
%
Extranjero
s
Total Españoles Extranjero
s
%
Extranjeros
Total 361.292 220.747 140.545 38,90 390.817 222.912 167.905 42,96
Figura 7.56 Evolución de la población de origen extranjero y nacional en la Vega Baja en el periodo
2007-2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
Una vez más, existe una clara frontera entre la costa y el interior con una acusada
influencia del municipio de Torrevieja sobre el conjunto del área. Según se puede
comprobar en gráficos adjuntos, existen algunos municipios, como Torrevieja, Rojales
y San Fulgencio donde el porcentaje de población censada nacida en el extranjero ya
supera el 25 %. En municipios del interior como Albatera, la población extranjera no
alcanzaba el 5 % (Figura 6.57).
Figura 7.57 Nacionalidad de la población. Fuente: Elaboración propia
El crecimiento de la población en los municipios costeros se debe básicamente a la
llegada de extranjeros de la propia UE, que en su gran mayoría tienen una elevada
edad media y que han trasladado su residencia a las costas mediterráneas españolas,
en busca de calidad de vida, sol, inviernos suaves, precios asequibles y tranquilidad
(Figura 7.58).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 175
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
% Población según nacionalidad 2009
%
Total
%
Española
%
Extranjera
%
América
%
Europa
%
África
%
Resto
del
mundo
Comunidad
Valenciana 100 82,54 17,46 4,02 10,57 2,26 0,60
Provincia
Alicante 100 75,85 24,15 4,35 16,73 2,47 0,60
Vega Baja 100 57,04 42,96 4,39 33,87 4,02 0,68
Figura 7.58 Porcentaje de población según su nacionalidad en la Comunidad Valenciana, Provincia de
Alicante y la Vega Baja (2009). Fuente: IVE, elaboración propia.
De acuerdo con el origen de la población empadronada en cada uno de los diferentes
municipios de la Vega Baja, se comprueba cómo tan sólo el 31,91% de los residentes
han nacido en el mismo municipio en el que viven. Otra importante consideración es
que tan sólo el 43,77% de los españoles residentes en la comarca han nacido en la
Provincia de Alicante. No obstante, el rasgo más destacado al analizar el origen de los
habitantes en el año 2009 es que el 42,96% de los residentes son de origen extranjero
(Figura 7.59 y 7.60). En el padrón de 2009, el número de extranjeros residentes
estables en la Vega Baja era de 167.905 personas. A ese colectivo debe sumarse un
elevado número de extranjeros presentes en los municipios de la comarca que, por
diversas causas, no se han empadronado.
Población según lugar de nacimiento. Vega Baja 2009
Total
Nacidos
en el
mismo
municipio
Nacidos
en la
misma
provincia
Nacidos
en
diferente
provincia
Resto de
España Extranjero
Hombres 198.674 63.246 22.312 872 24.810 87.434
Mujeres 192.143 61.453 24.056 835 25.328 80.471
Total 390.817 124.699 46.368 1.707 50.138 167.905
Figura 7.59. Población de la Vega Baja según lugar de nacimiento año 2009. Fuente:
IVE, elaboración propia.
Porcentaje de población según lugar de nacimiento Vega Baja 2009
% Total
%
Nacidos
en el
mismo
municipio
%
Nacidos
en la
misma
provincia
%
Nacidos
en
diferente
provincia
% Resto
de España
%
Extranjero
Hombres 100,00 31,83 11,23 0,44 12,49 44,01
Mujeres 100,00 31,98 12,52 0,43 13,18 41,88
Total 100,00 31,91 11,86 0,44 12,83 42,96
Figura 7.60. Porcentaje de población de la Vega Baja según lugar de nacimiento año
2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
176 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
De acuerdo con el continente de procedencia, se comprueba cómo, cada año, los
procedentes de países europeos suponen más del 75% del total. Mientras que los
procedentes de otros continentes son minorías, entre las que destacan los originarios
de algunos países concretos de África, como Marruecos y Senegal. Sin embargo, en la
evolución reciente de los extranjeros se comprueba como las nacionalidades de origen
suramericano se han ido imponiendo a las nacionalidades de origen africano. De
modo que desde el año 2002 ya eran más los inmigrados empadronados procedentes
de países como Ecuador, Colombia y Argentina que los procedentes de África (Figura
7.61, 7.62, 7.63, 7.64 y 7.65).
Evolución de la población extranjera en la Vega Baja según continente de origen.
Periodo 2000-2010
%Europa % África % América % Asia % Resto del
mundo
2000 85,24 9,28 4,34 1,10 0,03
2001 74,99 8,16 7,15 0,98 0,02
2002 77,36 9,68 11,90 1,05 0,02
2003 77,26 8,66 13,02 1,04 0,02
2004 74,68 9,29 14,81 1,21 0,02
2005 75,44 9,45 13,69 1,40 0,02
2006 76,29 9,20 13,01 1,49 0,02
2007 78,20 8,68 11,70 1,41 0,01
2008 78,15 8,92 11,42 1,50 0,01
2009 78,61 9,48 10,32 1,58 0,01
2010 78,76 10,15 9,39 1,69 0,01
Figura 7.61. Porcentaje de la población extranjera según el continente de origen en la Vega Baja en el
periodo 2000-2010. Fuente: IVE, elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 177
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.62. Porcentaje de la población extranjera según el continente de origen en la Vega Baja en el
año 2010. Fuente: IVE, elaboración propia.
178 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.63. Porcentaje de la población extranjera según el continente de origen en la Vega Baja en el
año 2010. Fuente: IVE, elaboración propia.
Son colectivos que, aún empujados por las mismas motivaciones, suelen desarrollar
estrategias diferentes en cuanto a su permanencia en el lugar de destino. Mientras
para los americanos España se convierte con frecuencia en destino definitivo, muchos
africanos optan por regresar a sus países tras una larga etapa de permanencia en
España.
Figura 7.64 Evolución de la población extranjera según el continente de origen en la Vega Baja en el
periodo 2000-2010. Fuente: IVE, elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 179
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Como se comprueba en el cuadro adjunto, el éxodo migratorio desde los municipios
de la comarca tiene por destino preferente otros municipios valencianos de acuerdo
con los desplazamientos familiares de ajuste, por motivos laborales y de matrimonio
preferentemente. Son menos los que se trasladan a otras comunidades autónomas y
menos los que salen al extranjero. Aunque en la evolución en el periodo 2005-2009 se
observa un aumento de la emigración hacia el extranjero (Figura 6.66).
Figura 7.65 Población nacional y extranjera en sección censal año 2009. Fuente: IVE, elaboración
propia.
Emigración Inmigración
% TOTAL
EMIGRAC
ION
% A otras
comunida
des
autónom
as
% A la
Comunid
ad
Valencian
a
% Al
extranjero
%TOTAL
INMIGRA
CION
% De
otras
comunida
des
autónom
as
% De la
Comunid
ad
Valencian
a
% Del
extranjero
2005 100,00 38,10 55,49 6,40 100,00 20,58 22,77 56,66
2006 100,00 35,82 52,92 11,26 100,00 20,29 24,44 55,27
2007 100,00 37,62 49,05 13,33 100,00 22,26 25,25 52,49
2008 100,00 38,85 43,25 17,90 100,00 24,74 31,23 44,03
2009 100,00 35,44 40,72 23,84 100,00 26,92 35,54 37,55
Figura 7.66 Evolución de la Emigración y la Inmigración en la Vega Baja en el periodo 2005-2009 en
porcentajes. Fuente: IVE, elaboración propia.
180 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
7 . 6 E l n i ve l de i ns t r ucc ión de la pob lac ión ac t i va
Es evidente la relación que existe entre nivel educativo de una sociedad, su nivel de
renta y la calidad de vida. Por tanto, el nivel de instrucción es un factor fundamental
para analizar la competitividad del capital humano disponible y consecuentemente del
territorio en el que se encuentran. La variable escogida para homogeneizar el análisis
ha sido el nivel de instrucción de la persona principal del hogar.
La comarca de la Vega Baja se trata de una zona con un escaso nivel de instrucción,
factor que se convierte en una de las grandes debilidades actuales y problemas
futuros de la comarca. De nuevo encontramos una estructura dual, como en la práctica
totalidad de las variables analizadas, con importantes diferencias entre la zona costera
y el resto del territorio. El nivel de alfabetización en la comarca se halla
considerablemente por debajo de las medias provincial y autonómica, siendo inferior
entre los municipios del interior de la Vega Baja (Figuras 7.67 y 7.68).
Figura 7.67 Porcentaje de población analfabeta de la Vega Baja año 2001. Fuente: INE, elaboración
propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 181
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Fig
ura 7
.68
Porcenta
je d
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obla
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de la V
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año 2
00
1. Fuente
: IN
E, ela
boració
n p
ropia
.
182 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
El grupo más representativo en cuanto al nivel de estudios es el de las personas que
han cursado estudios básicos y poseen el título de estudios primarios. La mayor parte
de los municipios de la comarca cuenta con altos porcentajes de personas con
estudios primarios, con porcentajes superiores a las medias provincial y autonómica.
(Figuras 7.69 y 7.70).
Figura 7.69 Porcentaje de población con estudios de Primer Grado de la Vega Baja año 2001. Fuente:
INE, elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 183
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Fig
ura 7
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Porcenta
je d
e p
obla
ció
n c
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Grado d
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ega B
aja
año 2
001.
Fuente
: IN
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ela
boració
n p
ropia
184 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
A partir del nivel secundario se observa una diferenciación clara entre los municipios
costeros y el interior. Tan sólo nueve municipios de la Vega Baja superan la media de
referencia de la Provincia y de la Comunidad Valenciana (Figuras 7.71 y 7.73)
Figura 7.71. Porcentaje de población con estudios de 2do Grado de la Vega Baja año 2001. Fuente:
INE, elaboración propia.
Es importante aclarar que el nivel de estudios de la zona costera debe su posición a un
sector poblacional con altos niveles de instrucción pero que se encuentran fuera del
ámbito laboral, aspecto que puede debilitar la aparente base competitiva de la zona.
La inmigración de la población proveniente de la Unión Europea contribuye a
incrementar los niveles educativos, pero sin ponerlos al servicio del mercado de
trabajo, dada su elevada edad media y el hecho de que en su mayoría llegan a la Vega
Baja una vez concluida su vida laboral.
La situación se muestra especialmente desfavorable para la Vega Baja al realizar la
comparación de sus habitantes que poseen estudios superiores o de tercer grado. La
media comarcal se halla muy por debajo de esas medias de referencia y ningún
municipio se encuentra por encima. Únicamente destacar el buen comportamiento de
la cabecera tradicional, Orihuela, debido a la oferta de estudios universitarios que allí
existe (Figura 7.72 y 7.74).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 185
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.72. Porcentaje de población con estudios de Tercer Grado de la Vega Baja año 2001. Fuente:
INE, elaboración propia.
186 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Fig
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 187
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Fig
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año 200
1.
Fuente
: IN
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boració
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ropia
.
188 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Tal circunstancia refleja una fuerte debilidad para asegurar la sostenibilidad de las
actividades económicas de futuro, y son reflejo claro de la vocación socioeconómica
mantenida hasta el presente, fundamentada en los pilares de la agricultura, la
construcción y los servicios más banales derivados de la actividad turística.
Un estudio más detallado por secciones censales y diferenciando en función de la
procedencia, despeja algunas incógnitas.
Figura 7.75 Nivel medio de estudios de residentes en viviendas familiares sección censal y grado de
diferencia entre nivel de estudios de residentes en viviendas familiares nacionales y extranjeros.
Fuente: Elaboración propia. INE
Verificamos aquí también la tendencia de la inmigración europea a elevar la media de
estudios (Figura 7.75). Los municipios de la zona prelitoral y los costeros (sobre todo
Guardamar, Torrevieja y Pilar de la Horadada) son los de mayor nivel de instrucción.
No obstante, en el gráfico de nivel de estudios de habitantes exclusivamente
nacionales, observamos que la distribución de los diferentes niveles en el territorio es
muy similar.
Un caso diferencial es Orihuela Costa, que tiene un grado algo más alto de estudios
entre la población extranjera, pero que ha visto cómo sus habitantes de mayor nivel de
estudios han migrado a otras zonas, tal como se observa en la figura 7.76.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 189
S I S T E M A P O B L A C I O N A L
Figura 7.76. Nivel medio de estudios de residentes migrantes, extranjeros y nacionales en viviendas
familiares sección censal. Fuente: Elaboración propia. INE
190 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 191
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
8 A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A Y S I S T E M A
P R O D U C T I V O
8 .1 Mode lo económico y sec to res p roduc t i vos
8 .2 Va r iab l es soc ioeconómicas: mercado de t raba jo y s ec to res
p roduc t i vos
8.2.1 Nivel de renta y r iqueza económica
8.2.2 El mercado de trabajo y sectores productivos
8.2.2.1 La población activa y el índice de dependencia
8.2.2.2 Distr ibución y especial ización de la población act iva por
sectores productivos
8.2.2.3 Áreas de especial ización agrícola
8.2.2.4 Áreas de especial ización industrial
8.2.2.5 Áreas de especial ización en construcción
8.2.2.6 Áreas de especial ización en serv icios
8.2.2.7 Áreas de especial ización en tur ismo
8.2.2.8 Situación profesional de la población act iva
8.2.2.9 Evolución del desempleo
8.2.2.10 Evolución de la contratac ión
8.2.3 Inversión
192 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
8 A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A Y S I S T E M A
P R O D U C T I V O
8 .1 Mode lo económico y sec to res p roduc t i vos .
En la comarca de la Vega Baja se reproduce un modelo económico que refleja el fuerte
impacto que ha tenido la implantación del sector turístico a gran escala en un ámbito
dotado de una fuerte base agrícola y con un sector industrial marginal. Por otra parte, el
turismo se ha convertido en un sector estratégico para la generación de riqueza con efectos
muy importantes sobre la economía comarcal. En estos momentos, el sector está
atravesando grandes transformaciones, promoviéndose desde la Consellería de Turismo
líneas que persiguen impulsar la adecuación del sector a las nuevas necesidades de los
consumidores.
La economía de la Vega Baja del Segura se ha basado tradicionalmente en la agricultura, ya
que la estructura social de la comarca durante los siglos XIX y principios del XX impidió una
verdadera industrialización de la zona. La base económica agraria entra en crisis en los
años sesenta, derivando en el envejecimiento y falta de alternativas para una población con
poca base formativa. No obstante, la comarca de la Vega Baja ha presentado
tradicionalmente unas condiciones naturales propicias para un fuerte desarrollo turístico.
Factores como el clima, la costa o el paisaje han provocado una masiva afluencia de
turistas desde los años 60, alcanzando un espectacular desarrollo a mediados de los
ochenta, especialmente en el municipio de Torrevieja. Este desarrollo turístico ha propiciado
un aumento poblacional fortísimo tanto del frente litoral como de la franja prelitoral,
convirtiendo a la comarca en un destacado destino de sol y playa dentro de la Comunidad
Valenciana y del territorio nacional.
La consecuencia clara de este desarrollo es un incremento en el nivel de renta local,
provocando una significativa expansión del sector de la construcción y convirtiendo al
sector terciario en el pilar de la economía comarcal. La revalorización del ámbito ha
desembocado en la urbanización masiva de la costa, dando pie a nuevas posibilidades
empresariales que se alejan de la tradicional actividad agraria. Actualmente, la mayor parte
de la población trabaja en el sector terciario, principalmente en actividades vinculadas al
turismo residencial.
Un factor que intensifica la influencia del turismo en otros sectores secundarios, como es el
industrial y la construcción vinculada a la promoción inmobiliaria, es que se trata de un
turismo extrahotelero con un tipo de turista que pasa grandes temporadas al año en la zona
y que por lo tanto adquiere viviendas de segunda residencia. Esta característica ha
determinado un modelo turístico caracterizado por una escasa presencia hotelera, el
predominio de la oferta residencial secundaria y una oferta extrahotelera no declarada.
Por otro lado, el modelo productivo y potencial económico del área está íntimamente ligado
a una estructura poblacional que ha experimentado un significativo crecimiento por el efecto
casi exclusivo de la inmigración. El tipo de inmigración se caracteriza por la recepción de
personas de edades avanzadas, tanto de origen nacional como del norte de Europa, que
buscan un turismo de tipo residencial. Esto provoca un incremento de la tasa de
envejecimiento y una modificación de los sectores productivos.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 193
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Los servicios demandados por el nuevo estereotipo de poblador son limitados y están
significativamente vinculados al sector terciario, dificultando el impulso del sector industrial.
Esto provoca que en la zona interior, donde la inmigración de tercera edad no es tan
intensa, se está produciendo un éxodo de la mano de obra joven a otras zonas
desequilibrando de manera clara la pirámide de población. Este estancamiento en la
dinámica de demanda de mano de obra está bloqueando el desarrollo comarcal en
términos económicos. Por otro lado, en el contexto de la crisis financiera e inmobiliaria
desencadenada a mediados del 2007, la dependencia de la economía comarcal del sector
terciario y de la construcción ha supuesto incrementos significativos de las tasas de paro,
afectando principalmente a la población migrante.
8 .2 Va r iab l es soc ioeconómicas: mercado de t raba jo y sec to res
p roduc t i vos .
8.2.1 Nivel de renta y r iqueza económica.
Las características básicas de la población definen las bases socioeconómicas del territorio
que habitan, siendo el nivel de renta per cápita un indicador comúnmente utilizado para
estimar la riqueza económica de una determinada zona. Como aproximación válida para
conocer el nivel de renta de los habitantes de la Vega Baja y su evolución reciente, se ha
utilizado la renta familiar disponible del censo 2001 para las diferentes unidades censales
analizadas. La renta familiar disponible permite conocer los ingresos que una familia
dispone para ser destinados al consumo o al ahorro a lo largo de un determinado periodo.
Por tanto, el nivel de renta se convierte en un elemento común para establecer diferencias
relativas del nivel de calidad de vida entre áreas. De los datos la renta familiar per cápita en
el año 1991 (Figura 8.1) de las diferentes comarcas que componen la provincia de Alicante,
se desprende que la Vega Baja es una de las comarcas con menor capacidad adquisitiva
de los habitantes. Ocupa el séptimo lugar de un total de nueve comarcas. Entre las causas
que explican esa situación cabe destacar:
El sector agrícola representaba en la economía global del ámbito un papel mucho
mayor que en el resto de comarcas de la Provincia, remunerándose la mano de obra
en este sector en menor medida que en otros sectores económicos
El nivel de formación de los habitantes es inferior a la media provincial
Renta familiar disponible per cápita
Comarca Año 1991
La Marina Baixa 1.562.909 pta
La Marina Alta 1.299.812 pta
L'Alacantí 1.226.327 pta
L'Alcoiá 1.125.083 pta
El Vinalopo Mitja 1.094.314 pta
El Comtat 1.093.877 pta
La Vega Baja 1.043.768 pta
L'Alt Vinalopó 1.027.361 pta
El Baix Vinalopo 1.020.476 pta
Fuente:
Figura 8.1 Renta familiar disponible per cápita en las comarcas de la Provincia de Alicante.
Fuente: Plan de Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja.
194 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Un factor relacionado con el nivel de renta per cápita es la condición socioeconómica media
de la población. Según el glosario del INE esta se define como la media aritmética de las
marcas de clase de las condiciones socioeconómicas de las personas. La condición
socioeconómica de una persona se obtiene combinando la información de las variables de
ocupación, actividad y situación profesional, conforme se viene haciendo en la Encuesta de
Población Activa desde el año 1994. Podemos comprobar que los municipios con mayor
condición socioeconómica (Figura 8.3), tanto en 1991 como en 2001, se ubican en la franja
litoral, seguido por la franja prelitoral.
El efecto del turismo a nivel global ha revalorizado también el sistema económico del
interior. Se detectan así valores significativos en Jacarilla y Benejúzar poblaciones
influenciadas por el municipio de Torrevieja.
Figura 8.2 Condición socioeconómica media del hogar de los municipios de la Vega Baja.
Fuente: INE.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
195
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Condición socioeconómica media
Municipio 1991 2001 % Variación
Albatera 0,65 0,91 140,00
Algorfa 0,58 0,72 124,14
Almoradí 0,65 0,98 150,77
Benejúzar 0,72 1,05 145,83
Benferri 0,58 1,03 177,59
Benijófar 0,69 0,85 123,19
Bigastro 0,80 1,03 128,75
Callosa de Segura 0,65 0,93 143,08
Catral 0,71 0,97 136,62
Cox 0,66 0,92 139,39
Daya Nueva 0,69 0,88 127,54
Daya Vieja 0,65 0,86 132,31
Dolores 0,57 0,98 171,93
Formentera del Segura 0,69 0,96 139,13
Granja de Rocamora 0,63 0,95 150,79
Guardamar del Segura 0,67 0,9 134,33
Jacarilla 0,76 1,14 150,00
Los Montesinos 0,71 1,00 140,85
Orihuela 0,64 0,95 148,44
Pilar de la Horadada 0,64 0,96 150,00
Rafal 0,72 0,99 137,50
Redován 0,66 0,95 143,94
Rojales 0,71 0,81 114,08
San Fulgencio 0,63 0,87 138,10
San Isidro 0 0,98 -
San Miguel de Salinas 0,72 0,88 122,22
Torrevieja 0,62 0,92 148,39
TOTAL 0,65 0,94 144,62
Figura 8.3 Condición socioeconómica media de la población de los municipios de la Vega
Baja. Fuente: INE
196 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
C
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ión s
ocio
económ
ica m
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s d
el Litoral de la V
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aja
año 1
99
1.
Condic
ión s
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unic
ipio
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el Litoral de la V
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año 2
001
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ocio
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ega B
aja
año 1
991.
Condic
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1.
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A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Otro índice de referencia sería el índice de actividad económica del Anuario Económico de
España de la Caixa, que se obtiene en función del impuesto correspondiente al total de
actividades económicas empresariales (industriales, comerciales y de servicios) y
profesionales. Es decir, incluye todas las actividades económicas excepto las agrarias (que
no están sujetas al impuesto de actividades económicas). El valor del índice expresa la
participación de la actividad económica (en tanto por 100.000) de cada municipio sobre una
base nacional de 100.000 unidades equivalente a la recaudación del impuesto de
actividades económicas empresariales y profesionales (Figura 8.5 y 8.6)
Índice de actividad económica
Año 2003 Año 2009 % Crecimiento
Albatera 8 12 150,00
Algorfa 1 2 200,00
Almoradí 32 20 62,50
Benejúzar 5 5 100,00
Benferri 1 1 100,00
Benijófar 2 2 100,00
Bigastro 6 6 100,00
Callosa de Segura 22 18 81,82
Catral 5 8 160,00
Cox 6 10 166,67
Daya Nueva 1 1 100,00
Daya Vieja 0 0 0
Dolores 10 7 70,00
Formentera del Segura 1 3 300,00
Granja de Rocamora 2 2 100,00
Guardamar del Segura 19 24 126,32
Jacarilla 2 2 100,00
Los Montesinos 2 5 250,00
Orihuela 125 128 102,40
Pilar de la Horadada 19 20 105,26
Rafal 4 3 75,00
Redován 8 8 100,00
Rojales 10 13 130,00
San Fulgencio 4 7 175,00
San Isidro 1 5 500,00
San Miguel de Salinas 6 6 100,00
Torrevieja 104 130 125,00
Vega Baja 406 448 110,34
Provincia Alicante 3.378 3.276 96,98
Comunidad Valenciana 10.616 9.724 91,60
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Figura 8.5 Índice de actividad económica de la Vega Baja en el año 2003, 2009 y
porcentaje de crecimiento en dicho periodo. Fuente: Anuario Económico de España 2010,
La Caixa.
Figura 8.6 Actividad económica año 2003 y 2009 en la Vega Baja. Porcentaje de
crecimiento económico. Fuente: Anuario Económico de España 2010, La Caixa.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 199
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
En los municipios del litoral, como Torrevieja y Orihuela, debido a la expansión del municipio
en el área denominada Orihuela Costa, encontramos los valores más significativos (Figura
8.4). En esta línea, datos muy similares aportan otros indicadores económicos elaborados.
Análisis como el número de vehículos de la unidad familiar o el tamaño medio del hogar,
ofrecen una perspectiva de la calidad de vida en la comarca (Figura 8.7 y 8.8). En estos
casos, se observa claramente la influencia del turismo, puesto que se trata de una
población con tendencia a moverse utilizando el transporte público. Aquí, el tamaño de los
apartamentos de costa es más reducido que la vivienda autóctona de interior.
Figura 8.7 Número de vehículos de la unidad familiar. Fuente: INE.
200 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 8.8 Número de vehículos de la unidad familiar. Fuente: INE.
El índice de actividad económica está en general correlacionado con la cuota de mercado.
Es decir, suele existir bastante relación entre la capacidad de compra y los impuestos
correspondientes a las actividades económicas empresariales y profesionales. La cuota de
mercado del Anuario Económico de España de la Caixa, es el índice que expresa la
capacidad de compra o de consumo comparativa de los municipios. Se elabora mediante
un modelo equivalente a un promedio de números índices de las siguientes seis variables:
población, número de teléfonos fijos (de uso doméstico), automóviles, camiones (camiones
y furgonetas), oficinas bancarias, y actividades comerciales minoristas. Es decir, la
capacidad de consumo de un municipio se mide, no sólo en función de la importancia de la
población, sino también en función del poder adquisitivo de la misma, que viene
representado por las cinco variables restantes indicadas. Estos números índices expresan
la participación (en tanto por 100.000) que corresponde a cada municipio sobre una base
nacional de 100.000 unidades (Figura 8.9)
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 201
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Cuota de mercado
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
%Evolución
de la cuota de
mercado
Albatera 22 23 23 23 23 23 22 23 22 22 100,00
Algorfa 3 3 4 4 4 5 5 7 7 7 233,33
Almoradí 32 32 32 33 34 35 35 36 36 36 112,50
Benejúzar 11 11 11 11 12 12 12 11 11 11 100,00
Benferri 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 100,00
Benijófar 4 4 5 5 6 6 7 8 8 8 200,00
Bigastro 12 12 12 12 13 13 13 13 13 13 108,33
Callosa de
Segura 35 34 34 34 34 35 35 33 33 33 94,29
Catral 12 12 12 12 12 13 14 14 14 14 116,67
Cox 17 17 17 17 17 17 16 16 15 15 88,24
Daya Nueva 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 133,33
Daya Vieja - - - - - - - - - - 0
Dolores 16 16 16 16 16 16 16 15 16 15 93,75
Formentera
del Segura 5 5 5 5 5 6 6 7 7 7 140,00
Granja de
Rocamora 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 80,00
Guardamar
del Segura 26 27 28 29 29 31 32 35 36 37 142,31
Jacarilla 4 4 4 4 5 5 5 5 5 4 100,00
Los
Montesinos 6 7 7 7 7 8 9 9 9 9 150,00
Orihuela 140 147 153 161 167 179 187 193 194 193 137,86
Pilar de la
Horadada 32 33 35 37 40 43 45 45 46 46 143,75
Rafal 8 8 8 8 8 8 8 8 7 7 87,50
Redován 12 12 12 12 13 13 14 13 13 13 108,33
Rojales 23 25 26 28 30 33 35 38 39 39 169,57
San
Fulgencio 13 13 14 15 17 20 21 23 23 23 176,92
San Isidro 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 133,33
San Miguel
de Salinas 10 10 11 12 12 14 15 15 15 15 150,00
Torrevieja 126 136 147 159 164 174 177 182 185 181 143,65
Vega Baja 583 605 630 659 683 724 745 765 769 763 130,87
Provincia
Alicante 3.711 3.745 3.785 3.825 3.836 3.911 3.970 3.975,00 3.987 3.966 106,87
Comunidad
Valenciana 10.621 10.597 10.594 10.592 10.617 10.632 10.787 10.781,00 10.822 10.788 101,57
Figura 8.9 Evolución de la cuota de mercado de los municipios de la Vega Baja en el
periodo 2000-2009. Fuente: Anuario Económico de España 2010, La Caixa.
202 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 8.10 Evolución de la cuota de mercado de los municipios de la Vega Baja en el
periodo 2000-2009. Fuente: Anuario Económico de España 2010, La Caixa.
El análisis por municipios refleja claramente esa explicación. Los municipios de la comarca
con más nivel de renta disponible, superando la renta de la Comunidad Valenciana son San
Fulgencio y Rojales, que, como ya se ha indicado, son zonas de segunda línea del litoral
que han tenido gran expansión poblacional. Torrevieja, San Miguel de Salinas, Guardamar
del Segura y Benijófar superan por este orden la media de la Provincia. En todos estos
municipios la actividad económica principal es el sector servicios y no tiene tanto peso la
agricultura. Podemos establecer una clasificación de los municipios mayores de 1.000
habitantes en la Vega Baja, de acuerdo con el nivel de renta per cápita registrado por cada
uno de ellos, recogiéndose los datos en la figura 8.11.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 203
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Figura 8.11 Nivel económico de los municipios de la Vega Baja según la renta. Fuente: Plan
de Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja.
A su vez se ha determinado la variación de los niveles de renta experimentados entre los
años 1998 y 2004, según los análisis elaborados por el servicio de estadística de La Caixa,
publicados en el año 2005 (Figura 8.12). Se comprueban incrementos muy significativos
(superiores al 60%) en aquellos municipios donde el crecimiento poblacional ha sido mayor.
El ejemplo más representativo lo encontramos en el municipio de Torrevieja. A partir de
2004 se evidencia un cambio de tendencia con incremento significativo de las rentas en
municipios del interior, de la mano de la modernización de las actividades primarias, del
desarrollo de diversos asentamientos industriales, ampliación del sector servicios y del
subsector de la construcción.
Nivel de renta Nivel de renta
1 Hasta 7200 6 11300-12100
2 7200-8300 7 12100-12700
3 8300-9300 8 12700-13500
4 9300-10200 9 13500-14500
5 10200-11300 10 Más de 14500
204 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 8.12 Evolución de los niveles de renta en los municipios de la Vega Baja en el
periodo 1998-2004. Fuente: Plan de Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja.
8.2.2 El mercado de trabajo y sectores productivos.
8.2.2.1 La población act iva y el índice de dependencia.
Un factor decisivo para la correcta caracterización del modelo económico de un territorio es
la definición de la actividad de su población. Un análisis exhaustivo del mercado laboral
permite determinar la relación que existe entre la población potencialmente activa, la
población ocupada y la población parada. Como marco de referencia nos remitimos al
Censo de 2001 que nos permite conocer índices de población con gran fiabilidad. Se han
determinado para su análisis diferentes parámetros que relacionan el mercado de trabajo
con la actividad económica, como son la población activa, diferenciando entre ocupados y
parados y la población inactiva. (Figura 8.13).
Nivel de renta Nivel de renta
1 Hasta 10% 6 34% - 42%
2 10% - 16% 7 42% - 50%
3 16% - 21% 8 50% - 60%
4 21% - 26% 9 60% - 72%
5 26% - 34% 10 Más de 72%
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Vega Baja 2001. Relación del mercado de trabajo con la actividad económica
habitantes activos
tasa
actividad
%
ocupados
tasa
ocupados
%
parados
tasa
paro
%
inactivos %
inactivos
Albatera 8.544 3.721 43,60 3.265 87,75 456 12,30 4.823 56,45
Algorfa 1.705 553 32,40 373 67,45 180 32,50 1.152 67,57
Almoradí 14.041 6.384 45,50 5.871 91,96 513 8,00 7.657 54,53
Benejúzar 5.060 2.379 47,00 2.274 95,59 105 4,40 2.681 52,98
Benferri 1.166 546 46,80 524 95,97 22 4,00 620 53,17
Benijófar 2.297 787 34,30 684 86,91 103 13,10 1.510 65,74
Bigastro 5.155 2.644 51,30 2.216 83,81 428 16,20 2.511 48,71
Callosa de
Segura 15.793 7.010 44,40 6.153 87,77 857 12,20 8.783 55,61
Catral 5.295 2.561 48,40 2.177 85,01 384 15,00 2.734 51,63
Cox 6.196 2.788 45,00 2.561 91,86 227 8,10 3.408 55,00
Daya Nueva 1.244 498 40,00 445 89,36 53 10,60 746 59,97
Daya Vieja 226 83 36,70 68 81,93 15 18,10 143 63,27
Dolores 6.267 2.784 44,40 2.543 91,34 241 8,70 3.483 55,58
Formentera
del Segura 2.170 918 42,30 832 90,63 86 9,40 1.252 57,70
Granja de
Rocamora 1.745 803 46,00 665 82,81 138 17,20 942 53,98
Guardamar
del Segura 9.470 3.988 42,10 3.450 86,51 538 13,50 5.482 57,89
Jacarilla 1.644 866 52,70 735 84,87 131 15,10 778 47,32
Los
Montesinos 2.774 1.230 44,30 1.156 93,98 74 6,00 1.544 55,66
Orihuela 54.024 23.685 43,80 21.129 89,21 2.556 10,80 30.339 56,16
Pilar de la
Horadada 12.698 5.822 45,80 5.404 92,82 418 7,20 6.876 54,15
Rafal 3.414 1.565 45,80 1.411 90,16 154 9,80 1.849 54,16
Redován 5.745 2.591 45,10 2.342 90,39 249 9,60 3.154 54,90
Rojales 8.467 2.204 26,00 1.995 90,52 209 9,50 6.263 73,97
San
Fulgencio 4.039 1.200 29,70 1.025 85,42 175 14,60 2.839 70,29
San Isidro 1.340 609 45,40 546 89,66 63 10,30 731 54,55
San Miguel
de Salinas 4.306 1.586 36,80 1.383 87,20 203 12,80 2.720 63,17
Torrevieja 50.653 20.084 39,70 17.224 85,76 2.860 14,20 30.569 60,35
Vega Baja 235.478 99.889 42,42 88.451 88,55 11.438 11,45 135.589 57,58
Provincia
Alicante 1.455.972 667.434 45,84 585.934 87,79 81.500 12,21 788.538 54,16
Comunidad
Valenciana 4.145.087 1.940.103 46,80 1.715.922 88,44 224.181 11,56 2.204.984 53,20
Figura 8.13 Relación del mercado de trabajo con la actividad económica en la Vega Baja
año 2001. Fuente: INE Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.
206 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.14 Porcentaje de crecimiento del paro en el periodo dic.2005-dic.2009. Fuente:
Servef, elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 207
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Evolución de la población parada en la Vega Baja.
Diciembre
2005
Diciembre
2009
%Crecimiento
población en paro
Albatera 449 1226 173,05
Algorfa 49 182 271,43
Almoradí 595 2452 312,10
Benejúzar 187 722 286,10
Benferri 47 176 274,47
Benijófar 68 241 254,41
Bigastro 184 930 405,43
Callosa de Segura 682 1968 188,56
Catral 360 883 145,28
Cox 197 545 176,65
Daya Nueva 38 165 334,21
Daya Vieja 8 19 137,50
Dolores 204 748 266,67
Formentera del Segura 81 337 316,05
Granja de Rocamora 54 189 250,00
Guardamar del Segura 312 1050 236,54
Jacarilla 48 192 300,00
Los Montesinos 86 469 445,35
Orihuela 2093 6520 211,51
Pilar de la Horadada 236 1346 470,34
Rafal 116 531 357,76
Redován 262 973 271,37
Rojales 183 735 301,64
San Fulgencio 124 450 262,90
San Isidro 92 259 181,52
San Miguel de Salinas 118 434 267,80
Torrevieja 3164 9709 206,86
VEGA BAJA 10037 33451 233,28
Figura 8.15 Evolución de la población parada en el periodo 2005-2009 en los municipios
de la Vega Baja. Fuente: Servef, elaboración propia.
208 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 209
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Entendemos como persona activa aquella que, teniendo edad de trabajar, está ocupada o
se halla parada buscando empleo. Analizados los casos de los municipios de la Vega Baja
se comprueba cómo, en el año 2001, la tasa de actividad se encuentra por debajo de las
medias de la provincia de Alicante y del conjunto de la Comunidad Valenciana (Figura 8.17).
Esto se debe a que existe una significativa parte de la población residente no incorporada al
mercado de trabajo -jubilados, rentistas, pensionistas- y también a la falta de inscripción
legal de una considerable proporción de trabajadores.
Figura 8.17 Tasa de actividad en los municipios de la Vega Baja año 2001. Fuente: INE
Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.
Sin embargo, las tasas de paro en el año 2001 se encontraban en torno a las medias de
referencia. Esta tendencia se modifica drásticamente con la crisis financiera e inmobiliaria
desencadenada a mediados del 2007, a causa de la cual la construcción en España se ha
visto gravemente afectada siendo el empleo vinculado a la construcción una de las graves
víctimas del fenómeno. La tasa de paro en el sector de la construcción entre el año 2007 y
2008 aumentó más del doble. En el año 2010 la tasa del desempleo se sitúa entorno al
23,44% (Figura 8.18).
Evolución de la población activa, ocupada y parada en el sector
de la construcción en España
Activos Ocupados Parados Tasa
Paro (%)
2000 1.920.000 1.723.000 198.000 10,30
2001 2.055.000 1.876.000 179.000 8,70
2002 2.189.000 1.980.000 209.000 9,56
2003 2.312.000 2.102.000 210.000 9,10
2004 2.463.000 2.253.000 209.000 8,50
2005 2.509.000 2.357.000 152.000 6,08
2006 2.705.000 2.543.000 162.000 5,99
210 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
2007 2.881.000 2.697.000 184.000 6,37
2008 2.878.000 2.454.000 424.000 14,84
2009 2.559.000 1.888.000 671.000 26,17
2010 2.159.000 1.651.000 508.000 23,44
Figura 8.18 Evolución de la población activa, ocupada y parada dentro del sector de la
construcción en España. Fuente: Ministerio de Fomento, INE.
Otro aspecto objeto de análisis seria la relación existente entre población activa y población
dependiente. En este caso, el equilibrio social se ha visto afectado por el efecto de las
migraciones, que ha llegado a desequilibrar el balance estimado como medio-normal entre
población activa y población inactiva. El índice de dependencia (jóvenes +
ancianos*100/adultos) presenta valores muy superiores a los que serían normales en otros
municipios con una base económica industrial, signo característico de los municipios
afectados por el fenómeno del turismo de tipo residencial. Por tanto, se produce una
dependencia de unos grupos de edades inactivos, respecto de los grupos de edades
potencialmente activos, situándose el índice medio de la Vega Baja por encima de la media
provincial y autonómica (Figura 8.19 y 8.20).
Figura 8.19 Índice de dependencia en los municipios de la Vega Baja en el año 2009.
Fuente: IVE, elaboración propia
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 211
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Podemos comprobar cómo, al igual que ocurre con otros factores, existe una fuerte
diferenciación entre la franja litoral, prelitoral e interior. La media de referencia de la comarca
se trata de una relación que no refleja la estructura de la población autóctona, ya que se
encuentra fuertemente determinada por el asentamiento de larga temporada de población
procedente del resto de España y de Europa, cuya dependencia presiona de forma muy
considerable sobre los servicios y equipamientos de la comarca.
Figura 8.20 Índice de dependencia en los municipios de la Vega Baja en el año 2009.
Fuente: IVE, elaboración propia.
Otro factor objeto de análisis seria el índice de renovación que relaciona la población
comprendida entre los 20 y los 29 años de edad con la población comprendida entre los 55
y 64 años de edad, midiendo la proporción de efectivos que acaban de entrar en la edad
laboral en comparación con los efectivos que están saliendo de esa franja de edad laboral.
En la Vega Baja los menores índices corresponden a las zonas de mayor crecimiento de
población, ya que la zona litoral y la zona de influenciada está recibiendo aportaciones de
efectivos de elevada edad. El hecho de que un porcentaje significativo del área funcional,
especialmente los del litoral y zona de influencia, estén o vayan a estar próximamente con
índices inferiores al 150%, implica que la capacidad de reposición y crecimiento de la
población dependerá en gran medida de la componente migratoria (Figura 8.21 y 8.22).
212 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.21 Índice de renovación de la población activa en los municipios de la Vega Baja
en el año 2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
Figura 8.22 Índice de renovación de la población activa en los municipios de la Vega Baja
en el año 2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 213
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.23 Porcentaje de población económicamente dependiente y de población
económicamente activa. Fuente: INE.
8.2.2.2 Distr ibución y especial ización de la población activa por
sectores productivos.
La distribución de la población activa por sectores productivos nos indica el grado de
especialización e importancia de los diferentes ramos de actividad. El estudio se ha
elaborado de acuerdo al último censo de Población y Vivienda de 2001, realizando una
comparación con los datos relativos a la provincia y la comunidad autónoma que permita
establecer referencias de carácter territorial.
Como se puede ver en la figura 8.24, el sector principal, que ocupa al 50 % de la población
activa, es el sector servicios. Presenta una ocupación inferior a las medias alicantina y
valenciana, lo que indica que es un sector importante que todavía puede crecer conforme lo
ha hecho el resto del sistema territorial de referencia. La dedicación de la población activa a
la construcción es muy significativa en el conjunto de la comarca, hasta constituir el
segundo sector en importancia tras los servicios, con porcentajes de empleo (20%)
superiores a las medias de referencia territorial alicantina y valenciana. Esto indica que la
construcción se ha convertido en buena parte del territorio en el verdadero motor de su
economía. Por el contrario, los porcentajes de ocupación en la industria (18,45 %) son
inferiores a los del ámbito de referencia, lo que indica la necesidad de desarrollo del citado
sector para dinamizar la economía comarcal.
214 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.24 Relación de ocupados en los diferentes sectores económicos en los
municipios de la Vega Baja en el año 2001. Fuente: INE, Censos de población y viviendas
2001, elaboración propia.
Vega Baja 2001. Relación con la actividad económica
Ocupados
%
Ocupados
Agricultura,
ganadería y
pesca
% Agricultura,
ganadería y
pesca
Industria %
Industria Construcción
%
Construcción Servicios
%
Servicios
Albatera 3.265 100 404 12,37 886 27,14 431 13,20 1.543 47,26
Algorfa 373 100 33 8,85 79 21,18 100 26,81 161 43,16
Almoradí 5.871 100 443 7,55 1.452 24,73 1.227 20,90 2.738 46,64
Benejúzar 2.274 100 160 7,04 629 27,66 621 27,31 858 37,73
Benferri 524 100 64 12,21 92 17,56 144 27,48 224 42,75
Benijófar 684 100 47 6,87 121 17,69 213 31,14 303 44,30
Bigastro 2.216 100 187 8,44 424 19,13 775 34,97 829 37,41
Callosa de
Segura 6.153 100 606 9,85 2.021 32,85 887 14,42 2.633 42,79
Catral 2.177 100 228 10,47 971 44,60 280 12,86 696 31,97
Cox 2.561 100 621 24,25 438 17,10 331 12,92 1.168 45,61
Daya Nueva 445 100 62 13,93 92 20,67 78 17,53 213 47,87
Daya Vieja 68 100 13 19,12 11 16,18 11 16,18 33 48,53
Dolores 2.543 100 264 10,38 917 36,06 415 16,32 945 37,16
Formentera
del Segura 832 100 65 7,81 197 23,68 229 27,52 340 40,87
Granja de
Rocamora 665 100 145 21,80 134 20,15 70 10,53 316 47,52
Guardamar
del Segura 3.450 100 265 7,68 520 15,07 516 14,96 2.145 62,17
Jacarilla 735 100 45 6,12 237 32,24 170 23,13 283 38,50
Los
Montesinos 1.156 100 130 11,25 183 15,83 306 26,47 535 46,28
Orihuela 21.129 100 2.544 12,04 2.992 14,16 4.472 21,17 11.105 52,56
Pilar de la
Horadada 5.404 100 1.534 28,39 623 11,53 977 18,08 2.266 41,93
Rafal 1.411 100 106 7,51 381 27,00 430 30,47 492 34,87
Redován 2.342 100 192 8,20 490 20,92 677 28,91 982 41,93
Rojales 1.995 100 111 5,56 316 15,84 531 26,62 1.032 51,73
San
Fulgencio 1.025 100 129 12,59 202 19,71 186 18,15 506 49,37
San Isidro 546 100 20 3,66 259 47,44 100 18,32 167 30,59
San Miguel
de Salinas 1.383 100 182 13,16 99 7,16 377 27,26 722 52,21
Torrevieja 17.224 100 507 2,94 1.556 9,03 3.440 19,97 11.711 67,99
Vega Baja 88.451 100 9.107 10,30 16.322 18,45 17.994 20,34 44.946 50,81
Provincia
Alicante 585.934 100 28.115 4,80 148.036 25,26 75.183 12,83 334.227 57,04
Comunidad
Valenciana 1.715.922 100 98.072 5,72 413.876 24,12 204.232 11,90 998.845 58,21
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 215
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Una significativa parte de la población en la Vega Baja está ocupada en el sector primario
(10%), básicamente en la agricultura, con porcentajes muy superiores a las medias de la
Provincia (4,87%) y de la Comunidad Valenciana (5,72%) (Figura 8.25).
Figura 8.25 Relación de ocupados en los diferentes sectores económicos en la Vega Baja,
Provincia de Alicante y la Comunidad Valenciana. Fuente: INE, Censos de población y
viviendas 2001, elaboración propia.
En el análisis efectuado a nivel municipal, se comprueba cómo una posible clasificación
referida al nivel de especialización en determinado sector productivo muestra una
distribución en tres grandes grupos. Una fuerte base agraria en el interior, los servicios se
imponen en el sector costero, la industria tiene una presencia relativamente importante
únicamente en el sector noreste y la construcción tiene relativa importancia en
prácticamente todos los municipios de la franja litoral y prelitoral.
Antes que el estudio de las cifras absolutas, es interesante analizar el grado de
especialización de cada uno de los municipios. El grado de especialización se ha calculado
estableciendo una relación entre el volumen de población activa empleada en cada uno de
los ramos de actividad y la media normal del sistema territorial de la comarca. La hipótesis
de trabajo consiste en definir como empleo normal la media obtenida por el conjunto de la
comarca, a la que se ha sumado la desviación típica de cada uno de los registros
municipales respecto de esa media. De ese modo se obtiene un umbral de especialización
matizado con los efectos de la desviación típica.
Aplicados esos cálculos a la Vega Baja, en 2001, se concluye que los municipios que
alcanzan una especialización son:
- Especialización agrícola (porcentaje de población activa ocupada en ese sector por
encima de la media de la comarca sumada a la desviación típica). Cumplen tal umbral
los siguientes municipios: Cox, Daya Vieja, Granja de Rocamora y Pilar de la
Horadada;(Figura 8.26 y 8.27).
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.26 Porcentaje de ocupación sector agricultura y pesca de los municipios de la
Vega Baja. Fuente: INE.
Figura 8.27 Porcentaje de ocupación sector agricultura y pesca de los municipios de la
Vega Baja. Fuente: INE.
- Especialización industrial (porcentaje de población activa ocupada en ese sector por
encima de la media de la comarca sumada a la desviación típica). Cumplen tal umbral
los siguientes municipios: Callosa de Segura, Catral, Dolores y San Isidro;(Figura 8.28 y
8.29)
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 217
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.28 Porcentaje de ocupación sector industria de los municipios de la Vega Baja.
Fuente: INE.
Figura 8.29 Municipios con especialización agrícola y especialización industrial. Fuente:
INE, Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.
- Especialización en la construcción (porcentaje de población activa ocupada en ese
sector por encima de la media de la comarca sumada a la desviación típica).
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
- tal umbral los siguientes municipios: Algorfa, Benejúzar, Benferri, Benijófar, Bigastro,
Rafal y San Miguel de Salinas;( Figura 8.30 y 8.31).
Figura 8.30 Porcentaje especialización en el sector de la construcción e inmobiliario.
Fuente: INE
Figura 8.31 Municipios con especialización en construcción. Fuente: INE, Censos de
población y viviendas 2001, elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 219
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
- Especialización en los servicios (porcentaje de población activa ocupada en ese sector
por encima de la media de la comarca sumada a la desviación típica). Cumplen tal
umbral los siguientes municipios: Guardamar del Segura y Torrevieja; (Figura 8.32, 8.33
y 8.34).
Figura 8.32 Porcentaje especialización en el sector transporte almacenamiento pesca y
hostelería. Fuente: INE
220 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.33 Porcentaje especialización en el sector comercio. Fuente: INE
Figura 8.34 Municipios con especialización en el sector servicios. Fuente: INE, Censos de
población y viviendas 2001, elaboración propia.
- Sin especialización (ninguno de sus ramos de actividad supera el umbral de
especialización del sistema territorial de la Vega Baja). Cumplen esa condición los
siguientes municipios: Albatera, Almoradí, Daya Nueva, Formentera, Jacarilla, Los
Montesinos, Orihuela, Redován, Rojales y San Fulgencio.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 221
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Umbrales de especialización.
AGRICULTURA Umbral de
especialización 18,6%
Cox
Daya Vieja
Granja de Rocamora
Pilar de la Horadada
INDUSTRIA Umbral de
especialización 25,6%
Callosa del Segura
Catral
Dolores
San Isidro
CONSTRUCCIÓN Umbral de
especialización 31,5%
Algorfa
Benejúzar
Benferri
Benijófar
Bigastro
Rafal
San Miguel de Salinas
SERVICIOS Umbral de
especialización 59,2%
Guardamar del Segura
Torrevieja
Figura 8.35 Umbrales de especialización según el sector en la Vega Baja. Fuente: Plan de
Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja, INE, Censos de población y viviendas
2001, elaboración propia.
Según se observa en las siguientes figuras 8.36 y 8.37, en el periodo 2001-2010 la
ocupación en el sector servicios ha aumentado tanto en la provincia de Alicante como en la
Comunidad Valenciana. En contraposición se observa cómo tanto la industria, como la
construcción y el sector primario, han sufrido un descenso.
222 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.36 Evolución de la ocupación en la Provincia de Alicante por sectores. Fuente: INE,
Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.
Figura 8.37 Evolución de la ocupación en la Comunidad Valenciana por sectores. Fuente:
INE, Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.
8.2.2.3 Áreas de especial ización agrícola.
En la Vega Baja, el sector agrario muestra un desarrollo superior al existente en el resto de
la provincia y Comunidad Valenciana. No obstante, el protagonismo histórico de este sector
como motor económico principal y básico de la comarca se ha reducido en los últimos
años. Si nos fijamos en la distribución sectorial de la población activa del año 1991, vemos
que el porcentaje de población dedicada a la agricultura era del 46,6 %, mucho mayor que
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 223
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
la actual. A partir de este momento gran parte de la población que se dedicaba al sector
primario se ha desplazado al sector de la construcción y servicios. (Figura 8.38).
Figura 8.38. Porcentaje de ocupación sector agricultura y pesca en la Vega Baja. Fuente:
INE
No obstante, la dedicación a la agricultura sigue siendo actividad destacada en buena parte
de los municipios de la Huerta tradicional. En los municipios de primera y segunda línea del
frente turístico litoral el peso del sector disminuye con tasas por debajo de la media de la
comarca. No obstante, de modo general los municipios del ámbito presentan tasas por
encima de las medias provincial y autonómica. (Figura 8.39).
224 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Fig
ura 8.3
9.
Pobla
ció
n ocupada en el
secto
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ra,
ganadería
y pesca en lo
s diferente
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 225
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
8.2.2.4 Áreas de especial ización industr ial .
La comarca no es un espacio en el que la industria tenga una función trascendental en el
modelo de desarrollo local. Una gran parte de la actividad industrial no muestra relación con
la clara importancia agrícola del espacio comarcal, como sí ocurre en otras comarcas de la
región con modelos muy marcados por la especialización agrícola. Se orienta más hacia
una industria dependiente de otras comarcas limítrofes y del turismo. La industria existente
presenta una fuerte vinculación con la fabricación de manufacturas (muebles, productos
alimenticios, textiles, calzado, etc..).
La población ocupada en el sector representa el 16,8% del total de la población ocupada
comarcal según datos del Censo de 2001. Únicamente Albatera, Almoradí, Catral, San
Isidro y Callosa de Segura, ubicados en el área de difusión de la actividad industrial del
Bajo Vinalopó, se confirman como los municipios en los que la industria cuenta con mayor
presencia dentro del modelo económico comarcal. Estos municipios presentan tasas de
actividad por encima de las medias de la provincia y en muchas ocasiones estos
municipios han servido como lugar de asentamiento de talleres deslocalizados desde Elche
y Crevillente. Esta característica geográfica de los municipios más industriales, que es la
concentración en una sub-área en el norte de la comarca, se podría explicar por las
siguientes causas: (Figuras 8.40 y 8.41).
- Estar dentro del área de influencia de las comarcas vecinas industriales del Vinalopó
(eje Elche-Crevillente).
- La red de carreteras existentes y en especial la autovía A-7 que permiten una excelente
comunicación con el resto de la península.
- Cierta tradición industrial en Albatera y Callosa de Segura
226 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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P
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 227
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.41 Población ocupada en el sector de industria en los diferentes municipios de la
Vega Baja. Fuente: INE, Censos de población y viviendas 2001, Elaboración propia
Un índice relevante a la hora de determinar el grado de especialización de un municipio en
el sector industrial es el Índice industrial del Anuario Económico de La Caixa. Este índice se
elabora en función del impuesto de actividades económicas (IAE) correspondiente a las
actividades industriales, incluidas las actividades de construcción. El valor del índice refleja
el peso relativo (en tanto por cien mil) de la industria de un municipio, provincia o
comunidad autónoma respecto al total de España, con base: total euros de recaudación del
impuesto en España = 100.000 unidades (Figura 8.42).
Índice industrial Vega Baja.
Albatera 11
Algorfa 3
Almoradí 12
Benejúzar 4
Benferri 1
Benijófar 2
Bigastro 8
Callosa de Segura 17
Catral 12
Cox 12
Daya Nueva 1
228 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Daya Vieja -
Dolores 8
Formentera del Segura 2
Granja de Rocamora 3
Guardamar del Segura 24
Jacarilla 2
Los Montesinos 4
Orihuela 122
Pilar de la Horadada 15
Rafal 2
Redován 8
Rojales 12
San Fulgencio 7
San Isidro 10
San Miguel de Salinas 4
Torrevieja 117
VEGA BAJA 423
P. ALICANTE 3343
C. VALENCIANA 11088
Figura 8.42 Índice industrial Vega Baja en el año 2008. Fuente: Anuario Económico España 2010, La Caixa
Los municipios del litoral de la comarca tienen un índice industrial elevado ya que dicho
índice incorpora como industria la construcción, que en estos municipios es un sector
relevante debido al turismo. Por otro lado, como se observa en la figura, los municipios del
interior con mayor índice industrial se encuentran en la sub-área del norte de la comarca
por las causas especificadas anteriormente.
8.2.2.5 Áreas de especial ización en construcción.
El sector de la construcción ha desempeñado un papel determinante en la estructura
económica de la comarca, siendo el motor de los municipios de la franja litoral y prelitoral.
Desde los años 1960, y especialmente desde mediados de la década de los años 1980,
con el segundo “boom” turístico, la comarca se ha caracterizado por ser una zona de
masiva afluencia turística. Esto ha provocado un fuerte impulso del sector dirigido hacia la
construcción de alojamientos turísticos, especialmente apartamentos y las urbanizaciones
de vivienda unifamiliar, con una actividad significativamente intensa en el municipio de
Torrevieja que se ha convertido en el segundo destino turístico de la Costa Blanca. La
expansión del sector, unida a mejores condiciones salariares y escasos requerimientos
formativos, ha provocado que gran parte de mano de obra dedicada inicialmente a la
agricultura dejara las labores del campo y pasara a la construcción. Si estudiamos la
distribución del empleo de acuerdo con los datos del Censo de Población del año 1991
comprobamos como el porcentaje de población ocupada en este sector era del 16,42%,
mientras que en la Provincia de Alicante era del 11 % y en la Comunidad Valenciana del
10%. En el censo del 2001 estos porcentajes aumentan situándose en un 22 % para la
comarca frente a un 14 % para la provincia y un 13 % la comunidad (Figura 7.83 y 8.44)
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 229
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
ura 8
.43 P
obla
ció
n ocupada en e
l secto
r d
e la
constr
ucció
n en lo
s d
iferente
s m
unic
ipio
s d
e la
Vega B
aja
. Fuente
: INE, C
ensos d
e p
obla
ció
n
y v
ivie
ndas 2
001, E
laboració
n p
ropia
230 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.44. Población ocupada en el sector de la construcción en los diferentes municipios de la Vega
Baja. Fuente: INE, Censos de población y viviendas 2001, Elaboración propia
Uno de los factores vinculados directamente al sector de la construcción es el de la
promoción de vivienda. La construcción vinculada a la vivienda turística ha sido una de las
actividades más importantes del ámbito. En el periodo 1960-2001 la población creció un 38
% y en el mismo periodo la vivienda se multiplicó por 5,35, siendo la ocupación del suelo
destinado a la 2ª vivienda un factor primordial del desarrollo en los últimos años. Deben
destacarse los incrementos producidos entre el periodo censal para los municipios de San
Fulgencio, donde se incrementa la vivienda multiplicándose por 20,06 y en Torrevieja por
15,47 pasando de 304 a 6.401 en el primer caso y de 3.233 a 53.251 en el caso de
Torrevieja (Figura 8.45).
Total de viviendas en la Vega Baja periodo 1960-2001
TOTAL
VIVIENDAS
Censo
1960
TOTAL
VIVIENDAS
Censo
1970
TOTAL
VIVIENDAS
Censo
1981
TOTAL
VIVIENDAS
Censo
1991
TOTAL
VIVIENDAS
Censo
2001
INCREMENTO
ABSOLUTO
INCREMENTO
% 2001/1960
Albatera 1.273 1.587 3.464 5.050 5.058 3.785 74,83 2,97
Algorfa 200 229 381 419 420 220 52,38 1,10
Almoradí 1.395 1.645 5.095 4.894 5.348 3.953 73,92 2,83
Benejúzar 251 983 1.404 1.886 1.888 1.637 86,71 6,52
Benferri 251 320 397 469 471 220 46,71 0,88
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 231
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Benijófar 329 379 511 720 721 392 54,37 1,19
Bigastro 941 1.079 1.429 1.757 1.759 818 46,50 0,87
Callosa de
Segura 3.214 3.895 5.756 5.919 6.111 2.897 47,41 0,90
Catral 891 1.036 1.408 1.727 1.747 856 49,00 0,96
Cox 880 1.187 1.956 2.155 2.157 1.277 59,20 1,45
Daya Nueva 95 144 413 477 477 382 80,08 4,02
Daya Vieja 33 30 85 118 119 86 72,27 2,61
Dolores 824 954 1.893 2.502 2.504 1.680 67,09 2,04
Formentera
del Segura 516 406 738 904 904 388 42,92 0,75
Granja de
Rocamora 389 442 576 600 648 259 39,97 0,67
Guardamar
del Segura 1.241 2.157 4.950 3.301 9.560 8.319 87,02 6,70
Jacarilla 291 371 471 590 608 317 52,14 1,09
Los
Montesinos 0 396 396 886 893 893 100,00 1,00
Orihuela 8.673 8.306 25.988 30.251 29.386 20.713 70,49 2,39
Pilar de la
Horadada 0 0 0 9.486 9.490 9.490 100,00 1,00
Rafal 353 530 732 953 953 600 62,96 1,70
Redován 1.009 1.142 1.630 2.047 2.090 1.081 51,72 1,07
Rojales 931 838 1.639 3.706 3.726 2.795 75,01 3,00
San
Fulgencio 304 342 708 6.352 6.401 6.097 95,25 20,06
San Isidro 0 214 214 214 214 214 100,00 1,00
San Miguel
de Salinas 444 613 930 2.605 2.620 2.176 83,05 4,90
Torrevieja 3.233 5.792 19.517 52.875 53.251 50.018 93,93 15,47
Vega Baja 27.961 35.017 82.679 149.524 149.524 121.563 81,30 4,35
Figura 8.45 Viviendas construidas en los municipios de la Vega Baja en el periodo 1960 y
2001. Fuente: Plan Acción Territorial del Área Funcional Vega Baja, elaboración propia.
La tipología de esta vivienda turística ha experimentado a lo largo del tiempo diversos
cambios. A partir de la década de los ochenta, la escasez de suelo provocó una mayor
densificación urbana, reduciéndose la superficie útil de las viviendas. Este factor predomina
sobre todo en el municipio de Torrevieja donde las viviendas turísticas de menos de 40
metros cuadrados son muy frecuentes. Posteriormente existe un cambio de tendencia,
apostando la comarca por viviendas de más calidad y produciéndose una importante
expansión de urbanizaciones de bungalows adosados y chalets en otras zonas de la
comarca. Para el periodo 1995-2008, las viviendas nuevas construidas en la Vega Baja han
representado el 20,59 % de la totalidad de viviendas construidas nuevas en la Comunidad
Valenciana y el 40,13% de la provincia de Alicante para una población y extensión que
representa el 20,26% y el 16,74% respectivamente de la provincia. En el cuadro adjunto se
observa los crecimientos en cada municipio en el periodo relacionado (Figura 8.46).
232 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Viviendas construidas
Comunidad
Valenciana
Provincia
Alicante
Vega
Baja
% Vega Baja
respecto C.
Valenciana
% Vega Baja
respecto P.
Alicante
Viviendas const. 1995 30.455 14.728 5839 1
19,17% 39,65%
Viviendas const. 1996 28.938 15.136 7.382 2
25,51% 48,77%
Viviendas const. 1997 34.589 19.504 8946 3
25,86% 45,87%
Viviendas const. 1998 47.430 27.373 11.713 3
24,70% 42,79%
Viviendas const. 1999 59.546 33.416 12.963 2
21,77% 38,79%
Viviendas const. 2000 68.866 41.145 19.277 2
27,99% 46,85%
Viviendas const. 2001 61.366 33.252 14.128 2
23,02% 42,49%
Viviendas const. 2002 65.331 38.582 15.041 23,02% 38,98%
Viviendas const. 2003 77.973 41.806 16.759 2 21,49% 40,09%
Viviendas const. 2004 83.111 44.092 18.129 21,81% 41,12%
Viviendas const. 2005 90.083 42.619 17.141 19,03% 40,22%
Viviendas const. 2006 92.570 36.885 13.088 14,14% 35,48%
Viviendas const. 2007 81.298 27.995 10.930 13,44% 39,04%
Viviendas const. 2008 32.404 10.880 2.359 7,28% 21,68%
Total viviendas const.
periodo 1995-2008 853.960 427.413 173.695 20,59% 40,13%
1 Faltan datos de Daya Nueva, Daya Vieja y Dolores
2 Faltan datos de Daya Nueva y Daya Vieja
3 Faltan datos de Daya Nueva, Daya Vieja y Almoradí.
Figura 8.46 Evolución de las viviendas construidas en la Vega Baja, Comunidad Valenciana
y Provincia de Alicante en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia.
Estos datos quedan perfectamente reflejados en los modelos territoriales expansionistas de
baja densidad planteados por los planeamientos urbanísticos de cada municipio. Se
expresa a continuación la intensidad de construcción de viviendas nuevas en cada
municipio para desde 1995 a 2008 en donde cabe resaltar en primer lugar el ritmo
creciente, que oscila entre el 21% - 30% entre los años 1995 a 1998. Entre 1999 y el año
2000 se produce un “boom” con un crecimiento del 48,71 %. Después se mantendrá con
altibajos hasta acusar un descenso pronunciado entre 2005 y 2008. Todo ello de acuerdo
con los datos y gráfico siguientes (Figura 8.47 y 8.48):
Viviendas construidas periodo 1995-2008
Vega
Baja
% Viviendas construidas respecto
año anterior
Viviendas const. 1995 5839 1
-
Viviendas const. 1996 7.382 2
26,43%
Viviendas const. 1997 8946 3
21,19%
Viviendas const. 1998 11.713 3
30,93%
Viviendas const. 1999 12.963 2
10,67%
Viviendas const. 2000 19.277 2
48,71%
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 233
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Viviendas const. 2001 14.128 2 -26,71%
Viviendas const. 2002 15.041 6,46%
Viviendas const. 2003 16.759 2 11,42%
Viviendas const. 2004 18.129 8,17%
Viviendas const. 2005 17.141 -5,45%
Viviendas const. 2006 13.088 -23,65%
Viviendas const. 2007 10.930 -16,49%
Viviendas const. 2008 2.359 -78,42%
1 Faltan datos de Daya Nueva, Daya Vieja y Dolores
2 Faltan datos de Daya Nueva y Daya Vieja
3 Faltan datos de Daya Nueva, Daya Vieja y Almoradí.
Figura 8.47 Evolución de las viviendas construidas en la Vega Baja en el periodo 1995-
2008. Fuente: IVE, elaboración propia.
Figura 8.48 Evolución de las viviendas construidas en la Vega Baja en el periodo 1995-
2008. Fuente: IVE, elaboración propia.
En el periodo posterior a la aprobación de la Ley Reguladora de la Actividad Urbanística de
la Comunidad Valenciana (15 de noviembre de 2004), se produce un intenso desarrollo de
la vivienda en los municipios costeros. Los municipios de Guardamar del Segura, Orihuela,
Rojales, Torrevieja y Pilar de la Horadada, con un total de 132.671 viviendas, aglutinan el 77
% de las viviendas construidas en el periodo 1995-2008 (Figura 8.49).
234 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
% Viviendas construidas con respecto a la Vega Baja
Total viviendas const.
periodo 1995-2008
%Municipio
respecto Vega
Baja
Vega Baja 172.592 100%
Albatera 2.858 1,66%
Algorfa 3.522 2,04%
Almoradí 5.068 2,94%
Benejúzar 814 0,47%
Benferri 619 0,36%
Benijófar 1.448 0,84%
Bigastro 1.620 0,94%
Callosa de Segura 2.055 1,19%
Catral 1.536 0,89%
Cox 1.190 0,69%
Daya Nueva 701 0,41%
Daya Vieja 463 0,27%
Dolores 1.033 0,60%
Formentera del
Segura 2.834 1,64%
Granja de
Rocamora 406 0,24%
Guardamar del
Segura 12.106 7,01%
Jacarilla 816 0,47%
Los Montesinos 2.061 1,19%
Orihuela 43.653 25,29%
Pilar de la
Horadada 10.979 6,36%
Rafal 1.064 0,62%
Redován 1.049 0,61%
Rojales 9.080 5,26%
San Fulgencio 4.708 2,73%
San Isidro 951 0,55%
San Miguel de
Salinas 3.092 1,79%
Torrevieja 56.866 32,95%
Figura 8.49 Porcentaje de viviendas construidas con respecto a la Vega Baja. Fuente: IVE,
elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 235
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
El número de viviendas construidas en el periodo 1995 al 2008 tiene diferente evolución
dependiendo de la zona en la que se encuentre el municipio, litoral, prelitoral e interior
(Figura 8.50 y 8.51).
Figura 8.50 Número de viviendas construidas en el año 2004 y 2006 en los municipios de
la Vega Baja. Fuente: INE.
236 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.51 Número de viviendas construidas en el año 2007 y 2008 en los municipios de
la Vega Baja. Fuente: INE.
Por otra parte, estudiando la evolución de la construcción de edificios de nueva
planta desde 2004 a 2008 para cada uno de los términos municipales,
observamos este claro retroceso del sector. En los gráficos queda patente el
descenso gradual de las nuevas construcciones, primero en la franja prelitoral,
donde acaba completamente desplomado en prácticamente todos sus
municipios, y posteriormente en los municipios en primera línea de costa, donde
ya empieza a observarse la tendencia a la caída, exceptuando el término de
Orihuela, que, debido a su extensión, tiene todavía un buen número de nuevos
edificios.
Municipios del Litoral
Estos municipios mantienen una evolución constante de la construcción de
viviendas a lo largo del periodo, ya que la incidencia del turismo en las zonas del
litoral ha sido también constante. Orihuela es un municipio del interior de la comarca
pero una parte de este, Orihuela Costa, se encuentra en el litoral, por lo que el
conjunto del municipio se comporta como uno más de la zona influenciada por el
mar. (Figuras 8.52, 8.53, 8.54 y 8.55.)
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 237
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figuras 8.52, 8.53, 8.54 y 8.55 Evolución de las viviendas construidas en Guardamar del Segura, Orihuela,
Pilar de la Horadada y Torrevieja respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración
propia
238 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Municipios zona Prelitoral
En la evolución de la construcción de viviendas en esta zona se observa claramente el
incremento que se produce, generalmente, entre el año 2000 y 2005. Los municipios más
cercanos al litoral se comportan de manera más constante, como puede ser Rojales o San
Miguel de Salinas. (Figuras 8.56, 8.57, 8.58, 8.59, 8.60 y 8.61)
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 239
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figuras 8.56, 8.57, 8.58, 8.59, 8.60 y 87.61 Evolución de las viviendas construidas en Benijófar,
Formentera del Segura, Los Montesinos, Rojales, San Fulgencio y San Miguel de Salinas respectivamente
en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia
Municipios del interior
En los municipios del interior se observa un incremento de la construcción de
viviendas más tardío que en las zonas del Prelitoral, comenzando entorno al año
2002-2003. (Figuras 8.62 a 8.78)
240 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figuras 8.62, 8.63 y 8.64 Evolución de las viviendas construidas en Albatera, Algorfa y Almoradí
respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 241
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
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Figura 8.65, 8.66, 8.67 y 7.68 Evolución de las viviendas construidas en Benejúzar, Benferri, Bigastro y
Callosa del Segura respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia
242 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 8.69, 8.70, 8.71 y 8.72 Evolución de las viviendas construidas en Catral, Cox, Daya Nueva y Daya
Vieja respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 243
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Figura 8.73, 8.74, 8.75 y 8.76. Evolución de las viviendas construidas en Dolores, Granja de Rocamora,
Jacarilla y Rafal respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia
244 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 8.77 y 8.78 Evolución de las viviendas construidas en Redován y San Isidro respectivamente en el
periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia
Esta clara tendencia al crecimiento de este sector tendría su explicación en el tipo de
turismo de la comarca, principalmente extrahotelero, que provoca un incremento de la
demanda de viviendas turísticas y por lo tanto de la construcción.
8.2.2.6 Áreas de especial ización en servicios.
El sector servicios, junto con el de la construcción, es el sector económico que más se ha
desarrollado en este último cuarto de siglo. Si analizamos este sector dinámicamente,
observamos que desde el año 1975 al 2001 la ocupación en dicho sector se ha duplicado y
que está prácticamente a los mismos niveles que la provincia y la Comunidad.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 245
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.79 Porcentaje de actividad del sector de la construcción por municipios de la Vega Baja. Fuente:
Anuario económico de La Caixa.
Como podemos apreciar (Figura 8.79), la actividad en este sector ronda el 50% del total de
la actividad de la comarca prácticamente en todos los municipios. Este impresionante
aumento en el sector se debe fundamentalmente al boom turístico que se ha producido a
partir de los años 60, orientándose la mayor parte del sector hacia el turismo. El sector
servicios ha experimentado crecimientos muy significativos en las últimas tres décadas,
pasando de un 28 % en el censo de 1981 a un 44 % en el censo de 1991. En el censo de
2001 las cifras aumentan a casi el 50 %, lo que evidencia que, aunque no tengamos datos
oficiales al respecto, en la actualidad este sector debe estar muy equiparado al de la
Provincia y Comunidad.
Pese a que los servicios constituyen el sector con mayor tasa de actividad, tan sólo dos
municipios, Torrevieja y Guardamar del Segura, consiguen rebasar las medias de la
provincia y de la comunidad autónoma. El resto de municipios presenta muy importantes
contingentes de activos englobados en los servicios, pero sólo Orihuela presenta una tasa
por encima de la media del conjunto comarcal, mientras los demás municipios se
encuentran por debajo de la media de la Vega Baja. (Figura 8.80)
246 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Fig
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.80 P
orcenta
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:
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
El Anuario Económico de España publicado por La Caixa recoge una serie de datos que
pueden ayudarnos a analizar la incidencia del sector servicios en los municipios de la Vega
Baja. El índice comercial es un índice comparativo de la importancia del comercio (comercio
mayorista y minorista conjuntamente). Este índice se elabora en función del impuesto de
actividades económicas (IAE) correspondiente a las actividades del comercio mayorista y
comercio minorista conjuntamente. El valor del índice refleja el peso relativo (en tanto por
cien mil) de la actividad comercial de un municipio, provincia o comunidad autónoma
respecto al total de España, con base: total euros de recaudación del impuesto en España
= 100.000 unidades.
En la figura 8.81 podemos observar la incidencia de dicho índice en cada municipio. Estos
valores muestran cómo Orihuela y Torrevieja son los municipios con mayor actividad
comercial, juntos suman el 61,42% de la actividad comercial de la Vega Baja, lo que supone
un 8,54% respecto a la Provincia de Alicante.
Índice comercial Vega Baja
Índice
comercial
(2008)
%Respecto
Vega Baja
%Respecto
P. Alicante
%Respecto
C. Valenciana
Albatera 15 2,60 0,36 0,13
Algorfa 1 0,17 0,02 0,01
Almoradí 34 5,88 0,82 0,30
Benejúzar 6 1,04 0,14 0,05
Benferri 0 0,00 0,00 0,00
Benijófar 1 0,17 0,02 0,01
Bigastro 7 1,21 0,17 0,06
Callosa de Segura 26 4,50 0,63 0,23
Catral 11 1,90 0,26 0,10
Cox 14 2,42 0,34 0,12
Daya Nueva 2 0,35 0,05 0,02
Daya Vieja - - - -
Dolores 9 1,56 0,22 0,08
Formentera del Segura 5 0,87 0,12 0,04
Granja de Rocamora 3 0,52 0,07 0,03
Guardamar del Segura 16 2,77 0,38 0,14
Jacarilla 2 0,35 0,05 0,02
Los Montesinos 5 0,87 0,12 0,04
Orihuela 187 32,35 4,50 1,67
Pilar de la Horadada 26 4,50 0,63 0,23
Rafal 3 0,52 0,07 0,03
Redován 8 1,38 0,19 0,07
Rojales 14 2,42 0,34 0,12
San Fulgencio 6 1,04 0,14 0,05
San Isidro 3 0,52 0,07 0,03
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
San Miguel de Salinas 6 1,04 0,14 0,05
Torrevieja 168 29,07 4,04 1,50
VEGA BAJA 578 100 13,90 5,15
P. ALICANTE 4157 - 100 37,03
C. VALENCIANA 11225 - - 100,00
Figura 8.81 Índice comercial de la Vega Baja en el año 2008. Fuente: Anuario Económico de España 2010,
La Caixa, elaboración propia.
Otro índice interesante es el índice de restauración y bares que es el índice comparativo de
la importancia de la restauración y bares (restaurantes, cafeterías, bares, etc). Este índice se
elabora en función del impuesto de actividades económicas (IAE) correspondiente a las
actividades de restauración y bares. El valor del índice refleja el peso relativo (en tanto por
cien mil) de la actividad de restauración y bares de un municipio, provincia o comunidad
autónoma respecto al total de España, con base: total euros de recaudación del impuesto
en España = 100.000 unidades.
A partir del índice de restauración y bares confirmamos que Torrevieja y Orihuela son de
nuevo los municipios de mayor actividad en este sector. En este caso es Torrevieja el que
mayor porcentaje alcanza en el conjunto de la comarca con un 34,17%, llegando Orihuela a
un 29,02%. En su conjunto, la incidencia supone con respecto a la Provincia de Alicante un
10,56%.(Figura 8.82).
Índice restauración y bares Vega Baja
Índice
restauración y
bares (2008)
%Respecto
Vega Baja
%Respecto
P. Alicante
%Respecto
C. Valenciana
Albatera 16 2,11 0,35 0,14
Algorfa 2 0,26 0,04 0,02
Almoradí 29 3,83 0,64 0,26
Benejúzar 8 1,06 0,18 0,07
Benferri 1 0,13 0,02 0,01
Benijófar 3 0,40 0,07 0,03
Bigastro 8 1,06 0,18 0,07
Callosa de Segura 26 3,43 0,57 0,23
Catral 13 1,72 0,29 0,12
Cox 12 1,58 0,26 0,11
Daya Nueva 1 0,13 0,02 0,01
Daya Vieja - - - -
Dolores 6 0,79 0,13 0,05
Formentera del Segura 6 0,79 0,13 0,05
Granja de Rocamora 1 0,13 0,02 0,01
Guardamar del Segura 37 4,88 0,82 0,33
Jacarilla 2 0,26 0,04 0,02
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Los Montesinos 3 0,40 0,07 0,03
Orihuela 220 29,02 4,85 1,95
Pilar de la Horadada 37 4,88 0,82 0,33
Rafal 2 0,26 0,04 0,02
Redován 13 1,72 0,29 0,12
Rojales 25 3,30 0,55 0,22
San Fulgencio 19 2,51 0,42 0,17
San Isidro 2 0,26 0,04 0,02
San Miguel de Salinas 7 0,92 0,15 0,06
Torrevieja 259 34,17 5,71 2,29
VEGA BAJA 758 100 16,70 6,71
P. ALICANTE 4539 - 100 40,21
C. VALENCIANA 11289 - - 100,00
Figura 8.82 Índices restauración y bares de la Vega Baja en el año 2008. Fuente: Anuario Económico de
España 2010, La Caixa, elaboración propia.
8.2.2.7 Áreas de especial ización en turismo
El turismo, tanto en la Comunidad Valenciana como en el ámbito nacional, es un sector
económico estratégico para la generación de riqueza. Según el balance del turismo en
España que realiza el Instituto de Estudios Turísticos, el ejercicio 2007 se cerró con
incrementos tanto en el número de turistas como en los ingresos por turismo, manteniendo
a España como segundo destino mundial por detrás de Francia.
En estos momentos, el sector está atravesando grandes y rápidas transformaciones y las
líneas de actuación que se promueven desde la Conselleria de Turismo persiguen como
objetivo fundamental el impulsar la adecuación del sector a las transformaciones del
entorno turístico y a las nuevas necesidades de los consumidores. Estos objetivos se
enmarcan bajo unos aspectos claves como son la cooperación entre la administración
turística y el resto de agentes del sector, y la planificación turística, apostando por la calidad
y la excelencia como estrategias prioritarias. En términos generales, se puede confirmar una
capacidad global de resistencia del turismo a factores externos, pese a la continua
inestabilidad por la desaceleración económica y la crisis crediticia existente.
Los efectos socioeconómicos del turismo sobre la economía de la Comunidad Valenciana
son muy importantes. Según un estudio desarrollado mediante la colaboración entre
Exceltur, Alianza para la Excelencia Turística, y la Conselleria de Turismo, materializados en
una Cuenta de Impacto Económico del Turismo, IMPACTUR, los principales indicadores
nos muestran que el turismo representaba en 2006 el 13,3% del total del PIB (12.590
millones de euros) y el 14,6% del total del empleo (314.696 puestos de trabajo) en la
Comunidad Valenciana.
Por otro lado, el 66,2% de las exportaciones de servicios (8.510 millones de euros de
consumo turístico receptor de extranjeros y españoles no residentes) se encuentran
vinculadas al turismo. Según el Instituto de Estudios Turísticos, la Comunidad Valenciana
recibe 21,3 millones de turistas anuales, lo que la sitúa como tercer destino turístico
nacional. Un 73,7% de los viajes se corresponde a los residentes en España convirtiéndose
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en el segundo destino en demanda nacional. Si consideramos los viajes por motivo de
vacaciones de verano, el principal mercado de origen para la Comunidad Valenciana fue la
Comunidad de Madrid (33,4%), seguido de la propia Comunidad Valenciana (18,7%) y
Castilla-La Mancha (9,2%). El resto de viajes, un 26,3 % se corresponde con turistas
extranjeros, convirtiéndose en quinto destino en demanda extranjera. (Figura 8.83).
Número de turistas. Comunidad Valenciana.
Turistas
Total turistas destino 21.316.412
Total pernoctaciones 152.090.010
Total turistas extranjeros 5.601.427
Viajes turísticos españoles 15.717.547
Figura 8.83 Número de turistas Comunidad Valenciana año 2007. Fuente: IMPACTUR
El Anuario Estadístico de La Caixa establece un índice turístico comparativo de la
importancia turística. Se obtiene en función de la cuota o impuesto de actividades
económicas correspondiente a las actividades turísticas, el cual se basa a su vez en la
categoría de los establecimientos turísticos (hoteles y moteles, hoteles-apartamentos,
hostales y pensiones, fondas y casas de huéspedes, campings y apartamentos
gestionados por empresas), número de habitaciones y ocupación anual (todo el año o parte
del año); por lo que constituye prácticamente un indicador de la oferta turística.
El valor del índice indica la participación (en tanto por 100.000) que corresponde a cada
municipio, provincia o comunidad autónoma sobre una base nacional de 100.000 unidades
(total euros recaudación del impuesto = 100.000).
Índice turístico Vega Baja
Año 2003 Año 2008 Incremento
Albatera 1 1 0,00
Algorfa 1 2 100,00
Almoradí 0 0 0,00
Benejúzar 0 0 0,00
Benferri 0 0 0,00
Benijófar 0 0 0,00
Bigastro 3 3 0,00
Callosa de Segura 0 0 0,00
Catral 0 0 0,00
Cox 1 2 100,00
Daya Nueva 0 0 0,00
Daya Vieja - - -
Dolores 0 0 0,00
Formentera del Segura 1 1 0,00
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Granja de Rocamora 2 2 0,00
Guardamar del Segura 60 72 20,00
Jacarilla 0 0 0,00
Los Montesinos 1 0 -100,00
Orihuela 108 92 -14,81
Pilar de la Horadada 6 4 -33,33
Rafal 0 0 0,00
Redován 0 0 0,00
Rojales 6 7 16,67
San Fulgencio 0 0 0,00
San Isidro 0 0 0,00
San Miguel de Salinas 3 2 -33,33
Torrevieja 85 57 -32,94
VEGA BAJA 278 245 -11,87
P. ALICANTE 5175 4831 -6,65
C. VALENCIANA 9268 8568 -7,55
Figura 8.84 Índice turístico de los municipios de la Vega Baja en el año 2003 y 2008.
Fuente: Anuario Económico de España 2010, La Caixa, Elaboración propia.
El índice turístico es significativamente mayor en Orihuela, debido a la zona litoral del
municipio y la importancia que tiene como municipio del interior de la provincia. Entre el año
2003 y 2008, se produce un descenso o estancamiento del índice prácticamente en toda la
comarca (Figura 8.84).
En Torrevieja el índice turístico en el año 2003 es de 85, pero en el año 2008 tiene un
descenso de más de 30%, lo que se debe a la importante crisis que se sufre en estos años.
(Figura 8.84).
Así pues, tanto en la Provincia como en la Comunidad se produce un descenso importante
de este índice, lo que denota el momento de crisis que se produce en ese periodo. (Figura
8.84). Las principales motivaciones del turista que elige como destino la Comunidad
Valenciana son la playa y el clima. Entre otras motivaciones menos relevantes se
encuentran la riqueza del entorno natural, la tranquilidad del lugar, la gastronomía y los
atractivos culturales y monumentales. Existen diferencias significativas dependiendo del
origen de procedencia del turista. El residente extranjero valora en mayor grado el clima
(64,3% frente al 41% de los residentes en España) y la gastronomía (un 29,7% frente al
21,1% facilitado por residentes en España). Los residentes en España valoraron en un
grado mayor que los residentes en el extranjero la proximidad del destino a su lugar de
residencia.
Existe una marcada estacionalidad de la demanda concentrándose en determinados meses
un porcentaje significativo de las pernoctaciones en establecimientos hoteleros. Según la
Agencia Valenciana del Turismo (Encuesta Turística 2007) en los meses centrales de la
temporada alta (julio, agosto y septiembre) se acumula un 35 % de la demanda y un 65 %
en el resto del año, llegando a un máximo en el mes de agosto con un 13 %, No obstante, la
benevolencia del clima en zonas de costa permite una actividad sostenida a lo largo de
todo el año.
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En el marco objeto de análisis, existe una demanda mixta nacional-extranjera,
produciéndose un fenómeno de agrupación significativo del turista por origen de
procedencia. Si analizamos la composición de la demanda por zonas a nivel provincial se
observa claramente el predominio de la demanda nacional en la mayoría de las zonas, a
excepción de Benidorm, donde predominó la demanda extranjera
En el área objeto de análisis el turismo nacional es muy significativo en áreas como
Torrevieja, Pilar de la Horadada y Guardamar del Segura. El turista extranjero configura
agrupaciones un tanto estancas que se aíslan de forma significativa del propio
funcionamiento del municipio al que se encuentran vinculado. Esto sucede en municipios
como Formentera del Segura o San Fulgencio donde el número de habitantes de origen
extranjero es muy significativo.
También se produce el efecto de cambio en la rasgo de la población en pequeños
municipios como Algorfa, con una población de carácter local y con una tipología de la
oferta destinada a primera residencia, donde desproporcionadas actuaciones urbanísticas
han producido un fenómeno de colonización de mercado extranjero.
Según la Agencia Valenciana del Turismo (Encuesta Turística 2007), el turista que proviene
del Reino Unido representa un 45,6% de la demanda extranjera, que se ve compensado por
el dinamismo de otros mercados como el francés, segundo en importancia (12%), el
alemán (9,3 %) y los mercados holandés, nórdico e italiano, presentando los tres una cuota
similar que se sitúa en torno al 5,4%.
Las cinco principales actividades realizadas por los visitantes durante su estancia en el
destino elegido para sus vacaciones fueron, por orden de importancia, ir a la playa, pasear,
visitar museos y monumentos, visitar espacios naturales y realizar compras de artesanía y/o
productos regionales. Se comprueba por tanto la prevalencia del modelo sol y playa a nivel
de preferencia del turista, observándose que el residente extranjero presenta una actitud
más activa. Se observa una alta fidelidad del turista, señalando en un 88,4% de las
ocasiones su intención de volver a visitar el destino y un alto nivel de satisfacción.
Los turistas que viajan a la Comunidad Valenciana sin paquete turístico constituyen el
segmento más significativo (91%). Los turistas que viajan con paquete han pasado de
representar el 40% en 2001 al 11,2% en 2007, habiendo decrecido un 17,8% respecto a
2006, lo que un año más confirma el proceso de transformación en las pautas de consumo
turístico, motivado fundamentalmente por el uso de las líneas de bajo coste e Internet.
El gasto realizado se distribuye para el turista extranjero en transporte (31 %) alojamiento
(22 %) y el resto en restauración, excursiones y en otras actividades. Atendiendo a la
estructura de edades, el 31 % de los encuestados se encontraba en el segmento de edad
de 16 a 35 años, el 28 % en el de 36 a 45 años, el 29 % en el de 46 a 65 y el 12 % en el de
más de 65 años. Esto indica una demanda tipo familiar, con una especial incidencia del
turista de tercera edad, especialmente extranjero, que se podría situar en las dos últimas
franjas.
El medio de transporte más utilizado en el viaje al destino vacacional fue el automóvil
(60,4%) y a continuación, con un porcentaje bastante menor, se encuentra el avión (19,1%).
No obstante, hay notables diferencias según el lugar de residencia del encuestado. Los
residentes en España hacen uso principalmente del automóvil para sus desplazamientos
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(73%), empleando el avión sólo en un 3,3% de los casos. Sin embargo, entre los residentes
en el extranjero destaca la igualdad en el uso del automóvil (44,5%) y del avión (39,1%).
Por tanto, la proximidad a las infraestructuras de comunicación cualifican de forma
determinante el territorio y por tanto el grado de preferencia del usuario. La AP 7 se
convierte así en una arteria vertebradora de especial significancia. La influencia no deriva
tanto de la proximidad directa a la vía sino por la facilidad de acceso a las diferentes
entradas. La influencia de la distancia al aeropuerto es significativa a nivel provincial y en
menor medida a nivel zonal, ya que se trata de una zona muy acotada donde prácticamente
todo está a misma distancia.
Respecto al tipo de alojamiento utilizado durante la estancia, destacan el hotel (23 %), la
vivienda en propiedad (16 %), la vivienda de amigos o familiares (16 %) y la vivienda
alquilada (15 %). El resto se reparte entre apartamento turístico, camping y turismo rural.
Tanto para los residentes nacionales como para los extranjeros, destaca como tipo de
alojamiento elegido el de vivienda, ya sea en propiedad como en régimen de alquiler. Esto
provoca una influencia directa sobre el parque de viviendas, que durante los últimos años
ha sufrido un aumento muy acusado debido al fenómeno del turismo. Esto se ha
desarrollado de una forma más acusada en municipios como Torrevieja y Orihuela costa
con un marcado carácter estacional. A continuación, se representa la distribución territorial
de los diferentes alojamientos y su número. (Figura 8.85)
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Figura 8.85 Distribución territorial de los diferentes alojamientos y su número. Fuente:
Elaboración propia. INE.
De igual modo que el número de alojamientos y el tipo de los mismos, este indicador nos
muestra el tipo de turismo se ha implantado en la zona. El número de plazas (así como el
de plazas de restauración y servicios de ocio) nos ayuda a hacer una distribución espacial.
Observamos el gran peso que tienen los núcleos de población más importantes (Orihuela y
Torrevieja) así como la zona de la costa. (Figura 8.86)
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Figura 8.86 Distribución de plazas de restaurantes y cafeterías. Fuente: Elaboración propia.
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Figura 8.87 Distribución territorial de plazas en diferentes tipos de alojamientos. Fuente:
Elaboración propia. INE
La positiva evolución del principal producto turístico de la Comunidad Valenciana, el de sol
y playa, se ve complementada por la progresiva consolidación de una oferta turística cada
vez más diversificada, mediante la planificación y realización de actividades para adaptarse
a las exigencias de la demanda actual y potencial.
Al tiempo que se potencia la diversificación de la oferta, se atiende a segmentos de
mercado en crecimiento, así como al tratamiento turístico de la práctica de determinadas
actividades deportivas o de ocio. Por tanto, los objetivos son complementar la oferta
existente, acceder a nuevos segmentos de la demanda y contribuir a la reducción de la
estacionalidad.
En este sentido, cabe destacar la progresiva implantación y desarrollo del turismo rural y de
interior en el conjunto de la Comunidad Valenciana, aparte de otros productos
estrechamente vinculados al turismo de sol y playa, como son el turismo náutico y de
cruceros o el turismo de golf. En la Comunidad Valenciana, el turismo rural es todavía una
actividad joven e incipiente, y a pesar de los progresos realizados en la última década no
presenta especial significación en el área de la Vega Baja del Segura.
Por otro lado, el desarrollo del producto de golf se presenta como un elemento dinamizador
de la actividad económica y también como uno de los factores fundamentales para la
diversificación y desestacionalización del sector turístico de la Comunidad Valenciana.
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En la zona objeto de análisis encontramos seis campos de golf ubicados en la zona de
Orihuela Costa (Villamartin, Campoamor y Las Ramblas), Rojales (La Marquesa) y Algorfa
(La finca). (Figura 8.88).
Según datos de la Federación Española de Golf, la evolución en la práctica del golf durante
los últimos veinte años se plasmó en un continuo crecimiento en el número de licencias de
jugadores. El Reino Unido es el país principal de origen con un 43,8% de los turistas de golf
en la Comunidad Valenciana, le sigue en importancia el mercado nacional (20,6%) y a
mayor distancia Alemania (7,5%), Suecia (6,2%) y Francia (5,5%). Dentro del mercado
nacional destaca la Comunidad de Madrid (32%), seguida de la Comunidad Valenciana
(14%), Cataluña (12%) Castilla-La Mancha (11%) y Aragón (7%).
Figura 8.88 Localización campos de golf. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 259
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
TURISMO NÁUTICO
Respecto al turismo náutico La Comunidad Valenciana posee 41 instalaciones náuticas y de
recreo (clubes náuticos y puertos deportivos) y 16.629 amarres a lo largo de sus 514 km. de
costa. Este porcentaje supone el 45% de los clubes náuticos españoles ocupando el tercer
lugar en número de puertos deportivos y de amarres, tras Cataluña e Islas Baleares. La
Comunidad Valenciana posee cuatro estaciones náuticas: Marina Alta, Bahía de Altea,
Alicante-El Campello-Santa Pola y Columbretes, que se distinguen por la calidad de sus
aguas, arenas y servicios añadidos.
La celebración en Valencia de la America’s Cup en 2007 y la salida de la Volvo Ocean Race
en Alicante en octubre de 2008 han supuesto un impulso decisivo para el desarrollo del
turismo náutico en España y muy especialmente en la Comunidad Valenciana, y por lo
tanto, a la Vega Baja.
A lo largo de todo el litoral, existe una creciente actividad en este ámbito con la implantación
de numerosas empresas de actividades náuticas (escuelas de vela, windsurf, chárter
náutico, excursiones marítimas, cable ski, etc.) y actividades subacuáticas, organizando a lo
largo del año regatas de diferentes modalidades.
8.2.2.8 Situación profesional de la población activa.
Según el Censo de 2001, la situación profesional de la población se establece de acuerdo a
la siguiente clasificación: empresario o profesional que emplea personal, empresario o
profesional que no emplea personal, trabajador por cuenta ajena con carácter fijo o
indefinido, etc. Aplicados esos criterios a la Vega Baja se comprueba cómo las variables se
ajustan casi perfectamente a las medias de la Provincia de Alicante y de la Comunidad
Valenciana, no existiendo en la comarca grandes peculiaridades que deformen la
clasificación estándar de la población potencialmente activa (Figura 8.89)
260 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
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Figura 8.89 Porcentaje de persona de referencia en el hogar según su profesión. Fuente:
Elaboración propia.
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A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
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No obstante, es posible identificar algunos segmentos socioeconómicos en los que la Vega
Baja se halla significativamente por encima de las medias provincial y autonómica, como
son los grupos de empresarios agrarios sin asalariados –agricultores autónomos-,
trabajadores de las explotaciones agrarias, empresarios no agrarios con y sin asalariados –
autónomos y empresarios de otras actividades, sobre todo en la construcción-. Son grupos
de actividad económica bien representados en la comarca y que se ajustan al perfil de los
empresarios –pequeños empresarios y autónomos- y de los trabajadores –de la
construcción y de las pequeñas explotaciones agrarias-.
De igual modo, es posible identificar algunos grupos en los que las medias de la Vega Baja
se hallan significativamente por debajo de las medias provincial y autonómica, apuntando
una pequeña deficiencia en su estructura socioeconómica. Se trata de los grupos de
personal administrativo y comercial, personal de servicios y profesionales técnicos y
asimilados que ejercen su actividad por cuenta ajena. Por tanto, el terciario, pese a la
evolución reciente, sigue manifestando algunas lagunas en su composición en lo referente
al empleo de profesionales bien cualificados.
Conforme con los datos de la condición socioeconómica de la población activa de la Vega
Baja, al analizar la ocupación por ramos de actividad se comprueba que el segmento más
destacado, con valores por encima de las medias provincial y autonómica, es el de
artesanos y trabajadores cualificados de la industria y de la construcción. También es
relevante el valor de la media comarcal en el caso de los trabajadores no cualificados y en
el de trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca, superior al resto de medias
de referencia.
Como indicador elemental de la orientación de la población activa en cada municipio, se ha
comparado la media municipal con la media comarcal. Aplicado ese criterio, los resultados
se recogen en la figura 8.90 y 8.91, donde se comprueba la tendencia hacia la
especialización en municipios terciarios, municipios agrícolas, municipios con destacada
presencia de actividad industrial y municipios orientados hacia la construcción.
Vega Baja 2001. Condición socioeconómica
Vega
Baja
%
Vega
Baja
Provincia
de
Alicante
%
Provincia
de
Alicante
Comunidad
Valenciana
%
Comunidad
Valenciana
Total Población 235.478 100 1.455.972 100 4.145.087 100
Empresarios agrarios con asalariados 540 0,23 1.539 0,11 4.168 0,10
Empresarios agrarios sin asalariados 1.390 0,59 5.265 0,36 18.075 0,44
Miembros de cooperativas agrarias 24 0,01 283 0,02 1.047 0,03
Directores y jefes de empresas o
explotaciones agrarias 33 0,01 134 0,01 505 0,01
Resto de trabajadores de explotaciones
agrarias 6.642 2,82 18.678 1,28 66.450 1,60
Profesionales, técnicos y asimilados que
ejercen su actividad por cuenta propia, con o
sin asalariados
1.452 0,62 13.542 0,93 43.185 1,04
Empresarios no agrarios con asalariados 6.081 2,58 37.032 2,54 99.140 2,39
Empresarios no agrarios sin asalariados 7.223 3,07 41.893 2,88 115.232 2,78
Miembros de cooperativas no agrarias 92 0,04 828 0,06 5.246 0,13
262 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Directores y gerentes de establecimientos no
agrarios, altos funcionarios de la
administración pública, comunidades
autónomas y corporaciones locales
1.066 0,45 10.186 0,70 35.771 0,86
Profesionales, técnicos y asimilados que
ejercen su actividad por cuenta ajena 7.762 3,30 69.628 4,78 236.606 5,71
Profesionales en ocupaciones exclusivas de
la administración pública 40 0,02 906 0,06 4.051 0,10
Resto del personal administrativo y comercial 13.401 5,69 106.217 7,30 313.862 7,57
Resto del personal de los servicios 10.026 4,26 76.121 5,23 194.867 4,70
Contramaestres y capataces de
establecimientos no agrarios 624 0,26 4.962 0,34 17.166 0,41
Operarios cualificados y especializados de
establecimientos no agrarios 27.956 11,87 174.531 11,99 480.102 11,58
Operarios sin especialización de
establecimientos no agrarios 3.232 1,37 17.800 1,22 65.519 1,58
Profesionales de las fuerzas armadas 185 0,08 1.538 0,11 5.730 0,14
No clasificables por condición
socioeconómica 600 0,25 4.478 0,31 8.303 0,20
Figura 8.90 Condición socioeconómica Vega Baja año 2001. Fuente: INE, elaboración
propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 263
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Vega Baja 2001. Relación con la actividad económica
TOTAL Fuerzas
armadas
Dirección
de
empresas
y adm.
públicas
Téc. y prof.
científicos e
intelectuales
Téc. y
prof. de
apoyo
Empleados
administrativo
Trabaj.
servicios de
restauración,
personales,
protección y
vendedores
de
comercios
Trab.
cualificados
agricultura
y pesca
Artesanos y
trabajadores
cualificados
industrias
manufactureras,
la construcción,
y la minería,
excepto los
operadores de
instalaciones y
maquinaria
Oper. de
instalaciones,
maquinaria, y
montadores
Trabaj. no
cualificados
Albatera 8.544 8 154 163 164 247 352 206 819 489 662
Algorfa 1.705 2 22 14 30 26 44 15 120 58 42
Almoradí 14.041 12 416 473 284 530 708 168 1.676 930 663
Benejúzar 5.060 4 106 141 99 115 270 118 726 502 187
Benferri 1.166 0 28 19 41 41 62 19 145 84 85
Benijófar 2.297 1 44 30 45 37 92 30 266 95 44
Bigastro 5.155 5 118 114 116 177 178 98 937 199 273
Callosa de
Segura 15.793 26 329 495 293 495 655 209 1.380 1.312 953
Catral 5.295 1 122 114 65 124 238 194 431 745 141
Cox 6.196 3 140 87 87 165 271 303 492 369 641
Daya
Nueva 1.244 0 14 24 17 35 69 27 138 67 54
Daya Vieja 226 0 4 4 5 3 12 11 13 7 9
Dolores 6.267 5 288 94 133 155 240 128 819 435 244
Formentera
del Segura 2.170 1 65 23 31 48 95 39 331 104 94
Granja de
Rocamora 1.745 2 15 43 30 35 80 125 95 125 115
Guardamar
del Segura 9.470 17 307 241 244 351 636 180 602 409 459
Jacarilla 1.644 1 13 51 47 43 81 26 221 164 88
Los
Montesinos 2.774 2 134 46 49 87 198 61 337 112 128
Orihuela 54.024 29 1.323 1.816 1.321 2.040 2.694 1.586 5.869 1.931 2.504
Pilar de la
Horadada 12.698 10 296 192 241 405 594 586 1.130 569 1.377
Rafal 3.414 3 70 75 50 70 136 64 549 239 153
Redován 5.745 2 204 108 103 165 212 75 898 303 271
Rojales 8.467 1 138 132 142 134 319 76 643 235 170
San
Fulgencio 4.039 4 76 35 82 80 160 62 297 108 119
San Isidro 1.340 2 7 16 22 24 79 8 256 87 45
San Miguel
de Salinas 4.306 6 167 72 63 106 220 110 317 114 205
Torrevieja 50.653 38 1.744 1.045 1.350 1.642 3.984 268 3.447 1.108 2.588
Vega Baja 235.47
8 185 6.344 5.667 5.154 7.380 12.679 4.792 22.954 10.900 12.314
264 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Provincia
Alicante
1.455.
972 1.538 46.726 50.637 45.384 61.516 92.357 16.059 122.556 84.010 64.778
Comunidad
Valenciana
4.145.
087 5.730 133.677 177.874 148.516 181.520 241.065 51.530 339.662 239.032 196.419
Figura 8.91 Relación de la actividad económica según la situación profesional en los municipios de la Vega
Baja año 2001. Fuente: INE, elaboración propia.
Como se observa en las siguientes figuras, la Vega Baja se encuentra por debajo de la
Comunidad Valenciana y de la Provincia de Alicante en cuanto a la población ocupada en
las fuerzas armadas, dirección de empresas y Adm. Pública, técnicos y profesionales de
apoyo, empleados tipo administrativo, restauración y vendedores de servicios, técnicos y
profesionales científico e intelectuales y operadores de instalaciones y maquinarias.
(Figuras 8.95 y 8.99).
La población ocupada de la comarca supera a la Comunidad y a la de la Provincia en tres
casos muy determinados, como son agricultura y pesca; industrias manufactureras,
construcción y minería; trabajadores no cualificados.
Es importante destacar que cuando la actividad económica incluye la construcción los
porcentajes superan a las medias de referencia y que cuando, por ejemplo, la actividad es
únicamente industrial (operadores de instalaciones y maquinarias), la media está por
debajo de dichos valores. Estos datos establecen una clara importancia de dos sectores en
la Vega Baja la agricultura y la construcción (8.92 y 8.94).
En los siguientes gráficos, analizamos cuál es la ocupación de las personas de referencia
en los hogares de la Vega Baja y su distribución. Los municipios de interior tienen más peso
en cuanto al personal no cualificado, instaladores y montadores; a medida que nos
acercamos al litoral, el sector servicios va cobrando importancia, así como los trabajos que
necesitan de una cualificación mayor.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 265
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.92 Porcentaje de persona de referencia en el hogar según su profesión. Fuente:
Elaboración propia.
266 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.93 Porcentaje de persona de referencia en el hogar según su profesión. Fuente:
Elaboración propia
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 267
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.94 Porcentaje de persona de referencia en el hogar según su profesión. Fuente:
Elaboración propia
268 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
ura 8.9
5 P
obla
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n ocupada en la
s fuerzas arm
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ega B
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1.
Fuente
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boració
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 269
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
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obla
ció
n o
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año 2
001
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270 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
ura 8.9
6 P
obla
ció
n ocupada té
cnic
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V
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año 20
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. Fuente
: IN
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%
%
%
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 271
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
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8 P
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Fuente
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% %
% %
272 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
ura 8.9
9 P
obla
ció
n ocupada operadores de in
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V
ega B
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año 200
1.
Fuente
: IN
E,
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boració
n p
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%
%
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 273
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
8.2.2.9 Evolución del desempleo.
El desempleo constituye un destacado indicador de la dinámica socioeconómica del
territorio y de su análisis podemos extraer consideraciones que explican las peculiaridades
del mercado laboral en la Vega Baja. La evolución del desempleo a nivel comarcal, ha
seguido la tendencia nacional, descendiendo en el periodo 2000-2006 como consecuencia
de la situación de crecimiento económico y aumentando significativamente con el inicio de
la crisis. (Figura 8.100 y 8.101).
Vega Baja. Evolución del
desempleo
Número de
desempleados
2003 5.973
2004 6.311
2005 10.037
2006 10.887
2007 13.236
2008 24.611
2009 33.451
2010 35.735
2011 36.789
Figura 8.100 y 8.101 Evolución de la población desempleada en la Vega Baja periodo
2003-2011. Fuente: SERVEF, elaboración propia.
Las cifras absolutas del desempleo ponen de manifiesto la gravedad del fenómeno en la
Vega Baja, a pesar de ser menos intenso que en otras comarcas alicantinas. A continuación
se adjuntan una serie de cuadros donde se señalan cifras absolutas y relativas del
274 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
desempleo y su vinculación con diferentes variables de carácter poblacional en la Vega
Baja y en el conjunto de la Comunidad Valenciana como ámbito de referencia (Figura 8.102
y 8.103)
Desempleo por comarcas Comunidad Valenciana Diciembre 2009
Total
%Respecto
de la C.
Valenciana
Mujeres Hombres
C. VALENCIANA 477.847 100,00 253.251 224.596
ELS PORTS 160 0,03 80 80
L'ALT MAESTRAT 328 0,07 188 140
EL BAIX MAESTRAT 6.593 1,38 3.853 2.740
L'ALCALATEN 1.695 0,35 944 751
LA PLANA ALTA 25.996 5,44 15.440 10.556
LA PLANA BAIXA 18.731 3,92 11.245 7.486
EL ALTO PALANCIA 1.815 0,38 979 836
EL ALTO MIJARES 223 0,05 136 87
EL RINCON DE ADEMUZ 125 0,03 65 60
LOS SERRANOS 1.273 0,27 640 633
EL CAMP DE TURIA 11.882 2,49 6.128 5.754
EL CAMP DE MORVEDRE 7.647 1,60 4.118 3.529
L'HORTA NORD 18.952 3,97 10.097 8.855
L'HORTA OEST 37.697 7,89 19.605 18.092
VALENCIA 65.721 13,75 33.750 31.971
L'HORTA SUD 18.622 3,90 9.914 8.708
LA PLANA DE UTIEL-
REQUENA 2.915 0,61 1.522 1.393
LA HOYA DE DE BUNYOL 3.495 0,73 1.892 1.603
EL VALLE DE COFRENTES-
AYORA 746 0,16 344 402
LA RIBERA ALTA 18.866 3,95 10.139 8.727
LA RIBERA BAIXA 7.284 1,52 3.952 3.332
LA CANAL DE NAVARRES 1.522 0,32 813 709
LA COSTERA 7.145 1,50 3.571 3.574
LA VALL D'ALBAIDA 8.237 1,72 4.067 4.170
LA SAFOR 15.128 3,17 8.327 6.801
EL COMTAT 2.727 0,57 1.379 1.348
L'ALCOIA 12.676 2,65 6.005 6.671
EL ALTO VINALOPÓ 6.153 1,29 2.856 3.297
EL VINALOPÓ MEDIO 23.739 4,97 11.422 12.317
LA MARINA ALTA 14.547 3,04 8.025 6.522
LA MARINA BAIXA 16.146 3,38 8.559 7.587
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 275
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
L'ALACANTI 44.734 9,36 24.359 20.375
EL BAIX VINALOPO 40.876 8,55 19.642 21.234
VEGA BAJA 33.451 7,00 19.195 14.256
Figura 8.102 Población desempleada por comarca de la Comunidad Valenciana en
Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.
Según se observa en la figura 8.102, la comarca de la Vega Baja, con un 7% de parados
respecto al total de la Comunidad, tiene un porcentaje inferior a otras comarcas de la
Comunidad Valenciana como por ejemplo L´Alacantí.
276 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.103 Tasa de actividad. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 277
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.104 Tasa de paro. Fuente: Elaboración propia.
El desempleo según la procedencia de la población, no muestra variaciones significativas;
tanto en los residentes como en la población migrante, muestra una tasa más elevada de
actividad en el interior y un índice de paro más elevado en la franja litoral (Figura 8.104 y
8.105).
278 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
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F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 279
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Se comprueba que el desempleo entre las mujeres de la Vega Baja (57%) es
significativamente mayor que el desempleo del conjunto de las mujeres valencianas (53%).
Por el contrario, en el caso de los hombres, el porcentaje de parados en la Vega Baja es
menor que el porcentaje en la Comunidad Valenciana. (Figura 8.106).
Desempleados por sexo. Diciembre 2009
Total Mujeres % Mujeres Hombres % Hombres
Comunidad
Valenciana 477.847 253.251 53,00% 224.596 47,00%
Vega Baja 33.451 19.195 57,38% 14.256 42,62%
Figura 8.106 Población desempleada por sexo en la Vega Baja y la Comunidad Valenciana
en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.
El desempleo entre los jóvenes es poco relevante en ambos casos y con menor gravedad
en la Vega Baja. Los grupos de edades más afectados por el desempleo en los dos
ámbitos territoriales son los comprendidos entre los 25 y los 40 años de edad. (Figura
8.107).
Desempleados por grupos de edades. Diciembre 2009
Vega Baja % Vega Baja
Comunidad
Valenciana
% Comunidad
Valenciana
< 20 941 2,81% 15.547 3,25%
20 - 24 2.967 8,87% 42.016 8,79%
25 - 29 4.263 12,74% 62.155 13,01%
30 - 34 5.330 15,93% 74.840 15,66%
35 - 39 5.050 15,10% 67.686 14,16%
40 - 44 4.472 13,37% 58.462 12,23%
45 - 49 3.742 11,19% 51.491 10,78%
50 - 54 2.929 8,76% 44.825 9,38%
55 - 59 2.190 6,55% 37.348 7,82%
> 59 1.567 4,68% 23.477 4,91%
Total 33.451 100,00% 477.847 100,00%
Figura 8.107 Población desempleada por grupos de edades en la Vega Baja y la
Comunidad Valenciana en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.
El desempleo se vincula de forma mayoritaria al sector servicios, tanto en la comarca como
en el ámbito de referencia. El desempleo en la construcción en la Vega Baja (33,54%) es
muy superior a la media valenciana, debido al monopolio de dicho sector en el modelo
económico comarcal. El desempleo en el sector primario es superior al de la Comunidad
Valenciana, siendo en valores globales el mayor de todas las comarcas. Sin embargo el
desempleo en la industria de la comarca (11%) es bastante inferior a la media valenciana
(18%). (Figura 8.108 y 8.109)
280 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Comunidad Valenciana. Desempleo por actividad económica. Diciembre del 2009
Comarcas Agricultura Industria Construcción Servicios Sin actividad
económica
ELS PORTS 14 21 36 89 0
L'ALT MAESTRAT 20 80 84 116 28
EL BAIX MAESTRAT 290 1.036 1.576 3.578 113
L'ALCALATEN 58 872 185 495 85
LA PLANA ALTA 355 4.952 6.631 12.550 1.508
LA PLANA BAIXA 356 5.122 3.997 8.040 1.216
EL ALTO PALANCIA 92 370 350 914 89
EL ALTO MIJARES 39 33 29 115 7
EL RINCON DE ADEMUZ 7 12 34 67 5
LOS SERRANOS 65 209 233 709 57
EL CAMP DE TURIA 204 1.885 2.584 6.701 508
EL CAMP DE MORVEDRE 187 953 1.532 4.523 452
L'HORTA NORD 206 3.214 3.923 10.902 707
L'HORTA OEST 489 6.907 7.309 20.228 2.764
VALENCIA 787 7.857 10.379 42.985 3.713
L'HORTA SUD 281 4.486 3.033 9.987 835
LA PLANA DE UTIEL-REQUENA 265 482 541 1.342 285
LA HOYA DE DE BUNYOL 127 833 604 1.746 185
EL VALLE DE COFRENTES-AYORA 12 139 127 432 36
LA RIBERA ALTA 944 3.542 4.153 8.891 1.336
LA RIBERA BAIXA 176 1.137 1.786 3.801 384
LA CANAL DE NAVARRES 50 340 417 607 108
LA COSTERA 255 1.659 1.417 3.315 499
LA VALL D'ALBAIDA 217 3.046 1.146 3.355 473
LA SAFOR 397 1.989 3.408 8.965 369
EL COMTAT 52 850 384 1.250 191
L'ALCOIA 168 4.310 1.799 5.267 1.132
EL ALTO VINALOPÓ 146 2.380 837 2.078 712
EL VINALOPÓ MEDIO 868 9.616 3.198 8.100 1.957
LA MARINA ALTA 189 1.123 3.846 8.422 967
LA MARINA BAIXA 189 773 3.462 11.210 512
L'ALACANTI 554 3.573 9.785 27.305 3.517
EL BAIX VINALOPO 664 12.660 6.591 18.230 2.731
VEGA BAJA 1.034 3.719 11.218 15.785 1.695
COMUNIDAD VALENCIANA 9.757 90.180 96.634 252.100 29.176
Figura 8.108 Población desempleada por actividad económica en las comarcas de la
Comunidad Valenciana en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 281
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Vega Baja. % Desempleo por actividad económica. Diciembre del 2009
Agricultura Industria Construcción Servicios Sin actividad
económica Total
VEGA BAJA 1.034 3.719 11.218 15.785 1.695 33.451
% VEGA BAJA 3,09% 11,12% 33,54% 47,19% 5,07% 100%
COMUNIDAD
VALENCIANA 9.757 90.180 96.634 252.100 29.176 477.847
% COMUNIDAD
VALENCIANA 2,04% 18,87% 20,22% 52,76% 6,11% 100%
Figura 8.109 Relación entre la población desempleada por actividad económica de la
Comunidad Valenciana y de la Vega Baja en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.
La ratio de parados en la agricultura, en diciembre de 2009, indica que en la Vega Baja el
desempleo agrícola es superior al obtenido por la media de la Comunidad Valenciana. El
sector agrícola es históricamente importante en la comarca y por tanto el número de
parados es mayor que en el resto de comarcas de la Comunidad; este hecho, sumado al
desarrollo de agricultura de regadío y nuevas agriculturas de vanguardia en la Vega Baja,
presenta una mayor resistencia a la crisis, y no obstante provoca un descenso de la mano
de obra. Por tanto, la agricultura constituye un sector destacado en la economía comarcal
que exige una adecuada atención en los procesos de ordenación del territorio. (Figura
8.110 y 8.111).
Dado la escasa incidencia del sector industrial dentro de la economía comarcal, el
desempleo alcanzado por dicha actividad tiene un bajo impacto en el conjunto de la Vega
Baja. La ratio de desempleados industriales se halla por debajo de la media de la
Comunidad Valenciana y muy por debajo de las ratios obtenidas por las comarcas
industriales donde están instalados los sistemas productivos del calzado, del textil y del
mueble y transformación de la madera. (Figura 8.110 y 8.111).
282 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.110 Porcentaje de parados en agricultura, industria y sin ocupación anterior.
Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 283
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
ura 8
.11
1.
Pobla
ció
n desem
ple
ada en el
secto
r agríc
ola
y en el
secto
r in
dustr
ial
por com
arcas de la
C
om
unid
ad
Vale
ncia
na e
n D
icie
mbre d
e 2
009
. Fuente
: S
ER
VEF e
laboració
n p
ropia
284 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Es en el sector de la construcción donde el problema del desempleo manifiesta toda su
crudeza en la Vega Baja. La figura recoge la ratio de la comarca en primer lugar entre las
comarcas valencianas, muy por encima de la media de la Comunidad y encabezando las
ratios de otras comarcas litorales alicantinas. El problema del desempleo está íntimamente
ligado al paro de la actividad urbanística, constituyendo una fuerte debilidad del sistema
económico comarcal. (Figura 8.112 y 8.113)
El desempleo en el sector terciario, muy relevante en el conjunto de la Comunidad
Valenciana, resulta menor en la Vega Baja, donde la ratio se encuentra muy por debajo de
las medias de otras comarcas vecinas con gran dedicación terciaria. No obstante las cifras
absolutas hablan de un problema muy destacado en el subsistema socioeconómico de la
Vega Baja. (Figura 8.112 y 8.113)
Figura 8.112 Porcentaje de parados en construcción y sector servicios en la Vega Baja. Fuente: Elaboración
propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 285
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
ura 8
.11
3.
Pobla
ció
n desem
ple
ada en el
secto
r de la
constr
ucció
n y en el
secto
r servic
ios
por com
arcas de la
Com
unid
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n D
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mbre d
e 2
009. F
uente
: S
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VEF e
laboració
n p
ropia
.
286 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
El desempleo se puede dividir en diferentes actividades económicas; la más afectada por el
desempleo en la Vega Baja es la construcción (33%), al igual que en la Comunidad
Valenciana, aunque en esta con valores en torno al 20%, valor muy similar a la media de la
provincia. En segundo lugar, en la Vega Baja se encuentran las actividades de comercio al
por mayor y al por menor. Tanto en la Comunidad como en la Provincia, en segundo lugar
está la industria manufacturera. Con estos datos podemos ver la importancia que tiene en la
Vega Baja tanto la construcción como el comercio debido a la influencia del turismo. (Figura
8.114 y 8.115).
Desempleo por Actividades Económicas. Diciembre 2009
Sección de la actividad
económica
Vega
Baja
% Sobre el
Total
Provincia
Alicante
% Sobre
el Total
Comunidad
Valenciana
% Sobre el
Total
TOTAL DESEMPLEADOS 33.451 100,00 195.049 100,00 477.847 100,00
0 Sin información
1.695 5,07 13.414 6,88 29.176 6,11
A Agricultura, ganadería,
silvicultura y pesca 1.034 3,09 3.864 1,98 9.757 2,04
B Industrias extractivas
26 0,08 270 0,14 607 0,13
C Industria manufacturera
3.522 10,53 37.719 19,34 85.494 17,89
D
Suministro de energía
eléctrica, gas, vapor y aire
acondicionado. 15 0,04 67 0,03 209 0,04
E
Suministro de agua,
actividades de saneamiento,
gestión de residuos y
descontaminación 156 0,47 948 0,49 3.870 0,81
F Construcción 11.218 33,54 41.120 21,08 96.634 20,22
G
Comercio al por mayor y al
por menor; reparación de
vehículos de motor y
motocicletas 4.354 13,02 25.707 13,18 64.205 13,44
H Transporte y
almacenamiento 727 2,17 4.627 2,37 13.702 2,87
I Hostelería 3.401 10,17 19.950 10,23 41.758 8,74
J Información y
comunicaciones 139 0,42 1.396 0,72 4.288 0,90
K Actividades financieras y de
seguros 81 0,24 812 0,42 2.074 0,43
L Actividades inmobiliarias 457 1,37 1.843 0,94 3.978 0,83
M Actividades Profesionales,
científicas y técnicas 1.108 3,31 8.012 4,11 23.600 4,94
N Actividades administrativas
y servicios auxiliares 2.571 7,69 17.355 8,90 49.440 10,35
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 287
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
O
Administración pública y
defensa; seguridad social
obligatoria 1.194 3,57 5.043 2,59 14.887 3,12
P Educación 256 0,77 1.943 1,00 6.028 1,26
Q Actividades sanitarias y de
servicios sociales 526 1,57 3.938 2,02 10.751 2,25
R
Actividades artísticas,
recreativas y de
entretenimiento 332 0,99 2.546 1,31 6.097 1,28
S otros servicios 509 1,52 3.781 1,94 9.853 2,06
T
Actividades de los hogares
como empleadores de
personal doméstico,
actividad de los hogares
como productores de bienes
y servicios para el uso
propio 128 0,38 681 0,35 1.413 0,30
U
Actividades de
organizadores y organismos
extraterritoriales 2 0,01 13 0,01 26 0,01
Figura 8.114. Población desempleada por actividad económica en la Vega Baja, la
Provincia de Alicante y la Comunidad Valenciana en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.
Figura 8.115. Población desempleada por actividad económica en la Vega Baja, la
Provincia de Alicante y la Comunidad Valenciana en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF,
elaboración propia.
288 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Los grupos profesionales que presentan mayores índices de desempleo son, en el caso de
la Vega Baja, los trabajadores cualificados en industria y construcción (29,20%), seguidos
por los trabajadores no cualificados (24,13%) y con índices aun significativos los
trabajadores del sector servicios (17,74%). En el caso de la Comunidad Valenciana, el
mayor porcentaje de población desempleado son los trabajadores no cualificados
(23,83%), seguidos de los trabajadores de la industria (21,69%) y de los trabajadores de
servicios de restauración (17,07%). (Figura 8.116).
Desempleo por grupo profesional. (2009)
Vega
Baja
% Sobre el
Total
Comunidad
Valenciana
% Sobre el
Total
FUERZAS ARMADAS 14 0,04% 192 0,04%
DIRECCIÓN DE LAS EMPRESAS Y DE LAS
ADMINISTRACIONES PUBLICAS 139 0,42% 4.504 0,94%
TÉCNICOS Y PROFESIONALES CIENTÍFICOS E INTELECTUALES 691 2,07% 19.424 4,06%
TÉCNICOS Y PROFESIONALES DE APOYO 1.566 4,68% 35.892 7,51%
EMPLEADOS DE TIPO ADMINISTRATIVO 3.254 9,73% 52.196 10,92%
TRABAJADORES DE LOS SERVICIOS DE RESTAURACIÓN,
PERSONALES, PROTECCIÓN Y VENDEDORES DE LOS
COMERCIOS
5.933 17,74% 81.584 17,07%
TRABAJADORES CUALIFICADOS EN LA AGRICULTURA Y EN
LA PESCA 755 2,26% 6.641 1,39%
ARTESANOS Y TRABAJADORES CUALIFICADOS DE
INDUSTRIAS MANUFACTURERAS, CONSTRUCCIÓN, MINERÍA,
EXCEPTO OPERADORES DE INSTALACIONES Y MAQUINARIA
9.767 29,20% 103.629 21,69%
OPERADORES DE INSTALACIONES Y MAQUINARIA Y
MONTADORES 3.261 9,75% 59.921 12,54%
TRABAJADORES NO CUALIFICADOS 8.071 24,13% 113.864 23,83%
Total 33.451 100,00% 477.847 100,00%
Figura 8.116. Población desempleada por grupo profesional en la Vega Baja y la
Comunidad Valenciana en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 289
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
ura 8.1
17 D
esem
ple
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pobla
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ica en la
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C
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mbre 20
09
. Fuente
:
SER
VEF, ela
boració
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ropia
.
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
8.2.2.10 Evolución de la contratación.
Debido a la situación de crisis y desempleo, la evolución global del número de contratos ha
ido bajando en los últimos años en la Vega Baja. (Figura 8.118).
Figura 8.118 Evolución del número de contratos en la Vega Baja en el periodo 2006-2009.
Fuente: IVE, elaboración propia.
El mercado laboral reciente sigue marcado por el notable desequilibrio existente entre la
contratación de hombres y de mujeres, suponiendo los primeros casi el doble de la
contratación de mujeres (Figura 8.119). Este es un indicador socioeconómico muy
vinculado con la tradicional dedicación a la agricultura y la más moderna dedicación a la
construcción en la Vega Baja. Por el contrario, los servicios, que generan casi el 60% de las
contrataciones, resulta más igualitario en su distribución por sexos.
Vega Baja. Contratación por sexo
Total Hombres %Hombres Mujeres % Mujeres
2006 101.327 64.965 64,11 36.362 35,89
2007 94.721 58.537 61,80 36.184 38,20
2008 76.296 45.203 59,25 31.093 40,75
2009 65.894 38.899 59,03 26.995 40,97
Figura 8.119 Evolución del número de contratos por sexo en la Vega Baja durante el
periodo 2006-2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
Pese al crecimiento de las cifras absolutas de desempleados en el sector servicios, éste
sigue siendo la actividad que genera mayor número de contrataciones en el conjunto de la
Vega Baja, seguido de la construcción, cuya actividad se ha visto cercenada a partir del año
2006 (Figura 8.120).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 291
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Vega Baja. Contratación por sectores
Total %Total Agricultura
%
Agricultura Construcción
%
Construcción Industria
%
Industria Servicios
%
Servicio
s
2006 101.327 100,00 9.002 8,88 30.458 30,06 7.468 7,37 54.399 53,69
2007 94.721 100,00 7.022 7,41 26.008 27,46 6.921 7,31 54.770 57,82
2008 76.296 100,00 7.413 9,72 16.334 21,41 4.858 6,37 47.691 62,51
2009 65.894 100,00 7.543 11,45 10.759 16,33 4.033 6,12 43.559 66,10
Total 338.238 100,00 30.980 9,16 83.559 24,70 23.280 6,88 200.419 59,25
Figura 8.120 Evolución de los contratos por sectores económicos en la Vega Baja durante
el periodo 2006-2009. Fuente: IVE, elaboración propia.
Por sectores de actividad, se comprueba el elevado peso del sector terciario en la
generación de empleo. La nueva dedicación socioeconómica de la Vega Baja está
superando claramente al conjunto de los otros sectores económicos en la generación de
contrataciones, lo que es signo evidente del desarrollo de la comarca y del notable peso
desempeñado por la actividad terciaria, que se ha erigido en los últimos años en el principal
soporte de la economía comarcal, muy por encima de las dedicaciones tradicionales a la
agricultura, a la industria y a la construcción.
De hecho, las contrataciones generadas por los servicios en el último año considerado
suponen el 66% del total de las habidas en la comarca, mientras el resto de los sectores
sólo han generado el 34% restante. Entre ellos, muy por detrás de los servicios, se halla la
construcción, que generó el 16% del total de los contratos, mientras la agricultura procuraba
el 12% y la industria el 6% (Figura 8.121).
Figura 8.121. Porcentaje de contratos según el sector económico respecto del total de
contratos en la Vega Baja. Fuente: IVE, elaboración propia.
El reparto de las contrataciones por grandes grupos de edades mantiene el notable
desequilibrio existente entre cada sexo en cada uno de los grupos de edad considerados.
En el año 2009 entre los menores de 25 años de edad, la proporción de contratos resulta
292 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
más equilibrada entre hombres y mujeres (media de hombres contratados 9% del total y
mujeres 8%). Por el contrario, en el grupo de edad central entre 25 y 44 años de edad, los
contratos para hombres suponen el 39%, cuando los contratos para mujeres tan sólo son el
25%. Por encima de esas edades existe una tendencia a aproximarse las contrataciones, de
manera que los hombres consiguen el 11% cuando las mujeres obtienen el 7% de los
contratos. (Figura 8.122).
Vega Baja. Contratos por sexo y grupo de edad
hombres mujeres Grupos de
edades < 25 25 - 44 > 44 < 25 25 - 44 > 44
Diciembre 2007 728 13,55% 2046 38,07% 468 8,71% 499 9,29% 1292 24,04% 341 6,35%
Diciembre 2008 396 10,30% 1418 36,87% 382 9,93% 361 9,39% 994 25,85% 295 7,67%
Diciembre 2009 374 9,23% 1589 39,20% 454 11,20% 326 8,04% 1024 25,26% 287 7,08%
Figura 8.122. Evolución de los contratos según el sexo y grupo de edad en la Vega Baja.
Fuente: SERVEF, elaboración propia.
El mercado laboral se ha regido en su gran mayoría por contratos de carácter temporal (con
valores que rondan el 87% del total de contratos) como reflejo de una economía
fundamentada en dos grandes sectores de marcada temporalidad, como son la agricultura
y los servicios turísticos. A esa característica general, se ha sumado el peculiar sistema de
“contratación por obra o servicio” aplicado al sector de la construcción. Por otro lado, la
actividad industrial que genera empleos más estables, se halla muy poco representada
(Figura 8.123).
Vega Baja. Contratación por tipo de contrato
Total % Total Indefinidos
%
Indefinidos Temporales
%
Temporales
2006 101.327 100,00 14.430 14,24 86.897 85,76
2007 94.721 100,00 13.065 13,79 81.656 86,21
2008 76.296 100,00 9.883 12,95 66.413 87,05
2009 65.894 100,00 7.528 11,42 58.366 88,58
Total 338.238 100,00 44.906 13,28 293.332 86,72
Figura 8.123 Evolución de los contratos según el tipo de contrato, indefinido o temporal, en
la Vega Baja. Fuente: SERVEF, elaboración propia.
Un mercado laboral como el característico de la Vega Baja, con alto componente de
terciario, de construcción y de agricultura, queda reflejado en el perfil de los grupos
profesionales contratados. Como se observa la figura adjunta, el perfil característico de los
contratados es el de trabajadores no cualificados, seguidos de los trabajadores de los
servicios (Figura 8.124 y 8.125).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 293
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
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Contratos por grupo profesional (2009)
Vega Baja
% Sobre el
total
Comunidad
Valenciana
% Sobre el
total
0 Fuerzas armadas 1 0,02 40 0,04
1 Dirección de las empresas y
de las administraciones públicas 7 0,17 290 0,29
2 Técnicos y profesionales
científicos e intelectuales 167 4,12 5.299 5,24
3 Técnicos y profesionales de
apoyo 163 4,02 7.526 7,44
4 Empleados de tipo
administrativo 254 6,27 8.090 7,99
5 Trabajadores de los servicios
de restauración, personales,
protección y vendedores de los
comercios
914 22,55 24.370 24,08
6 Trabajadores cualificados en
la agricultura y en la pesca 135 3,33 1.816 1,79
7 Artesanos y trabajadores
cualificados de las industrias
manufactureras, la
construcción, y la minería,
excepto los operadores de
instalaciones y maquinaria
709 17,49 10.252 10,13
8 Operadores de instalaciones y
maquinaria, y montadores 300 7,40 8.739 8,64
9 Trabajadores no cualificados 1.404 34,63 34768 34,36
TOTAL 4.054 100,00 101.190 100,00
Figura 8.124. Contratos según el grupo profesional en la Vega Baja y la Comunidad
Valenciana. Fuente: SERVEF, elaboración propia.
294 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.125. Porcentaje de contratos según el grupo profesional en la Vega Baja y la
Comunidad Valenciana. Fuente: SERVEF, elaboración propia
8.2.3 Inversión.
La inversión en la Vega Baja recoge unos inputs muy destacado en los últimos años
aumentando el volumen total de inversión recibida. En ese proceso se encuentran dos
claros motores, la inversión con destino industrial y la inversión orientada hacia otros
sectores productivos de carácter no industrial. En la mayoría de los municipios de la Vega
Baja el total de la inversión registrada en los últimos años tiene un destino no industrial,
mientras que son muy pocos los municipios de la comarca que superan las medias de
inversión industrial de referencia territorial, como son las medias de la Provincia de Alicante
y del conjunto de la Comunidad Valenciana. En la figura y en el cuadro adjunto se
comprueba el gran salto cuantitativo experimentado por la inversión en la comarca desde
principios del siglo XXI, proceso truncado por los primeros atisbos de la actual crisis
económica (Figura 8.126 y 8.127).
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 295
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Figura 8.126. Evolución de la inversión en la Vega Baja periodo 1986-2004. Fuente: IVE,
elaboración propia.
Inversión Registrada por destino 2004
Total Inversión industrial
Inversión no
industrial
VEGA BAJA 17.569.391,36 € 9.690.913,32 € 7.878.478,04 €
El Baix Vinalopó 20.173.844,29 € 4.097.805,67 € 16.076.038,62 €
El Comtat 13.795.800,30 € 13.356.298,73 € 439.501,57 €
El Vinalopó Medio 13.624.934,91 € 10.325.183,50 € 3.299.751,41 €
L'Alacantí 58.691.415,32 € 44.016.165,52 € 14.675.249,80 €
L'Alcoià 29.605.379,18 € 29.081.956,00 € 523.423,18 €
Alto Vinalopó 9.441.959,67 € 8.346.969,56 € 1.094.990,11 €
La Marina Alta 5.341.430,07 € 2.803.759,99 € 2.537.670,08 €
La Marina Baixa 4.864.501,21 € 1.685.671,49 € 3.178.829,72 €
El Alto Mijares 4.406,00 € - € 4.406,00 €
El Alto Palancia 366.250,62 € 260.486,00 € 105.764,62 €
El Baix Maestrat 7.823.925,91 € 463.171,99 € 7.360.753,92 €
Els Ports 103.263,00 € 93.156,00 € 10.107,00 €
L'Alcalatén 5.829.942,92 € 5.813.222,58 € 16.720,34 €
L'Alt Maestrat 112.871,09 € - € 112.871,09 €
La Plana Alta 12.732.141,46 € 9.876.032,88 € 2.856.108,58 €
La Plana Baixa 57.973.707,76 € 56.484.253,94 € 1.489.453,82 €
296 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
El Camp de
Morvedre 3.233.855,41 € 2.954.641,11 € 279.214,30 €
El Camp de Túria 16.904.416,38 € 12.820.635,22 € 4.083.781,16 €
El Rincón de
Ademuz 682.706,29 € 652.908,00 € 29.798,29 €
El Valle de
Cofrentes-Ayora 600.966,45 € 335.566,45 € 265.400,00 €
L'Horta Nord 15.082.555,56 € 11.015.345,12 € 4.067.210,44 €
L'Horta Oest 45.228.807,80 € 34.050.129,62 € 11.178.678,18 €
L'Horta Sud 15.057.104,34 € 12.461.398,00 € 2.595.706,34 €
La Canal de Navarrés 157.997,00 € 46.877,00 € 111.120,00 €
La Costera 8.337.494,12 € 6.762.008,19 € 1.575.485,93 €
La Hoya de Buñol 23.628.147,14 € 22.549.692,76 € 1.078.454,38 €
La Plana de Utiel-
Requena 2.572.251,21 € 2.337.024,50 € 235.226,71 €
La Ribera Alta 19.406.190,31 € 14.611.811,55 € 4.794.378,76 €
La Ribera Baixa 17.402.987,58 € 15.615.674,36 € 1.787.313,22 €
La Safor 8.243.873,27 € 6.184.052,68 € 2.059.820,59 €
La Vall d'Albaida 13.378.358,34 € 12.121.467,09 € 1.256.891,25 €
Los Serranos 299.721,00 € 295.721,00 € 4.000,00 €
València. 8.098.942,32 € 855.720,94 € 7.243.221,38 €
Provincia de Alicante 173.108.656,31 € 123.404.723,78 € 49.703.932,53 €
Provincia de
Castellón 84.946.508,76 € 72.990.323,39 € 11.956.185,37 €
Provincia de
Valencia 198.316.374,52 € 155.670.673,59 € 42.645.700,93 €
Figura 8.127. Inversión registrada en las comarcas de la Comunidad Valenciana por destino
en el año 2004. Fuente: IVE.
Como se observa en el cuadro adjunto, la comarca de la Vega Baja se sitúa en el puesto nº
8 de todas las comarcas de la Comunidad Valenciana en relación al nivel de Inversión Total
Registrada (Figura 7.128). En cuanto a la inversión industrial la comarca de la Vega Baja se
encuentra muy por debajo de la media de la provincia (Figura 8.129). Lo más destacable es
que a nivel de Inversión no Industrial es la cuarta comarca con más volumen de inversión
por detrás de L´Horta Oest (Figura 8.130). Si se analiza la inversión según destino
registrada en cada uno de los municipios, se pone de manifiesto, en primer lugar, el escaso
peso de la industria como destino de las inversiones en buena parte de los municipios. No
obstante, descendiendo en el análisis se pueden establecer las siguientes consideraciones:
- La inversión con destino industrial registrada supone el 55% del total de la inversión en
el conjunto de la comarca, porcentaje que se halla muy por debajo de las medias de
referencia de la provincia (el 71%) y de la Comunidad Valenciana (el 77%) (Figura
8.131)-;
- Salvo San Isidro, Benferri y Orihuela, el resto de los municipios de la comarca presentan
porcentajes de inversión industrial por debajo de las medias de referencia;(Figura
8.132).
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A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
- En el resto de los municipios, sobre todo en los litorales y de segunda línea litoral, la
inversión industrial se halla muy por debajo de la inversión registrada en cada municipio
con otro destino no industrial;(Figura 8.132)
- En once municipios de la comarca, el total de la inversión registrada tiene por destino
otro uso diferente al industrial, como por ejemplo Albatera, Formentera del Segura y San
Miguel de Salinas. (Figura 8.133 y 8.134).
298 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Inversión industrial
Total 2004 % sobre total
Comunidad
Valenciana
456.371.539,59 € 352.065.720,76 € 77,14%
Provincia de Alicante 173.108.656,31 € 123.404.723,78 € 71,29%
Vega Baja 17.569.391,36 € 9.690.913,32 € 55,16%
Albatera 284.533,92 € 0,00 € 0,00%
Algorfa 4.300,00 € 0,00 € 0,00%
Almoradí 2.504.071,84 € 692.901,58 € 27,67%
Benejúzar 174.432,00 € 121.808,00 € 69,83%
Benferri 230.528,27 € 224.628,27 € 97,44%
Benijófar 157.740,92 € 0,00 € 0,00%
Bigastro 220.159,28 € 88.698,00 € 40,29%
Callosa de Segura 146.299,00 € 68.191,00 € 46,61%
Catral 665.951,79 € 50.455,79 € 7,58%
Cox 1.822.736,63 € 644.211,63 € 35,34%
Daya Nueva 0,00 € 0,00 € 0,00%
Daya Vieja 4.183,00 € 0,00 € 0,00%
Dolores 94.986,68 € 0,00 € 0,00%
Formentera del
Segura
40.000,00 € 0,00 € 0,00%
Granja de Rocamora 1.445.624,00 € 193.824,00 € 13,41%
Guardamar del
Segura
778.332,69 € 487.643,07 € 62,65%
Jacarilla 5.971,62 € 0,00 € 0,00%
Los Montesinos 160.684,31 € 0,00 € 0,00%
Orihuela 4.057.378,52 € 3.223.922,64 € 79,46%
Pilar de la Horadada 459.980,99 € 308.399,95 € 67,05%
Rafal 29.790,24 € 0,00 € 0,00%
Redován 148.803,54 € 66.308,90 € 44,56%
Rojales 115.085,50 € 65.852,50 € 57,22%
San Fulgencio 3.314,13 € 0,00 € 0,00%
San Isidro 3.433.905,21 € 3.420.385,21 € 99,61%
San Miguel de
Salinas
25.202,23 € 0,00 € 0,00%
Torrevieja 555.395,05 € 33.682,78 € 6,06%
Figura 8.131. Inversión industrial registrada en la Vega Baja en el año 2004. Fuente: IVE,
elaboración propia
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Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Fig
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A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A
Y S I S T E M A P R O D U C T I V O
Inversión no industrial
Total 2004
% sobre
total
Comunidad Valenciana 456.371.539,59 € 104.305.818,83 € 22,86%
Provincia de Alicante 173.108.656,31 € 49.703.932,53 € 28,71%
Vega Baja 17.569.391,36 € 7.878.478,04 € 44,84%
Albatera 284.533,92 € 284.533,92 € 100,00%
Algorfa 4.300,00 € 4.300,00 € 100,00%
Almoradí 2.504.071,84 € 1.811.170,26 € 72,33%
Benejúzar 174.432,00 € 52.624,00 € 30,17%
Benferri 230.528,27 € 5.900,00 € 2,56%
Benijófar 157.740,92 € 157.740,92 € 100,00%
Bigastro 220.159,28 € 131.461,28 € 59,71%
Callosa de Segura 146.299,00 € 78.108,00 € 53,39%
Catral 665.951,79 € 615.496,00 € 92,42%
Cox 1.822.736,63 € 1.178.525,00 € 64,66%
Daya Nueva 0,00 € 0,00 € 0,00%
Daya Vieja 4.183,00 € 4.183,00 € 100,00%
Dolores 94.986,68 € 94.986,68 € 100,00%
Formentera del Segura 40.000,00 € 40.000,00 € 100,00%
Granja de Rocamora 1.445.624,00 € 1.251.800,00 € 86,59%
Guardamar del Segura 778.332,69 € 290.689,62 € 37,35%
Jacarilla 5.971,62 € 5.971,62 € 100,00%
Los Montesinos 160.684,31 € 160.684,31 € 100,00%
Orihuela 4.057.378,52 € 833.455,88 € 20,54%
Pilar de la Horadada 459.980,99 € 151.581,04 € 32,95%
Rafal 29.790,24 € 29.790,24 € 100,00%
Redován 148.803,54 € 82.494,64 € 55,44%
Rojales 115.085,50 € 49.233,00 € 42,78%
San Fulgencio 3.314,13 € 3.314,13 € 100,00%
San Isidro 3.433.905,21 € 13.520,00 € 0,39%
San Miguel de Salinas 25.202,23 € 25.202,23 € 100,00%
Torrevieja 555.395,05 € 521.712,27 € 93,94%
Figura 8.134 Inversión no industrial registrada en la Vega Baja en el año 2004. Fuente: IVE,
elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 303
I N F R A E S T R U C T U R A
Y E Q U I P A M I E N T O S
9 I N F R A E S T R U C T U R A Y E Q U I P A M I E N T O S
9 .1 C iudad y ca l i dad de v ida
9 . 2 La r egu lac ión u rban í s t i ca y es tanda r i zac ión de do tac iones
9.2.1 La regulación urbanística estatal
9.2.2 La regulación urbanística en la Comunidad Valenciana
9 .3 Aná l i s i s g loba l de equ ip amien tos y do tac iones
9.3.1 Introducción
9.3.2 Zonas verdes
9.3.3 Educativo -Cultural
9.3.4 Cultural y recreativo
9.3.5 Asistencial y administrativo
9 . 4 Aná l i s i s g loba l de in f raes t ruc tu ras y se rv ic ios u rbanos
9.4.1 Infraestructuras del transporte
9.4.1.1 Red viaria
9.4.2 Ferrocarri les
9.4.3 Puertos
9.4.4 Aeropuertos
9.4.5 Servicios urbanos
9.4.5.1 Telecomunicaciones
9.4.5.2 Infraestructuras Hidrául icas
9 . 5 O t ros equ ipamien tos : P layas y Campos de Go l f
9.5.1 Playas
9.5.2 Campos de Golf
304 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
I N F R A E S T R U C T U R A
Y E Q U I P A M I E N T O S
9 I N F R A E S T R U C T U R A Y E Q U I P A M I E N T O S
9 .1 C iudad y ca l i dad de v ida
Los diversos aspectos que cualifican el territorio inciden de forma decisiva en la calidad de
vida de sus habitantes y plantean una compleja discusión en torno a la idea de
sostenibilidad. Cuando nos referimos al concepto de calidad, estamos haciendo referencia
a una diversidad de circunstancias que incluyen, además de la satisfacción de
necesidades, el ámbito de relaciones sociales del individuo, sus posibilidades de acceso a
los bienes culturales, su entorno ecológico-ambiental, y los riesgos a que se encuentra
sometida su salud (Hernández Aja,1.997). Por tanto, hacer referencia a la ciudad como
ámbito de relación implica definir las condiciones bajo las cuales se va a desarrollar las
diversas actividades del individuo.
El planeamiento urbanístico español utiliza para la regulación y estandarización de
dotaciones, un modelo basado en el estado del bienestar donde el nivel municipal sirve de
base. Este planteamiento no reconoce la necesidad de dotación en aquellos tejidos
suburbanos o interurbanos, que en casos como es el área de análisis, constituyen un
soporte claro para la construcción de ciudad. En el caso europeo no existen parámetros
concretos definiéndose distintos niveles de actuación según los casos. En los casos de
Alemania, Gran Bretaña no existen paramentos obligatorios y en Francia existen
recomendaciones reflejadas en documentos técnicos. Esto provoca tensiones territoriales
que en áreas de crecimiento suburbano pueden llegar a ser muy significativas.
La regulación urbanística del ámbito territorial de la Vega Baja se realiza a través de
diferentes instrumentos tanto de carácter estatal como autonómico. A continuación se
realiza un análisis de los diferentes estándares indicados en los instrumentos de
planeamiento urbanísticos de aplicación.
9 .2 La r egu lac ión u rban í s t i ca y es tanda r i zac ión de do tac iones
9.2.1 La regulación urbanística estatal
A nivel estatal, el marco de referencia lo establece el Real Decreto Legislativo 2/2008, de 20
de junio, por el que se aprueba el texto refundido de la ley de suelo y sus reglamentos de
desarrollo, que no incorpora determinaciones en cuanto a los estándares dotacionales al
tratarse de una ley de carácter estatal.
En el artículo 25 del RD 2159/1978, del 23 Junio, por el que se aprueba el Reglamento de
Planeamiento para el Desarrollo de la Ley sobre Régimen del Suelo y Ordenación Urbana,
que opera con carácter subsidiario en caso de que no exista regulación autonómica sobre
la materia, se especifica que la estructura del territorio debe estar determinada por una serie
de elementos que fijen su desarrollo urbano. Entre dichos elementos se señalan los
sistemas generales de comunicación, espacios libres, equipamiento comunitario y aquellas
instalaciones y obras cuya implantación pueda influir de forma sustancial en el desarrollo
del territorio.
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En la Sección II artículo 45 del citado Real Decreto en su capítulo V se indican las
Determinaciones que deberán contener los correspondiente Planes Parciales de desarrollo
en cuanto a señalamiento y reserva de terrenos para dotaciones e infraestructuras (Figura
9.1).
DETERMINACIONES DEL PLAN PARCIAL
TIPO DOTACION RESERVAS DE TERRENO
Parques, jardines
públicos, zonas deportivas
públicas y de recreo
18m2
por vivienda o cada 100m2
de edificación residencial. Será
siempre >10% de la superficie
ordenada.
Centros culturales y
docentes públicos y
privados
10m2
por viviendas o cada
100m2
de edificación residencial
Reserva para templos,
centros asistenciales y
sanitarios
-
Aparcamiento 1 plaza cada 100m
2
de
edificación
Figura98.1. Determinaciones que debe contener el plan parcial. Fuente: RD 2159/1978, del 23 Junio,
Reglamento de Planeamiento para el Desarrollo de la Ley sobre Régimen del Suelo y Ordenación Urbana.
En el anexo al Reglamento de Planeamiento se establecen en el artículo 10 los módulos
mínimos de reserva para dotaciones en Planes Parciales que desarrollen suelos
residenciales, que se muestran en la figura 4.2 dependiendo del número de viviendas. En el
artículo 9 se establece como Unidad Elemental un módulo de hasta 250 viviendas, de
Unidad Básica hasta 500 viviendas y de Unidad Integrada hasta 1.000 viviendas.
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MODULOS MÍNIMOS DE RESERVA PARA DOTACIONES EN PLANES PARCIALES PARA SUELOS RESIDENCIALES
UNIDADES
DE
VIVIENDAS
Sistema de
espacios libres de
dominio y uso
público
Centros docentes Servicios de interés público y social Plazas de
aparcamiento
Jardines
(m2s/viv)
Áreas de
juego y
recreo
de niños
(m2s/viv)
Preescolar
guardería
(m2s/viv)
E.G.B
(m2s/viv.)
B.U.P.
(m2s/viv)
Parque
deportivo
(m2s/viv)
Equipamiento
comercial
(m2c/viv)
Equipamiento
social
(m2c/viv)
Núm/100m2
edificación
Unidad
elemental 15 3 10 - 2 1
Unidad
básica 15 3 2 10 - 6 1 3 1
Unidad
integrada 15 6 2 10 - 6 2 4 1
Conjuntos
entre
1.000-
2.000 viv
15 6 2 10 - 8 3 6 1
Conjuntos
entre
2.000-
5.000 viv.
15 6 2 10 4 8 4 6 1
Conjuntos
superiores a
5.000 viv.
Se mantendrán como módulo mínimo de reserva de Plan Parcial los asignados a conjuntos comprendidos entre
2.000 y 5.000 viviendas. La reserva de dotaciones cuya necesidad sea generada por superarse en la ordenación
del Plan Parcial la cifra de 5.000 viviendas, estará definida tanto en cuantía como en localización en el
planeamiento de rango superior, teniendo el carácter de equipamiento propio de éste.
Figura 9.2. Dotaciones según las unidades de viviendas. Fuente: Anexo al RD 2159/1978, del 23 Junio,
Reglamento de Planeamiento para el Desarrollo de la Ley sobre Régimen del Suelo y Ordenación Urbana.
De acuerdo con el Plan de Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja, algunos
estándares europeos para los diferentes usos según los habitantes son los siguientes:
ESTANDARES EUROPEOS
Educativo-
cultural
Cultural
Italia 0,5 m2s/hab. Cada 200.000
hab.
Educativo (universidades,
I+D, máster)
Deportivo-
recreativo Deportivo
Alemania 4,00 m2s/hab. Grandes
campos
Asistencial
Centros sanitarios Gran Bretaña 2,4-3 m2s/hab
Bienestar social
Infraestructuras
y Servicio
Urbano
Abastecimientos
alimentarios y de consumo
Francia En poblaciones de más
35.000 hab. 0,88 m2t/hab
Protección y mantenimiento
del medio ambiente
Seguridad y Protección Civil
Francia 1 Parque de bomberos/
40.000hab. 0,11 m2s/hab.
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1bombero cada 800hab.
Francia 1 Gerdarmeria/
20.000hab. 0,033 m2s/hab.
1bombero cada 800hab.
Servicios Funerarios
Alemania Cementerios sup. mín
1,2m2s/hab, máx. 10 m
2s/hab
Cultural-
Recreativo
Teatro
Alemania Teatro 0,8-1m2s/hab
(Mun. >50.000hab)
Auditorios
Italia Teatro 0,08-1m2s/hab (Mun.
50.000-150.000hab)
Ocio Suburbano
Figura 9.3. Estándares dotacionales en diferentes países europeos. Fuente: Plan de Acción Territorial del
Área Funcional de la Vega Baja.
9.2.2 La regulación urbanística en la Comunidad Valenciana
La actividad urbanística en la comunidad Valenciana está regulada por la Ley Urbanística
Valenciana 16/2006, del 30 de diciembre (LUV) y por la Ley de Ordenación del Territorio y
Protección del Paisaje que establecen una serie de necesidades en cuanto a las dotaciones
públicas territoriales cuya finalidad es la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos. No
obstante, salvo los parámetros para el suelo urbanizable establecidos en la LUV y el
ROGTU no existen parámetros de referencia para equipamientos.
La anterior Ley Reguladora de la Actividad Urbanística (LRAU) y el Reglamento de
Planeamiento de 1998 que la desarrollaba, no cuantificaba estándares para el planeamiento
supramunicipal. Se establecían unos ratios en función del índice de edificabilidad bruta
(IEB) en el suelo urbanizable, calificando el suelo dotacional (SD) en red viaria y
aparcamiento (RV+AV), equipamientos (EQ) y zonas verdes (ZV). El suelo dotacional
oscilaba entre el 16% al 70,5% del suelo del ámbito, de acuerdo a los siguientes ratios.
RATIOS
Calificación del suelo
dotacional Ratios
Red Viaria +Aparcamiento 12,5-28,5%
Equipamientos 2-24%
Zona Verde 1,5-18%
Figura 9.4. Ratios en función de la calificación del suelo dotacional. Fuente: Reglamento de Planeamiento de
la Comunidad Valenciana.
La LUV intenta avanzar en la necesidad de definir las directrices de la estrategia de
evolución urbana y ocupación del territorio, estableciendo en su artículo 46 directrices
vinculadas a la calidad de vida de los ciudadanos. En dicho artículo en el punto 3 b con
respecto a los equipamientos la propia ley indica la necesidad de establecer “estrategias de
integración con otros municipios para la prestación mancomunada de aquellos servicios que
así lo requieran”.
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No obstante, al igual que en su antecesora la Ley de Regulación de la Actividad Urbanística
(LRAU), únicamente se establecen dotaciones de carácter municipal y sectorial sin
determinar una cuantificación a nivel global. Estos aspectos se desarrollarán en mediante
instrumentos de planeamiento tales como los Estudios de Plan General, Plan Parcial y de
Reforma Interior. El articulo artículo 52 de la L.U.V. indica que serán los Planes Generales los
instrumentos de planeamiento encargados de delimitar “una red estructural compuesta por
la red primaria de reserva de suelo dotacional de titularidad y uso público y por la de aquellos
otros equipamientos de titularidad privada cuya función o relevancia contribuyan a la
articulación de la ciudad”.
Los elementos de la red primaria deberán cumplir con los requisitos de calidad,
funcionalidad, capacidad y coherencia con el modelo urbanístico. En el punto 2 del artículo
52 se establecen los requisitos que deberá prever el Plan General, que son:
a) Parque Público, en proporción no inferior a 5 metros cuadrados por habitante.
b) Áreas destinadas a parques públicos naturales en las que deba materializarse
la cesión gratuita a la administración de una superficie equivalente de suelo no
urbanizable protegido, a las que se refiere el artículo 13.6 de la Ley 4/2004, de
30 de junio, de ordenación del territorio y protección del paisaje, salvo que las
directrices definitorias de la estrategia de evolución urbana y de ocupación del
territorio excluyan nuevas clasificaciones de suelo urbanizable. Estos parques
públicos naturales deberán estar clasificados como suelo no urbanizable.
c) Terrenos dotacionales cuya reserva convenga prefigurar con prevalencia o
antelación respecto a la forma de los edificios y parcelas a consolidar en su
entorno.
d) Suelo destinado a viviendas dedicadas a residencia permanente en régimen de
alquiler para personas mayores, discapacitadas o menores de 35 años.
Reglamentariamente se establecerá el régimen de titularidad del suelo y de la
construcción, así como las condiciones de acceso a estas viviendas.
e) Equipamientos y redes de transporte, infraestructuras comunicaciones y
servicios de titularidad o de carácter supramunicipal.
f) Infraestructuras, espacios libres, jardines y otras dotaciones de cualquier índole
que, por su cometido específico, sus dimensiones o su posición estratégica,
integren o hayan de integrar la estructura del desarrollo urbanístico de todo el
territorio ordenado, así como las que cumplan análoga función estructurante
respecto a cada sector, señalando, incluso, las principales avenidas, plazas o
escenarios urbanos en proyecto que sirvan de pauta o hito de referencia para el
desarrollo coherente del planeamiento parcial.
g) Vías públicas e infraestructuras que presenten servicio y comunicación
reciproca a las dotaciones expresadas en los apartados anteriores integrando
una red unitaria.
Estos elementos, en todas sus categorías, podemos sintetizarlos y organizarlos del
siguiente modo (Figura 9.5).
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Red Primaria
Supramunicipal Municipal
Red de transportes y
comunicaciones
Carreteras nacionales:
Autovías, Autopistas;
carreteras nacionales
Parques Públicos
En proporción no inferior
a 5m2 por habitante.
Parques Naturales
Carreteras autonómicas Red viaria
La que estructure la
ordenación, así como la
que dé servicio a los
equipamientos de la
dotación estructural
Carreteras provinciales
Equipamientos
estructurales de
carácter local.
Museos, centros
culturales, centros
asistenciales,
equipamientos
deportivos...
cementerios.
Ferrocarriles. Renfe y
Generalitat
Infraestructuras de
carácter local.
Vertederos municipales
Vías pecuarias Depuradoras
municipales
Equipamientos
Colegios Colectivos de
saneamiento
Hospitales y Centros de
Salud Red de abastecimiento
Centros asistenciales Centros administrativos
estatales, autonómicos
y provinciales
Infraestructuras
Vertedero
Depuradoras
Redes de saneamiento Puertos de competencia
estatal
Figura 9.5. Red Primaria que debe prever el Plan General. Fuente: PAT, Elaboración propia.
Por otra parte, la Ley 4/2004, de 30 de junio, de la Generalitat, de Ordenación del Territorio y
Protección del Paisaje, señala la necesidad de la articulación a un nivel supramunicipal que
permita la integración territorial de los diferentes núcleos poblacionales. En el Artículo 8 al
referirse a los Equipamientos y Dotaciones Públicas establece que la “planificación territorial
y urbanística, al prever los nuevos crecimientos urbanos, deberá articular eficazmente los
espacios públicos procurando una integración funcional de los municipios”
El artículo 13.6, establece la necesidad de Parques Naturales Municipales, por lo que “toda
clasificación de suelo no urbanizable en suelo urbanizable, conllevará la obligación de ceder
gratuitamente a la administración suelo no urbanizable protegido, en una superficie igual a la
reclasificada.”
El artículo 54.3 indica que los Programas de Actuación Territorial establecen la potestad de
“reservar terrenos para dotaciones de interés supramunicipal, clasificar directamente terrenos
y articular la ordenación urbanística de centros, ejes o entornos de amplia influencia
supramunicipal”, pero sin determinar cualidad ni cantidad.
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Es en el Decreto 67/2006 de 12 de mayo del Consell, por el que se aprueba el Reglamento
de Ordenación y Gestión Territorial y Urbanística (ROGTU), donde se establece una
clasificación general de las dotaciones públicas) y los estándares dotacionales mínimos.
El artículo 126 ROGTU dispone que “las reservas de suelo con destino dotacional público,
tanto en la Red Primaria como en la Secundaria, se delimitarán diferenciando cada una de
las calificaciones”. (Figura 8.6).
Calificaciones
Suelo
dotacional
Recreativo-deportivo (RD)
Educativo-cultural (ED)
Asistencial (TD)
Administrativo-
institucional (AD)
Red viaria,
aparcamiento
y áreas
peatonales
Infraestructuras-servicio
urbano (ID)
Dotacional múltiple (DM)
Viario de tránsito (RV)
Áreas peatonales (PV)
Aparcamiento (AV)
Figura 9.6. Calificaciones de la Red Primaria y Secundaria. Fuente: Reglamento de Ordenación y Gestión
Territorial y Urbanística.
Es en la Sección 3ª del ROGTU donde se definen los estándares dotacionales. En el artículo
206 se señala que “el estándar global de zonas verdes en cada municipio no será inferior a
10 metros cuadrados de zona verde por habitante”. “Se considerarán tanto los parques de
red primaria como las zonas verdes de la red primaria y secundaria”.
En el Artículo 207 ROGTU se especifica que “el Plan General deberá prever una dotación de
parque público de red primaria de naturaleza urbana, en proporción no inferior a 5 metros
cuadrados por habitante. En este estándar no computarán los parques públicos naturales
resultantes de las nuevas clasificaciones de suelo”. En el cuadro adjunto podemos observar
los estándares normativos de la Comunidad Valenciana según lo mencionado en el artículo
206 y 207 del ROGTU con respecto a distintas normativas de países de la Unión Europea.
(Figura 8.7). Podemos comprobar que en el área se establecen unos requerimientos por
debajo a la media europea.
ESTANDARES DOTACIONALES DE ZONAS VERDES
Comunidad
Valenciana
≥10m2
/hab Zona Verde
≥5m2/hab Parque público
Alemania 4m2/hab Parque urbano
Francia 25m2/hab Zonas periurbanas
Holanda 8m2/hab Grandes zonas (Amsterdam)
Inglaterra
40m2/hab Parques suburbanos (New Town)
15m2/hab Parques urbanos (GESCAL)
12-25m2/hab Parques urbanos (ROSSETI)
Suecia
24m2/hab Zonas verdes (Estocolmo)
48m2/hab Grandes Zonas (Estocolmo)
Figura 9.7. Estándares dotacionales de zonas verdes. Fuente: Reglamento de Ordenación y Gestión
Territorial y Urbanística y PAT
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En el artículo 208 del ROGTU se establecen las siguientes reservas de suelo dotacional en
actuaciones de uso dominante residencial (Figura 8.8). En esta disposición se fija una
reserva para dotacional público general, sin desglosar entre los distintos tipos de
calificaciones y se establece con respecto a los metros cuadrados techo de uso residencial.
ESTANDARES DOTACIONALES (R.O.G.T.U.)
Dotacional
público
>35 m2/100m2
t uso residencial (sin contar
superficie viaria)
Zonas verdes
públicas
≥15 m2/100m2
t uso residencial(sin contar
superficie viaria
Equipamientos ≥10m2
/100m2
t uso residencial
Jardines 1 Juego de niños/5.000m2
de superficie de jardín
Parques 1 Juego de niños/20.000m2
de superficie de jardín
Aparcamiento
1 plaza privada/100m2
edificabilidad residencial
0,5plazas públicas en red viaria/100m2
edificabilidad
residencial
Figura 9.8. Estándares dotacionales en la Comunidad Valenciana. Fuente: Reglamento de Ordenación y
Gestión Territorial y Urbanística, Decreto 67/2006, de 12 de mayo.
9 .3 Aná l i s i s g lo ba l de equ ipamien tos y do tac iones
9.3.1 Introducción
Las dotaciones e infraestructuras constituyen el factor básico del desarrollo comarcal
siendo el punto de referencia para muchas de las estrategias de localización de
asentamientos productivos. La cuantificación y análisis de la información recopilada sobre
las dotaciones, zonas verdes y equipamientos existentes en la Vega Baja del Segura nos
permite definir el nivel de calidad de vida en la zona desde un enfoque territorial global. Para
un análisis global sobre la suficiencia y adecuación de los equipamientos existentes en la
comarca tomaremos como referencia los estándares supralocales.
Respecto a los estándares unitarios por suelo cuadrado construido ó de suelo se han
establecido unos módulos básicos para los diferentes usos específicos con el fin de su
evaluación, debido a que no se conocen las superficies de cada equipamiento propiamente
dicho. Por último citar que los ratios que se obtienen se realizan sobre la población censal
según IVE del año 2010 que son 393.841 habitantes.
9.3.2 Zonas verdes
En la comarca existen diferentes espacios libres de uso y dominio público destinados al
esparcimiento de escala supramunicipal que complementa la dotación propia a escala
municipal. Encontramos las playas del litoral con más de 33 km. de costa y diferentes
espacios naturales de gran singularidad e interés medioambiental.
Es importante destacar el caso de las Dunas de Guardamar y el Palmeral de Orihuela, que
suponen una dotación de zona verde para el ámbito que asciende a 703,5 ha (figura 8.10 y
8.11). Esto supone un ratio actual de 5,56 m2
/hab, estándar que se sitúa por debajo de la
dotación prevista en el artículo 206 de ROGTU como se observa en la figura 9.7.
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Por último, las lagunas saladas de Torrevieja y La Mata cuentan con una extensión de 2.100
ha, catalogadas como Parque Natural. No podemos considerar las características físicas y
geomorfológicos de este espacio para cuantificar el ratio de zonas verdes a nivel
supralocal.
ZONAS VERDES
Superficie
(ha)
Habitantes
(2009) Ratio
Ratio
nacional
TOTAL VEGA
BAJA 703,50 390.817,00 5,56 m
2s/hab 10 m
2
s/hab
Dunas de
Guardamar 640,00
Palmeral de
Orihuela 62,50
Figura 9.9. Grandes Zonas verdes de ,ámbito supramunicipal existentes en la Vega Baja. Fuente:
Elaboración propia
Figura 9.10. Zonas verdes en suelo urbano de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia
9.3.3 Educativo-Cultural
Según lo dispuesto en la Orden de 15 de mayo de 1992, de la Conselleria de Cultura,
Educación y Deportes, se deben prever un número de puestos escolares en Colegios de
Educación Infantil y Primaria igual al 9% de la población total y en Institutos de Educación
Secundaria al 6% de la población total (4% SO y 2 % B y CF). A continuación se indican las
plazas mínimas necesarias según ratio en cada municipio de acuerdo a los datos de la
población en 2010 según IVE (Figura 9.12).
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Previsión Puestos Escolares. 2010
Municipios Ratios Consellería Educación Población Total
I+P 9% SO+B 6% 100%
Albatera 1.064 709 11.821
Algorfa 408 272 4.537
Almoradí 1.764 1.176 19.598
Benejúzar 493 328 5.474
Benferri 170 114 1.892
Benijófar 360 240 4.004
Bigastro 608 405 6.757
Callosa de Segura 1.621 1.080 18.008
Catral 803 536 8.926
Cox 626 417 6.957
Daya Nueva 174 116 1.938
Daya Vieja 63 42 696
Dolores 665 444 7.392
Formentera del Segura 393 262 4.364
Granja de Rocamora 213 142 2.372
Guardamar del Segura 1.478 985 16.423
Jacarilla 189 126 2.100
Montesinos, Los 463 309 5.147
Orihuela 7.840 5.227 87.113
Pilar de la Horadada 2.030 1.353 22.555
Rafal 376 251 4.181
Redován 672 448 7.467
Rojales 1.886 1.257 20.953
San Fulgencio 1.093 729 12.144
San Isidro 169 112 1.874
San Miguel de Salinas 725 483 8.057
Torrevieja 9.098 6.065 101.091
Vega Baja 35.446 23.630 393.841
Figura 9.12. Previsión puestos Escolares 2010. Fuente: IVE
De acuerdo con los datos publicados por el Instituto Valenciano de Estadística para el año
2010, la población escolarizada en el total de la Vega Baja de edades comprendidas entre 0
a 9 años es de 37.137 niños (Figura 8.13). En el caso de educación infantil y primaria la
población infantil escolarizada supera en 1.691niños las previsiones.
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Población Escolarizada. 2010
Municipios Infantil y Primaria
De 0 a 4 años De 5 a 9 años Total
Albatera 725 673 1.398
Algorfa 129 183 312
Almoradí 1.332 1.146 2.478
Benejúzar 280 290 570
Benferri 116 95 211
Benijófar 94 146 240
Bigastro 467 395 862
Callosa de Segura 1.183 1.031 2.214
Catral 526 528 1.054
Cox 409 375 784
Daya Nueva 58 106 164
Daya Vieja 13 18 31
Dolores 428 428 856
Formentera del Segura 207 219 426
Granja de Rocamora 133 118 251
Guardamar del Segura 710 752 1.462
Jacarilla 101 118 219
Montesinos, Los 241 289 530
Orihuela 3.931 4.155 8.086
Pilar de la Horadada 1.115 1.189 2.304
Rafal 297 328 625
Redován 409 429 838
Rojales 559 599 1.158
San Fulgencio 259 346 605
San Isidro 101 85 186
San Miguel de Salinas 260 300 560
Torrevieja 4.360 4.353 8.713
Total 18.443 18.694 37.137
Figura 9.13. Población escolarizada año 2010. Fuente: IVE
En algunos municipios la población escolarizada en infantil y primaria es mayor que las
plazas previstas, y en otros municipios existe mayor número de plazas que alumnos
escolarizados (Figura 9.14). En la Vega Baja, la diferencia entre población escolarizada y el
número de plazas es de 436 alumnos, siendo por tanto insuficiente la previsión establecida
para el conjunto de la comarca.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 315
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Equipamiento educativo infantil y primaria. Vega Baja.
Educación
Infantil
Educación
Primaria
Educación
Especial Total
Nº
Plazas
Albatera 16 33 0 49 1.225
Algorfa 7 10 0 17 393
Almoradí 27 51 1 79 2.085
Benejúzar 9 15 0 24 578
Benferri 3 6 0 9 225
Benijófar 7 11 0 18 416
Bigastro 16 17 0 33 749
Callosa de Segura 25 52 1 78 2.075
Catral 13 25 1 39 975
Cox 9 18 0 27 675
Daya Nueva 5 6 0 11 254
Daya Vieja
Dolores 12 23 0 35 905
Formentera del
Segura
8 10 0 18 433
Granja de Rocamora 3 6 0 9 225
Guardamar del
Segura
26 34 0 60 1.415
Jacarilla 3 6 0 9 341
Los Montesinos 6 13 0 19 475
Orihuela 118 220 25 363 10.701
Pilar de la Horadada 24 51 0 75 1.875
Rafal 9 16 0 25 625
Redován 12 19 0 31 741
Rojales 9 21 0 30 750
San Fulgencio 6 14 0 20 500
San Isidro 9 6 0 15 305
San Miguel de
Salinas
6 15 0 21 525
Torrevieja 90 178 277 545 7.235
Vega Baja 478 876 305 1.659 36.701
Figura 9.14. Equipamiento educativo infantil y primaria. Fuente: IVE
En educación secundaria obligatoria y bachillerato el número de puestos escolares
previstos según los ratios de la Conselleria de Educación es de 23.630 alumnos. Sin
embargo, la población total de la Vega Baja de edades comprendidas entre 10 y 19 años
objeto de escolarización se sitúa en 37.461 adolescentes. La dotación es totalmente
insuficiente para este nivel (Figura 9.15).
316 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Población Escolarizada. 2010
Municipios Secundaria y Bachiller
De 10 a
14 años
De 15 a
19 años Total
Albatera 710 744 1.454
Algorfa 188 131 319
Almoradí 1.093 1.086 2.179
Benejúzar 303 336 639
Benferri 84 67 151
Benijófar 200 177 377
Bigastro 331 372 703
Callosa de Segura 1.001 1.036 2.037
Catral 460 477 937
Cox 383 412 795
Daya Nueva 102 94 196
Daya Vieja 8 20 28
Dolores 388 458 846
Formentera del Segura 212 216 428
Granja de Rocamora 105 127 232
Guardamar del Segura 698 704 1.402
Jacarilla 127 115 242
Montesinos, Los 283 280 563
Orihuela 4.160 4.454 8.614
Pilar de la Horadada 1.124 1.104 2.228
Rafal 246 236 482
Redován 396 427 823
Rojales 708 738 1.446
San Fulgencio 401 410 811
San Isidro 100 112 212
San Miguel de Salinas 406 366 772
Torrevieja 4.137 4.408 8.545
Total 18.354 19.107 37.461
Figura 9.15. Equipamiento educativo de secundaria y bachillerato. Fuente: IVE
En el nivel de educación superior únicamente existe una sede de la Universidad Miguel
Hernández en Orihuela. No se requiere mayor dotación para el nivel poblacional existente
en el área, estando cubierta por las universidades de Elche, Alicante y Murcia.
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Figura 9.16. Número de equipamiento educativo. Fuente: IVE
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Figura 9.17. Porcentaje de equipamiento educativo. Fuente: IVE
Observamos una lógica concentración de centros educativos en aquellas secciones
censales más cercanas a los núcleos de población (Figura 9.17 y 9.18). También existe un
incremento considerable en las secciones más rurales del interior (donde la población
nacional, la que se sirve del sistema educativo, está más arraigada).
9.3.4 Cultural y recreativo
El equipamiento cultural existe en los municipios de más de 5.500 hab, con un estándar
medio de 0,05 m2/hab, muy inferior al estándar situado entre 0,15 m2
s/hab para grandes
bibliotecas y 0,50 m2
s/hab para uso cultural singular requerido por los estándares
normativos según la figura 9.18 y 9.19.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 319
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Figura 9.18. Número de equipamiento cultural en la Vega Baja. Fuente: IVE
Figura 9.19. Porcentaje de equipamiento cultural en la Vega Baja. Fuente: IVE
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Según el PAT la dotación total de equipamiento deportivo y recreativo, sin incluir los puertos
deportivos, es inferior a 1 m2
s/hab. Por tanto, no cumple los estándares dotacionales
nacionales establecidos para grandes campos (1,36 m2s/hab) y tampoco los establecidos
en otros países europeos como Alemania, donde se establece una superficie en relación
4m2
s/hab según la figura 9.3.
Como consecuencia de ello, podemos concluir que la franja prelitoral es la más beneficiada
en cuanto a equipamientos de bienestar social y de ocio, como observamos a continuación
(Figura 9.20 y 9.21)
Figura 9.20. Número de equipamientos bienestar social en la Vega Baja. Fuente: IVE
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Figura 9.21. Porcentaje de equipamiento bienestar social en la Vega Baja. Fuente: IVE
9.3.5 Asistencial y administrativo
A nivel sanitario existe un ratio de 1 Hospital cada 200-250.000 hab. Lo mismo ocurre con el
total de camas en centro hospitalarios, que para la totalidad del ámbito es de 3,07 camas
cada 1.000 hab. Este ratio es muy inferior a las 7-10 camas que recomienda la Organización
Mundial de la Salud. El nuevo hospital construido en Torrevieja, capaz de atender una
población de 110.000 hab. pertenecientes a 11 municipios, cuenta con 250 camas en
habitaciones individuales, lo que no palia el déficit existente.
Respecto a las dotaciones de bienestar social, el área cuenta con 9 centros de la 3ª edad,
lo que supone un ratio de 1 centro cada 4.000 hab mayores de 65 años, lo que es inferior al
ratio establecido a nivel estatal.(Figura 9.3)
El nivel administrativo e institucional se encuentra cubierto para los estándares globales
analizados. No obstante, la amplia población extranjera plantea otras posibles necesidades
complementarias a los actuales usos administrativos e institucionales. Como vemos en los
gráficos siguientes, el desarrollo de la trama urbana no ha reflejado la gran importancia del
sector turístico en la zona y la necesidad de aumentar los servicios en la franja litoral.
Podemos observar cómo se concentran todos los servicios en los núcleos urbanos, sin
tener en cuenta la gran cantidad de urbanizaciones que han crecido periféricamente (Figura
9.22, 9.23 y 9.24).
322 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y E Q U I P A M I E N T O S
Figura 9.22. Número y porcentaje de equipamientos de salud en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.
IVE
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Y E Q U I P A M I E N T O S
Figura 9.23. Porcentaje de equipamiento agrario e industrial en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. IVE
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Y E Q U I P A M I E N T O S
Figura 9.24. Porcentaje de equipamiento comercial y de oficina en la Vega Baja. Fuente:
Elaboración propia. IVE
9 .4 Aná l i s i s g loba l de in f raes t ruc tu ras y se rv ic ios u rbanos
9.4.1 Infraestructuras del transporte
La situación de las infraestructuras de transporte en el marco de estudio nos permite definir
las relaciones de complementariedad necesarias que deben existir en el territorio desde dos
perspectivas: accesibilidad de la región y vertebración de su territorio. El análisis se enfoca
desde la perspectiva de la oferta de infraestructuras y potencialidades de transporte por
carretera, ferrocarril, transporte aéreo y marítimo adecuado a las necesidades actuales y
previsibles.
9.4.1.1 Red viaria
El análisis estructural y funcional de la red viaria es necesario para definir los corredores de
carreteras que pueden considerarse estructuralmente importantes para el área, así como
identificar las áreas que en principio plantean mayores problemas de accesibilidad o
interconexión, además de determinar las vías que presentan mejores condiciones
potenciales desde el punto de vista funcional.
Para ello, se han estudiado las previsiones establecidas en el informe de “Política de
Infraestructuras. Infraestructuras 2000-2007" del Ministerio de Fomento y al “II Plan de
Carreteras de la Comunidad Valenciana”, así como al estado de los proyectos y previsiones
de actuación existentes en las distintas Administraciones consultadas. Se trata de una red
viaria que se caracteriza por una ausencia práctica de jerarquización, En cuanto a las
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Y E Q U I P A M I E N T O S
carreteras de titularidad autonómica, la ejecución del Primer Plan de Carreteras de la
Comunidad Valenciana (1987-1993) en el ámbito territorial de la Vega Baja se centró en las
siguientes actuaciones:
- Vertebración de la comarca mediante una vía de primer orden entre Crevillente y
Benijófar (CV-90), que constituyó la base de la posterior autovía Alicante-Cartagena (A-
37) y que además permitía desviar el tráfico que antes discurría por el interior de Catral,
Dolores y Almoradí.
- Construcción de la ronda de Orihuela, que permite resolver el problema de las
comunicaciones que confluyen en la cabecera comarcal.
- Acondicionamiento del itinerario Orihuela-Torrevieja desde Bigastro, suprimiendo todas
las travesías a su paso.
- Mejora de la seguridad vial mediante la construcción de variantes (Bigastro, San Miguel
de Salinas, Dolores u Orihuela), y el acondicionamiento de los tramos Rojales-
Benijófar-Torrevieja, Cox-Callosa de Segura-Almoradí, Dolores-Almoradí, Orihuela-
Callosa de Segura-Catral y Redován-San Bartolomé.
Con las actuaciones del II Plan de Carreteras se tratan de resolver los problemas básicos:
los accesos de poblaciones, los efectos medioambientales negativos entre Santa Pola y
Torrevieja y la ausencia absoluta de jerarquización de las carreteras. Actualmente la red de
carreteras del área integrada por el eje que marca la carretera nacional (N-332 y N-340) y la
autovía (A-37 y A-7/E-15)
La carretera nacional (N-332 y N-340) se desarrolla paralela al litoral de norte a sur,
convirtiéndose en corredor de unión de los espacios costeros con los del interior y un paso
norte sur de gran importancia a nivel regional. Este hecho provoca una gran confluencia de
tráfico de los fines de semana y los meses de junio a octubre, provocando
sobresaturaciones y una de las mayores intensidades medias de Tráfico calculadas por la
Dirección General de Carreteras.
La carretera N-332 acoge el tráfico de paso norte-sur de carácter regional y el de
distribución del ámbito municipal. Para solucionar en parte estas disfuncionalidades, se
llevaron a cabo las circunvalaciones de Guardamar del Segura y Torrevieja, desdoblando la
N-332 en dicho tramo. Pero es la red de autovías (A-37 y A-7/E-15) la que permite una
comunicación rápida en régimen de alta capacidad desde la autovía Alicante-Murcia (A-7) a
la zona costera del sur de Alicante y Cartagena, permitiendo así una articulación de toda la
comarca y la mejora de la accesibilidad a su litoral. El acceso a Torrevieja desde esta
autovía tiene una adecuada integración con las redes viarias urbanas. El tramo desde su
intersección con la CV-945 hasta la CV-941 se trata de una carretera de autopista de peaje.
Esta carretera aparece en el documento de “Red de Gran Capacidad Año 2010” del
Ministerio de Fomento.
Sobresale el trazado de la A-7, vía donde se registran las mayores intensidades medias de
Tráfico calculadas por la Dirección General de Carreteras. Por estas razones fue preciso
acometer diferentes actuaciones correctoras con la finalidad de descongestionar el tramo
Alicante-Murcia de la A-7. Para esto, se planteó la construcción, al norte de la actual, de una
autovía que una la A-7 con la N-340 por el Camino de Castilla de Elche a Monforte. Esta
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carretera aparece en el documento de “Red de Gran Capacidad Año 2.010” del Ministerio
de Fomento.
Otras de las principales actuaciones realizadas en base al II Plan de Carreteras son la CV-
91, la mejora de la seguridad vial Benijófar-Torrevieja, la Ronda Cox-Callosa-Redován, la
Ronda Oeste de San Fulgencio y la Ronda norte de Benejúzar.
Figura 9.25. Red viaria y porcentaje de construcciones con deficiente comunicación en la Vega Baja. Fuente:
Elaboración propia. IVE
9.4.2 Ferrocarri les
Se ha realizado un estudio estructural y funcional de la red ferroviaria, así como del estado
de los proyectos y previsiones de actuaciones existentes. En el ámbito de este estudio, la
única compañía que opera en la red ferroviaria es RENFE (Ministerio de Fomento), sin que
exista red ferroviaria gestionada por FGV (Ferrocarriles de la Generalitat Valenciana). El
ferrocarril no es un medio de transporte prioritario en la zona, y a pesar de los intentos de
mejora, en la actualidad sólo la línea de cercanías que pasa por la Vega Baja accede a los
municipios del interior, quedando sin servicio la franja prelitoral y litoral.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 327
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Y E Q U I P A M I E N T O S
La inadaptación de este modo de transporte a la fluidez y la flexibilidad que demanda la
estructura productiva provoca la escasa funcionalidad de este medio de transporte en la
comarca. No existe una dotación aceptable, quedando la mayor parte de municipios sin
línea ferroviaria. Además en parte del tramo Elche-Orihuela, la red adolece de serios
problemas de conexión con Alicante y Murcia, pues la vía es única y sin electrificar. Por todo
ello, la conexión por carretera con Murcia mejora mucho todos los tiempos de recorrido
frente al ferrocarril, lo que justifica el fuerte porcentaje de viajeros y mercancías que utilizan
la carretera en el Corredor del Mediterráneo, desaprovechando los potenciales que un
ferrocarril competitivo con la carretera podría llegar a alcanzar. Un desarrollo más racional y
extensivo de la red permitiría que el ferrocarril, sin lugar a dudas, fuera el modo de
transporte de viajeros más utilizado.
Tratando de solucionar todo lo
anteriormente descrito, los planes
de infraestructuras ferroviarias
establecen estos ámbitos de
actuación:
- La mejora de los servicios de
viajeros de larga distancia y
regionales con el fin de aumentar la
participación del ferrocarril en la
demanda global de transporte
interurbano respecto a otros modos
de transporte.
- La potenciación de los servicios de
cercanías mejorando la
intermodalidad y el incremento del
tráfico de mercancías.
Figura 9.26. Infraestructura del ferrocarril en la Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.
Con respecto al futuro inmediato, cabe destacar el hito del tren de alta velocidad (AVE) y su
incidencia sobre el área de estudio, que ofrecerá una accesibilidad alternativa a la carretera.
La incorporación de la Alta Velocidad que unirá la capital de la Provincia y Murcia con
Madrid facilitará el movimiento de viajeros desde la capital de España y del centro del país
hacia la comarca.
328 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y E Q U I P A M I E N T O S
9.4.3 Puertos
Los puertos comerciales más próximos al área de estudio son: Valencia, Gandía, Denia,
Alicante, Santa Pola, Torrevieja y Cartagena, de los cuales el único que está dentro del área
de estudio es el puerto comercial de Torrevieja. Existe también una red de puertos
deportivos que completan los equipamientos del área (Figura 9.27 y 9.28).
PUERTOS DEPORTIVOS
Año
construcción
Bandera
azul 2008
Puntos
de
amarre
Libre
tránsito
Superficie
de agua
Real Club Náutico de
Torrevieja 1967 SI 600 150 -
Marina Internacional
de Torrevieja 1988 NO 859 250 -
Marina de las dunas.
Guardamar del
Segura.
1999 NO 495 113 -
Club Náutico Dehesa
de Campoamor.
Orihuela
Década de los
sesenta NO 351 - 24.500
Club Náutico Cabo
Roig. Orihuela SI 207 - 11.400
Club Náutico Torre
de la Horadada. Pilar
de la Horadada.
1979 NO 539 - 25.800
Figura 9.27 Puertos deportivos comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. PAT
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Y E Q U I P A M I E N T O S
Figura 8.28 Clubs náuticos de la comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia
9.4.4 Aeropuertos
La accesibilidad del área a los aeropuertos de la Comunidad Valenciana, Manises y El Altet
y al aeropuerto de San Javier (Murcia), se puede considerar razonablemente aceptable. El
aeropuerto El Altet está situado en las proximidades de la ciudad de Alicante y presenta un
tráfico básicamente turístico internacional que utiliza vuelos, charters y paquetes turísticos
con destino fundamental en las zonas de playa del litoral alicantino, aunque el transporte
de mercancías alcanza una importancia creciente (Figura 9.30). La Vega Baja recae dentro
de su área de influencia. La inexistencia de conexiones ferroviarias hace que la carretera
sea el modo básico de enlace entre el aeropuerto y los puntos de destino de la comarca.
El aeropuerto de San Javier está situado en las proximidades de la ciudad de Murcia y tiene
un área de influencia que abarca las provincias de Murcia, Sur de Alicante (en competencia
con El Altet) y Norte de Almería (en competencia con el aeropuerto de Almería), lo que
permite dar servicios también al área (Figura 9.30).
En la siguiente tabla se indican las distancias y tiempos desde los diferentes municipios que
componen la Vega Baja a los diferentes aeropuertos (Figura 9.29)
330 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Y E Q U I P A M I E N T O S
Municipios AEROPUERTO DE
L´ALTET
AEROPUERTO DE
MANISES
AEROPUERTO DE SAN
JAVIER
Distancia
(Km) Tiempo
Distancia
(Km) Tiempo
Distancia
(Km) Tiempo
Albatera 35 0h 24min 194 2h 09min 47 0h 33min
Algorfa 45 0h 33min 205 2h 19min 57 0h 52min
Almoradí 43 0h 29min 202 2h 14min 67 0h 43min
Benejúzar 49 0h 39min 208 2h 25min 54 0h 46min
Benferri 47 0h 31min 206 2h 16min 39 0h 28min
Benijófar 38 0h 33min 207 2h 17min 72 0h 46min
Bigastro 54 0h 40min 213 2h 25min 49 0h 40min
Callosa del Segura 43 0h 33min 202 2h 18min 50 0h 38min
Catral 36 0h 26min 195 2h 11min 60 0h 40min
Cox 40 0h 28min 199 2h 13min 47 0h 33min
Daya Nueva 44 0h 31min 203 2h 17min 68 0h 46min
Daya Vieja 46 0h 35min 205 2h 21min 66 0h 42min
Dolores 41 0h 28min 201 2h 13min 66 0h 33min
Formentera del
Segura 46 0h 30min 205 2h 16min 71 0h 45min
Granja de
Rocamora 39 0h 27min 198 2h 12min 48 0h 34min
Guardamar del
Segura 32 0h 27min 207 2h 35min 82 0h 59min
Jacarilla 52 0h 45min 211 2h 30min 51 0h 44min
Los Montesinos 42 0h 41min 214 2h 23min 64 1h 01min
Orihuela 50 0h 37min 209 2h 22min 45 0h 37min
Pilar de la Horadada 60 0h 45min 236 2h 35min 58 0h 46min
Rafal 48 0h 38min 207 2h 24min 54 0h 45min
Redován 46 0h 39min 205 2h 25min 45 0h 38min
Rojales 37 0h 31min 208 2h 18min 73 0h 48min
San Fulgencio 33 0h 31min 209 2h 22min 74 0h 51min
San Isidro 37 0h 26min 196 2h 12min 51 0h 36min
San Miguel de
Salinas 60 0h 40min 219 2h 26min 63 0h 55min
Torrevieja 43 0h 34min 218 2h 25min 84 0h 54min
Figura 9.29 Distancia y duración del trayecto entre los diferentes municipios de la Vega Baja y los
aeropuertos del l´Altet, Manises y San Javier. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 331
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Figura 8.30 Situación de los aeropuertos influyentes en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.
9.4.5 Servicios urbanos
9.4.5.1 Telecomunicaciones
El área funcional está dotada de la infraestructura básica de telefonía terrestre por cable
gestionada por la Compañía Telefónica de España. En la siguiente tabla realizada con datos
de Telefónica de España, S.A., el Servicio de Estudios “la Caixa”, y el Instituto Nacional de
Estadística, se recogen los datos estadísticos disponibles para cada uno de los municipios
del área.
En esta fecha había en la Vega Baja 143.175 teléfonos fijos (domésticos y otros), que
equivalían a 2,73 habitantes por teléfono aproximadamente. Con respecto a la red de
Internet existen en la comarca 62.079 líneas lo que equivale a 6,30 habitantes por línea de
banda ancha (Figura 9.31).
332 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Telecomunicaciones Vega Baja. 2009
Municipios Población
Teléfonos Fijos Banda ancha
Líneas Hab/Línea Variación
04-09 (%) Líneas Hab/Línea
Albatera 11.745 2.763 4,25 -13,0 907 12,95
Algorfa 4.346 877 4,96 31,8 373 11,65
Almoradí 19.147 5.806 3,30 13,0 2.703 7,08
Benejúzar 5.467 998 5,48 -27,3 273 20,03
Benferri 1.876 505 3,71 9,3 298 6,30
Benijófar 3.976 1.418 2,80 20,1 820 4,85
Bigastro 6.744 1.771 3,81 16,8 1.089 6,19
Callosa de Segura 17.924 4.841 3,70 -17,8 1.816 9,87
Catral 8.745 1.512 5,78 -2,2 654 13,37
Cox 6.826 1.614 4,23 -15,5 740 9,22
Daya Nueva 2.616 511 5,12 33,0 173 15,12
Dolores 7.427 1.885 3,94 -4,5 922 8,06
Formentera del Segura 4.285 1.046 4,10 53,8 563 7,61
Granja de Rocamora 2.362 469 5,04 0,6 232 10,18
Guardamar del Segura 16.329 7.276 2,24 19,0 3.330 4,90
Jacarilla 2.096 664 3,16 17,0 335 6,26
Montesinos (Los) 4.949 1.549 3,19 53,1 907 5,46
Orihuela 86.164 41.485 2,08 33,1 18.076 4,77
Pilar de la Horadada 22.050 9.425 2,34 31,1 4.605 4,79
Rafal 4.135 989 4,18 -9,1 451 9,17
Redován 7.335 1.376 5,33 -15,3 606 12,10
Rojales 20.510 8.145 2,52 28,1 3.797 5,40
San Fulgencio 12.030 4.805 2,50 35,7 2.101 5,73
San Isidro 1.806 501 3,60 37,2 296 6,10
San Miguel de Salinas 8.135 2.645 3,08 32,1 1.108 7,34
Torrevieja 101.792 38.299 2,66 3,7 14.904 6,83
Total 390.817 143.175 2,73 13,99 62.079 6,30
Figura 9.31 Infraestructura de telecomunicaciones de la Vega Baja. Fuente: Telefónica de España, S.A., el
Servicio de Estudios “la Caixa”, y el Instituto Nacional de Estadística.
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Figura 9.32 Infraestructura de telecomunicaciones de la Vega Baja. Fuente: Telefónica de España, S.A., el
Servicio de Estudios “la Caixa”, y el Instituto Nacional de Estadística.
En cuanto a la telefonía móvil cabe decir que los principales núcleos urbanos del área
cuentan con niveles de cobertura adecuados (Figura 9.32).
9.4.5.2 Infraestructuras Hidrául icas
Para la descripción y análisis de las infraestructuras de captación, regulación y distribución
se han consultado los siguientes documentos: “Infraestructuras locales de abastecimiento y
saneamiento” realizado por la Excelentísima Diputación Provincial de Alicante y el
“Inventario de infraestructuras de abastecimiento de agua para consumo humano de la
Comunidad Valenciana” realizado por la Conselleria d´Obres Publiques, Urbanisme i
Transports de la Generalitat Valenciana, realizados en 1996.
Los sistemas básicos de captación y distribución de aguas en la cuenca están todos
interconectados entre sí, pudiendo físicamente intercambiarse recursos unos sistemas a
otros. Puede, por tanto, afirmarse con propiedad que el ámbito territorial del Segura se
caracteriza por la existencia de un sistema único y complejo, formado por varios
subsistemas territorialmente superpuestos e interconectados en múltiples puntos. La
configuración actual de esta cuenca es la siguiente:
- La red de acequias y azarbes para regadío de las Vegas del Segura (tradicionales,
ampliaciones, sobrantes, etc.) y de sus afluentes (Guadalentín, Mula, Quípar, Argos, etc).
- La red del sistema de abastecimiento de la Mancomunidad de Canales del Taibilla.
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- La red de canales e impulsiones del postrasvase.
- La red de infraestructuras creada alrededor de las captaciones de agua subterránea.
En la actualidad, el suministro urbano e industrial en alta tensión en los veintisiete
municipios que constituyen la Vega Baja lo realiza la Mancomunidad de los Canales del
Taibilla. Su red de distribución, que inicialmente abastecía de agua a Cartagena y su base
naval, hoy en día cubre una extensión de 11.000 km2
y abastece a 77 municipios del
Sureste peninsular, con una población cercana a los dos millones de habitantes, sin tener
en cuenta el contingente de turistas y veraneantes. Para cubrir estas necesidades, en sus
últimos ejercicios han sido captados, tratados y distribuidos 226 hm3
.
De conformidad con el Plan Hidrológico de la Cuenca del Segura (aprobado por R.D.
1664/1998, de 24 de julio), los municipios de la Vega Baja del Segura se incluyen en las
unidades de demanda MCT – Torrealta, y MCT – Pedrera. Los municipios de la Vega Baja
se abastecen desde las plantas potabilizadoras de Torrealta y La Pedrera.
La gestión del abastecimiento en los municipios es municipal en ocho de los veintisiete
municipios, mientras que en el resto está gestionado por diferentes empresas privadas:
Aqualia (en dos municipios), Aquagest (en trece municipios), Ondagua (en dos municipios),
Gestagua (en un municipio) y Agamed (en un municipio).
Para el abastecimiento urbano, todas las captaciones se realizan en el canal de
abastecimiento de la Mancomunidad de los Canales del Taibilla, encontrándose la mayoría
en buen estado de conservación. El sistema de potabilización se realiza en el propio canal
de abastecimiento mediante cloración automática; el control de la calidad del agua se
realiza en la mayoría de los casos por las empresas gestoras del abastecimiento o el propio
ayuntamiento, excepto en algunas excepciones en que lo realiza la Mancomunidad de los
Canales del Taibilla o la Consellería.
La capacidad de regulación es aproximadamente de 122.000 m3
. En la mayoría de los
municipios la presión de la red está en equilibrio, contando todos los municipios con
contadores domiciliarios. La población de hecho en la comarca se cifraba en el año 1998 en
167.313 habitantes y la población estacional se elevaba a 69.033; el volumen de agua
suministrado alcanza 25 hm3/año con una dotación media de 311 l/hab/ día; las pérdidas
medias en las redes de distribución se estiman en una media del 38 %.
La Vega Baja se incluye en la unidad de demanda industrial denominada Alicante – Segura,
que se abastece de las redes municipales y de aguas subterráneas con un volumen de
demanda anual declarado cifrado en 8,6 hm3
/año; debe tenerse en cuenta que unos 5
hm3
/año de los declarados como demanda urbana se refieren a demanda industrial difícil
de separar de la primera; este hecho cifra la demanda industrial total en la comarca en unos
14 hm3
/año.
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Se observa un alto grado de avances en la infraestructura hidráulica, prácticamente la
totalidad de los hogares de la comarca tienen un buen acceso a todo tipo de servicios.
Notándose algunas carencias en las zonas menos densas (Figura 9.34 y 9.35).
Figura 9.34. Porcentaje de viviendas principales convencionales con red de aguas
residuales y con agua caliente central en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE
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Figura 9.35. Porcentaje de viviendas principales convencionales con agua corriente en la Vega Baja. Fuente:
Elaboración propia. INE
9 . 5 O t ros equ ipamien tos : P layas y Campos de Go l f
9.5.1 Playas
La zona del litoral de la comarca tiene extensas playas. Se ha realizado un estudio de las
características más relevantes de las playas de la comarca, con el fin de determinar cuáles
de estas presentan mejores cualidades. A continuación, se relacionan las características y
su valoración.
Bandera azul
La Bandera Azul es un galardón a la calidad ambiental desarrollado por la F.E.E.E.
(Fundación para la Educación Ambiental de Europa), con patrocinio de la Comisión
Europea, que se concede a aquellas comunidades que realizan un esfuerzo esencial para
mantener unas playas o puertos deportivos limpios, seguros y gestionados con respecto al
medio ambiente local.
El galardón Bandera Azul se basa en el cumplimiento de una serie de criterios que exige el
cumplimiento de exigentes niveles sanitario-ambientales, la existencia de sanitarios
adecuados y sin vertidos, así como servicio de salvamento, socorrismo y primeros auxilio,
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que se agrupan entorno a cuatro pilares básicos: Calidad de las aguas de baño,
información y educación ambiental, gestión medioambiental y seguridad y servicios
En la siguiente figura 9.36 se puede ver que playas dispusieron en el año 2010 de Bandera
Azul:
BANDERA AZUL
Municipio Playa Bandera Azul K1
Guardamar
Playa les Ortiges No 0
Playa la Roqueta Si-2010 1
Playa los Tusales No 0
Playa Centro Si-2010 1
Playa Babilonia No 0
Playa el Moncayo si-2010 1
Playa del Campo No 0
Playa dels Vivers Si-2001 1
Torrevieja
Playa Los Naufragos Si-2010 1
Playa de la Mata No 0
Playa de los Locos No 0
Playa del Cura No 0
Cala de las Piteras Si-2010 1
Cala cabo Cervera No 0
Orihuela
Playa Barranco Rubio Si-2010 1
Playa dehesa de camp. si-2010 1
Playa Mil Palmeras Si-2010 1
Playa Cala Capitán si-2010 1
Playa Flamenca si-2010 1
Cabo Roig si-2010 1
Playa punta prima si 1
Playa la Zenia No 0
Playa Cala la Mosca No 0
Playa cabo de las Peñas No 0
Pilar de la
Horadada
Playa Jesuitas Si 1
Playa Conde Si 1
Playa Mil Palmeras SI 1
Playa Puerto SI 1
Playa Cala del Rincón No 0
Playa Calas de Rocamar No 0
Playa El Mojón No 0
Playa Las Higuericas No 0
Playa Las Villas No 0
Playa Rio Seco/ Mil Palmeras No 0
Playa Vista Mar/Caña Hermosa No 0
Figura 9.36. Relación de playas de la Vega Baja según si disponen de Bandera Azul o no. Fuente: Página
web www.comunitatvalenciana.com, www.alicantetotal.com/playas y www.queplaya.es, Elaboración propia.
Esta característica se ha valorado con un punto si la playa dispone de Bandera Azul con un
cero si no dispone de Bandera Azul, como se puede ver en la figura 9.36.
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Forma
Una de las características valorables de las playas es la forma que tengan en relación a su
amplitud y longitud, es decir, su forma. Es preferible una playa con mayor amplitud que
longitud pues la hace más cómoda y practicable. A continuación en la figura 9.37 se
especifican dichas medidas de las playas de la Vega Baja:
FORMA
Municipio Playa Amplitud (m) Longitud (m) K2
Guardamar
Playa les Ortiges 40 700 0,35
Playa la Roqueta 50 1000 0,45
Playa los Tusales 50 500 0,38
Playa Centro 60 2600 0,76
Playa Babilonia 20 1074 0,29
Playa el Moncayo 50 2000 0,61
Playa del Campo 60 1900 0,65
Playa dels Vivers 45 1300 0,47
Torrevieja
Playa Los Naufragos 50 400 0,36
Playa de la Mata 30 2500 0,56
Playa de los Locos 25 700 0,26
Playa del Cura 25 500 0,23
Cala de las Piteras 15 100 0,11
Cala cabo Cervera 10 50 0,07
Orihuela
Playa Barranco Rubio 47 655 0,38
Playa dehesa de camp. 20 650 0,22
Playa Mil Palmeras 45 346 0,32
Playa Cala Capitán 46 152 0,30
Playa Flamenca 42 172 0,28
Cabo Roig 10 420 0,12
Playa punta prima 28 234 0,20
Playa la Zenia 105 258 0,67
Playa Cala la Mosca 44 108 0,28
Playa cabo de las Peñas 21 502 0,20
Pilar de la
Horadada
Playa Jesuitas 20 404 0,18
Playa Conde 18 210 0,14
Playa Mil Palmeras 30 535 0,26
Playa Puerto 30 684 0,29
Playa Cala del Rincón 20 465 0,19
Playa Calas de Rocamar 10 269 0,10
Playa El Mojón 17 270 0,14
Playa Las Higuericas 35 966 0,36
Playa Las Villas 30 435 0,25
Playa Rio Seco/ Mil Palmeras 40 200 0,27
Playa Vista Mar/Caña Hermosa 30 335 0,23
Figura 9.37. Relación de playas de la Vega Baja según su amplitud y longitud. Fuente: Página web
www.comunitatvalenciana.com, www.alicantetotal.com/playas y www.queplaya.es, Elaboración propia.
Para la obtención de esta segunda variable se ha tenido en cuenta la relevancia de la
amplitud frente a la longitud, dotando a esta primera del 60% del valor de la variable y un
40% del valor a la longitud.
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Accesibilidad
Otro factor a destacar en las playas es su accesibilidad, tanto de desplazamiento hacia esta
a pie, en coche o autobús como la accesibilidad para minusválidos (figura 9.38).
ACCESIBILIDAD
Municipio Playa Accesos K31
Autobús/
Taxi K3
2
Acc.
Minusválidos K3
3 K3
Guardamar
Playa les Ortiges a pie difícil 0 - 0 No 0 0
Playa la Roqueta a pie fácil/coche 1 Si 1 No 0 0,75
Playa los Tusales a pie difícil/coche 1 - 0 No 0 0,5
Playa Centro a pie fácil/coche 1 Si 1 Si 1 1
Playa Babilonia Si 0,5 - 0 Si 1 0,5
Playa el Moncayo a pie difícil/coche 0,75 Si 1 No 0 0,625
Playa del Campo - 0,5 - 0 - 0 0,25
Playa dels Vivers a piel fácil/coche 1 - 0 No 0 0,5
Torrevieja
Playa Los Náufragos a pie fácil 0,75 Si 1 Si 1 0,875
Playa de la Mata en coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa de los Locos a pie fácil/coche 1 Si 1 Si 1 1
Playa del Cura a pie fácil/coche 1 Si 1 Si 1 1
Cala de las Piteras a piel fácil 0,75 - 0 No 0 0,375
Cala cabo Cervera en coche 0,75 Si 1 Si 1 0,875
Orihuela
Playa Barranco Rubio a pie fácil 0,75 Taxi 0,5 No 0 0,5
Playa dehesa de camp. Si 0,75 bus/Taxi 1 Si 1 0,875
Playa Mil Palmeras a pie fácil 0,75 Taxi 0,5 Si 1 0,75
Playa Cala Capitán a pie fácil/coche 1 taxi 0,5 No 0 0,625
Playa Flamenca a pie fácil 0,75 Si 1 Si 1 0,875
Cabo Roig a pie si 1 - 0 0,25
Playa punta prima a pie fácil 0,75 si 1 No 0 0,625
Playa la Zenia a pie/coche 1 si 1 si 1 1
Playa Cala la Mosca a pie/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa cabo Peñas a pie difícil 1 No 0 No 0 0,5
Pilar de la
Horadada
Playa Jesuitas a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa Conde a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa Mil Palmeras a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa Puerto a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa Cala del Rincón a pie difícil/coche 0,75 - 0 No 0 0,375
Playa Calas Rocamar a pie difícil 0 - 0 No 0 0
Playa El Mojón a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa Las Higuericas a pie fácil/coche 1 - 0 No 0 0,5
Playa Las Villas a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa Mil Palmeras a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Playa Vista Mar/Caña
Hermosa a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75
Figura 9.38. Relación de playas de la Vega Baja según su accesibilidad. Fuente: Página web
www.comunitatvalenciana.com, www.alicantetotal.com/playas y www.queplaya.es, Elaboración propia.
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En este caso se ha establecido que la primera variable sea el 50% del total, la segunda y la
tercera el 25%. La variable de accesibilidad se ha puntuado con 1 punto si el acceso es fácil
a pie o en coche, si es a pie difícil y fácil en coche se adopta 0,75 y si es difícil a pie se
puntúa con 0. En la variable de disponibilidad de autobús si dispone se ha puntuado con 1
punto, si tiene taxi 0,50 y si no se puede acceder se puntúa con 0. En el caso de
accesibilidad de minusválidos si tiene accesibilidad se puntuará con 1 punto y con 0 si no
dispone.
Entorno
En esta característica se tiene en cuenta si la playa es virgen, está incorporada a una ciudad
(urbana) o en un entorno rústico (semiurbana). También si dispone de paseo marítimo, en el
caso de las playas urbanas, lo que favorece la creación de todo tipo de servicios turísticos.
Y como último factor el tipo de arena o en su defecto roca. (Figura 9.39).
ENTORNO
Municipio Playa
Entorno/tipo:
Urbana,
semi-urbana
K41
Paseo
marítimo K4
2 Tipo arena K4
3 K4
Guardamar
Playa les Ortiges Rústica/Virgen 0,75 No 0 Fina/dorada 1 0,58
Playa la Roqueta Semi-Urbana 0,5 No 0 Fina/dorada 1 0,50
Playa los Tusales Rústica/Virgen 0,75 No 0 Fina/dorada 1 0,58
Playa Centro Urbana 1 Si 1 Fina/dorada 1 1,00
Playa Babilonia Virgen 0,75 0 Fina/dorada 1 0,58
Playa el Moncayo Semi-urbana 0,5 No 0 Fina/dorada 1 0,50
Playa del Campo Virgen 0,75 0 Fina 0,75 0,50
Playa dels Vivers Virgen 0,75 No 0 Fina 0,75 0,50
Torrevieja
Playa Los Naufragos Urbana 1 si 1 Fina/dorada 1 1,00
Playa de la Mata Semi-Urbana 0,5 Si 1 Fina 0,75 0,75
Playa de los Locos Urbana 1 Si 1 Fina/dorada 1 1,00
Playa del Cura Urbana 1 Si 1 Fina/dorada 1 1,00
Cala de las Piteras Urbana 1 No 0 Roca/arena/dorada 0,5 0,50
Cala cabo Cervera Urbana 1 Si 1 Dorada 1 1,00
Orihuela
Playa Barranco Rubio Urbana 1 si 1 Fina/dorada 1 1,00
Playa dehesa de camp. Semi-Urbana 0,5 0 fina/roca 0,5 0,33
Playa Mil Palmeras Semi-Urbana 0,5 si 1 fina 0,75 0,75
Playa Cala Capitán Urbana 1 0 Fina/dorada 1 0,67
Playa Flamenca Semi-Urbana 0,5 si 1 fina/dorada 1 0,83
Cabo Roig Semi-Urbana 0,5 si 1 Fina/dorada 1 0,83
Playa punta prima Semi-Urbana 0,5 si 1 fina/blanca 1 0,83
Playa la Zenia Semi-Urbana 0,5 si 1 fina/dorada 1 0,83
Playa Cala la Mosca Urbana 1 0 dorada 1 0,67
Playa cabo de las Peñas Aislada 0,75 No 0 dorada 1 0,58
Pilar de la
Horadada
Playa Jesuitas Urbana 1 No 0 Dorada 1 0,67
Playa Conde Urbana 1 No 0 Dorada 1 0,67
Playa Mil Palmeras Urbana 1 SI 1 Dorada 1 1,00
Playa Puerto Urbana 1 SI 1 Dorada 1 1,00
Playa Cala del Rincón Urbana 1 No 0 Roca 0,25 0,42
Playa Calas de Rocamar Aislada 0,75 No 0 Dorada 1 0,58
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Playa El Mojón Urbana 1 Si 1 Dorada 1 1,00
Playa Las Higuericas Aislada 0,75 No 0 Dorada 1 0,58
Playa Las Villas Urbana 1 No 0 Dorada 1 0,67
Playa Rio Seco/ Mil Palmeras Aislada 0,75 No 0 Dorada 1 0,58
Playa Vista Mar/Caña Hermosa Aislada 0,75 No 0 Dorada 1 0,58
Figura 9.39. Relación de playas de la Vega Baja según su entorno. Fuente: Página web
www.comunitatvalenciana.com,www.alicantetotal.com/playas y www.queplaya.es, Elaboración propia.
En este caso, cada variable se puntúa por igual al 33,33% del total, siendo la puntuación
mayor de la primera variable de este apartado ,1punto, si la playa es urbana, 0,75 si la playa
es aislada o rústica/virgen y 0,5 si es semiurbana. Si dispone de paseo marítimo se puntúa
con 1 punto y con 0 si no dispone. La última variable es el tipo de arena, si esta es
dorada/fina se puntúa con 1 punto, si es fina 0,75, si es fina/roca con 0,5 y si es roca con
0,25 puntos.
Instalaciones
Por último, se analizan las instalaciones existentes en la playa o en sus alrededores. En la
misma playa podemos encontrar instalaciones deportivas náuticas o juegos. Otras
instalaciones a destacar serian los restaurantes y los aparcamientos públicos que facilitan
mucho la llegada de bañistas a las playas (Figura 8.40).
INSTALACIONES
Municipio Playa Instalaciones
deportivas K5
1 Restaurantes K5
2 Parking K5
3 Balizada K5
4 K5
Guardamar
Playa les Ortiges Deportes náuticos 1 - 0 No urbano 0,5 No 0 0,425
Playa la Roqueta Deportes náuticos 1 Si 1 Urbano 1 No 0 0,85
Playa los Tusales - 0 Si 1 No urbano 0,5 Si 1 0,575
Playa Centro Deportes náuticos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1
Playa Babilonia Deportes náuticos 1 Si 1 Si 1 0 0,85
Playa el Moncayo Deportes náuticos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1
Playa del Campo Deportes náuticos 1 - 0 0 0 0,3
Playa del Vivers Deportes náuticos 1 Si 1 Interurbano 0,75 Si 1 0,9375
Torrevieja
Playa Los
Náufragos Deportes náuticos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1
Playa de la Mata Deportes náuticos 1 Si 1 Urbano 1 0 0,85
Playa de los
Locos Deportes náuticos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1
Playa del Cura Juegos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1
Cala de las
Piteras - 0 - 0 Urbano 1 Si 1 0,4
Cala cabo
Cervera - 0 - 0 Urbano 1 Si 1 0,4
Orihuela
Playa Barranco
Rubio
Deportes
náuticos/juegos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1
Playa dehesa de
camp. Deportes náuticos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1
Playa Mil
Palmeras Juegos deportivos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1
Playa Cala
Capitán Juegos deportivos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1
Playa Flamenca Juegos deportivos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1
Cabo Roig Juegos deportivos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1
Playa punta
prima - 0 Si 1 Urbano 1 Si 1 0,7
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I N F R A E S T R U C T U R A
Y E Q U I P A M I E N T O S
Playa la Zenia Juegos deportivos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1
Playa Cala la
Mosca - 0 - 0 Urbano 1 Si 1 0,4
Playa cabo de las
Peñas No 0 No 0 Interurbano 0,75 No 0 0,1875
Pilar de la
Horadada
Playa Jesuitas Juegos deportivos 1 - 0 Urbano 1 Si 1 0,7
Playa Conde - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa Mil
Palmeras - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa Puerto - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa Cala del
Rincón - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa Calas de
Rocamar - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa El Mojón - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa Las
Higuericas - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa Las Villas - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa Rio Seco/
Mil Palmeras - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25
Playa Vista
Mar/Caña
Hermosa - 0 - 0 Urbano 1 No
0 0,25
Figura 9.40. Relación de playas de la Vega Baja según su entorno Fuente: Página web
www.comunitatvalenciana.com, www.alicantetotal.com/playas y www.queplaya.es, Elaboración propia.
Por último, en este apartado de instalaciones las deportivas puntúan el 30% del total, al
igual que los restaurantes. El parking computa un 25% del total y el balizamiento de la playa
un 15%. En el caso de las instalaciones deportivas, restaurantes y balizado de la playa si
dispone de estas características se puntúa con 1 punto y 0 si no dispone. El parking
depende de la naturaleza del mismo si es urbano se puntúa con 1 punto, con 0,75 si es
interurbano, 0,5 si es no urbano y 0 puntos si no dispone de aparcamiento (Figura 9.41).
Como consecuencia del análisis anterior, la evaluación de la caracterización de las playas
se realiza mediante la obtención de un coeficiente calculado para cada playa según sus
características morfológicas, de accesibilidad, entorno e instalaciones.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 343
I N F R A E S T R U C T U R A
Y E Q U I P A M I E N T O S
Bandera
Azul Forma Accesibilidad Entorno Instalaciones
Calificación
Final
Municipio Playa K1 K2 K31 K3
2 K3
3 K3 K4
1 K4
2 K4
3 K4 K5
1 K5
2 K5
3 K5
4 K5 K
Guardamar
Playa les
Ortiges 0 0,35 0 0 0 0 0,75 0 1 0,58 1 0 0,5 0 0,425 0,24
Playa la
Roqueta 1 0,45 1 1 0 0,75 0,5 0 1 0,50 1 1 1 0 0,85 0,72
Playa los
Tusales 0 0,38 1 0 0 0,5 0,75 0 1 0,58 0 1 0,5 1 0,575 0,37
Playa
Centro 1 0,76 1 1 1 1 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,94
Playa
Babilonia 0 0,29 0,5 0 1 0,5 0,75 0 1 0,58 1 1 1 0 0,85 0,39
Playa el
Moncayo 1 0,61 0,75 1 0 0,625 0,5 0 1 0,50 1 1 1 1 1 0,75
Playa del
Campo 0 0,65 0,5 0 0 0,25 0,75 0 0,75 0,50 1 0 0 0 0,3 0,33
Playa dels
Vivers 1 0,47 1 0 0 0,5 0,75 0 0,75 0,50 1 1 0,75 1 0,9375 0,68
Torrevieja
Playa Los
Náufragos 1 0,36 0,75 1 1 0,875 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,82
Playa de la
Mata 0 0,56 1 0 1 0,75 0,5 1 0,75 0,75 1 1 1 0 0,85 0,53
Playa de
los Locos 0 0,26 1 1 1 1 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,56
Playa del
Cura 0 0,23 1 1 1 1 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,56
Cala de las
Piteras 1 0,11 0,75 0 0 0,375 1 0 0,5 0,50 0 0 1 1 0,4 0,49
Cala cabo
Cervera 0 0,07 0,75 1 1 0,875 1 1 1 1,00 0 0 1 1 0,4 0,40
Orihuela
Playa
Barranco
Rubio
1 0,38 0,75 0,5 0 0,5 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,75
Playa
dehesa de
camp.
1 0,22 0,75 1 1 0,875 0,5 0 0,5 0,33 1 1 1 1 1 0,68
Playa Mil
Palmeras 1 0,32 0,75 0,5 1 0,75 0,5 1 0,75 0,75 1 1 1 1 1 0,74
Playa Cala
Capitán 1 0,30 1 0,5 0 0,625 1 0 1 0,67 1 1 1 1 1 0,70
Playa
Flamenca 1 0,28 0,75 1 1 0,875 0,5 1 1 0,83 1 1 1 1 1 0,77
Cabo Roig 1 0,12 1 0 0,25 0,5 1 1 0,83 1 1 1 1 1 0,61
Playa
punta
prima
1 0,20 0,75 1 0 0,625 0,5 1 1 0,83 0 1 1 1 0,7 0,66
Playa la
Zenia 0 0,67 1 1 1 1 0,5 1 1 0,83 1 1 1 1 1 0,64
Playa Cala
la Mosca 0 0,28 1 0 1 0,75 1 0 1 0,67 0 0 1 1 0,4 0,38
Playa cabo
de las
Peñas
0 0,20 1 0 0 0,5 0,75 0 1 0,58 0 0 0,75 0 0,1875 0,27
Pilar de la
Horadada
Playa
Jesuitas 1 0,18 1 0 1 0,75 1 0 1 0,67 1 0 1 1 0,7 0,65
Playa
Conde 1 0,14 1 0 1 0,75 1 0 1 0,67 0 0 1 0 0,25 0,57
Playa Mil
Palmeras 1 0,26 1 0 1 0,75 1 1 1 1,00 0 0 1 0 0,25 0,65
Playa
Puerto 1 0,29 1 0 1 0,75 1 1 1 1,00 0 0 1 0 0,25 0,66
Playa Cala
del Rincón 0 0,19 0,75 0 0 0,375 1 0 0,25 0,42 0 0 1 0 0,25 0,22
Playa
Calas de
Rocamar
0 0,10 0 0 0 0 0,75 0 1 0,58 0 0 1 0 0,25 0,15
344 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
T Í T U L O C A P I T U L O
Playa El
Mojón 0 0,14 1 0 1 0,75 1 1 1 1,00 0 0 1 0 0,25 0,37
Playa Las
Higuericas 0 0,36 1 0 0 0,5 0,75 0 1 0,58 0 0 1 0 0,25 0,31
Playa Las
Villas 0 0,25 1 0 1 0,75 1 0 1 0,67 0 0 1 0 0,25 0,35
Playa Rio
Seco/ Mil
Palmeras
0 0,27 1 0 1 0,75 0,75 0 1 0,58 0 0 1 0 0,25 0,34
Playa Vista
Mar/Caña
Hermosa
0 0,23 1 0 1 0,75 0,75 0 1 0,58 0 0 1 0 0,25 0,33
Figura 9.41. Puntuación de playas de la Vega Baja según las diferentes variables. Fuente: Elaboración
propia.
Figura 9.42. Situación de las playas con y sin bandera azul de la Vega Baja. Fuente:
Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 345
I N F R A E S T R U C T U R A
Y E Q U I P A M I E N T O S
9.5.2 Campos de golf
En la Vega Baja hay un total de 6 campos de golf, figura 9.43. Su caracterización se ha
realizado mediante la definición de diferentes factores a partir de los cuales se determinado
una valoración general. (Figura 9.44), de acuerdo a los criterios establecidos en diferentes
encuestas de satisfacción fijadas por la Real Federación Española de Golf y Asociación de
Campos de Golf de la Costa Blanca.
Figura 8.43. Situación de los campos de golf en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.
La Finca
La Marquesa
Villamartín
Las Ramblas
Campoverde
Campoamor
346 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
T Í T U L O C A P I T U L O
CAMPOS DE GOLF DE LA VEGA BAJA
Nombre Diseñ. Inag Como
llegar Aerop. Servicios Instalaciones Precios Par Dific.
Cond.
Y serv. Trato
Valor/p
recio Valoración
Las
Ramblas
(Orihuela
Costa)
Jose
Gancedo 1990
A-37
(Alicant
e-
Cartage
na)
salida
763.
N-332,
direcci
ón
Cartage
na.
A 25
km San
Javier
Driving
range. 2
putting
greens.
chipping
area.
bunker de
prácticas
Vestuarios.
Restaurante.Bar/
Cafetería.
Parking. Tienda.
Alquiler de Palos.
Alquiler de
Carritos. Alquiler
de Buggies
18
hoyos:
45€.
9 hoyos:
24 €.
72 6 7 3 5 5,25
Villamarti
n
(Orihuela
Costa)
Mr. R.
Putman 1972
Autopis
ta A-37
(Alicant
e-
Cartage
na)
salida
763,
direcci
ón La
Zenia
A 35
km
Altet
Reparación
de
material,
Clases de
golf
particulares
y grupo
Campo de
prácticas: 24
puestos, Putting
green: 2,
Chipping area: 2
Bunkers de
prácticas: 1,
Vestuarios,
Restaurante,
Bar · cafetería,
Parking, Tenis,
Piscina
18
hoyos:
55€.9
hoyos:
30 €
72 7 1 3 3 3,5
La Finca
(Algorfa)
José
Gancedo 2002
Autopis
ta A-
37,
salida
743
direcci
ón
Algorfa
A 30
km
Altet
Alquiler de
buggies:
25€,
Carritos: 3
€, Palos:
10 €
(mujeres,
hombres y
zurdos),
Tienda
Campo de
prácticas: 20
puestos, Putting
green: 2,
Chipping area: 1,
Vestuarios,
Restaurante,
Bar · cafetería´,
Parking
18
hoyos:
75 €. 9
hoyos:
38 €.
72 6 8 4 6 6
Figura 9.44. Características de los campos de golf de la Vega Baja. Fuente: www.euroresidentes.com,
www.golfspain.com, www.grupoquara.com, www.golf-directo.com, www.grupoquara.com. Elaboración
propia.
Como consecuencia del análisis anterior, la evaluación de la caracterización de los campos
de golf se realiza mediante la obtención de un coeficiente calculado para cada playa según
número de par, dificultad, condiciones y servicios, trato y relación calidad/precio.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 347
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
1 0 L A M U E S T R A Y S U C A R A C T E R I Z A C I Ó N
10 .1 . C r i t e r ios de se l ecc ión de la mues t ra
10 .2 . Carac te r i zac ión de las fuen tes de in fo rmac ión
10 .3 . Represen ta t i v i dad de la mues t ra
348 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
1 0 L A M U E S T R A Y S U C A R A C T E R I Z A C I Ó N
10 .1 . C r i t e r ios de se l ecc ión de la mues t ra
La primera fase del estudio se basa en la selección y sistematización de un conjunto de
datos recabados mediante un estudio de mercado realizado en el ámbito territorial de
estudio, cuyo objeto es caracterizar la oferta inmobiliaria de la zona obteniendo una visión
global de su comportamiento. El estudio de mercado se basa en informaciones concretas
obtenidas mediante un exhaustivo trabajo de campo, basándose la validez del análisis
posterior en la calidad de la información y en la fiabilidad de los datos geográficos.
En este tipo de análisis es preciso delimitar el mercado concreto del bien a valorar (Roca,
1987). En el caso de estudio, los diferentes datos que configuran la muestra se refieren a un
estrato concreto del mercado residencial, estableciendo grupos de inmuebles homogéneos
en virtud de sus principales características constructivas y de localización. La muestra se ha
estratificado en dos submuestras dependiendo de la tipología edificatoria, plurifamiliar o
unifamiliar, a la que pertenezca el inmueble. Esta diferenciación se realiza al tratarse de
bienes inmobiliarios diferentes, con rasgos diferenciales no equiparables y que, por tanto,
presentan valoraciones diferenciadas.
El estudio de mercado ha recogido una muestra suficientemente representativa de
inmuebles ya construidos y en venta, tanto del mercado de nueva planta como del mercado
secundario con una antigüedad inferior a 10 años. La investigación tiene la característica de
ser transversal, perteneciendo los datos a un periodo temporal homogéneo, donde
variables como el precio de venta y las preferencias o necesidades del potencial comprador
no varían significativamente. De este modo los resultados obtenidos en posteriores análisis
se pueden considerar relacionables. Los datos fueron recabados entre enero de 2009 y
agosto de 2010, y cumplen la condición de ser suficientemente representativos, habiendo
sido apropiadamente corregidos, descartándose las ofertas condicionadas.
En una primera etapa, se ha procedido a una depuración del conjunto de datos con el
objeto de corregir los errores que puedan introducir las diferentes fuentes de información.
Por tanto, los datos han sido contrastados desechado aquellos que difieren
injustificadamente de la mediana del valor de mercado de la zona o presentan datos
incompletos, seleccionando aquel conjunto de datos donde todas las características
necesarias se conocen y no corresponden a situaciones anómalas (Roca, 1987). Se sigue
así lo establecido en la Orden ECO 805/2003 en su artículo 22:
Artículo 22. Procedimiento de cálculo
(…)En la selección indicada se deberá, previamente, contrastar aquellos precios que
resulten anormales a fin de identificar y eliminar tanto los procedentes de transacciones y
ofertas que no cumplan las condiciones exigidas en la definición de valor de mercado de los
bienes afectados como, cuando se trate de una valoración para la finalidad prevista en el
artículo 2.a de esta Orden, los que puedan incluir elementos especulativos.”
En la toma de datos se ha recabado toda la información necesaria para la completa
caracterización de la muestra, definiendo tanto precios de venta y aspectos intrínsecos del
propio inmueble como aspectos extrínsecos ligados a su localización. Los diferentes datos
se han recopilado sobre la base de una ficha técnica. En esta fase, se han seguido unos
criterios claros y sistemáticos, definiendo de forma desagregada los diferentes aspectos
que inciden en la evaluación.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 349
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
10 .2 . Carac te r i zac ión de las fuen tes de in fo rmac ión
En el trabajo de campo se han utilizado diferentes fuentes de información que han permitido
contrastar los datos obtenidos. Se han recabado datos de empresas inmobiliarias,
empresas promotoras, diarios locales, páginas web especializadas y ofertas directas de
particulares. En la base de datos realizada a partir del estudio de mercado se ha
especificado la fuente y su origen, indicando a continuación su distribución. (Figura 10.1 y
10.2).
Origen de las muestras
Fuente
Plurifamiliar Unifamiliar TOTAL
Número de
muestras %
Número de
muestras %
Número de
muestras %
Particular 1224 61,91 707 57,86 1931 60,36
Webs especializadas 435 22,00 296 24,22 731 22,85
Empresas constructoras y promotoras 299 15,12 214 17,51 513 16,04
Otros 19 0,96 5 0,41 24 0,75
TOTAL 1977 100,00 1222 100,00 3199 100,00
Figura 10.1 Origen de las muestras. Fuente: Elaboración propia.
Figura 10.2 Porcentaje origen de las muestras. Fuente: elaboración propia.
Se observa cómo la fuente principal de información ha sido la consulta a particulares sobre
ofertas de venta, suponiendo aproximadamente el 60 % de los casos tanto para uso
unifamiliar como plurifamiliar. La toma de datos se ha realizado en diferentes fases, de
acuerdo con la finalidad del estudio de mercado. Parte de los datos se ha recabado
específicamente para el presente estudio (68 % de los datos) y el resto procede de estudios
de mercado realizados para valoraciones de carácter hipotecario para las sociedades de
valoración Tasaciones Madrid SA y Sivasa-Sociedad Integral de Valoraciones
Automatizadas SA (32 % de los datos). No obstante, dichos porcentajes varían en función
de los diferentes usos analizados. En el caso del uso plurifamiliar, una parte muy
significativa de los datos se han obtenido mediante estudio específico para el presente
trabajo de investigación (82 % de los datos), mientras que el caso de vivienda unifamiliar
esta diferencia es menos significativa. (Figura 10.3 y 10.4).
350 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
Finalidad del estudio de mercado
Fuente
Plurifamiliar Unifamiliar TOTAL
Número de
muestras %
Número de
muestras %
Número de
muestras %
Estudio Propio 1.622 82,04 555 45,42 2.177 68,05
Tasaciones anteriores 355 17,96 667 54,58 1.022 31,95
TOTAL 1977 100,00 1222 100,00 3199 100,00
Figura 10.3 Finalidad del estudio de mercado. Fuente: elaboración propia.
Figura 10.4 Porcentaje finalidad del estudio de mercado. Fuente: elaboración propia.
10 .3 . Represen ta t i v i dad de la mues t ra
En la mayoría de las situaciones de investigación no es posible estudiar todos los
elementos o sujetos a los cuales se refiere el problema, sino que se trabaja con un grupo de
ellos para luego generalizar los resultados a la totalidad mediante un proceso de inferencia
estadística. Para poder hacer esta inferencia es necesario que la cantidad de sujetos y el
criterio de selección sean adecuados.
Por tanto, existen dos conceptos que interesa definir y diferenciar: población y muestra. La
población objetivo es conjunto de elementos al que se refiere el análisis. Se trata de una
población finita que consta de un número limitado de elementos. También podemos
diferenciar la población muestreada es aquella a partir de la cual se extrajo la muestra y
sobre la que puede establecerse conclusiones. En nuestro caso, la población objetivo está
representada por todo el parque edificado que constituye el mercado inmobiliario de la
comarca de la Vega Baja del Segura, limitándose la población muestreada a inmuebles
vinculados al uso residencial en dos de sus variantes, tipología plurifamiliar y unifamiliar. Sin
embargo, la muestra es un subconjunto de la población que se obtiene para averiguar las
propiedades o características de esta última. En sentido genérico, la muestra debe ser
representativa de la población y reunir todas las condiciones o características de la misma.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 351
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
Por tanto, a partir de la población total calculamos el tamaño mínimo de la muestra aleatoria
para obtener resultados estadísticamente significativos en posteriores análisis.
Por tanto, surgen dos preguntas; qué cantidad de elementos debemos incluir en la muestra
y hasta qué punto pueden generalizarse a la población. Ambas preguntas convergen en un
problema de exactitud o precisión cuya finalidad es no incurrir en errores a la hora de
obtener los resultados o al menos minimizarlos. Existen dos tipos de errores: los
sistemáticos o distorsiones, que son causados por factores externos a la muestra y que se
pueden producir en cualquier momento de la investigación, y el error de muestreo, de azar
o de estimación que es inevitable, ya que siempre habrá diferencia entre los valores medios
de la muestra y los valores medios de la población. La magnitud de este error depende del
tamaño de la muestra (a mayor tamaño de muestra menor error) y de la dispersión o
desviación (a mayor dispersión mayor error). Se concluye entonces que para que una
muestra sea representativa debe estar dentro de ciertos límites y proporciones establecidas
por la estadística.
Para poder realizar una muestra probabilística es necesario conocer las características de
los elementos de la población, para esto Hernández Samperi (2003) señala que es
importante considerar los siguientes valores promedio:
= valor de la variable específica (y) que se debe conocer
V = la varianza de la población en relación a variables determinadas
Al ser desconocidos los valores poblacionales, se escoge una muestra n y empleando
valores estimados en la muestra ( ) se deducen valores en la población. La diferencia entre
los valores promedios estimados y el valor de la variable ( ) es el error estándar
(se) que obedece al número de elementos de la muestra. Con la desviación estándar (se)
de la distribución de la muestra, que sirve de representación a la fluctuación de , se
establecen los siguientes valores:
(se): desviación estándar de la distribución muestral.
(se)2
: error estándar al cuadrado, esta es la fórmula con que se calcula la varianza (V)
de la población (N). La varianza de la muestra (n) se expresa como s 2 .
s2: varianza de la muestra, se determina en términos de probabilidad empleando la
siguiente fórmula s2=p(1-p), donde p representa la probabilidad en porcentaje
aproximada o estimada que tiene la población de la característica a estudiar.
Según Scheaffer y otros (1987): “En una situación práctica se desconoce p. Puede
encontrarse un tamaño de muestra aproximado reemplazando p un valor estimado. Si no se
dispone de información anterior para estimar p, podemos obtener un tamaño conservador
de muestra haciendo p=0.5.” (P. 181)
Para obtener el tamaño de la muestra se debe definir cuál va a ser el error estándar para
obtener a partir de allí la varianza y establecer la fluctuación de con respecto a .
Posteriormente, según Hernández Samperi (2003) y otros (Scheaffer Mendenhall, 1987), en
primer lugar se determinará el tamaño teórico de la muestra mínima estadísticamente
representativa y posteriormente el tamaño real de la muestra mínima estadísticamente
representativa a partir del valor anterior, de acuerdo a las siguientes ecuaciones.
352 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
Ecuación (1) Tamaño teórico de la muestra mínima estadísticamente representativa
Ecuación (2) Tamaño real de la muestra mínima estadísticamente representativa
Pasamos a continuación a definir las diferentes variables que intervienen en las expresiones
anteriores.
a. Determinación del grado de z
La variable z es una variable estandarizada para un grado de confianza determinado. En
este caso se asume trabajar con un 95% de confianza lo que equivale una probabilidad de
0.975. Señalar que si se trabaja con un nivel de confianza del 95 %, quiere decir que el valor
de alfa es igual a 0.05 (probabilidad de que no se cumpla el nivel de confianza del 95%);
pero como se trabaja con dos colas, debido a que no conocemos si esta probabilidad es
mayor o menor, solamente que es igual o desigual, entonces el valor de alfa (0,05) de divide
por dos (dos colas) y este valor se le resta a la probabilidad máxima de que ocurra un
hecho y obtenemos el valor de: 1 – 0.025 = 0.975.
El resultado generado que es el valor de z estandarizado para la probabilidad del 95 % de
confianza es igual a (1,96).
b. Determinación del error de cálculo
Se prevé un porcentaje del error que se admitirá en el cálculo de la muestra de acuerdo a
los siguientes criterios:
Para 3 ≤ N ≤ 10 Se considera un error del 10 % Є = 0,1
Para N > 10 Se considera un error del 5 % Є = 0,05
Se establece que para una población superior a 10, como es nuestro caso, se debe asumir
el error del 5 %. Por tanto, adoptamos un valor Є = 0,05.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 353
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
c. Determinación de la probabilidad q
Se considera una proporción de elementos incluidos en la muestra que no reúnen las
características de la población. La probabilidad de que esto ocurra se cuantifica en un 20 %
de la muestra y se ha denominado q, por lo que se adopta para la muestra analizada un
valor q = 0,2.
d. Determinación de la probabilidad p
En consecuencia, la probabilidad de considerar la proporción de elementos que reúnen las
mismas características de la población se determina por la expresión: p = 1‐ q = 1‐ 0,20 =
0,80
e. Cálculo de tamaño teórico de la muestra mínima estadísticamente representativa
Sustituyendo en la fórmula (1) se calcula dicho valor quedando:
n0 = 245,86
f. Cálculo de n
Una vez conocido el valor de la muestra teórica calculada, procedemos a establecer el valor
de la muestra real mediante el empleo de la ecuación (2) en la que:
Ello indica que es suficiente seleccionar 245 muestras de forma aleatoria simple, de
acuerdo con los criterios adoptados: 95 % del nivel de confianza, un 5 % de error y un 20 %
de la muestra que no reúne las características de la población. De acuerdo a los criterios
anteriormente enunciados, tras la depuración de la muestra se ha obtenido un conjunto de
datos fiable en cuanto a la descripción y representación del mercado inmobiliario de la
zona. La base de datos se compone por 3.199 inmuebles, con 1977 inmuebles de tipología
plurifamiliar y 1222 de tipología unifamiliar. Esta muestra presenta significancia estadística,
quedando garantizada la representatividad de la muestra de modo general. Señalar que
también queda probada la representatividad de las submuestras (unifamiliar y plurifamiliar).
354 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
Número de viviendas por sección censal
Municipio Código
Postal Distrito Sección
Código
sección censal
Número de muestras Número de viviendas
Plurifamiliar Unifamiliar Unifamiliar Plurifamiliar
ALBATERA 3005
1
1 300501001 10 5 228 133
2 300501002 7 8 254 130
3 300501003 5 - 262 153
4 300501004 7 - 201 110
2
1 300502001 13 - 216 237
2 300502002 30 4 452 71
3 300502003 1 - 213 62
TOTAL 73 17 1826 896
ALGORFA 3012
1 1 301201001 14 8 614 30
TOTAL 14 8 614 30
ALMORADÍ 3015
1
1 301501001 24 - 729 225
2 301501002 6 - 268 124
3 301501003 10 3 532 89
4 301501004 3 - 210 176
5 301501005 14 2 569 122
6 301501006 9 2 363 183
7 301501007 11 3 386 195
2
2 301502002 3 - 235 24
3 301502003 2 1 252 21
TOTAL 82 11 3544 1159
BENEJÚZAR 3024
1
2 302401002 7 - 387 69
3 302401003 - 1 - -
4 302401004 3 1 351 51
TOTAL 10 2 738 120
BENFERRI 3025
1 1 302501001 6 23 373 38
TOTAL 6 23 373 38
BENIJÓFAR 3034
1 1 303401001 2 6 793 53
TOTAL 2 6 793 53
BIGASTRO 3044
1
1 304401001 4 - 434 147
2 304401002 23 6 411 87
3 304401003 5 - 495 141
TOTAL 32 6 1340 375
CALLOSA DE
SEGURA 3049
1
1 304901001 7 4 433 131
2 304901002 12 3 335 350
3 304901003 2 - 242 74
4 304901004 4 5 299 32
6 304901006 3 4 501 463
2
1 304902001 3 1 292 73
2 304902002 9 - 314 377
3 304902003 1 - 236 36
5 304902005 3 - 214 19
TOTAL 44 17 2866 1556
CATRAL 3055
1
1 305501001 8 6 478 64
2 305501002 8 5 356 66
3 305501003 1 6 495 91
TOTAL 17 17 1328 222
COX 3058 1
1 305801001 8 4 495 56
2 305801002 - 4 - -
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 355
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
3 305801003 2 - 413 28
4 305801004 6 10 422 52
TOTAL 16 18 1329 136
DAYA VIEJA 3062
1 1 306201001 - 1 - -
TOTAL - 1 - -
DOLORES 3064
1
1 306401001 4 1 514 97
2 306401002 2 - 488 181
3 306401003 2 - 396 103
2 1 306402001 2 20 262 47
TOTAL 10 21 1660 428
FORMENTERA DEL
SEGURA 3070
1 1 307001001 83 8 661 78
TOTAL 83 8 661 78
GUARDAMAR DEL
SEGURA 3076
1
1 307601001 8 - 270 268
2 307601002 6 - 263 185
3 307601003 10 - 279 223
4 307601004 184 37 847 333
5 307601005 38 1 362 147
6 307601006 20 1 184 198
TOTAL 266 39 2205 1353
JACARILLA 3080
1 1 308001001 6 8 470 72
TOTAL 6 8 470 72
MONTESINOS
(LOS) 3903
1
1 390301001 19 5 77 351
2 390301002 11 7 12 468
TOTAL 30 12 89 819
ORIHUELA 3099
1
1 309901001 3 - 52 569
2 309901002 4 - 303 122
3 309901003 5 - 219 209
4 309901004 1 - 39 405
2
1 309902001 6 1 275 504
2 309902002 7 - 382 382
3 309902003 8 1 78 429
4 309902004 9 2 374 117
5 309902005 10 - 371 62
3
1 309903001 - 1 - -
2 309903002 9 3 279 234
3 309903003 1 1 183 175
4
1 309904001 2 1 344 134
2 309904002 6 1 404 255
3 309904003 9 1 253 123
4 309904004 8 4 2663 639
5 1 309905001 37 398 265 42
6
2 309906002 - 1 - -
3 309906003 2 8 221 15
4 309906004 - 1 - -
5 309906005 13 3 322 18
6 309906006 2 1 454 48
7
1 309907001 - 1 - -
2 309907002 1 - 301 15
3 309907003 - 4 - -
5 309907005 - 1 - -
6 309907006 - 2 - -
8
1 309908001 3 5 344 22
2 309908002 - 2 - -
3 309908003 - 2 - -
356 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
4 309908004 2 1 375 88
5 309908005 6 5 466 140
TOTAL 154 451 8968 4745
PILAR DE LA
HORADADA 3902
1
1 390201001 5 1 402 102
2 390201002 16 4 410 117
3 390201003 8 2 340 124
4 390201004 42 133 377 82
5 390201005 4 5 231 81
6 390201006 2 5 2078 227
TOTAL 77 150 3839 732
RAFAL 3109
1
1 310901001 2 - 332 77
2 310901002 4 3 441 101
TOTAL 6 3 773 178
REDOVÁN 3111
1
2 311101002 2 - 484 38
3 311101003 - 1 - -
4 311101004 4 23 290 46
TOTAL 6 24 774 85
ROJALES 3113
1 1 311301001 4 - 175 222
2
1 311302001 9 2 343 184
2 311302002 8 23 312 285
TOTAL 21 25 831 690
SAN FULGENCIO 3118
1 1 311801001 1 41 357 130
TOTAL 1 41 357 130
SAN ISIDRO 3904
1 1 390401001 25 2 670 420
TOTAL 25 2 670 420
SAN MIGUEL DE
SALINAS 3120
1
1 312001001 - 1 - -
2 312001002 5 12 1250 276
3 312001003 1 - 396 163
TOTAL 6 13 1645 440
TORREVIEJA 3133
1
1 313301001 17 - 384 610
2 313300002 3 - 1718 96
3 313300003 52 - 285 166
4 313300004 21 3 591 264
5 313300005 62 40 312 275
7 313300007 50 - 208 160
8 313300008 15 28 363 253
2
1 313302001 31 1 320 656
2 313300002 46 1 720 375
3 313300003 13 66 278 339
4 313300004 33 5 251 525
5 313300005 76 17 562 554
7 313300007 8 28 1071 238
3
1 313303001 17 - 381 538
2 313300002 70 - 291 404
3 313300003 72 - 468 96
4 313300004 21 15 383 95
5 313300005 131 - 533 165
7 313300007 87 2 549 142
8 313300008 29 38 399 67
9 313300009 39 19 389 82
10 313300010 63 11 424 55
11 313300011 34 25 279 129
TOTAL 990 299 11159 6286
VEGA BAJA TOTAL 1977 1222 48854 21039
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 357
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
Figura 10.5 Representatividad de la muestra. Fuente: elaboración propia.
Como se ha indicado anteriormente, la comarca es un territorio heterogéneo compuesto por
veinticuatro municipios con rasgos diferenciales muy marcados. Dentro de cada municipio
podemos diferenciar unidades territoriales menores con límites administrativos definidos,
identificando 39 distritos censales y 120 secciones censales diferentes. Esta división en
unidades territoriales de carácter inframunicipal permitirá una caracterización con mayor
grado de precisión. Se ha realizado un muestreo que abarca y representa a las diferentes
áreas geográficas con el reparto indicado en la figura 9.5.
358 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
L A M U E S T R A Y S U
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 359
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
1 1 C A R A C T E R I Z A C I Ó N D E L A M U E S T R A
11 .1 . Ámbi tos de ca rac te r i zac ión : e l i nmueb le y e l te r r i to r io
11 .2 . C las i f i cac ión de las va r iab l es y f uen tes de in fo rmac ión
11 .3 . Carac te r i zac ión de l i nmueb le
11.3.1 Atributos intr ínsecos-Variables tipológicas
11.3.2 Atributos extr ínsecos-Variables de localización
11.3.3 Variables de mercado
11 .4 . Carac te r i zac ión de l t e r r i t o r io
11.4.1 Atributos extr ínsecos-Sistema de asentamientos
11.4.2 Atributos extr ínsecos-Variables sociológicas y población
11.4.3 Atributos extr ínsecos-Variables de carácter económico
11.4.4 Atributos extr ínsecos-Infraestructura y servicios
360 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
1 1 C A R A C T E R I Z A C I Ó N D E L A M U E S T R A
11 .1 . Ámbi tos de ca rac te r i zac ión : e l i nmueb le y e l te r r i to r io
En esta fase de caracterización de la muestra se han definido aquellos datos que permiten
la diferenciación del producto inmobiliario. Este proceso ha permitido estratificar la muestra
según criterios de homogeneidad y establecer criterios explicativos con posterioridad. La
caracterización de la muestra presenta una doble vertiente, una de carácter territorial y otra
de carácter tipológico. Por tanto, los ámbitos de caracterización son dos: el inmueble y el
territorio.
Con respecto al inmueble, se determinarán aquellas características que cualifican el
elemento construido, como son su programa funcional y características constructivas. El
ámbito de caracterización territorial es el municipio y, para un análisis muestral, la sección
censal. La sección censal es una unidad territorial de carácter inframunicipal con límites
administrativos perfectamente definidos. Estos límites se establecen en función de criterios
operativos que faciliten la realización de estudios estadísticos. Se definen
fundamentalmente por un criterio de volumen de población. Las secciones censales
urbanas comprenden una parte o el total de una localidad de 2.500 habitantes o más, o una
cabecera municipal, independientemente de su número de habitantes.
Las secciones censales constituyen la desagregación máxima de la información que ofrece
el Instituto Nacional de Estadística (INE) y se convierten en las unidades geográficas
básicas para la obtención de datos y de información de carácter territorial. El marco
geoestadístico ha evolucionado desde su creación y en la actualidad ha alcanzado sus
objetivos básicos: ser un instrumento único de carácter nacional cuya expresión gráfica,
mediante la cartografía censal, garantiza la cobertura y referencia geográfica de la
información estadística. Para su delimitación se ha utilizado la digitalización de los
contornos georeferenciados, tanto de los municipios como de las secciones censales,
según coordenadas UTM, huso 28, 29, 30 y 31, para el censo de Población 2001 elaborado
por el Instituto Nacional de Estadística. Posteriormente se ha realizado una geocodificación
de direcciones a través de la dirección postal.
11 .2 . C las i f i cac ión de las va r iab l es y f uen tes de in fo rmac ión
El conjunto de inmuebles elegido como base análisis ha sido cualificado mediante más de
450 variables clasificadas en cuatro familias. Las dos primeras familias están encaminadas
a la caracterización del inmueble y las dos últimas a la caracterización del territorio. También
podemos diferenciar entre variables de carácter intrínseco y extrínseco. Las variables de
carácter intrínseco se vinculan exclusivamente al inmueble y se refieren a aspectos de
carácter físico, tipológico y valor de mercado. Las variables de carácter extrínseco o
externalidades, son aquellas que influyen en las apreciaciones de localización del inmueble
y pueden estar vinculadas al inmueble o a la unidad censal.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 361
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
FA
MIL
IAS
V
AR
IAB
LE
S
GRUPO SUBGRUPO
Vinculadas al Inmueble
FAMILIA 1 Atributos intrínsecos-Variables tipológicas
FAMILIA 3 Atributos extrínsecos-Variables de localización
FAMILIA 3 Variables de mercado
Vinculadas a la unidad censal FAMILIA 4 Atributos extrínsecos-Variables de localización
Figura11.1. Familias de variables. Fuente: Elaboración propia
Dentro de la Familia 1 “Atributos intrínsecos-Variables tipológicas” se han definido aspectos
vinculados al programa funcional, superficies y características constructivas del inmueble.
Estos datos han sido recabados, parcial o totalmente, en el trabajo de campo cuando se ha
accedido al inmueble. En aquellos casos en que no se haya accedido al mismo, las fuentes
de información son similares a las utilizadas para obtener las variables de mercado,
correspondiendo con el agente que intermedia en la comercialización del inmueble. En este
caso, los datos tipológicos serán obtenidos a través de agentes inmobiliarios, revistas
especializadas, portales web inmobiliarios y particulares.
Dentro de la Familia 2 “Atributos extrínsecos-variables de localización” vinculados al
inmueble, se definen factores que analizan la vinculación entre el inmueble y su entorno. Se
cuantifica el grado de influencia de diferentes elementos de carácter ambiental,
infraestructuras y dotaciones en cada uno de los inmuebles que componen la muestra. Las
variables se han obtenido mediante elaboración propia de distancias ponderadas a partir
de datos de campo. Dentro de esta familia también se incluyen aquellos datos necesarios
para la geocodificación de direcciones a través de la dirección postal.
Dentro de la Familia 3 “Variables de Mercado” se han definido aspectos vinculados a la
valoración del inmueble. Las fuentes de información utilizadas han sido agentes
inmobiliarios, revistas especializadas, portales inmobiliarios y particulares. Las variables
obtenidas a partir de los valores de mercado encuestados son de elaboración propia.
Dentro de la Familia 4 “Atributos extrínsecos-variables de localización” se definen factores
de carácter ambiental, económico, social y urbanístico referenciados a la sección censal
donde se ubica la muestra que determinan la diferenciación territorial. Los datos se han
obtenido a partir de bases de carácter estadístico o mediante elaboración propia a partir de
dichos datos. Se ha utilizado el Padrón de 2001 del Instituto Nacional de Estadística,
Instituto Valenciano de Estadística y Anuario Económico de la Caixa año 2010.
11 .3 . Carac te r i zac ión de l i nmueb le
De acuerdo a lo anteriormente expuesto, la caracterización del inmueble se enfoca desde
tres puntos de vista: su vinculación con el mercado inmobiliario, aspectos tipológicos y
variables de localización. Se describen a continuación las diferentes variables incluidas en
cada familia.
362 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
11.3.1 Atributos intr ínsecos-Variables tipológicas
Dentro de la Familia 1 “Atributos intrínsecos-Variables tipológicas” se han definido aspectos
vinculados al programa funcional y características constructivas. Dentro del programa
funcional se definen aspectos como la tipología edificatoria (plurifamiliar o unifamiliar,
superficies construida del inmueble, número de estancias, existencia de anexos vinculados
a la vivienda (plaza de aparcamiento, trastero o terrazas) o disponibilidad de áreas
urbanizadas comunes.
El grupo de características constructivas recoge aquellas variables que nos permiten definir
el nivel de calidad y clasificar al inmueble dentro de una de las tipologías estandarizadas
establecidas como mecanismos para determinar los costes de construcción del elemento.
Se definen las siguientes variables:
VA
RIA
BLE
S IN
TR
INS
EC
AS
A
L E
LE
ME
NTO
GRUPO cod NOMBRE ETIQUETA FUENTE
Programa
funcional
CC1 Tipologia Tipologia edificatoria Varias
CC2 Sup_const Superficie construida del inmueble
(m2)
Varias
CC3 Dormitorios Número de baños de la muestra Varias
CC4 Baños Número de dormitorios de la muestra Varias
CC5 Habitaciones Número de habitaciones de la
muestra Varias
CC6 Amplitud Amplitud de la muestra (Superficie
construida/núm. habitaciones)
Elaboración
Propia
CC7 Terraza Número de terrazas Varias
CC8 PlazaAparcamiento Número de plazas de aparcamiento Varias
CC9 Trastero Número de trastero Varias
CC10 Urbanizacion Disponibilidad de urbanización Varias
CC11 Jardin Disponibilidad de jardín Varias
CC12 ZonasDeportivas Disponibilidad de zonas deportivas Varias
CC13 ClubSocial Disponibilidad de club social Varias
CC14 Calidad Nivel de Calidad constructiva Varias
Caracteristicas
constructivas
CC15 Carp_Ext Tipo de Carpinteria Exterior Varias
CC16 Ascensor Disponibilidad de ascensor Varias
CC17 Inst_Climatiz Tipo de Instalación de climatización Varias
CC18 Fachada Tipo de Fachada Varias
CC19 Rev_ Suelo Tipo de Revestimiento de Suelo Varias
CC20 Rev_Baño_Coc Tipo de Revestimiento de paredes de
Cocina y Baño Varias
CC21 Calidad Calidad de la edificación Elaboración
Propia
Características
descriptivas
CC22 Tipologia Tipologia estándar Elaboración
Propia
CC23 Antigüedad Fecha de construcción de la muestra Varias
Figura11.2. Variables intrínsecas al elemento. Fuente: Elaboración propia
Las fuentes de información utilizadas han sido, en la práctica totalidad de los casos, los
datos recabados en la inspección física del inmueble y las encuestas realizadas. Algunas
variables se definen mediante combinación de otras variables, indicando en este caso
como referencias de la fuente el concepto “Elaboración propia”.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 363
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
11.3.2 Atributos extr ínsecos-Variables de localización
El conjunto de variables incluidas en la Familia 2 “Atributos extrínsecos-variables de
localización” se dividen en factores que definen la relación del inmueble con su ubicación,
elementos urbanos, marco ambiental y acceso a infraestructuras y servicios. Los primeros
permiten la correcta identificación y correcta georeferenciación del inmueble en la comarca.
También se introduce como variable categórica la zona en que se ubica, con la finalidad de
poder medir el impacto de esta división del territorio en función de los diferentes usos
analizados.
Con las variables obtenidas para cada sección censal de la base de datos del INE y las
coordenadas de cada una de las muestras, podemos conocer con exactitud cuáles son las
características territoriales y de entorno que cualifican cada una de las muestras. Ello
supone disponer de una amplia información que permite la posterior simplificación
mediante la creación de indicadores.
Una parte de las variables se han confeccionado a partir de vectores de distancia mínima
ponderada e índices de proximidad entre un aspecto urbanístico o ambiental (núcleo
urbano, playa, parque natural, equipamiento o servicio) y cada una de las muestras
obtenidas, con el objeto de medir su correlación con los valores. También se han
establecido como indicadores de proximidad diferentes buffers o ámbitos de influencia,
determinando su vinculación con los diferentes inmuebles.
Las variables consideradas son las siguientes:
Respecto a elementos y problemática urbana: distancia a cascos urbanos.
Figura11.3. Búffer de 200 metros a centros urbanos. Fuente: Elaboración propia
364 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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D E L A M U E S T R A
Respecto al marco físico y ambiental: línea de mar o playa turística y campos de
golf. Ratios de tipos de paisaje que influyen a cada sección censal (huertas,
matorral, pinar, regadío, secano o humedal).
Figura11.4. Búffer a Playas de 200, 1000 y 5000 metros. Fuente: Elaboración propia.
Respecto a infraestructuras, dotaciones y servicios: distancia entradas de autovía, influencia
de áreas de autovías dentro de la sección censal, influencia de vías de ferrocarril en cada
sección censal e influencias de áreas de viario en la sección censal y distancia a hospitales.
Figura 11.5. Entradas de autovía respecto al centro de las secciones censales. Fuente:
Elaboración propia
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 365
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
Como concepto de distancia se adopta el vector lineal entre dos puntos (muestra y atributo
urbanístico) medidos en metros, asumiendo una diferencia entre dicha distancia y la medida
sobre el entramado urbano. Sobre una parte de la muestra compuesta por cincuenta
inmuebles elegidos de forma aleatoria, se ha realizado un análisis de variabilidad entre el
vector distancia euclídea y el de distancia real. A pesar de que esta diferencia puede ser
importante en algunos casos, las distancias se incrementan de modo sensiblemente
proporcional para cada una de las muestras. Se comprueba cómo la correlación de ambos
vectores con el valor de mercado prácticamente no se modifica. Por tanto, la complejidad
metodológica que implica la medición de distancias reales sobre trama urbana no queda
justificada. Se incluyen las siguientes variables:
VA
RIA
BLE
S E
XTR
INS
EC
AS
A
L E
LE
ME
NTO
GRUPO cod NOMBRE ETIQUETA FUENTE
Localización
LO1 Identificador Identificador de la muestra Elaboración Propia
LO2 Codigo Código de la muestra Elaboración Propia
LO3 CP Código postal de la muestra Grupo Correos
LO4 Municipio Municipio de la muestra Varias
LO5 Zona Zona de la muestra Elaboración Propia
LO6 Calle Calle de la muestra Varias
LO7 Planta Número de plantas de la
muestra Varias
LO8 Coordenadax Coordenadas x de la muestra Elaboración Propia
LO9 Coordenaday Coordenadas y de la muestra Elaboración Propia
LO10 ProvMun Código municipio INE
LO11 Distrito Código distrito INE
LO12 Seccion Código sección censal INE
LO13 R_Pob Rango de Población en función
de su número de habitantes Elaboración Propia
Asentamientos LO14 D_Playas
Distancia ponderada a
playa/Mar Elaboración Propia
LO15 D_Núcleo Distancia a Núcleo Urbano Elaboración Propia
Medio Físico LO16 R_Paisaje Ratios Paisaje Elaboración Propia
Infraestructuras/
Dotaciones
LO17 D_Golf Distancia ponderada a Campo
de Golf Elaboración Propia
LO18 D_Hosp Distancia ponderada a
Hospitales Elaboración Propia
LO19 D_Entra_Autovía Distancia ponderada a Entrada
Autovía Elaboración Propia
LO20 R_Viario Ratios de Influencia Viaria Elaboración Propia
Figura 11.6. Variables extrínsecas al elemento. Fuente: Elaboración propia
Las fuentes de elaboración propia se han obtenido mediante un sistema de información
geográfica (Intergraph GeoMedia® Professional). Se ha realizado la intersección de las
muestras con las secciones, pudiendo determinar a cual pertenece cada una de ellas. Esto
ha permitido conocer cuáles son los ratios de influencia de los distintos elementos y realizar
un cálculo ponderado de las distancias de cada muestra a elementos tales como las playas
o los campos de golf en función de su valoración.
366 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
11.3.3 Variables de mercado
El conjunto de variables de mercado incluye todos los factores que influyen en el proceso
de determinación del valor del suelo de acuerdo con la metodología establecida en el
capítulo 3. Estas variables se organizan en tres bloques vinculados a las fuentes de
información utilizadas en el estudio de mercado, diferentes acepciones del valor de
mercado y variables necesarias para el cálculo del valor del suelo.
VA
RIA
BLE
S D
E M
ER
CA
DO
GRUPO cod NOMBRE ETIQUETA FUENTE
Fuentes de
información
FI1 Test_Inmobiliaria
Datos obtenidos de testigos de
tasaciones que provienen de
inmobiliaria.
Elaboración
propia
FI2 Test_Particular
Datos obtenidos de testigos de
tasaciones que provienen de un
particular
Elaboración
propia
FI3 Tas_Sivasa Datos obtenidos de tasaciones
de Sivasa
Elaboración
propia
FI4 Tas_Tasamadrid Datos obtenidos de tasaciones
de Tasamadrid
Elaboración
propia
FI5 Inmo Datos obtenidos de páginas web
que provienen de inmobiliaria
Elaboración
propia
FI6 Part Datos obtenidos de paginas web
que provienen de un particular
Elaboración
propia
FI7 Fecha Fecha de toma de la muestra Varias
Valor de
mercado
VM1 Encuestado Valor obtenido de las diferentes
fuentes de información Varias
VM2 ValorMercadoAdoptado Valor de mercado adoptado Elaboración
propia
VM3 % Actualización Porcentaje de actualización Elaboración
propia
VM4 ValorMercadoActualizado Valor de mercado adoptado
actualizado
Elaboración
propia
VM5 CorrecciónSegundaMano
Índice de equipación de
viviendas de segunda mando a
vivienda a estrenar
Elaboración
propia
VM6 ValorMercadoCorregido Valor de mercado adoptado
actualizado corregido
Elaboración
propia
Valor de
suelo
VS1 CC Costes de Construcción Elaboración
propia
VS2 GNc Gastos Necesario de
Construcción
Elaboración
propia
VS3 %GNc/CC Porcentaje de Gastos Necesarios
sobre Costes de Construcción
Elaboración
propia
VS4 D_Tipología Diferencial de tipología Elaboración
propia
VS5 Dif_Incertidumbre Diferencial de incertidumbre Elaboración
propia
VS6 Dif_Valor de mercado Diferencial Valor de mercado Elaboración
propia
VS7 BeneficioProm Beneficio Promotor Estimado Elaboración
propia
VS8 ValorSuelo Valor del Suelo Elaboración
propia
Figura 11.7. Variables de mercado. Fuente: Elaboración propia
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 367
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
11 .4 . Carac te r i zac ión de l t e r r i t o r io
La caracterización del territorio a nivel municipal se ha realizado para establecer rasgos
generales que nos han permitido dividir el mismo en amplias zonas o áreas homogéneas.
La caracterización, a nivel inframunicipal, se ha realizado mediante la cuantificación de
diferentes variables o factores estadísticos de carácter socio demográficos, económicos,
ambiental y dotacional relativos a la sección censal. Dichos factores se agrupan dentro de
la Familia 4 “Atributos extrínsecos-variables de localización”, donde se establecen cuatro
grupos: sistema de asentamientos, población, economía e infraestructuras referenciados a
la sección censal donde se ubica la muestra.
11.4.1 Atributos extr ínsecos-Sistema de asentamientos
En el sistema de asentamientos se definen aspectos vinculados a la caracterización de la
unidad territorial como el número de habitantes, superficie, densidad poblacional y grado de
dispersión de la población dentro de cada sección censal. También se define el modo de
ocupación del territorio, las tipologías características, índice de estacionalidad e índice de
ocupación de viviendas, entre otras.
GRUPO NOMBRE ETIQUETA FUENTE
SIS
TE
MA
D
E A
SE
NT
AM
IEN
TO
S
Área Sección Censal Elaboración
Propia
Hab_sc Número de habitantes sección censal INE
Sup_sc Superficie de sección censal (repetida) INE
Den_pob sc Densidad población sección censal Elaboración
Propia
%hab cab_sc Porcentaje de habitantes en cabecera sección censal INE
%hab nuc_sc Porcentaje de habitantes en agrupación sección censal INE
%hab dis_sc Porcentaje de habitantes en diseminado sección censal INE
Disper_pob sc Grado de dispersión de la población Elaboración
Propia
NumvivHog sc Número de vivienda/hogares sección censal INE
%nac_pobcab sc Porcentaje población nacional cabecera sección censal INE
%ext_pobcab sc Porcentaje población extranjera cabecera sección
censal INE
Nac_pobcab sc Nacionalidad población en cabecera Elaboración
Propia
%nac_pobnuc sc Porcentaje población nacional núcleo sección censal INE
%ext_pobnuc sc Porcentaje población extranjera núcleo sección censal INE
Nac_pobnuc sc Nacionalidad población en núcleo sección censal Elaboración
Propia
%nac_pobdis sc Porcentaje población nacional sección censal INE
%ext_pobdis sc Porcentaje población extranjera sección censal INE
Nac_pobdis sc Nacionalidad población en diseminado sección censal Elaboración
Propia
%UnifEdif Porcentaje edificación uso unifamiliar sección censal INE
%PlurEdif Porcentaje edificación uso plurifamiliar exclusivo
sección censal INE
%PlurcomEdif Porcentaje edificación uso plurifamiliar con local
comercial sección censal INE
%ColecEdif Porcentaje edificación vivienda colectiva INE
%OtrosEdif Porcentaje edificación otros usos INE
TipolEdif Tipología característica residencial dentro sección
censal
Elaboración
Propia
IncresEdif Incidencia uso residencial dentro sección censal INE
368 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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NumvivEdif Número medio viviendas por edificio en sección censal INE
%vivprinc_hog sc Porcentaje de vivienda principal convencional INE
%aloj_hog sc Porcentaje de vivienda para alojamiento INE
%vivsec_hog sc Porcentaje de vivienda secundaria INE
%vivvac_hog sc Porcentaje de viviendas vacías INE
%otros_hog sc Porcentaje de otro tipo vivienda INE
estac_hog sc Índice de estacionalidad residencial uc INE
ocupres_hog sc Índice de ocupación unidad residencial uc Elaboración
Propia
%vivprop_hog sc Porcentaje de viviendas en régimen de propiedad
sección censal INE
%vivalq_hog sc Porcentaje de viviendas en régimen de alquiler sección
censal INE
regimen_hog sc Régimen de tenencia sección censal Elaboración
Propia
EstMed_Edif sc Estado medio de los edificios sección censal INE
SupMed_sc Superficie media de unidad de vivienda en sección
censal INE
SupMed_Ocup sc Superficie media por ocupante en sección censal INE
NumMedio_plantas sc Número medio plantas sobre rasante en sección censal INE
Habitabilidad sc Indicador de habitabilidad sección censal Elaboración
Propia
Tamaño_hog sc Tamaño medo del hogar INE
Acc_playa Accesibilidad playas Elaboración
Propia
Acc_autov Accesibilidad autovías Elaboración
Propia
Acc_golf Accesibilidad Campos de Golf Elaboración
Propia
Acc_Hosp Accesibilidad Hospitales Elaboración
Propia
R_Huerta Ratio Huerta Elaboración
Propia
R_Matorral Ratio Matorral Elaboración
Propia
R_Pinar Ratio Pinar Elaboración
Propia
R_Rega Ratio Regadío Elaboración
Propia
R_Seca Ratio Secano Elaboración
Propia
R_Humedad Ratio Humedal Elaboración
Propia
Z_alto_consv Zonas alto valor para la conservación Elaboración
Propia
Z_alto_sin Zonas de alto valor sin conservación conservación Elaboración
Propia
Z_med_consv Zonas de medio o bajo valor para la conservación Elaboración
Propia
Figura 11.8. Atributos extrínsecos: Sistema de asentamientos. Fuente: Elaboración propia
Para la obtención de las variables de caracterización el territorio, partimos de los datos
obtenidos en el INE para cada una de las secciones censales en las que están contenidas
nuestras muestras. A partir de estos datos configuramos los indicadores y conjuntos de
variables compuestos necesarios para el análisis posterior.
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C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
11.4.2 Atributos extr ínsecos-Variables sociológicas y población
En el ámbito social se definen aspectos como la población y su distribución, crecimiento
vegetativo, pirámide poblacional y edad media de la población, origen de la población, tipo
de núcleo familiar, nivel de estudios y ocupación laboral. Partimos de los datos obtenidos
en la base del INE para configurar las variables de interés.
GRUPO NOMBRE ETIQUETA FUENTE
PO
BLA
CIÓ
N
%sexmas_pob sc Porcentaje población masculina sección censal INE
%sexfem_pob sc Porcentaje población femenina sección censal INE
Sex_pob sc Sexo población sección censal Elaboración Propia
%sexmas_pobext sc Porcentaje población masculina extranjera sección censal INE
%sexfem_pobext sc Porcentaje población femenina extranjera sección censal INE
Sex_pobext sc Sexo población extranjera sección censal Elaboración Propia
%sexmas_pobnac sc Porcentaje población masculina nacional sección censal INE
%sexfem_pobnac sc Porcentaje población femenina nacional sección censal INE
Sex_pobnac sc Sexo población nacional sección censal Elaboración Propia
Edad_pob sc Edad media población de sección censal INE
Edad_pobext sc Edad media población extranjera sección censal INE
Edad_pobnac sc Edad media población nacional sección censal INE
%nac_pob sc Porcentaje población nacional sección censal INE
%ext_pob sc Porcentaje población extranjera sección censal INE
Nac_pob sc Nacionalidad población sección censal Elaboración Propia
%eur_pobext sc Porcentaje población extranjera origen europa sección censal INE
%afr_pobext sc Porcentaje población extranjera origen africa sección censal INE
%ame_pobext sc Porcentaje población extranjera origen america sección
censal INE
%asia_pobext sc Porcentaje población extranjera origen asia sección censal INE
%oce_pobext sc Porcentaje población extranjera origen oceania sección
censal INE
Orig_pobext sc Origen población extranjera sección censal Elaboración Propia
%eur_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen europa sección censal INE
%afr_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen africa sección censal INE
%ame_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen america sección censal INE
%asia_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen asia sección censal INE
%oce_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen oceania sección censal INE
Orig_pobmigr sc Origen población migrante uc Elaboración Propia
%unip1_hog sc Porcentaje de hogares unipersonales 16-64 sección censal INE
%unip2_hog sc Porcentaje de hogares unipersonales +65 INE
%parsin_hog sc Porcentaje de hogares de parejas sin hijos sección censal INE
%parcon_hog sc Porcentaje de hogares de parejas con hijos sección censal INE
%monop_hog sc Porcentaje de hogares monoparentales con hijos sección
censal INE
%agrup_hog sc Porcentaje de agrupaciones familiares sección censal INE
tiponucleo_hog sc Tipo de nucleo familiar/estructura de hogar Elaboración Propia
estud_hog sc Nivel medio de estudios de residentes en viviendas familiares
sección censal INE
estudnac_hog sc Nivel medio de estudios de residentes nacionales en
viviendas familiares sección censal INE
estudext_hog sc Nivel medio de estudios de residentes extranjeros en
viviendas familiares sección censal INE
estudmig_hog sc Nivel medio de estudios de residentes migrantes sección INE
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D E L A M U E S T R A
censal
difestud_hog sc Grado de diferencia entre nivel de estudios entre rvf
nacionales y extranjeros INE
escol_hog sc Tasa de escolarización sección censal INE
%empr_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar que son
empresarios sección censal INE
%trabind_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar que son
trabajadores por cuenta ajena indefinido INE
%trabtem_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar trabajadores
por cuenta ajena temporal INE
%trabotr_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar con otra
situación profesional INE
%oc0_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar dedicada a
fuerzas armadas INE
%oc1_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar dirección
empresas y administraciones públicas INE
%oc2_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar
cientificos/intelectuales INE
%oc3_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar técnicos de
apoyo INE
%oc4_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar
administrativos INE
%oc5_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar restauración INE
%oc6_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar agricultura y
pesca INE
%oc7_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar industria INE
%oc8_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar instaladores y
montadores INE
%oc9_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar no
cualificados INE
secA_hog sc Porcentaje ocupación sector agricultura sección censal INE
secB_hog sc Porcentaje ocupación sector pesca sección censal INE
secC+D+E_hog sc Porcentaje ocupación sector industria sección censal INE
secF_hog sc Porcentaje ocupación sector construcción sección censal INE
secG_hog sc Porcentaje ocupación sector comercio sección censal INE
secH_hog sc Porcentaje ocupación hosteleria pesca sección censal INE
secJ_hog sc Porcentaje ocupación sector financiero sección censal INE
secK_hog sc Porcentaje ocupación sector inmobiliario sección censal INE
secM+N+L+O+Q_hog sc Porcentaje ocupación sector administración y servicios
sociales sección censal INE
secI_hog sc Porcentaje ocupación sector transporte-almacenamiento
pesca sección censal INE
sec_ter SectorTerciario Elaboración Propia
Figura 11.9. Atributos extrínsecos: Población. Fuente: Elaboración propia
11.4.3 Atributos extr ínsecos-Variables de carácter económico
Para configurar el ámbito económico se analiza la condición socioeconómica media de los
hogares, situación profesional e índice de paro, tasa de población activa y nivel de
dependencia y sectores de actividad principal.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 371
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
GRUPO NOMBRE ETIQUETA FUENTE
EC
ON
OM
ÍA
%-16_pob sc Porcentaje población edad menor 16 años sección censal INE
%16-64_pob sc Porcentaje población edad de 16 a 64 años sección censal INE
%+65_pob sc Porcentaje población edad mayor 65 años sección censal INE
%act_pob sc Porcentaje de población economicamente activa Elaboración
Propia
%dep_pob sc Porcentaje de población economicamente dependiente Elaboración
Propia
Dep_pobact sc Relación de dependencia Pob (-16 a + 65)/pob eco Act Elaboración
Propia
Envej_pob sc Tasa de envejecimiento población sección censal INE
eco_hog sc Condición socioeconómica media del hogar INE
econac_hog sc Condición socioeconómica media del hogar rvf nacionales INE
ecoext_hog sc Condición socioeconómica media del hogar rvf extranjeros INE
difeco_hog sc Grado de diferencia entre nivel socioeconómico entre rvf
nacionales y extranjeros INE
profes_hog sc Situación profesional de la persona de referencia del hogar INE
ocup_hog sc Ocupación de la persona de referencia del hogar sección
censal
Elaboración
Propia
secprefe_hog sc Sector de actividad de persona de referencia Elaboración
Propia
paronac_hog sc Tasa de paro en residentes en viviendas familiares
nacionales INE
paroext_hog sc Tasa de paro en residentes en viviendas familiares
extranjeros INE
paromig_hog sc Tasa de paro población migrante INE
actnac_hog sc Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares
nacionales INE
actext_hog sc Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares
extranjeros INE
actmig_hog sc Tasa de actividad población migrante INE
Numveh_hog sc Número de vehículos de la unidad familiar INE
Figura 11.10. Atributos extrínsecos: Económicos. Fuente: Elaboración propia
11.4.4 Atributos extr ínsecos-Infraestructura y servicios
Por último, para la definición del ámbito urbanístico, infraestructuras y dotaciones se han
considerado factores tales como la red de infraestructuras de transporte existente,
dotaciones sanitarias o dotaciones educativas.
372 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
C A R A C T E R I Z A C I Ó N
D E L A M U E S T R A
GRUPO NOMBRE ETIQUETA FUENTE
INF
RA
ES
TR
UC
TU
RA
S
%sal_ent sc % Equipamiento salud dentro unidad censal de la
totalidad del ámbito comarcal INE
%edu_ent sc % Equipamiento educativo dentro unidad censal de
la totalidad del ámbito comarcal INE
%soc_ent sc % Equipamiento bienestar dentro unidad censal de
la totalidad del ámbito comarcal INE
%cul_ent sc % Equipamiento cultural dentro unidad censal de la
totalidad del ámbito comarcal INE
%dep_ent sc % Equipamiento deportivo dentro uc de la totalidad
del ámbito comarcal INE
%com_ent sc % Equipamiento comercial+oficina dentro unidad
censal de la totalidad del ámbito comarcal INE
%ind_ent sc % Equipamiento local industrial dentro unidad
censal de la totalidad del ámbito comarcal INE
%agr_ent sc % Equipamiento local agrario dentro unidad censal
de la totalidad del ámbito comarcal INE
Numedu_ent sc Número de equipamientos educativos en sección
censal INE
Numsal_ent sc Número de equipamientos salud en sección censal INE
Numsoc_ent sc Número de equipamientos bienestar social en
sección censal INE
Numcul_ent sc Número de equipamientos cultural en sección
censal INE
%cont_acust % de Viviendas con contaminación acústica INE
%poca_limp % de Viviendas con poca limpieza INE
%cont_ambiental % de Viviendas con contaminación ambiental INE
%Vivi_malas_com % de Viviendas con malas comunicaciones INE
%pocas_ZVerde % de Viviendas con pocas zonas verdes INE
%Seguridad % de Viviendas sin seguridad ciudadana INE
%Viv_gas % de Viviendas con suministro de gas INE
%Viv_telef % de Viviendas con teléfono INE
%Viv_agua % de Viviendas con agua corriente INE
%Viv_acs % de Viviendas con agua caliente sanitaria INE
%Viv_evac % de Viviendas con red de evacuación INE
Autovias Autovías Elaboración
Propia
Carreteras Carreteras Elaboración
Propia
Tren Tren Elaboración
Propia
Figura 11.11. Atributos extrínsecos: Infraestructuras. Fuente: Elaboración propia
Las variables tipológicas características referidas al ámbito territorial o unidad censal se han
obtenido a partir de datos del Padrón de 2001 del Instituto Nacional de Estadística o
mediante elaboración propia a partir de dichos datos. Así mismo, los ratios de influencia de
infraestructuras para cada sección censal se elaborarán con sistemas de información
geográfica.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 373
S E G M E N T A C I Ó N D E V A L O R E S
D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
1 2 S E G M E N T A C I Ó N D E V A L O R E S D E
M E R C A D O / D E L A M U E S T R A
12 .1 . Compor tamien to segmentado de l mercado inmob i l i a r i o
12 .2 . Segmen tac ión de va lo res de mercado
12 .3 . Segmen tac ión de va lo res de sue lo
374 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
S E G M E N T A C I Ó N D E V A L O R E S
D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
1 2 S E G M E N T A C I Ó N D E V A L O R E S D E
M E R C A D O / D E L A M U E S T R A
12 .1 . Compor tamien to segmentado de l mercado inmob i l i a r i o
El mercado urbano tiende a experimentar un funcionamiento segmentado (Roca, xx), entre
otras razones por sus distintos usos, tipologías edificatorias y áreas urbanas. Definir esta
segmentación, entendida como una relación de equilibrio particular entre la oferta y la
demanda en cada submercado, permite conocer realmente la diferenciación espacial del
mercado inmobiliario del ámbito. Dentro de esta segmentación, la referencia al área urbana,
interpretada como una unidad territorial de carácter inframunicipal (sección censal o, en su
caso, barrio homogéneo), tiene una importancia muy significativa en la formación del valor
inmobiliario. Una adecuada selección de estas áreas sociales, físicamente homogéneas,
representa un elemento clave para conocer la segmentación del valor de mercado del
producto inmobiliario de uso residencial dentro del ámbito de análisis.
La definición de los diferentes segmentos se ha realizado mediante el desarrollo de un
análisis de independencia tipo clúster que ha permitido revelar las agrupaciones naturales
entre segmentos de información. A este fin se han utilizado diferentes métodos, clúster
jerárquico, Two-step y clúster K-media, para posteriormente definir cuál se aproxima a
agrupaciones territoriales lógicas con mayor capacidad de explicación desde un punto de
vista territorial. El proceso seguido se estructura en diferentes fases: una etapa preliminar
que permite definir la existencia de puntos divergentes; fase intermedia, que permite
identificar las agrupaciones con variabilidad significativa, útil para su utilización posterior en
el análisis de regresión; fase final, con especificación de clúster o grupos óptimos. Los
datos obtenidos en las diferentes fases son incorporados al sistema de información
geográfica para definir su validez, mediante el análisis de su dimensión territorial.
Antes de proceder con el análisis clúster se ha realizado una evaluación preliminar de los
datos, analizando los descriptivos de cada una de las variables y factores o indicadores de
referencia derivados del análisis factorial, que pueden ser incluidos en la configuración de
las agrupaciones. Es importante indicar que existen grandes diferencias en las medias y
rangos de desviaciones de las variables, por lo que necesitamos estandarizar nuestras
variables objetivas antes de clusterizar, evitando de este modo la influencia excesiva de
unas variables con respecto de otras. Una vez determinadas las variables de las que
podemos hacer uso y su influencia diferencial en los análisis, podemos proceder a
desarrollar los diferentes análisis clúster. Este paso previo nos servirá para crear criterios de
selección de variables.
Clúster jerárquico
Los primeros análisis se han realizado mediante el método de clúster jerárquico, que a
pesar de estar indicado para trabajar en grupos pequeños de datos nos permite obtener
mapas temáticos que revelan datos de interés. En el anexo 07, se incluyen los resultados
obtenidos mediante diferentes variantes de selección de variables, mostrando aquí un
ejemplo de los datos extraídos de cada uno de los procesos. El historial de aglomeración
detalla lo que ocurre en cada nivel del análisis. La información más útil en el historial es
aquella aportada por la columna de coeficientes que contiene las medidas de distancia
entre las muestras que se han unido en un clúster. En este caso, podemos determinar, que
para 145 observaciones, el historial contiene 112 etapas.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 375
S E G M E N T A C I Ó N D E V A L O R E S
D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
Observamos cómo las distancias en las primeras etapas son inferiores que los de las
últimas etapas, en las que se incluyen las muestras más alejadas de la norma.
Historial de conglomeración
Etapa
Conglomerado que se combina
Coeficientes
Etapa en la que el conglomerado
aparece por primera vez
Próxima etapa Conglomerado 1 Conglomerado 2 Conglomerado 1 Conglomerado 2
1 1 79 773690,769 0 0 42
2 19 139 777577,013 0 0 64
3 48 137 835227,960 0 0 21
4 76 123 901313,027 0 0 22
5 34 67 985018,673 0 0 10
6 77 128 1025270,400 0 0 13
7 54 108 1122019,780 0 0 23
8 71 120 1463203,473 0 0 36
9 33 100 1545901,799 0 0 44
10 10 34 1610950,828 0 5 29
11 56 125 1637648,201 0 0 37
12 74 122 2110020,012 0 0 19
13 4 77 2231306,115 0 6 22
14 113 144 2416931,631 0 0 69
15 14 105 2811579,204 0 0 35
16 18 69 2835935,131 0 0 27
17 5 58 3909857,421 0 0 46
18 50 119 4721436,329 0 0 34
19 74 140 4741118,646 12 0 37
20 59 75 5031845,344 0 0 36
21 48 133 5741253,567 3 0 58
22 4 76 6196713,136 13 4 31
23 54 63 6817455,735 7 0 41
24 31 65 9192192,685 0 0 45
… … … … … … …
111 1 8 5,110E14 108 110 112
112 1 6 3,376E15 111 109 0
Figura 12.1. Historial de conglomeración. Fuente: Elaboración propia
Un modo común dentro del método jerárquico para determinar el número de clústeres
existentes es observar los mayores saltos en los valores de la distancia. Observamos un
gran conglomerado general que engloba gran cantidad de las secciones censales sin tener
en cuenta variaciones parciales en sus datos y un salto cualitativo en los coeficientes de las
tres últimas etapas, reflejando así la existencia de secciones censales puntuales que
difieren en gran medida del resto.
A esta misma conclusión llegamos tras estudiar el dendograma (Fig.12.2) donde
observamos una tendencia general de similitud de distancias entre las diferentes muestras.
No obstante, para las 145 secciones censales de la Vega Baja este método es algo
limitado, ya que funciona mejor con bases de datos más pequeñas, en las que el
dendograma es más claro y definitorio.
376 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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HIERARCHICAL CLUSTER ANALYSIS Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)
Rescaled Distance Cluster Combine
C A S E 0 5 10 15 20 25
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
COX 37 -+-+
COX 38 -+ +-+
COX 39 ---+ |
CALLOSA DE SEGURA 31 -----+-+
COX 40 -----+ +-+
ALBATERA 6 -------+ |
ORIHUELA 69 -----+-+ |
PILAR DE LA HORADADA 78 -----+ | |
ORIHUELA 62 ---+-+ | |
ORIHUELA 71 ---+ | | |
ORIHUELA 72 -----+ | |
SAN MIGUEL DE SALINAS 92 -+-+ | | |
TORREVIEJA 97 -+ | | | |
ROJALES 87 ---+ +-+ |
GUARDAMAR DEL SEGURA 50 -+ +-+ | |
GUARDAMAR DEL SEGURA 51 -+-+ | | |
GUARDAMAR DEL SEGURA 49 -+ | | | |
GUARDAMAR DEL SEGURA 53 -+-+ | | |
GUARDAMAR DEL SEGURA 54 -+ | | +-+
TORREVIEJA 99 ---+ | | |
SAN MIGUEL DE SALINAS 90 -----+ | |
ALBATERA 4 -----+ | |
ALBATERA 7 -----+ | |
BENEJÚZAR 16 -+-+ | | |
BENEJÚZAR 19 -+ | | | |
BENEJÚZAR 18 ---+-+ | |
BENEJÚZAR 17 ---+ | | |
CALLOSA DE SEGURA 23 ---+ | | |
ORIHUELA 68 ---+ | | |
ALMORADÍ 10 ---+-+ | |
ORIHUELA 65 ---+ | | |
ALMORADÍ 12 ---+ | | |
ORIHUELA 66 -----+ | |
ALMORADÍ 9 -+-+ | | |
ALMORADÍ 14 -+ +-+ | |
ALMORADÍ 13 -+-+ | | |
CALLOSA DE SEGURA 27 -+ | | |
CATRAL 33 -+ | | |
CATRAL 34 -+-+ | | |
CATRAL 36 -+ | | | |
DOLORES 43 -+ | | | |
DOLORES 45 -+-+ +-+ |
DOLORES 44 -+ | | | |
ALMORADÍ 11 -+-+ | | |
FORMENTERA DEL SEGURA 47 -+ | | | |
PILAR DE LA HORADADA 75 -+ +-+ | |
PILAR DE LA HORADADA 77 -+-+ | | |
ALMORADÍ 15 -+ | | | +-+
RAFAL 80 -+ | | | | |
PILAR DE LA HORADADA 76 ---+ | | | |
JACARILLA 55 ---+ | | | |
REDOVÁN 85 ---+ | | | |
BENFERRI 20 -----+ | | |
GRANJA DE ROCAMORA 48 -----+ | | |
RAFAL 81 -------+ | |
CALLOSA DE SEGURA 24 ---+-+ | |
ORIHUELA 70 ---+ +-+ | |
ALBATERA 5 ---+-+ | | |
DAYA NUEVA 41 ---+ | | | |
ALBATERA 1 -----+ | | |
CALLOSA DE SEGURA 25 ---+ | | |
CALLOSA DE SEGURA 30 ---+-+ +-+ |
CALLOSA DE SEGURA 22 ---+ +-+ | |
CALLOSA DE SEGURA 28 -----+ | | |
ORIHUELA 67 -------+ | |
ORIHUELA 74 ---------+ |
CALLOSA DE SEGURA 29 ---------+ |
CATRAL 35 -----------+
ALBATERA 3 -----------+
TORREVIEJA 106 ---+ |
TORREVIEJA 107 ---+---+ |
TORREVIEJA 109 ---+ +---+
TORREVIEJA 111 ---+-+ | +-+
TORREVIEJA 112 ---+ +-+ | |
TORREVIEJA 113 -----+ | |
REDOVÁN 83 -+---+ | |
REDOVÁN 84 -+ +---+ | |
ORIHUELA 73 -----+ | | |
REDOVÁN 82 -----+ | | |
TORREVIEJA 98 ---+-+ +-+ |
TORREVIEJA 103 ---+ +-+ | |
TORREVIEJA 108 -----+ | | |
TORREVIEJA 104 -+-+ | | |
TORREVIEJA 105 -+ | +-+ |
TORREVIEJA 93 ---+-+ | |
TORREVIEJA 100 ---+ | | |
TORREVIEJA 102 ---+ +-+ |
TORREVIEJA 94 -+-+ | |
TORREVIEJA 96 -+ +-+ |
TORREVIEJA 101 ---+ | |
TORREVIEJA 95 -----+ |
ORIHUELA 58 ---+-+ |
ORIHUELA 60 ---+ | +-+
ORIHUELA 59 -----+ | |
ORIHUELA 63 -----+---+ | |
ORIHUELA 61 -----+ | | |
CALLOSA DE SEGURA 26 -----+ +-+ | |
ORIHUELA 64 ---------+ +-+ +---+
MONTESINOS (LOS) 56 ---------+ | | | |
MONTESINOS (LOS) 57 ---------+-+ | | |
ROJALES 88 ---------+ | | |
ROJALES 86 -------------+ | |
CALLOSA DE SEGURA 32 -------+-------+ |
DOLORES 46 -------+ +---+
ALBATERA 2 -------------------+ |
ALGORFA 8 -------+-------+ | |
BENIJÓFAR 21 -------+ +---+ +---------+
SAN FULGENCIO 89 ---------+-----+ | | |
SAN MIGUEL DE SALINAS 91 ---------+ | | +---------------+
DAYA VIEJA 42 -------------------+ | | |
TORREVIEJA 110 -----------------------+ | |
PILAR DE LA HORADADA 79 ---------------------------------+ |
GUARDAMAR DEL SEGURA 52 -------------------------------------------------+
Figura 12.2. Dendograma. Fuente: Elaboración propia
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Con los datos obtenidos, extraemos los conglomerados de la base de datos y
comprobamos su distribución territorial en la comarca de la Vega Baja del Segura mediante
la confección de mapas temáticos. Gracias a esta comprobación, somos capaces de
determinar dos cosas: el método jerárquico no es capaz de agrupar correctamente las
secciones censales a las que se le somete con las variables seleccionadas para tal efecto,
pero nos ayuda a determinar los puntos extremos dentro del territorio, que son aquellos que
poseen características especiales y por tanto, muestran un comportamiento diferencial con
el resto, aspecto que debe tener su reflejo en el resultado final de los conglomerados
definitivos.
Mediante el método clúster jerárquico observamos, en diferentes análisis donde se van
incorporando grupos diferentes de variables, un gran grupo de conglomerados que
configura casi la totalidad de la comarca y puntos estratégicos del territorio que destacan
independientemente de si las variables seleccionadas son de carácter económico,
poblacional, dotacional, vinculadas al sistema de asentamientos, o el conjunto de ellas. Se
trata de secciones censales con características económicas y poblacionales muy inestables
o singulares, debido a su alta estacionalidad, por ejemplo la costa de Orihuela, Algorfa o
algunas zonas de Pilar de la Horadada, y otras con características ambientales específicas
como Guardamar del Segura. Estas áreas aparecen marcadas como clústeres propios y
ajenos al resto de las secciones censales en casi todos los casos. Así pues, existen puntos
destacados en la configuración territorial que incidirán en el resultado final del estudio.
Figura 12.3. Diferentes análisis por tipo de variable para identificar áreas diferenciales.
Fuente: Elaboración propia
Método Two-Step
El método Two-Step selecciona automáticamente el número de clústeres basándose en
criterios estadísticos y permite incorporar en su algoritmo variables continuas y categóricas,
no posible en los otros dos métodos. El algoritmo del auto-clustering Two-Step selecciona
un gran clúster con 113 secciones censales y deja fuera del estudio 32 secciones censales,
que como comprobamos en su distribución posterior, corresponden con aquellas que
tienen características especiales. (Figura 12.4)
378 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
Distribución de conglomerados
N
% de
combinados % del total
Conglomerado 1 113 100,0% 77,9%
Combinados 113 100,0% 77,9%
Casos excluidos 32 22,1%
Total 145 100,0%
Figura 12.4. Distribución de conglomerados. Fuente: Elaboración propia
Este logaritmo de auto configuración de conglomerados no aporta resultados definitivos
pero, en la misma línea que los análisis jerárquicos, nos ayuda a comprender mejor la
segmentación del territorio. Observamos de nuevo cómo el territorio resulta bastante
homogéneo en gran parte (aproximadamente 80 %), y no es capaz de aglutinar en
conglomerados al resto de las secciones censales. (Fig 12.4)
Figura 12.5. Distribución de conglomerados. Fuente: Elaboración propia
La selección automática de conglomerados aporta un rango de soluciones clúster que
varían entre un único conglomerado y el número de clústeres especificados como máximos
(6 en este caso). El criterio bayesiano de Schwarz aumenta a medida que aumentan los
conglomerados, y teniendo en cuenta que los menores valores indican unos mejores
ajustes, este método reduce al mínimo los clústeres.
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Agrupación automática
Número de
conglomerados
Criterio bayesiano de
Schwarz (BIC)
Cambio en BICa
Razón de cambios en
BICb
Razón de
medidas de
distanciac
1 16356,457
2 17163,324 806,867 1,000 1,714
3 18662,148 1498,824 1,858 1,476
4 20473,470 1811,322 2,245 1,141
5 22365,765 1892,295 2,345 1,335
6 24402,425 2036,660 2,524 1,123
Figura 12.6. Agrupación automática. Fuente: Elaboración propia
También hemos interpretado los conglomerados en términos de variabilidad. Si hay muchas
variables involucradas, debemos examinar la importancia de los atributos para identificar
qué variables inciden en mayor medida en el resultado. A modo de ejemplo, se incluye a
continuación la gráfica que representa los porcentajes dentro del conglomerado para la
variable de porcentaje de población nacional en cabecera.
Figura 12.7. Porcentaje dentro del conglomerado de P30PrcNacPobCab. Fuente:
Elaboración propia
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Figura 12.8. Intervalo de confianza al 95% simultáneos para las medias. Fuente:
Elaboración propia
Por otro lado, los intervalos de confianza para la variable de viviendas principales de hogar
muestran el único clúster existente y su rango (Fig 12.8). El interés de estos análisis es
poder comparar los rangos de cada uno de los clústeres para cada variable, proceso
realizado para la totalidad de las variables y adjunto en el anexo correspondiente.
Los resultados no aportan datos especialmente significativos al mostrar una distribución
territorial excesivamente homogénea. No obstante, observamos cómo las secciones
censales del litoral son las que quedan fuera del conglomerado general formado mediante
Two-Step. En este caso, la diferencia es incluso más evidente que con el método jerárquico,
dejando fuera del conglomerado general a todas las secciones censales marcadas en azul
más oscuro (Fig 12.9), al no tener la capacidad de englobarlas dentro de un grupo. Esto
nos permite confirmar una clara segmentación de la comarca, como ya habíamos intuido en
la fase de caracterización territorial.
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Figura 12.9. Definición de conglomerados. Fuente:Elaboración propia
Método Clúster K-media
Una vez realizados los análisis jerárquicos y Two-step, abordamos el análisis mediante el
método K-media que nos permite determinar previamente el número de conglomerados
con los que queremos trabajar. Se han realizado diferentes aproximaciones para tres, cinco
y seis conglomerados. La primera aproximación evaluando el territorio para únicamente tres
grupos, incorpora como información base para la agrupación territorial los factores o
indicadores de referencia obtenidos mediante la técnica de análisis factorial, así como las
variables ligadas al concepto de accesibilidad y proximidad (distancia de cada sección
censal de playas, campos de golf, centros urbanos, hospitales y entradas a autovía). Los
datos recogidos se incluyen en diferentes tablas e historiales de iteraciones.
Por su interés, centraremos la atención en la tabla de centros conglomerados finales que
muestra las medias redondeadas al número entero más próximo que permiten describir los
clúster. Podemos observar en qué punto de las variables están las medias del
conglomerado, lo que permite definir pormenorizadamente los clústeres definitivos y la
lógica de su formación. Por ejemplo, el clúster uno será el que se corresponda con las
zonas con menos equipamientos, menos conectadas a puntos de interés, con un buen
transporte y servicios medios.
382 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Centros de los conglomerados finales
Conglomerado
1 2 3
FAC1_1EQUIPAMIENTOSNUEVO ,2341 -,0275 ,2182
FAC1_1PUNTOSINTERES ,6941 -,7798 ,0000
FAC1_2TRANSPORTE 1,9691 ,0917 2,8364
FAC1_2SERVICIOS -,0618 -,3486 -1,6182
FAC1_2PROBLEMATICAS -,2242 2,8899 -,1273
FAC1_1PAISAJE ,9978 ,2202 -,1091
FAC1_2TIPOLOGIAVIVIENDA ,3954 ,6055 -,2182
FAC1_1USO ,5301 1,4771 -,2545
FAC1_1OCUPACION ,2866 1,4679 2,2909
FAC1_1ACTIVIDAD -,4020 -,1468 ,0000
FAC1_1SOCIOECONOMÍA -,0828 -,1468 -,7636
FAC1_1PARO ,2512 ,6422 -,1091
FAC1_2POBLACIONPRODUCTIVA -,4473 -1,0459 2,3091
FAC1_2SECTORDEREFERENCIA ,2380 ,0275 ,0000
FAC1_2TIPODEPUESTO -,0966 ,0275 ,0000
FAC1_2ESTUDIOS -,2374 ,0183 -,5636
FAC1_2TIPODENUCLEOFAMILIAR ,8940 ,8349 ,1273
FAC1_2NACIONALIDAD ,4500 ,6881 1,6545
FAC1_1ESTRUCTURADELAPOBLACION ,2082 ,8257 1,8000
Entrada Autovía 3167,4555 845035,3578 1,3602E6
Playa 196,5229 6,2752 6,8727
Golf 11,76 5,07 9,16
Hospital 0 1 0
Centro Urbano 30,6621 ,0000 12,0545
Figura 12.10. Centro de los conglomerados finales método Clúster K-media. Fuente:
Elaboración propia
Las variables con más peso en el proceso de definición de conglomerados son las
distancias a puntos de interés, las problemáticas urbanas o la ocupación, como podemos
ver en los análisis Anova.
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ANOVA
Conglomerado Error
F Sig. Media cuadrática gl Media cuadrática gl
FAC1_1EQUIPAMIENTOSNUEVO 3,519 2 1,569 1972 2,242 ,106
FAC1_1PUNTOSINTERES 121,636 2 16,907 1972 7,194 ,001
FAC1_2TRANSPORTE 206,530 2 13,373 1972 15,444 ,000
FAC1_2SERVICIOS 67,635 2 ,899 1972 75,235 ,000
FAC1_2PROBLEMATICAS 498,684 2 ,894 1972 557,559 ,000
FAC1_1PAISAJE 61,278 2 12,095 1972 5,066 ,006
FAC1_2TIPOLOGIAVIVIENDA 12,729 2 5,330 1972 2,388 ,092
FAC1_1USO 64,890 2 1,417 1972 45,787 ,000
FAC1_1OCUPACION 172,070 2 1,368 1972 125,826 ,000
FAC1_1ACTIVIDAD 7,362 2 1,678 1972 4,387 ,013
FAC1_1SOCIOECONOMÍA 12,470 2 1,532 1972 8,139 ,000
FAC1_1PARO 11,769 2 2,017 1972 5,836 ,003
FAC1_2POBLACIONPRODUCTIVA 226,573 2 3,679 1972 61,592 ,000
FAC1_2SECTORDEREFERENCIA 3,643 2 1,871 1972 1,947 ,143
FAC1_2TIPODEPUESTO 1,007 2 1,945 1972 ,518 ,596
FAC1_2ESTUDIOS 6,467 2 1,838 1972 3,518 ,030
FAC1_2TIPODENUCLEOFAMILIAR 15,758 2 5,127 1972 3,073 ,046
FAC1_2NACIONALIDAD 40,835 2 1,213 1972 33,664 ,000
FAC1_1ESTRUCTURADELAPOBLACION 84,394 2 1,432 1972 58,953 ,000
Entrada Autovía 8,226E13 2 2,110E9 1972 38993,557 ,000
Playa 2715749,326 2 151400,585 1972 17,938 ,000
Golf 2433,143 2 996,933 1972 2,441 ,087
Hospital 24,423 2 ,020 1972 1239,142 ,000
Centro Urbano 55935,556 2 999,895 1972 55,941 ,000
Figura 12.11. Comprobación significancia Anova. Fuente: Elaboración propia
Por lo tanto, en un primer análisis mediante el método K-medias, limitado a tres únicos
grupos territoriales, obtenemos unos conglomerados relativamente equilibrados (Fig,
12.12). Aparece una clara división entre la zona interior y litoral de la comarca, con
excepción de las secciones censales que se corresponden con la costa de Orihuela y Pilar
de la Horadada. Guardamar del Segura constituye un tercer clúster independiente que se
diferencia por sus características medioambientales propias.
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Observamos una alta incidencia de las distancias a puntos de interés en el resultado final
de los conglomerados. Por ello, se ha realizado un segundo análisis clúster mediante el
método K-medias para analizar de qué modo transforman el territorio las playas, las
entradas a autovía, hospitales, centros urbanos y campos de golf. Es importante señalar la
tabla de centros de los conglomerados finales, donde se resume la importancia de cada
una de las variables teniendo en cuenta su significancia para la formación de los valores
clúster. Observamos cómo variables como el paisaje, el transporte y las comunicaciones
tienen una mayor relevancia.
Figura 12.12. Centros de conglomerados finales. Fuente: Elaboración propia
De nuevo obtenemos un gran conglomerado y otros dos englobando un número menor de
muestras. En cualquier caso, lo interesante de este análisis es observar cómo la distribución
de los conglomerados muestra un territorio bastante diferente al anterior, en el que las
distancias a puntos de interés tienen un peso muy evidente.
Número de casos en cada conglomerado
Conglomerado
1 184,000
2 518,000
3 1273,000
Válidos 1975,000
Perdidos ,000
Figura 12.13. Números de casos en cada conglomerado. Fuente: Elaboración propia
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Como observamos en el gráfico inferior, las tendencias de interior a costa se han
modificado configurando unas franjas horizontales en el territorio. Debido al mayor peso del
tipo de paisaje, encontramos un gran clúster de zona de huerta y matorral, con similares
características de comunicación y con alta incidencia de carreteras, otro conglomerado que
unifica el norte y el sur de la comarca con similares características de protección ambiental
y un último clúster que engloba las muestras de Orihuela costa, que como ya percibíamos
en estudios anteriores, tiene características diferenciales.
Figura 12.14. Definición de conglomerados K-medias 3 cluster. Fuente: Elaboración propia
Para la configuración definitiva de los clústeres que posteriormente incorporamos al estudio
de regresión multivariante, hemos planteado un mayor número de conglomerados para
comprobar si las predicciones de variabilidad que intuimos de los análisis previos nos llevan
a una distribución territorial óptima. El análisis clúster de cinco conglomerados para los
factores o indicadores de referencia aporta datos de gran interés y tiene capacidad para
cartografiar el territorio de acuerdo con los campos de caracterización e intereses
incidentes en el estudio. En la tabla de centros de los conglomerados finales se observa
cuáles son los conglomerados definidos y diferenciación del resto de grupos.
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
Figura 12.15. Centros de los conglomerados finales K-media. Fuente: Elaboración propia
Es importante señalar cómo se crea una discusión en torno a qué variables son las que
incluyen realmente en la segmentación del territorio. Se trabajan dos posibilidades:
caracterización mediante variables o caracterización mediante factores o indicadores de
referencia. Como se aprecia en la distribución de los conglomerados según factores en el
gráfico a continuación, el peso de las secciones censales de la zona prelitoral, así como
aquellas que discurren a lo largo de las vías de comunicación principales, configuran en
gran medida la variabilidad de los clústeres. Por tanto, mediante este estudio quedan fuera
del resultado final elementos de variabilidad que consideramos de especial importancia,
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 387
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
tales como los tipos de paisaje, las condiciones de protección del paisaje o la distancia a
las playas. La sección censal con grandes áreas de protección paisajística de Pilar de la
Horadada y la que pertenece a las salinas de Torrevieja aparecen en conglomerados
únicos.
Figura 12.16. Conglomerados finales K-media 5 cluster según factores. Fuente:
Elaboración propia
Al contrario, realizando el análisis clúster introduciendo las variables sin previo filtro de los
factores de agrupación, obtenemos un resultado más satisfactorio y ajustado a la lógica del
territorio comprobada mediante los estudios de caracterización previa. Observamos cómo
el territorio se subdivide en grupos en función de sus características económicas y
poblacionales, diferenciando las zonas de costa, prelitoral e interior, constituyendo las
secciones censales con características singulares un clúster unitario. Podemos determinar
que el método K-medias es el que mejores resultados nos ofrece, incorporando la lógica
general de caracterización y los puntos singulares determinados mediante los métodos
jerárquico y Two-step, y por tanto se adopta para la definición de los conglomerados
definitivos. Tras diferentes pruebas, seis es el número máximo de agrupaciones que permite
no disgregar territorios con características similares o aglutinar en un mismo clúster zonas
que consideramos diferenciadas, a la vez que incorpora la máxima información en cuanto a
la diferenciación.
388 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
Sin embargo, los conglomerados definitivos son los extraídos del estudio del conjunto de
variables. Mediante algunos estudios preliminares, como las Anovas, podemos conocer que
las variables con mayor significancia de las variables en la formación de los clústeres son
los porcentajes de unifamiliar o plurifamiliar, el número de viviendas, la estacionalidad, el
número de habitantes por sección censal (la densidad de población) y la protección
paisajística. En primer lugar, y gracias a la tabla de centros de los conglomerados finales,
podemos definir los clústeres según sus parámetros, a continuación repasamos algunas de
las cuestiones más significativas:
Figura 12.17. Centros de conglomerados finales K-media de 6 clúster. Fuente: Elaboración
propia
CLÚSTER 1 (AMARILLO)
Se mueve en parámetros intermedios de todas las variables, destacando un alto porcentaje
de vivienda en bloque plurifamiliar con una superficie útil de edificación media de 100 m2:
Se centra en áreas urbanas como la ciudad de Orihuela pueblo.
CLÚSTER 2 (ROSA)
Destaca por sus altos valores de protección paisajística, con alto porcentaje de vivienda
unifamiliar y con un bajo número de viviendas. Se corresponde con el área de Orihuela
Costa.
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CLÚSTER 3 (LILA)
El tercer grupo, también se mueve en valores intermedios de las diferentes variables,
destacado el peso de la vivienda en bloque plurifamiliar, pero con un mayor número de
viviendas que los anteriores. Presenta un alto grado de estacionalidad y unos niveles de
protección paisajística mayores que el primer clúster. Se corresponde con áreas del interior
alrededor de la sierra de Orihuela, que avanza por ámbitos con tradición agrícola, sujetos a
un proceso de reconversión como Rafal, Benejuzar, Algorfa o las Dayas.
CLÚSTER 4 (AZUL)
El cuarto conglomerado, que abarca diferentes áreas del interior y avanza hacia el área
prelitoral, se define por un nivel de ocupación inferior con una prevalencia del uso
residencial en detrimento de otros tipos de ocupación: El grado de protección paisajística
en estas secciones es prácticamente nulo y se encuentra altamente influenciado por
sistema viario. Se corresponde con los municipios de Albatera, san Isidro, Benferri, Granja
de Rocamora, Cox o Almoradí, entre otros.
CLÚSTER 5 (VERDE)
El quinto conglomerado, se define por prevalecer el uso residencial en bloque plurifamiliar,
con alto número de viviendas secundarias y especial incidencia de viviendas destinadas al
alquiler comparado con el resto de grupos. El grado de protección paisajística es elevado.
Se corresponde con áreas de Guardamar del Segura, San Miguel de Salinas y costa
periférica de Torrevieja.
CLÚSTER 6 (NARANJA)
Y finalmente, el sexto conglomerado aglutina las secciones censales con mayor índice de
vivienda unifamiliar, peor estado medio de las edificaciones y una superficie de edificación
mayor. Se corresponde con áreas de prelitoral dentro del municipio de San Fulgencio, zona
interior de Torrevieja y Benijofar.
En la cartografía siguiente encontramos definidos los clústeres definitivos que se
corresponden con la descripción realizada.
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Figura 12.18. Definición de conglomerados K-media de 6 Cluster todas las variables.
Fuente: Elaboración propia
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 391
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
12 .2 Segmentac ión de va lo res de mercado
En cuanto a los valores unitarios de mercado de los inmuebles que constituyen la muestra
analizada, existe una segmentación diferenciada para el uso de carácter unifamiliar y
plurifamiliar. Se adjunta los descriptivos de cada una de las submuestras donde podemos
comprobar los valores medios, máximo, mínimo y rango de valor.
Encontramos un territorio con una clara diferenciación de valores, altamente
correlacionados espacialmente, y una distribución que parte con los valores más bajos en
áreas interiores al noroeste de la comarca y va aumentado significativamente conforme nos
acercamos a las zonas próximas a la costa. No existe una clara diferenciación entre el tejido
ciudad y el tejido suburbano, respondiendo de modo más significativo a otra serie de
factores.
En cuanto a la segmentación del valor de mercado del producto terminado, existe una
distribución continua entre valores ligeramente menores a 1000 €/m2 hasta un máximo de
3550 €/m2, una vez eliminados los outliers. Se trata de una distribución con una significativa
simetría, con aproximadamente el 75 % contenida en la franja de valores entre 1000€/m2 y
2000€/m2, distribuyendo el resto en los extremos. Se trata de una muestra muy
compensada entre los distintos segmentos observados, aproximándose como medida de
tendencia central a valores cercanos a 1400€/m2.
94,00
327,00
559,00607,00
487,00
391,00
316,00
184,00237,00
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
Figura 12.19. Número de inmuebles por segmento de valor de mercado. Fuente:
Elaboración propia
392 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
2,94
10,21
17,4618,96
15,21
12,21
9,87
5,75
7,40
12.20. Porcentaje de inmuebles por segmento de valor de mercado. Fuente: Elaboración
propia
Los valores más bajos se sitúan principalmente en los municipios interiores ubicados al
noroeste de la comarca, observándose un gradiente ascendente que parte desde esta zona
a la franja de costa. Existiendo un cierto aumento en los valores de mercado junto a cascos
urbanos como el del municipio de Orihuela, con una clara diferenciación entre las pedanías
vinculadas a la ciudad de Orihuela, zonas neutras del casco urbano y zonas con mayor
representatividad donde se ubica el centro comercial y de negocios tradicional.
En la zona prelitoral los valores son ligeramente inferiores a la media obteniéndose los
valores más altos en el municipio de San Fulgencio y Formentera del Segura donde la
incidencia de la población extranjera es muy significativa. Esto se debe al mayor dinamismo
del área con el desarrollo diversas actuaciones urbanísticas destinadas a mercado
extranjero. Los valores van aumentando conforme nos acercamos a la línea de costa donde
el fenómeno del turismo se hace más intenso, encontrando los mayores valores en Pilar de
la Horadada y Guardamar del Segura.
Observamos que los valores extremos en la banda alta responden a localizaciones muy
concretas, ubicadas en la mayor parte de los casos en los municipios de Guardamar del
Segura, Torrevieja, Orihuela Costa y Pilar de la Horadada, así como en ciertas áreas del
casco urbano de Orihuela. Por otra parte, los puntos extremos menores presentan mayor
dispersión y se encuentran distribuidos en el interior de la comarca (Rafal, Almoradí,
Dolores, Redován, Albatera, etc) y en algunos puntos concretos de zonas prelitorales.
En cuanto a la segmentación de la muestra, existe una distribución similar entre los valores
de mercado obtenidos para las muestras de carácter unifamiliar y de carácter plurifamiliar.
Existen ligeras diferencias en función del uso, por ejemplo, en secciones censales como la
perteneciente a la costa de Orihuela, se dan los valores son más altos en el mercado
unifamiliar, intensamente vinculados con las urbanizaciones de playa y golf.
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Además, los valores tienen extremos mucho más elevados en el mercado unifamiliar, en el
que encontramos valores superiores a los 2500 €/m2, en contraste con el mercado
plurifamiliar que no supera los 2000 €/m2 en ningún caso.
Figura 12.21.1. Segmentación Valores Mercado Plurifamiliar Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
Figura 12.21.2 Segmentación Valores Mercado Unifamiliar Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.
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12 .3 . Segmen tac ión de va lo res de sue lo
En cuanto a la segmentación de los valores de suelo, existe una clara diferenciación,
adjuntándose en el anexo los descriptivos de cada una de las submuestras donde
podemos comprobar los valores medios, máximo, mínimo y rango de valor. Se observa,
para el conjunto global de la muestra, que la media de la distribución es mayor que la
mediana y que la media recortada, lo que indica que la distribución está sesgada y es
asimétrica con mayor número de valores extremos.
224,00269,00
607,00
751,00
604,00
552,00
121,0074,00
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
Figura 12.22. Número de inmuebles por segmento de valor de suelo. Fuente: Elaboración
propia.
7,008,40
18,96
23,45
18,8617,24
3,782,31
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
Figura 11.23. Porcentaje de inmuebles por segmento de valor de suelo. Fuente: Elaboración
propia.
Existe una distribución continua, con aproximadamente el 60 % contenida en la franja de
valores entre 100 €/m2 y 500 €/m2, distribuyendo el resto en los extremos. Se trata de una
muestra compensada entre los distintos segmentos observados, aproximándose como
medida de tendencia central a valores cercanos a 250 €/m2. Es importante indicar que
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existe un número significativo de muestras con valores negativos (aproximadamente un 15
%).
La distribución de valores es similar a la observada para los valores de mercado, aunque
con una mayor consolidación de la franja prelitoral. De nuevo, las muestras con valores
extremos mayores, se encuentran, en casi su totalidad, en los municipios de Guardamar del
Segura, Torrevieja, Orihuela Costa, Formentera del Segura y Pilar de la Horadada. Por otra
parte, los puntos extremos menores están más dispersos, distribuidos en el interior de la
comarca (Rafal, Almoradí, Dolores, Redován, Albatera, etc) y en algunos puntos concretos
de zonas litorales, como áreas periféricas de Torrevieja.
Mediante la definición de funciones de regresión, tomando como variables independientes
la pertenencia a las diferentes agrupaciones y como variable dependiente, el valor de
mercado o el valor de repercusión del suelo, se observa que existe una clara vinculación
entre valor inmobiliario y clústeres de agrupación. La capacidad de explicación de los
modelos es superior en el caso de vivienda en bloque plurifamiliar que unifamiliar. A su vez
los coeficientes tipificados de las diferentes variables, nos indica como la localización en
clúster de costa influye de modo más importante y significativo en la formación del valor.
Podemos comprobar cómo en los clúster de costa existe aproximadamente un 62 % de las
muestras con valores de repercusión de suelo superiores a 200 €/m2, mientras que en los
clúster de interior dicho porcentaje es inferior al 35 %.
6,43
31,71
41,91
13,30
6,65
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
40,00
45,00
<0 0-200 200-400 400-600 >600
Figura 11.24. Porcentaje de inmuebles por segmento de valor de suelo en clúster de costa.
Fuente: Elaboración propia.
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
21,12
44,61
27,59
4,532,16
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
40,00
45,00
50,00
<0 0-200 200-400 400-600 >600
Figura 11.25. Porcentaje de inmuebles por segmento de valor de suelo en clúster de
interior. Fuente: Elaboración propia.
La incidencia del valor del suelo, como soporte de la actividad edificatoria, en el valor final
del producto inmobiliario se sitúa en torno al 20%, demostrando que dicha relación
constituye un parámetro esencial para establecer la distribución espacial de los valores de
suelo. Este porcentaje aumenta conforme se incrementa el valor de repercusión del suelo,
presentando máximo del 38 % en la zona de Pilar de la Horadada. La relación que existe
entre el valor de repercusión y el valor en venta constituye un parámetro esencial para
establecer la distribución espacial de los valores de suelo.
La distribución espacial de estos valores muestra diferencias algo más significativas en
función del mercado. El valor de suelo en el mercado plurifamiliar es más estable, se mueve
en franjas más homogéneas (con un máximo de 500 €/m2), en el que se observa con
mayor claridad el aumento de valores a medida que nos aproximamos a la franja litoral. Por
su parte, el mercado unifamiliar tiene sus valores más altos cercano a los núcleos urbanos,
siendo menos significativa la diferencia entre las zonas de costa y las de interior (ello debido
quizás a la existencia de mercado unifamiliar relacionado con la segunda residencia en
urbanizaciones en la costa y en casas de campo al interior).
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Figura 12.26.1 Plano Segmentación Valores Suelo Plurifamiliar Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.
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Figura 12.26.2 Plano Segmentación Valores Suelo Unifamiliar Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.
La relación entre los valores de suelo y los valores de mercado en las viviendas unifamiliares
es mayoritariamente inversa, es decir, el valor de suelo en relación con el valor de mercado
en viviendas unifamiliares es muy bajo. Con respecto a las plurifamiliares, el valor de
mercado medio es más elevado. Los municipios de Guardamar, Torrevieja, Pilar de la
Horadada, Albatera y Algorfa son los que muestra una relación Vs/Vm más altas, es decir,
son los municipios en los que los valores de suelo son más elevados con respecto a los
precios finales de los inmuebles.
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
Las relaciones entre valores de suelo y valores de mercado para los inmuebles de vivienda
colectiva o plurifamiliar, son generalmente mayores, es decir, los valores de suelo son más
elevados con respecto al valor de mercado medio y esto es más evidente a medida que nos
acercamos al litoral. Por lo tanto, para el mercado plurifamiliar, el valor de suelo acusa más
la cercanía a la costa, siendo el mercado unifamiliar un mercado con menor dependencia
de la localización.
Figura 12.27.1 Plano Relación entre Valores de Suelo y Valores de Mercado Plurifamiliar Vega Baja. Fuente:
Elaboración Propia.
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D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A
Figura 12.27.2 Plano Relación entre Valores de Suelo y Valores de Mercado Unifamiliar Vega Baja. Fuente:
Elaboración Propia.
402 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
1 3 D I S T R I B U C I Ó N E S P A C I A L D E
V A R I A B L E S
13 .1 . Va lo rac ión y ca rac te r i zac ión te r r i to r i a l
13 .2 . I nd icadores de re f e renc ia
13 .3 . Ca tegor i zac ión de va r iab l es
13 .4 . I nd icadores Pob lac iona les
13.4.1 Estructura de la población
13.4.2 Nacionalidad de la población
13.4.3 Tipo de núcleo famil iar
13.4.4 Nivel de estudios
13.4.5 Tipo de puesto profesional de la persona de referencia
13.4.6 Sector de referencia del Hogar
13.4.7 Valoración poblacional. Fragil idades y potencial idades
404 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
13 .5 . I nd icadores de Es t ruc tu ra Económica
13.5.1 Población productiva
13.5.2 Condición Socioeconómica
13.5.3 Tasa de paro
13.5.4 Tasa de actividad
13.5.5 Valoración económica. Fragil idades y potencial idades
13 .6 . I nd icadores de Es t ruc tu ra S i s tema de asen tamien tos
13.6.1 Ocupación del terr i torio
13.6.2 Uso de la vivienda
13.6.3 Tipología de la vivienda
13.6.4 Acceso a Puntos de Interés
13.6.5 Paisaje
13.6.6 Valoración del sistema de asentamientos. Fragil idades y
potencial idades
13 .7 . I nd icadores de In f r aes t ruc tu ras y se rv ic ios
13.7.1 Equipamientos
13.7.2 Problemáticas urbanas
13.7.3 Servicios
13.7.4 Transporte
13.7.5 Valoración del sistema de infraestructuras y servicios.
Fragil idades y potencial idades
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 405
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
1 3 D I S T R I B U C I Ó N E S P A C I A L D E
V A R I A B L E S
13 .1 . Va lo rac ión y ca rac te r i zac i ón te r r i to r i a l
Valorar la calidad de un territorio significa disponer de una referencia del valor de cada una
de las zonas que lo integran. El concepto del valor incorpora un amplio espectro de
apreciaciones o factores que condicionan su determinación. A partir de la definición de
dicho valor será posible estimar el impacto de las diferentes actuaciones proyectadas sobre
el territorio y articular mecanismos que garanticen la conservación de sus valores.
La evaluación de la viabilidad de una actuación debería basarse en criterios técnicos,
económicos, ambientales y sociales. En este sentido todos los instrumentos de
planeamiento deberían contemplar una evaluación del impacto de las acciones que se
proyectan sobre el territorio y cómo son valoradas por sus consumidores. Por ejemplo, la
evaluación del impacto ambiental ha provocado un giro positivo a la hora de establecer
cómo afrontar los procesos de planificación del desarrollo urbanístico.
Una vez conocidas las exigencias sociales, así como las potencialidades medioambientales
y económicas, estaríamos en condiciones de establecer pautas que contribuyan a una
mejora en el proceso de la ordenación sostenible del territorio. Para estimar de forma
cualitativa, cada una de las dimensiones del valor total, es muy útil realizar mapas temáticos
(Moldes, 1995) con escalas jerárquicas que incorporen rangos de valor. Tomando como
referencia dicha medida podremos definir las áreas críticas y áreas potenciales para el
desarrollo.
Existen ejemplos de este tipo de aplicaciones, como el llevado a cabo para la selección de
zonas aptas para nuevos usos residenciales en una zona de Maryland (Laurini y
Thompson, 1991), donde los criterios de elección eran la proximidad a parques de
bomberos, centros de enseñanza secundaria, distancia a carreteras principales y áreas
inundables. También cabe señalar las directrices territoriales llevadas a cabo para
establecer cuáles deberían ser los desarrollos residenciales más adecuados en el Randstad
holandés (Geertman y Toppen, 1990).
13 .2 . I nd icadores de re f e renc ia
La caracterización territorial se ha realizado mediante la confección de indicadores de
referencia como mecanismo ágil para estandarizar un proceso de valoración territorial. Para
ello, la información aportada por las variables inicialmente incluidas en la base de datos ha
sido agrupada mediante la confección de nuevos factores. El objeto principal de la creación
de estos indicadores es la posibilidad de condensar la información en un número inferior de
datos, con la finalidad de obtener herramientas que agilicen las decisiones de planeamiento
y permitan la elección de la localización más idónea de cara a las necesidades de cada
perfil de demanda.
Para ello se ha utilizado el análisis factorial que permite la reducción de variables
observadas utilizadas para explicar la variabilidad del valor inmobiliario. Las variables
observadas se modelan mediante combinaciones lineales más expresiones de error,
obteniendo un número menor de variables no observadas llamadas factores. Partiendo de
la base teórica formulada en los apartados de técnicas de investigación relativos al análisis
406 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
factorial, y siguiendo el esquema de la descripción territorial del ámbito de estudio, se
determina con la mayor exactitud posible la variabilidad de las características seleccionadas
para el territorio. Este proceso permite resumir el conjunto de variables inicial en una serie
de factores de más fácil tratamiento en el estudio estadístico posterior.
El tratamiento general de la información se ha realizado mediante un sistema de
información geográfica (Intergraph GeoMedia® Professional ) y un programa informático de
análisis estadístico especializado en ciencias sociales (IBM SPSS Statistics 17).
El análisis consta de cuatro fases:
1.- Análisis y valoración de las variables y su posible agrupación.
2.- Estudio estadístico de las agrupaciones. Análisis factorial por grupos y subgrupos.
3.- Extracción de un factor definitorio de cada uno de los grupos y subgrupos.
4.- Caracterización territorial.
Partiendo de la caracterización territorial previa se han reorganizado las variables según el
ámbito de estudio. Se ha analizado separadamente el espacio rural como sistema de
asentamientos, el sistema poblacional, la actividad económica y el sistema productivo, así
como la red de infraestructuras y equipamientos, a partir de las variables observadas
descritas en el apartado 10. Estas variables, que son susceptibles de agruparse, se
modelan como combinaciones lineales de factores capaces de definir elementos
inobservables. Por tanto, los indicadores de referencia no pueden ser medidos
directamente, pero son un concepto objetivo mesurable de un modo indirecto por la
relación directa entre sus variables. Son factores con significado propio, combinación de
diferentes aspectos, definidos mediante análisis factorial.
Como ejemplo, uno de los indicadores de referencia que pretendemos conocer es la
Capacidad de Trabajo de la población en nuestra zona de estudio. Se trata de un concepto
inherentemente inobservable como concepto, pero sabemos con certeza que existen
elementos e indicadores de medida capaces de determinar en mayor o menor medida cuál
es la situación de actividad, la capacidad de acceso al trabajo de la población y factores
tales como la dependencia, la maternidad, la renovación, la población económicamente
activa y un largo etcétera. Para cada sección censal obtenemos todas las variables
relacionadas con la capacidad de trabajo, observamos la combinación lineal entre los
factores, y por tanto su relación.
Para dos secciones censales con las mismas características de dependencia y longevidad,
por ejemplo, pueden darse estados diferentes de capacidad de trabajo. Esta diferencia se
denomina “error”, un término estadístico que designa la diferencia que hay entre un valor y
el promedio que debería tener según sus variables.
En la combinación de variables hemos utilizado el método conocido como análisis factorial
exploratorio (AFE), que permite determinar la estructura interna de un número relativamente
grande de variables. La hipótesis a priori del investigador es que pueden existir una serie de
factores asociados a grupos de variables y que las cargas de los distintos factores se
utilizan para intuir la relación de estos con las distintas variables.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 407
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Una vez realizado el análisis factorial se incluyen los diferentes factores o indicadores en la
base de datos como nuevas variables de análisis que posteriormente se incorporarán al
sistema de información geográfica. De este modo las variables se convierten en factores
que determinarán la calificación final de cada parte del territorio y que permite definir una
distribución espacial de variables. Para ello se ha utilizado como base la cartografía
catastral de cada municipio, que ha supuesto una base fiable para la georeferenciación de
cada una de las muestras para la posterior producción y control de calidad de las
coberturas temáticas.
Con la utilización de la tecnología SIG se han elaborado mapas temáticos que representan
el valor cualitativo total del territorio, el cual permitirá orientar y sensibilizar respecto a la
distribución de los valores que se puede ubicar geográficamente sobre un territorio y apoyar
de manera efectiva la implantación de los reglamentos de protección necesarios.
La superposición de los diferentes mapas temáticos nos permite obtener un mapa
cualitativo de valoración del territorio. Este mapa establece una referencia de valor para
cada una de las zonas así como sus interrelaciones espaciales. El valor se convierte en una
directriz para el estudio de los diferentes escenarios territoriales ofreciendo una visión
integral del ámbito de cara a la planificación territorial. Las estructuras de datos SIG
permiten detectar zonas de fragilidad o vulnerabilidad dentro de cada ámbito así como las
zonas con mayor potencia para el crecimiento. La vinculación entre el mapa de valoración
cualitativo total y el mapa de valor de suelo nos permitirá definir si existe una vinculación
entre la valoración del territorio y la distribución espacial de valores inmobiliarios.
13 .3 . Ca tegor i zac ión de va r iab l es
A continuación exponemos el conjunto de variables utilizadas para caracterizar el territorio
dentro de cada uno de los ámbitos analizados: Sistema de Asentamientos, Población,
Economía e Infraestructuras y Servicios. Desde el punto de vista del Sistema de
Asentamientos hemos clasificado las variables seleccionadas en distintos subgrupos que
reflejan o pretenden reflejar una característica concreta del territorio: la ocupación o
distribución de los habitantes en el territorio, que agrupa las variables referidas a las
diferentes densidades de población por zonas y secciones censales; el uso de la vivienda
del territorio, que aglutinará las características de los tipos residenciales y sus regímenes de
ocupación; otro factor aglutinarán las variables relativas a las tipología de vivienda y por
último, un factor resumirá la accesibilidad a determinados aspectos considerados de
importancia dentro del territorio, tales como los accesos a carreteras de importancia o la
cercanía a las playas. Un último aspecto que tendremos en cuenta es el valor del paisaje a
lo largo de la Vega Baja, incluyendo los tipos de entorno en cada zona y la existencia o no
de zonas de especial interés.
408 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
GRUPO SUBGRUPO NOMBRE ETIQUETA
SIST
EMA
DE
ASE
NTA
MIE
NTO
S
Ocupación
del Territorio
Den_pob sc Densidad población sección censal
%hab cab_sc Porcentaje de habitantes en cabecera sección censal
%hab nuc_sc Porcentaje de habitantes en agrupación sección censal
%hab dis_sc Porcentaje de habitantes en diseminado sección censal
NumvivHog sc Número de viviendas/hogares sección censal
Nac_pobcab sc Nacionalidad población en cabecera
Nac_pobnuc sc Nacionalidad población en núcleo sección censal
Nac_pobdis sc Nacionalidad población en diseminado sección censal
Uso de la
vivienda
%UnifEdif Porcentaje edificación uso unifamiliar sección censal
%PlurEdif Porcentaje edificación uso plurifamiliar exclusivo sección
censal
%PlurcomEdif Porcentaje edificación uso plurifamiliar con local comercial
sección censal
%ColecEdif Porcentaje edificación vivienda colectiva
%OtrosEdif Porcentaje edificación otros usos
IncresEdif Incidencia uso residencial dentro sección censal
NumvivEdif Número medio viviendas por edificio en sección censal
%vivprinc_hog sc Porcentaje de vivienda principal convencional
%aloj_hog sc Porcentaje de vivienda para alojamiento
%vivsec_hog sc Porcentaje de vivienda secundaria
%vivvac_hog sc Porcentaje de viviendas vacías
%otros_hog sc Porcentaje de otro tipo vivienda
estac_hog sc Índice de estacionalidad residencial uc
ocupres_hog sc Índice de ocupación unidad residencial uc
regimen_hog sc Régimen de tenencia sección censal
Tipología de
la vivienda
EstMed_Edif sc Estado medio de los edificios sección censal
SupMed_sc Superficie media de unidad de vivienda en sección censal
SupMed_Ocup sc Superficie media por ocupante en sección censal
NumMedio_plantas sc Número medio plantas sobre rasante en sección censal
Habitabilidad sc Indicador de habitabilidad sección censal
Tamaño_hog sc Tamaño medio del hogar
Acceso a
puntos de
interés
Acc_playa Accesibilidad playas
Acc_autov Accesibilidad autovías
Acc_golf Accesibilidad Campos de Golf
Acc_Hosp Accesibilidad Hospitales
Paisaje
R_Huerta Ratio Huerta
R_Matorral Ratio Matorral
R_Pinar Ratio Pinar
R_Rega Ratio Regadío
R_Seca Ratio Secano
R_Humed Ratio Humedal
Z_alto_consv Zonas alto valor para la conservación
Z_alto_sin Zonas de alto valor sin conservación
Z_med_consv Zonas de medio o bajo valor para la conservación
Figura 13.1. Categorización de Variables sistema de asentamientos. Fuente: Elaboración
propia.
En lo relativo a los indicadores de Población, distribuimos las variables obtenidas en seis
subgrupos. Se establece un factor para la estructura de población, que incluirá todos los
aspectos de edad, raza y sexo; otro compendio de los aspectos de nacionalidad de la
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 409
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
población; también se incluye un factor sobre el tipo de hogar principal en cada una de las
secciones censales incluyendo aspectos del tipo de estructura familiar; un factor relativo a
los estudios, que incluirá tasas de escolarización y grado de estudios alcanzados por la
población; así como un factor que pretende aglutinar la distribución de los sectores de
trabajo para cada una de las secciones censales, dividido a su vez en el tipo de puesto
desempeñado por la persona de referencia de los hogares y el sector de referencia del
hogar.
GRUPO SUBGRUPO NOMBRE ETIQUETA
PO
BLA
CIÓ
N
Estructura de
la población
Sex_pob sc Sexo población sección censal
Sex_pobext sc Sexo población extranjera sección censal
Sex_pobnac sc Sexo población nacional sección censal
Edad_pob sc Edad media población de sección censal
Edad_pobext sc Edad media población extranjera sección censal
Edad_pobnac sc Edad media población nacional sección censal
Nacionalidad
Nac_pob sc Nacionalidad población sección censal
%eur_pobext sc Porcentaje población extranjera origen Europa sección
censal
%afr_pobext sc Porcentaje población extranjera origen África sección
censal
%ame_pobext sc Porcentaje población extranjera origen América sección
censal
%asia_pobext sc Porcentaje población extranjera origen Asia sección
censal
%oce_pobext sc Porcentaje población extranjera origen Oceanía sección
censal
%eur_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen Europa sección
censal
%afr_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen África sección
censal
%ame_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen América sección
censal
%asia_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen Asia sección censal
%oce_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen Oceanía sección
censal
Tipo de
núcleo
familiar
%unip1_hog sc Porcentaje de hogares unipersonales 16-64 sección
censal
%unip2_hog sc Porcentaje de hogares unipersonales +65
%parsin_hog sc Porcentaje de hogares de parejas sin hijos sección censal
%parcon_hog sc Porcentaje de hogares de parejas con hijos sección
censal
%monop_hog sc Porcentaje de hogares monoparentales con hijos sección
censal
%agrup_hog sc Porcentaje de agrupaciones familiares sección censal
Estudios
estud_hog sc Nivel medio de estudios de residentes en viviendas
familiares sección censal
estudnac_hog sc Nivel medio de estudios de residentes nacionales en
viviendas familiares sección censal
estudext_hog sc Nivel medio de estudios de residentes extranjeros en
viviendas familiares sección censal
estudmig_hog sc Nivel medio de estudios de residentes migrantes sección
censal
difestud_hog sc Grado de diferencia entre nivel de estudios entre rvf
nacionales y extranjeros
escol_hog sc Tasa de escolarización sección censal
Tipo de %empr_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar que son
empresarios sección censal
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D E V A R I A B L E S
puesto de
persona de
referencia
%trabind_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar que son
trabajadores por cuenta ajena indefinido
%trabtem_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar
trabajadores por cuenta ajena temporal
%trabotr_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar con otra
situación profesional
%oc0_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar dedicada a
fuerzas armadas
%oc1_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar dirección
empresas y administraciones públicas
%oc2_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar
científicos/intelectuales
%oc3_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar técnicos
de apoyo
%oc4_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar
administrativos
%oc5_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar
restauración
%oc6_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar agricultura
y pesca
%oc7_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar industria
%oc8_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar
instaladores y montadores
%oc9_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar no
cualificados
Sector de
referencia del
hogar
secA_hog sc Porcentaje ocupación sector agricultura sección censal
secB_hog sc Porcentaje ocupación sector pesca sección censal
secC+D+E_hog sc Porcentaje ocupación sector industria sección censal
secF_hog sc Porcentaje ocupación sector construcción sección censal
secG_hog sc Porcentaje ocupación sector comercio sección censal
secH_hog sc Porcentaje ocupación hostelería pesca sección censal
secJ_hog sc Porcentaje ocupación sector financiero sección censal
secK_hog sc Porcentaje ocupación sector inmobiliario sección censal
secM+N+L+O+Q
_hog sc
Porcentaje ocupación sector administración y servicios
sociales sección censal
Figura 13.2. Categorización de Variables población. Fuente: Elaboración propia.
La actividad económica se subdividirá en diversos indicadores que reflejan el modelo
económico, la estructura de los principales sectores productivos y la condición de los
hogares. Se utilizan variables tales como el indicador de la Población productiva, Condición
Socioeconómica de los Hogares, Tasa de paro y Tasa de actividad económica. Todos estos
indicadores definirán aspectos del ámbito económico, que combinados dibujarán un mapa
económico dentro de la Vega Baja.
GRUPO SUBGRUPO NOMBRE ETIQUETA
ECO
NO
MÍA
Población
productiva
%-16_pob sc Porcentaje población edad menor 16 años sección
censal
%16-64_pob
sc
Porcentaje población edad de 16 a 64 años sección
censal
%+65_pob sc Porcentaje población edad mayor 65 años sección
censal
%act_pob sc Porcentaje de población económicamente activa
%dep_pob sc Porcentaje de población económicamente dependiente
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D E V A R I A B L E S
Dep_pobact
sc Relación de dependencia Pob (-16 a + 65)/pob eco Act
Envej_pob sc Tasa de envejecimiento población sección censal
Socioeconom
ía
eco_hog sc Condición socioeconómica media del hogar
econac_hog
sc
Condición socioeconómica media del hogar rvf
nacionales
ecoext_hog sc Condición socioeconómica media del hogar rvf
extranjeros
difeco_hog sc Grado de diferencia entre nivel socioeconómico entre rvf
nacionales y extranjeros
Paro
paronac_hog
sc
Tasa de paro en residentes en viviendas familiares
nacionales
paroext_hog
sc
Tasa de paro en residentes en viviendas familiares
extranjeros
paromig_hog
sc Tasa de paro población migrante
Actividad
actnac_hog
sc
Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares
nacionales
actext_hog sc Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares
extranjeros
actmig_hog
sc Tasa de actividad población migrante
Numveh_hog
sc Número de vehículos de la unidad familiar
Figura 13.3. Categorización de Variables de economía. Fuente: Elaboración propia.
Por último, establecemos indicadores sobre la calidad y disposición de servicios,
infraestructuras y equipamientos para cada sección censal. Entendemos como
equipamientos a los elementos comunes de uso de la población, tales como centros
educativos o deportivos. Los servicios serán un compendio de la oferta en suministros de
todo tipo que tienen los hogares, tales como la luz, el agua o la calidad del entorno. Dentro
de las infraestructuras se incluyen las redes de transporte y conexiones. También se evalúa
este aspecto mediante indicadores relacionados con problemáticas de carácter urbano,
como son el ruido y contaminación ambiental.
GRUPO SUBGRUPO NOMBRE ETIQUETA
INFR
AES
TRU
CTU
RA
S
Equipamientos
%sal_ent sc % Equipamiento salud dentro unidad censal de la totalidad
del ámbito comarcal
%edu_ent sc % Equipamiento educativo dentro unidad censal de la
totalidad del ámbito comarcal
%soc_ent sc % Equipamiento bienestar dentro unidad censal de la
totalidad del ámbito comarcal
%cul_ent sc % Equipamiento cultural dentro unidad censal de la totalidad
del ámbito comarcal
%dep_ent sc % Equipamiento deportivo dentro uc de la totalidad del
ámbito comarcal
%com_ent sc % Equipamiento comercial+oficina dentro unidad censal de
la totalidad del ámbito comarcal
%ind_ent sc % Equipamiento local industrial dentro unidad censal de la
totalidad del ámbito comarcal
%agr_ent sc % Equipamiento local agrario dentro unidad censal de la
totalidad del ámbito comarcal
Numedu_ent sc Número de equipamientos educativos en sección censal
Numsal_ent sc Número de equipamientos salud en sección censal
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D E V A R I A B L E S
Numsoc_ent sc Número de equipamientos bienestar social en sección censal
Numcul_ent sc Número de equipamientos cultural en sección censal
Problemáticas
urbanas
%cont_acust % de Viviendas con contaminación acústica
%poca_limp % de Viviendas con poca limpieza
%cont_ambient
al % de Viviendas con contaminación ambiental
%Vivi_malas_co
m % de viviendas con malas comunicaciones
%pocas_ZVerd
e % de Viviendas con pocas zonas verdes
%Seguridad % de Viviendas sin seguridad ciudadana
Servicios
%Viv_gas % de Viviendas con suministro de gas
%Viv_telef % de Viviendas con teléfono
%Viv_agua % de Viviendas con agua corriente
%Viv_acs % de Viviendas con agua caliente sanitaria
%Viv_evac % de Viviendas con red de evacuación
Transporte
Autovias Autovías
Carreteras Carreteras
Tren Tren
Figura 13.4. Categorización de Variables de infraestructuras. Fuente: Elaboración propia
13 .4 . I nd icadores Pob lac iona les
A continuación resumiremos el proceso de factorización de los indicadores poblacionales.
Se establece un único factor compendio de cada uno de los grupos de variables
establecidos en la categorización de variables y posteriormente un factor conjunto de todas
las variables de carácter poblacional. Se desarrolla todo el proceso completo, que incluye
tanto el análisis estadístico que da lugar a este resultado como las cartografías intermedias
de los distintos componentes de los factores.
13.4.1 Estructura de la población
Este indicador incluye aquellas variables que permiten establecer la distribución espacial de
los habitantes de la comarca según su edad, sexo y nacionalidad. Se incluyen las
siguientes variables:
Sexo población sección censal
Sexo población extranjera sección censal
Sexo población nacional sección censal
Edad media población de sección censal
Edad media población extranjera sección censal
Edad media población nacional sección censal
Figura 13.5. Variables del indicador Estructura de la población Fuente: Elaboración propia
En este caso, relativo a la estructura de la población, detallaremos todo el proceso seguido,
incluyendo aquellos gráficos, comprobación de significancia y valores estadísticos que
permitan su análisis. En el resto de casos, resumiremos el proceso y derivaremos el
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 413
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
desarrollo del análisis estadístico al anexo 09, para una mayor fluidez y sencillez de la
exposición.
En primer lugar se obtienen los estadísticos descriptivos que permiten definir los valores
estándar de cada una de las variables:
Estadísticos descriptivos
Media Desviación
Típica
N del
análisis
P10SexPob 0,496719 0,0170426 145
P13SexPobext
0,39705981 0,0967145150332 145
371501 81
P14PrcSexMasPobnac 43,9924 7,15635 145
P17EdadPob 38,7392 3,84754 145
P18EdadPobExt 33,4827 7,88368 145
P19EdadPobNac 38,5141 3,09471 145
Figura 13.6. Estadísticos descriptivos Estructura de la Población Fuente: Elaboración propia
Podemos destacar la diferencia de edad de aproximadamente 5 años entre la población
nacional y la extranjera, aproximándose la media general a la media nacional. También se
observa que los datos de la población extranjera son más dispersos y menos homogéneos.
El siguiente paso será obtener los datos de KMO y la Prueba de Bartlett, que determinarán
la significación del análisis factorial y su relevancia. Para el caso de la Estructura
poblacional serán:
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad
de Bartlett
Medida de
adecuación
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,538
Chi-
cuadrado
aproximado
567,950
gl 15
Sig. 0,00
Figura 13.7. KMO y prueba de Bartlett Estructura de Población Fuente: Elaboración propia
La Medida de Adecuación Muestral de Kaiser-Meyer-Olkin es una de las pruebas de
significación más relevantes. Siempre que obtengamos un valor por encima de 0,5 es
posible obtener un buen factor. En este caso, se supera el umbral de significancia deseado
según este test. El Test de Bartlett establece el grado de relación entre variables. Si la matriz
de correlaciones de las variables fuese la identidad, no habría relación entre las variables lo
que dificulta la aplicación del análisis factorial ya que nuestro objetivo es establecer una
relación entre las mismas y extraer de esta relación un factor. En este caso concreto, el
resultado es una significancia clara, lo que quiere decir que podemos dar por válida la
correlación y rechazar la hipótesis de que la matriz de correlaciones se corresponde con la
de identidad.
414 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Las correlaciones más altas se dan entre los grupos de edad, lo que nos sugiere que,
independientemente de las nacionalidades, las distribuciones según la edad son más
relevantes. Es decir, para dos secciones censales con diferencias remarcables en la
nacionalidad, prevalece la tendencia que la edad marca para cada zona.
Posteriormente extraeremos las Comunalidades, que nos ayudarán a determinar las
variables determinantes en la definición final del factor y las que no pueden representarse
correctamente con el análisis factorial que se pretende establecer. De este modo podremos
saber si las variables seleccionadas son en su conjunto un grupo compacto y definido que
tiene capacidad para explicar un hecho concreto, en este caso la Estructura de la
Población.
Comunalidades
Inicial Extracción
P10SexPob 1,000 0,879
P13SexPobext 1,000 0,836
P14PrcSexMasPobnac 1,000 0,835
P17EdadPob 1,000 0,974
P18EdadPobExt 1,000 0,848
P19EdadPobNac 1,000 0,918
Figura 13.8. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia
Como observamos, los datos de extracción son muy cercanos a 1. Esto indica que todas y
cada una de las variables quedarán altamente representadas en el factorial. Una variable
con un baja comunalidad (cercana a 0), indicaría que esa variable muestra una pequeña
variación en común con las otras, y podría resultar beneficioso para el factorial el extraerla o
no tenerla en cuenta.
El siguiente punto en el análisis factorial es la extracción de la matriz de Varianza total
explicada, que nos ayudará a determinar qué grado de influencia tendrán cada una de las
variables dentro del factor final, así como el porcentaje de variación de cada una de ellas de
modo independiente y sumándolas consecutivamente. En la tabla siguiente podemos
observar el grado de explicación de cada uno de los componentes del factor extraído.
Varianza total explicada
Componente
Autovalores iniciales
Sumas de las
saturaciones al
cuadrado de la
extracción
Total % de la varianza %
acumulado Total % de la varianza
1 2,911 48,516 48516 2,911 48,516
2 1,238 20,625 69,141 1,238 20,625
3 1,141 19,016 88,157 1,141 19,016
4 0,434 7,225 95,382
5 0,234 3,903 99,285
6 0,043 0,715 100,000
Figura 13.9. Varianza total explicada. Fuente: Elaboración propia
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D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
En este caso, el primer componente tendrá una explicación cercana al 50% del factor total,
el segundo un 20% y el tercero un 19%, lo que en total sumaría un 88% de la explicación del
factor. Con estos tres componentes tenemos cubierta la mayor parte de la información que
aporta el factorial, por lo que no sería necesario recurrir a más componentes.
Comprobamos que incluir el resto de componentes (componente 4, 5 y 6) sumarían
consecutivamente el 7%, el 4% y menos del 1% de información hasta llegar al total de la
explicación. Estos valores serán una guía para determinar hasta qué punto es interesante
hacer más complejo el estudio con más variables y en qué punto eso repercute en el
aumento de la explicación. Del mismo modo, extraeremos un gráfico de sedimentación que
será de ayuda en la decisión de cuántos factores o componentes se deben seleccionar. Lo
que observamos es una representación gráfica de la transición de los mayores autovalores
a los menores y su grado de importancia unos respecto a los otros.
Figura 13.10. Sedimentación. Fuente: Elaboración propia
Mediante las matrices de componentes y de componentes rotados, podemos determinar la
influencia de cada una de las variables en la distribución final de los componentes, de
modo que sabemos cuán significativas son dentro del componente y de qué modo se
distribuyen.
Matriz de componentes
Componentes
1 2 3
P17EdadPob 0,925
P14PrcSexMasPobnac -0,836 0,369
P18EdadPobExt 0,832 -0,385
P19EdadPobNac 0,654 0,565 -0,414
P10SexPob 0,764 0,524
P13SexPobext 0,464 0,783
Figura 13.11. Matriz de componentes. Fuente: Elaboración propia
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D E V A R I A B L E S
En este caso, se trata de un factor de tres componentes. Entre los tres componentes, el
factor queda completamente definido para todas las variables (ya habíamos determinado
con anterioridad que todas las variables eran relevantes para la definición del factor). El
primer componente (que explicaba el 50% de la variabilidad) está compuesto de
prácticamente todas las variables. Las de mayor influencia son las relativas a la edad de la
población. Como habíamos encontrado una gran correlación entre la edad de la población
y la edad de la población nacional, esta última tiene una menor influencia en el factor final.
Observamos que los componentes no tienen una separación clara entre variables, no
encontrando grupos bien definidos. Esto indica que todas las variables, en su conjunto, son
definitorias del factor, existiendo más variabilidad e influencia en las variables relativas a la
edad que en las del sexo de la población. Este aspecto era predecible, puesto que se había
observado en el apartado de descripción territorial una diferencia fundamental entre las
secciones censales en función de la edad de la población.
Matriz de componentes rotados
Componente
1 2 3
P18EdadPobExt 0,891
P14PrcSexMasPobnac -0,869
P19EdadPobNac 0,946
P17EdadPob 0,541 0,823
P10SexPob 0,894
P13SexPobext 0,627 0,629
Figura 13.12. Matriz de componentes rotados. Fuente: Elaboración propia
En la matriz de los componentes rotados se observa ese hecho con mayor claridad. Un
primer componente sería la conjunción de edad y sexo de la población, después la
variabilidad será mayor en las variables de edad y en el tercer componente habrá una
variabilidad menor en las relativas al sexo. Como complemento a estos análisis, el Gráfico
de componentes en el espacio rotado es una descripción gráfica de la matriz de los
componentes rotados, que no aporta información nueva, pero que puede ser de ayuda en
algunos casos para la interpretación de los componentes.
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Figura 13.13. Gráfico de componentes en espacio rotado. Fuente: Elaboración propia
En este caso, observamos claramente los dos grupos diferenciados de variables, por un
lado las de Edad de la Población y por otro las de Sexo en función de la nacionalidad.
Finalmente, como parte de la rotación de la solución de la matriz de componentes, aparece
la matriz de transformación, cuyos valores son de naturaleza eminentemente técnica y
describen cómo la rotación del factor se cumple, pero no tienen valor interpretativo.
Matriz de transformación de los
componentes
Componente 1 2 3
1 0,789 0,595 0,156
2 -0,553 0,574 0,604
3 0,269 -0,562 0,782
Figura 13.14. Matriz de transformación de los componentes. Fuente: Elaboración propia
Lo descrito hasta el momento es el análisis factorial por el método de los componentes
principales con rotación ortogonal. Para cada uno de los factores, realizaremos una
comprobación mediante el método de los ejes principales y la rotación oblicua. Ahora
trataremos de validar nuestra primera solución factorial usando este método. Los
estadísticos obtenidos a partir de las mismas variables, coincidirán con el método anterior.
Del mismo modo los resultados de las pruebas de KMO y de Bartlett, que determinan en
exclusiva la pertinencia o no de la selección de las variables, son similares. Nótese que
únicamente aparecen las soluciones iniciales (y son menores a 1), esto es debido a que
este método intenta hacer la suma de correlaciones y no de varianza.
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Comunalidades
Inicial
P10SexPob 0,217
P13SexPobext 0,306
P14PrcSexMasPobnac 0,743
P17EdadPob 0,930
P18EdadPobExt 0,726
P19EdadPobNac 0,864
Figura 13.15. Matriz de transformación de los componentes. Fuente: Elaboración propia
El resultado de los valores de la Varianza total explicada nos aporta exactamente los
mismos resultados de autovalores que mediante el método anterior. Por lo tanto, podemos
determinar que la selección de los componentes es la correcta.
Varianza total explicada
Factor
Autovalores iniciales
Total % de la varianza % acumulado
1 2,911 48,516 48516
2 1,238 20,625 69,141
3 1,141 19,016 88,157
4 0,434 7,225 95,382
5 0,234 3,903 99,285
6 0,043 0,715 100,000
Figura 13.16. Varianza total explicada. Fuente: Elaboración propia
Una vez realizado todo este proceso de análisis, extraemos por una parte los factoriales
divididos en componentes y un único factorial que defina el ámbito. Mediante el sistema de
información geográfica distribuimos los valores obtenidos en el territorio para hacer las
interpretaciones pertinentes, que nos ayudarán a detectar los puntos de mayor o menor
fragilidad y la influencia de cada una de las variables en la conformación de las mismas.
Para el indicador que hemos denominado Estructura de la Población, de acuerdo al
proceso descrito, se han extraído tres componentes. El primero, que conjuga casi la
totalidad de las variables y que define el 50% de la variabilidad del factor, un segundo factor
que se centra en las cuestiones de edad y un tercero que define más concretamente las de
sexo de la población. A continuación veremos cómo se traduce esto en las cartografías
temáticas.
En primer lugar, observamos cómo el primer componente, el de mayor relevancia, marca
claramente las pautas del territorio a nivel de estructura de población. Observamos cómo
los habitantes establecen su residencia de un modo muy diferenciado en función de su
sexo, pero sobre todo de su edad. Se observa una fractura en el territorio que divide
claramente la estructura poblacional de la población en el área litoral y en el interior. Como
ya habíamos determinado anteriormente, la población presenta una clara tendencia al
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envejecimiento a medida que nos acercamos a la costa. Además, también hay cierta
diferenciación según sexos, aunque sea más leve y menos significativo (medias de un 48-
52% de variación en el sexo).
Figura 13.16. Mapa temático del primer componente de Estructura de la Población. Fuente:
Elaboración propia
En el segundo componente, las variables se reducen a una parte de la variabilidad no
estudiada sólo para los fenómenos de edad de la población. Existe algo más de
heterogeneidad en la variabilidad, lo que se verá reflejado en el factor final, en el cual no
existirá ese corte tan altamente pronunciado entre las dos zonas descritas.
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Figura 13.17. Mapa temático del2º componente de Estructura de la Población. Fuente:
Elaboración propia
En cualquier caso, esto supondrá un 20% de la variabilidad total del factor, que frente al
50% de explicación del primer componente, supone un descenso importante en la
explicación del hecho. En cuanto a la tercera componente del análisis factorial, tiene un
grado de importancia dentro de la totalidad del factor muy similar a la del segundo
componente, aunque ligeramente inferior. En este caso, serán las variables relativas al sexo
de la población según nacionalidades las que tengan mayor relevancia. Aquí se observa
que existen unas zonas con una mayor incidencia de las mujeres dentro de la población en
las secciones pertenecientes a zonas más urbanas. Del mismo modo que, hay bastante
heterogeneidad en el resto de zonas, existiendo una predominancia de la población
masculina nacional en las zonas de interior y de población masculina extranjera en las
zonas de litoral.
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Figura 13.18. Mapa temático del 3º componente de Estructura de la Población. Fuente:
Elaboración propia
Todo ello, se resume en este mapa temático que aglutina los tres componentes en un único
factor. Para su interpretación, cabe señalar que las zonas mapeadas con tonos claros se
corresponden con las áreas de menor población, mayoritariamente masculina, y las más
intensas con la población de mayor edad y mayor porcentaje de mujeres. Se refleja la
tendencia de partición del territorio en dos zonas claras en las que se ve claramente la
distribución de la población de mayor edad en la costa y la de menor edad en el interior. De
igual modo, también se refleja un cierto grado de variabilidad en la zona intermedia, que
queda menos delimitada gracias a la variabilidad del segundo y el tercer componente.
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Figura 13.19. Mapa temático de Estructura de la Población. Fuente: Elaboración propia
De este modo, el análisis factorial realizado acaba por concretarse en un único dato en
nuestra base, que resume la información aportada por todas las variables observables que
habíamos considerado incluir en el indicador de Estructura de la población. Ese indicador,
una vez registrado en el territorio mediante los sistemas de información geográfica, se
convierte en un elemento definitorio del territorio.
Este mismo proceso se realizará para cada uno de los indicadores determinados con
anterioridad. A continuación, y con la única pretensión de agilizar el proceso, resumiremos
la exposición, para cada uno de los indicadores, en dos puntos: un breve resumen de los
resultados extraídos del estudio estadístico y una cartografía del factor único resumen de
todos los componentes con su respectivo análisis.
13.4.2 Nacionalidad de la población
El siguiente indicador a analizar es un compendio de las características propias de la
procedencia de la población, tanto extranjera como migrante, dentro de la Vega Baja. Las
variables analizadas e incluidas en el análisis factorial son las siguientes:
Nacionalidad población sección censal
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Porcentaje población extranjera origen Europa sección censal
Porcentaje población extranjera origen África sección censal
Porcentaje población extranjera origen América sección censal
Porcentaje población extranjera origen Asia sección censal
Porcentaje población extranjera origen Oceanía sección censal
Porcentaje población migrante origen Europa sección censal
Porcentaje población migrante origen África sección censal
Porcentaje población migrante origen América sección censal
Porcentaje población migrante origen Asia sección censal
Porcentaje población migrante origen Oceanía sección censal
Figura 13.20. Variables de nacionalidad de la Población. Fuente: Elaboración propia.
En primer lugar se obtienen los estadísticos descriptivos que permiten definir los valores
estándar de cada una de las variables:
Estadísticos descriptivos
Media Desviación
Típica
N del
análisis
P29NacPob 0,113192 0,1453938 145
P39PrcEurPobext 95,9641 3,17967 145
P40PrcAfrPobext 1,8382 2,14399 145
P41PrcAmePobext 2,066 1,9736 145
P42PrcAsiaPobext 0,3 0,268 145
P43PrcOcePobext 0,00 0,12 145
P44OrigPobext 0,040352 0,0317958 145
P45PrcEurPobmigr 77,7755 16,12852 145
P46PrcAfrrPobmigr 10,663 10,4335 145
P47PrcAmePobmigr 0,00 0,000 145
P48PrcAsiaPobmigr 11,1987 11,10178 145
P49PrcOcePobmigr 0,36 0,901 145
Figura 13.21. Estadísticos descriptivos. Fuente: Elaboración propia.
Observamos cómo hay variables que tienen una media con tendencia a cero que deberán
ser extraídas para poder realizar el análisis factorial. Por tanto, se eliminarán las variables
del porcentaje de población extranjera procedente de Oceanía y de población migrante de
América. En cuanto a la importancia de cada una de las variables dentro del factor, todas
ellas tienen un alto grado de participación. A resaltar especialmente las variables de
Nacionalidad, Porcentaje de extranjeros procedentes de Europa y en menor medida Asia y
África, lo cual confirma la incidencia de los procesos migratorios dentro de la comarca.
Según la matriz de varianza explicada sería apropiado el uso de cuatro componentes, que
serían capaces de incorporar el 75% de la variabilidad del factor, correspondiendo al primer
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componente el 32%. Al tratarse de variables de explicación similar, los grupos observados
en los componentes no tienen una interpretación clara. Si observamos el gráfico de
componentes en espacio rotado veremos que no hay una distribución evidente de las
variables dentro de cada uno de los componentes.
Figura 13.22. Gráfico de componentes en espacio rotado. Fuente: Elaboración propia.
En cuanto al factor extraído de un único componente, podemos comprobar que la influencia
de la población proveniente de Europa (la más influyente) será inversa a la influencia de los
americanos, africanos y asiáticos (de menor influencia). También podemos observar la
fractura entre área litoral e interior que existía en la estructura de la población. En la franja
litoral y sur de la comarca, se concentra la población de mayor edad y existe un aumento
significativo de la población extranjera. Señalar que existe una tendencia hacia la presencia
de extranjeros europeos en secciones censales de interior, lo que se comprueba por el
signo negativo de la matriz de componentes. Por tanto, el índice de nacionalidad no
únicamente diferencia entre población nacional y extranjera, sino que también refleja las
variaciones del origen de la población. Esto permite ir estableciendo unos patrones de
distribución de la población.
Existe una zona, grafiada en tono más claro, en torno al casco de Orihuela, y en los
municipios de interior que se extienden hacia Pilar de la Horadada, donde destaca la
población nacional y la mayor parte del inmigrante, o turista de larga temporada, de origen
europeo. En un punto intermedio, en la zona prelitoral de Los Montesinos, Rojales y Algorfa,
encontramos también una alta influencia de población nacional que se diluye hacia el litoral
con zonas mapeadas en tonos más oscuros con un mayor número de inmigrantes de
Oceanía y África. La zona del norte e interior de la comarca, alrededor del municipio de
Albatera, presenta una significativa influencia de extranjeros de origen asiático.
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Figura 13.23. Mapa temático de la Nacionalidad de la Población. Fuente: Elaboración
propia.
13.4.3 Tipo de núcleo famil iar
En lo referente al indicador denominado Tipo de Núcleo Familiar, tendremos en cuenta las
variables relativas al tipo de familia en cada una de las secciones censales, para observar
cómo se distribuyen y qué variabilidad existe entre los diferentes núcleos poblacionales. Las
variables analizadas e incluidas en el análisis factorial son las siguientes:
Porcentaje de hogares unipersonales 16-64 sección censal
Porcentaje de hogares unipersonales +65
Porcentaje de hogares de parejas sin hijos sección censal
Porcentaje de hogares de parejas con hijos sección censal
Porcentaje de hogares monoparentales con hijos sección censal
Porcentaje de agrupaciones familiares sección censal
Figura 13.24. Variables analizadas Tipo de núcleo familiar. Fuente: Elaboración propia.
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En primer lugar se obtienen los estadísticos descriptivos que permiten definir los valores
estándar de cada una de las variables:
Estadísticos descriptivos
Media Desviación
Típica
N del
análisis
H10PrcUnipHog 10,9116 5,70241 145
H11PrcUnip2Hog 9,5145 3,10797 145
H12PorParsinHog 25,2637 7,08533 145
H13PorParconHog 38,1086 9,93793 145
H14PrcMonoHog 2,2282 0,99244 145
H15PrcAgrupHog 13,9735 3,90767 145
Figura 13.25. Estadísticos descriptivos. Fuente: Elaboración propia.
Observamos que los modelos familiares de más peso tienen en la comarca serán los
hogares de parejas con y sin hijos respectivamente. Las pruebas de KMO y Bartlett indican
unos factores un tanto débiles y ligeramente menos indicativos que los anteriores, pero en
cualquier caso, el nivel de significancia es muy alto. Esto puede ser debido a que existen
otros elementos dentro de este factor que no están tenidos en cuenta y que harían que el
factor fuese más potente.
En la tabla de comunalidades, observamos una alta importancia de todas las variables, por
encima de 0,7 en todos los casos y alcanzando medidas superiores a 0,9. Por lo tanto,
todas las variables tienen un peso específico en la formación del factor. Por otra parte, se
alcanza una capacidad de explicación del 75% con tan solo dos componentes. Otro punto
a destacar en la matriz de la varianza total explicada es que se alcanza el 100% de
explicación en el quinto componente, de modo que el hecho de que existan seis variables
indica la correlación total entre ellas.
En cuanto a la matriz de componentes y de componentes rotados, podemos observar
cómo el primer componente aglutina elementos de todas las variables. Sin embargo el
segundo componente, de menor variabilidad, modificará el factor mediante la información
que aporta los hogares unipersonales y monoparentales, que presenta algún tipo de
relación en su distribución en el territorio fuera de la tendencia general del primer
componente. Nótese también que los hogares de parejas con hijos y las agrupaciones
tienen una tendencia inversa al resto de tipologías de hogar.
En el correspondiente gráfico realizado con los datos obtenidos por el análisis factorial
observamos de nuevo una diferencia bastante profunda entre la costa y el interior, y una
cierta diferenciación entre las zonas urbanas y las más rurales. Se observa cómo las
secciones censales con mayor presencia urbana tienen una distribución tipológica similar
entre ellas y aquellas zonas con carácter rural o turístico tienen otras.
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Matriz de componentes rotados
Componente
1 2
H13PorParconHog -0,92
H12PorParsinHog 0,853
H10PrcUnipHog 0,847 0,34
H15PrcAgrupHog -0,768
H11PrcUnip2Hog 0,302 -0,780
H14PrcMonoHog 0,337 0,743
Figura 13.26. Matriz de componentes rotados. Fuente: Elaboración propia.
Para la interpretación del mapa temático es necesario conocer la distribución de las
variables de modo independiente. Las áreas grafiadas con tonos claros son zonas de
concentración de agrupaciones familiares y parejas con hijos. Las secciones censales
mapeadas en todos más oscuros presentas un mayor número de hogares
monoparentales, de parejas sin hijos y hogares unipersonales, sobre todo los de edades
comprendidas entre 16 y 64 años. Los hogares unipersonales de mayores de 65 años
tienen menor influencia, quedando diluidos dentro del mapa temático.
Figura 13.27. Mapa temático del Tipo de Núcleo Familiar. Figura: Elaboración propia.
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13.4.4 Nivel de estudios
El siguiente indicador a analizar es el que hemos denominado Nivel de estudios. , en el que
se incluyen variables tales como los niveles de estudio de la población en función de su
procedencia, la tasa de escolarización media de las secciones censales o el grado de
diferencia de estudios entre habitantes nacionales y extranjeros. Las variables son las
siguientes:
Nivel medio de estudios de residentes en viviendas familiares sección censal
Nivel medio de estudios de residentes nacionales en viviendas familiares sección censal
Nivel medio de estudios de residentes extranjeros en viviendas familiares sección censal
Nivel medio de estudios de residentes migrantes sección censal
Grado de diferencia entre nivel de estudios entre rvf nacionales y extranjeros
Tasa de escolarización sección censal
Figura 13.28. Variables analizadas Nivel de estudios. Figura: Elaboración propia.
En este caso, las pruebas de KMO y de Bartlett vuelven a arrojar resultados muy positivos
del factor a analizar, de modo que podemos obtener un indicador de referencia fiable y
concreto que aglutine las variables seleccionadas.
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad
de Bartlett
Medida de
adecuacion
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,581
Chi-
cuadrado
aproximado
1163,276
gl 15
Sig. 0,00
Figura 13.29. KMO y prueba de Bartlett. Figura: Elaboración propia.
En cuanto a la influencia de las variables dentro del factor, todas ellas tienen una gran
relevancia, presentando valores por encima del 0.9 de extracción, a excepción de la tasa de
escolarización, por debajo del 0,4, que será la variable menos influyente en el factor final.
Una vez realizada la varianza total de la muestra de variables seleccionadas, podemos
concluir que con dos únicos componentes explicamos más del 80% de la variabilidad del
factor. Es más, con un único componente ya explicaríamos casi el 50% de la variabilidad del
factor.
El primer componente analiza el nivel de estudios en función de la nacionalidad, y el
segundo, aunque algo más desdibujado, incluirá los elementos de diferencia de estudios
entre nacionalidades y las tasas de escolarización.
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Matriz de componentes
Componente
1 2
H17EstudHog 0,924
H18EstudNacHog 0,876 0,430
H20EstudMigHog 0,871
H19EstudExtHog 0,709 -0,660
H21DifeStud 0,956
H22EscolHog 0,581
Figura 13.30. Matriz de componentes. Figura: Elaboración propia.
El análisis de los estudios en la Vega Baja nos ofrece unos resultados bastante
esclarecedores. De nuevo, el mayor grado de estudios se concentra en la zona del litoral,
aspecto acentuado en la franja prelitoral formada por los municipios no costeros, con una
buena comunicación con la costa y con abundancia de campos de golf y grandes
urbanizaciones relacionadas con ellos. También podemos observar algunos puntos
concretos alrededor de los núcleos urbanos.
En cuanto al segundo componente, menos relacionado con el nivel de estudios medio y
más relacionado con la tasa de escolaridad, señala la diferencia entre los estudios de
habitantes nacionales y extranjeros. Observamos algo más de heterogeneidad, debida a
esta variabilidad añadida al segundo factor de algunas zonas del interior con una mayor
presencia de elementos comunes con la zona litoral, sobre todo al norte de la comarca.
El mapa temático muestra con claridad cómo las zonas más oscuras corresponden a áreas
con mayor nivel de estudio de la población, situándose éstas principalmente en la franja
prelitoral y los núcleos urbanos más importantes. Esta incidencia se diluye hacia las
secciones censales de carácter rural de Guardamar y Torrevieja. El resto de zonas no
urbanas del interior, Orihuela Costa y Pilar de la Horadada, muestran los puntos más bajos.
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Figura 13.31. Mapa temático del Nivel de Estudios de la Población. Fuente: Elaboración
propia.
13.4.5 Tipo de puesto profesional de la persona de referencia
En el apartado laboral, creamos dos indicadores distintos, por una parte, el Tipo de Puesto
de la persona de referencia y por otro el Sector de referencia de trabajo de la sección
censal, de modo que estudiamos la importancia del puesto de trabajo principal en los
hogares y por otro se considera en qué consiste ese trabajo. Las variables analizadas son
las siguientes:
Porcentaje de persona de referencia del hogar que son empresarios sección censal
Porcentaje de persona de referencia del hogar que son trabajadores por cuenta ajena
indefinido
Porcentaje de persona de referencia del hogar trabajadores por cuenta ajena temporal
Porcentaje de persona de referencia del hogar con otra situación profesional
Porcentaje de persona de referencia del hogar dedicada a fuerzas armadas
Porcentaje de persona de referencia del hogar dirección empresas y administraciones
públicas
Porcentaje de persona de referencia del hogar científicos/intelectuales
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Figura 13.32. Variables analizadas Tipo de puesto profesional de la persona de referencia.
Fuente: Elaboración propia.
Pasamos a analizar el indicador de referencia sobre el Tipo de puesto profesional de la
persona de Referencia, que presenta los siguientes estadísticos descriptivos:
Estadísticos descriptivos
Media Desviación
Típica
N del
análisis
H27PrcEmprHog 13,5481 4,71729 145
H28PrcTrabindHog 25,3485 9,01159 145
H29PrcTrabtemHog 17,086 7,03500 145
H30PrcTrabotrHog 0,3 0,556 145
H32PrcOc0Hog 0,08 0,184 145
H33PrcOc1Hog 4,8006 2,86640 145
H34PrcOc2Hog 3,8695 2,94659 145
H35PrcOc3Hog 3,1501 1,5545 145
H36PrcOc4Hog 4,1472 2,16119 145
H37PrcOc5Hog 6,532 2,5728 145
H38PrcOc6Hog 4,1016 3,46365 145
H39PrcOc7Hog 15,4999 6,62202 145
H40PrcOc8Hog 7,1097 3,95020 145
H41PrcOc9Hog 6,9977 3,53970 145
Figura 13.33. Estadísticos descriptivos. Fuente: Elaboración propia.
Las pruebas de medida de adecuación muestral de Kiser-Meyer-Olkin del análisis factorial
están por debajo del umbral deseable para obtener un factor de interés. Por tanto podemos
deducir que tenemos una variabilidad muy grande en lo relativo a este ámbito no pudiendo
establecer un patrón de comportamiento básico que defina a la comarca de la Vega Baja.
En cualquier caso, al hacer la extracción de las variables, observamos que todas ellas
formarán parte importante del factor aunque este no tenga una significativa capacidad de
explicación. Por ello, es necesario extraer cinco componentes para explicar un 67% de la
varianza total del factor. Esto nos indica que no hay un componente claro de
comportamiento, ya que el componente principal sólo consigue explicar un 27% del mismo.
Las matrices de componentes y los gráficos de componentes en espacio rotado son una
muestra de la complejidad del ámbito estudiado y de cómo no hay una clara distribución en
el territorio.
Porcentaje de persona de referencia del hogar técnicos de apoyo
Porcentaje de persona de referencia del hogar administrativos
Porcentaje de persona de referencia del hogar restauración
Porcentaje de persona de referencia del hogar agricultura y pesca
Porcentaje de persona de referencia del hogar industria
Porcentaje de persona de referencia del hogar instaladores y montadores
Porcentaje de persona de referencia del hogar no cualificados
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Una vez extraído el factor único y realizado el mapa temático obtenemos una serie de datos
con capacidad explicativa suficiente para corroborar la tendencia que venimos observando
a lo largo del apartado del Ámbito Poblacional. De nuevo, la tendencia de agrupación de
dos zonas más o menos diferenciadas entre el litoral y el interior es acusada, del mismo
modo que se puede destacar unas tendencias comunes en los núcleos de población más
densos.
La interpretación de los resultados no es tan clara como en otros casos, puesto que tanto el
número de variables como su formación es ambigua. Las zonas más claras pertenecen a
aquellas secciones en las que los trabajadores se dedican fundamentalmente a la industria,
la agricultura y son trabajadores por cuenta ajena. En los valores intermedios, la persona de
referencia se dedica fundamentalmente a la dirección de empresas, la administración, los
instaladores o puestos técnicos. Las zonas más oscuras se identifican con una prevalencia
de personas vinculadas a los servicios de restauración y, en menor medida, a puestos
científicos y a las fuerzas armadas.
Figura 13.34. Mapa temático del Tipo de Puesto Profesional de Referencia. Fuente:
Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 433
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D E V A R I A B L E S
13.4.6 Sector de referencia del Hogar
El segundo apartado que hace referencia al trabajo dentro del estudio de la población es el
relativo al sector de referencia de trabajo del hogar. Entre las variables que incluiremos
estarán el peso dentro del modelo económico del sector de agricultura, pesca, industria,
construcción, comercio, hostelería, financiero, inmobiliario y administrativo. Las variables
analizadas son las siguientes:
Porcentaje ocupación sector agricultura sección censal
Porcentaje ocupación sector pesca sección censal
Porcentaje ocupación sector industria sección censal
Porcentaje ocupación sector construcción sección censal
Porcentaje ocupación sector comercio sección censal
Porcentaje ocupación hostelería pesca sección censal
Porcentaje ocupación sector financiero sección censal
Porcentaje ocupación sector inmobiliario sección censal
Porcentaje ocupación sector administración y servicios sociales sección
censal
Figura 13.35. Variables analizadas Sector de referencia del hogar. Fuente: Elaboración
propia.
Como ocurría con el indicador sobre Tipo de puesto profesional, las pruebas de
significancia indican que el factor resultante no será completamente explicativo de todos los
fenómenos que ocurren en el ámbito a este nivel. No obstante, como veremos más
adelante, el factor vuelve a revelarnos un comportamiento concreto bastante definido.
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad
de Bartlett
Medida de
adecuación
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,160
Chi-
cuadrado
aproximado
1023,071
gl 45
Sig. 0,00
Figura 13.36. KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.
La tendencia general del análisis factorial vuelve a ser la misma que en el indicador del Tipo
de puesto de trabajo de la persona de referencia. Existe una gran importancia de las
variables, pero procesos de distribución complejos que restan valor al factor. En este caso,
existe una mayor varianza explicativa ya que con cuatro componentes sumamos el 73% de
la varianza total explicada.
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D E V A R I A B L E S
De nuevo, la matriz de componentes refleja la complejidad del ámbito, siendo el primer
componente el de mayor explicación, que se sirve de la mayoría de las variables para
ordenar la explicación de los elementos comunes de las mismas. Se observan también
cambios en los signos de las variables dentro de los componentes, de modo que algunos
sectores tienen una tendencia inversa al resto, fundamentalmente para la agricultura, la
industria y la construcción.
Figura 13.37. Gráfico de sedimentación. Fuente: Elaboración propia.
En cuanto a la traducción del factor numérico en una cartografía temática, volvemos a
apreciar la tendencia de la Vega Baja a diferenciar entre lo que ocurre en las secciones
censales del interior y del litoral. La agricultura y la industria se dan fundamentalmente en el
interior y la pesca en el litoral, la construcción por su parte, tiene una distribución bastante
homogénea exceptuando las zonas más rurales del interior. Todo ello configura este mapa
que refleja la variabilidad de los sectores productivos de un modo bastante fidedigno.
La interpretación del mapa temático se puede realizar mediante la identificación de los
sectores de trabajo prevalentes en cada unidad censal. Las áreas mapeadas en tonos
claros se vinculan al sector de la agricultura y se concentran en el interior y en algunas
secciones censales de Torrevieja. Por otra parte, la áreas con tonos más oscuros se
identifican con las secciones censales que viven fundamentalmente del sector terciario,
como las empresas vinculadas con la administración, los servicios, las inmobiliarias y las
empresas financieras, así como de la hostelería y la práctica de la pesca.
Las secciones censales con tonos intermedios se vinculan fundamentalmente con el sector
de la construcción y se concentran en la franja prelitoral y en algunos núcleos como
Orihuela, Bigastro, Almoradí y Benijófar. Las áreas industriales y con incidencia comercial
también se ubican en la zona prelitoral, los núcleos urbanos y en algunos puntos de interior
como Albatera, Cox y Granja de Rocamora.
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D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Figura 13.38. Mapa temático Sector Laboral de Referencia del Hogar. Fuente: Elaboración
propia.
13.4.7 Valoración poblacional. Fragil idades y potencial idades
El índice de referencia denominado Población es el resultado del análisis factorial de los
índices parciales obtenidos sobre estructura de población, nacionalidad, tipo de núcleo
familiar, nivel de estudios, tipo de puesto profesional predominante y sector de referencia
del hogar; este índice permite la confección de un mapa temático donde podemos observar
una variabilidad significativa en este ámbito. La cartografía obtenida muestra cómo los
rasgos poblacionales dividen claramente a la comarca en diferentes ámbitos.
Por una parte, en las secciones censales coloreadas en tonos claros, observamos que
presentan una población de menor edad, predominantemente masculina y con un nivel de
estudios medio inferior al del resto de la comarca. En esta zona interior el número de
extranjeros es reducido y éstos son predominantemente asiáticos. La población se organiza
en hogares familiares, fundamentalmente parejas con hijos, que se dedican principalmente
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D E V A R I A B L E S
a la agricultura y suelen ser trabajadores por cuenta ajena. La intensidad en el gradiente de
color nos indica como las secciones censales de Orihuela, Albatera, Jacarilla o Dolores,
tienen similares características a las descritas anteriormente pero con algunas diferencias,
tales como la mayor presencia de hogares monoparentales y un nivel de estudios algo
superior.
Podemos distinguir una franja prelitoral que se inserta en el sur de la comarca constituida
por un conjunto de secciones censales con una edad media bastante elevada, donde el
porcentaje de mujeres es mayor, con una significativa dedicación a los sectores de la
construcción, la industria, el comercio y los servicios inmobiliarios, con presencia mixta de
hogares monoparentales y familiares y con una alta presencia de extranjeros,
fundamentalmente europeos y africanos.
En la zona litoral, mapeado en el tono más oscuro, se concentra la población de mayor
edad, dedicados fundamentalmente al sector servicios, la restauración y en menor medida
a la ciencia y las fuerzas armadas. Predomina el número de hogares monoparentales y un
alto nivel de estudios. También se advierte una fuerte presencia de extranjeros.
Figura 13.39. Mapa temático de fragilidad poblacional. Fuente: Elaboración propia.
Tras el análisis del ámbito poblacional, surge la pregunta de si realmente nos encontramos
ante una estructura poblacional potencialmente sostenible. Los rasgos poblacionales han
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 437
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
provocado una fractura en el modelo económico y divide claramente la comarca en dos
ámbitos. Junto a la franja litoral se agolpa una población con una edad media, un nivel
socioeconómico y un nivel de estudios superior a la media comarcal.
El nivel de estudios es más alto junto a núcleos y en franja prelitoral, no por el habitante
local sino por el turista residencialista de elevada edad, que comúnmente es extranjero. Se
trata de una estructura fácilmente vulnerable ante cambios coyunturales, ya que el
poblador tipo, aunque no ocasional, pero si inestable presenta un índice de renovación
incierto.
Dentro de este contexto se crean áreas frágiles con importantes problemas de desequilibrio
en el caso de modificación de la estructura poblacional. Dentro de la crisis inmobiliaria
actual, ya no de carácter local sino global, la incapacidad para renovar la estructura supone
que el reconocimiento social del valor urbano o valor histórico sea cuestionable.
13 .5 . I nd icadores de Es t ruc tu ra Económica
El segundo ámbito de estudio es el conjunto de variables de carácter económico, mediante
los cuales podremos medir la capacidad económica, productiva y de recursos materiales
de cada una de las secciones censales y del conjunto de la comarca. Se establece un único
factor compendio de cada uno de los grupos de variables establecidos en la categorización
de variables y posteriormente un factor conjunto de todas las variables de carácter
poblacional. Se desarrolla todo el proceso completo, que incluye tanto el análisis estadístico
que da lugar a este resultado como las cartografías intermedias de los distintos
componentes de los factores.
13.5.1 Población productiva
El primer punto analizado hace referencia a las capacidades de acceso de la población a
un trabajo, ya sea por su edad o por su grado de independencia. Las variables
consideradas para la generación del indicador son:
Porcentaje población edad menor 16 años sección censal
Porcentaje población edad de 16 a 64 años sección censal
Porcentaje población edad mayor 65 años sección censal
Porcentaje de población económicamente activa
Porcentaje de población económicamente dependiente
Relación de dependencia Pob (-16 a + 65)/pob eco Act
Tasa de envejecimiento población sección censal
Figura 13.40. Variables analizadas Población productiva. Fuente: Elaboración propia.
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D E V A R I A B L E S
Observamos altas correlaciones entre varias de las columnas estudiadas ya que los
porcentajes de edades de población son excluyentes entre ellos. Por ejemplo, se observan
correlaciones inversas entre el porcentaje de menores de 16 años y mayores de 65 (-,82)
así como con el envejecimiento de la población. A su vez, existe una correlación perfecta
entre los mayores de 65 y el envejecimiento de la población o entre el porcentaje de
personas entre 16 y 64 años y la población activa. La obtención de un factor que aglutine la
información aportada por estos datos y permita así resumir esta gran cantidad de variables,
resulta de especial interés para el posterior análisis de regresiones multivariante.
Esta alta correlatividad se verá reflejada en todo el estudio previo, especialmente en matriz
de comunalidades donde se observa que todas las variables son altamente determinantes
en la formación del indicador. A causa de esta alta correlatividad, el primer componente
consigue explicar un 77% del total del indicador, mucho más de lo que en otros casos
somos capaces de explicar con cuatro o cinco componentes. Con el tercer componente ya
explicaríamos el 100% del factor debido a la correlatividad casi perfecta de muchas de las
variables. A continuación observamos la matriz de Varianza total explicada, en la que
podemos comprobar el porcentaje de explicación de cada uno de los componentes y cómo
se considera oportuno el dividir en dos componentes diferentes.
En el gráfico de sedimentación esto es todavía más evidente. Se observa claramente cómo
a partir del tercer componente se explica la totalidad del factor.
Figura 13.41. Gráfico de sedimentación. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 439
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D E V A R I A B L E S
El segundo componente de la matriz de componentes viene definido por el porcentaje de
población de menores de 16 años, el envejecimiento de la población el porcentaje de
personas mayores de 65 años. Estas tres variables están completamente correlacionadas,
por lo que su conjunto configura uno de los componentes de variabilidad del factor.
Matriz de componentes rotados
Componente
1 2
P24PrcDepPob 0,976
P23PrcActPob -0,976
P21Prc16a64 -0,976
P25DepPobAct 0,972
P20PrcMen16 -0,999
P26EnvejPob 0,537 0,843
P22PrcMas65 0,537 0,843
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
Método de rotación: Normalización Varimaz con Kaiser.
a. La rotación ha convergido en 3 iteraciones.
Figura 13.42. Matriz de componentes rotados. Fuente: Elaboración propia.
El primer componente muestra una franja central dentro de la comarca, entre Guardamar,
Torrevieja y Orihuela ciudad, en la que podemos encontrar la mayor capacidad laboral. Si
añadimos el segundo componente explicativo del factor, esa franja se diluye. Por tanto, no
observamos una tendencia completamente clara en este aspecto, aunque sí una diferencia
entre las secciones censales urbanas y las rurales, en las que las edades de la población y
la capacidad de trabajo de sus habitantes son diferentes.
El gradiente de colores del mapa temático se corresponde con la capacidad de trabajo de
la población, siendo las zonas más claras las que presentan un alto porcentaje de
población joven, activa y con una baja tasa de envejecimiento. Observamos cómo Orihuela
costa y las zonas de carácter rural, donde predominan las viviendas unifamiliares
destinadas a segunda residencial y organizadas en urbanizaciones apartadas de los
núcleos de población y cercanas a zonas de ocio, tienen una población de mayor edad,
altos grados de dependencia y menor capacidad para el trabajo.
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D E V A R I A B L E S
Figura 13.43. Mapa temático la Población Productiva. Fuente: Elaboración propia.
13.5.2 Condición Socioeconómica
Las variables consideradas en el cálculo del indicador de referencia que establece la
Condición Socioeconómica de la comarca de la Vega Baja son:
Condición socioeconómica media del hogar
Condición socioeconómica media del hogar rvf nacionales
Condición socioeconómica media del hogar rvf extranjeros
Grado de diferencia entre nivel socioeconómico entre rvf nacionales y extranjeros
Figura 13.44. Variables analizadas Condición socioeconómica. Fuente: Elaboración propia.
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D E V A R I A B L E S
Observamos una alta correlación entre la condición socioeconómica media de los hogares
extranjeros y el grado de diferencia entre el nivel socioeconómico entre extranjeros y
nacionales. Esto indica que el nivel socioeconómico de los habitantes nacionales es
estable, y que la diferencia entre el nivel de éstos y los extranjeros depende casi en
exclusiva de la variabilidad de los segundos.
En cuanto a las pruebas de KMO y Bartlett, el resultado es que el indicador tiene
significancia y que el factor resultante del mismo es suficientemente bueno como para ser
tenido en cuenta.
Figura 13.45. KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.
La relación observada entre las variables que tienen relación con la condición
socioeconómica de los extranjeros se ve reflejada también en la creación de las
componentes del factor. Estas se diferencian claramente entre ellas y las variables de
condición socioeconómica media y de hogares nacionales (que serán las que configuren
primordialmente el primer componente). Observamos también la relación inversa entre la
condición socioeconómica media en los hogares extranjeros y el grado de diferencia
económica entre nacionales y extranjeros.
Matriz de componentes rotados
Componente
1 2
H24EcoNacHog 0,994
H23EcoHog 0,984
H26DifecoHog -0,979
H25EcoExtHog 0,943
Figura 13.46. Matriz de componentes rotados. Fuente: Elaboración propia.
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad de
Bartlett
Medida de
adecuación
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,508
Chi-
cuadrado
aproximado
739,866
gl 6
Sig. 0,000
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D E V A R I A B L E S
Generado el factor de componente único, se realiza el correspondiente mapa temático
donde se observan similitudes bastante notables con los resultados obtenidos en el
apartado de capacidad productiva de la población, de modo que ya podemos aventurar la
distribución de la variabilidad económica en la Vega Baja. Al contrario de lo que ocurría en
el sector de la población, aquí no hay una dicotomía especialmente aguda entre costa e
interior. Sin embargo, sí observamos diferencias entre la zona norte y sur de la comarca,
especialmente en las secciones censales de ámbito principalmente rural y las más alejadas
de los núcleos.
La lectura de la cartografía temática relativa a la condición socioeconómica de la población
se puede realizar a través del gradiente de color, en el que las zonas más claras son
aquellas donde el nivel socioeconómico es menor, y las más oscuras aquellas donde éste
es mayor.
Figura 13.47. Mapa temático de la condición Socioeconómica de los hogares. Figura:
Elaboración propia.
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D E V A R I A B L E S
13.5.3 Tasa de paro
Otro indicador tenido en cuenta en este estudio de distribución territorial de las variables,
señala la variabilidad entre las zonas más sensibles al paro y aquellas que carecen de él.
Las variables incluidas en el estudio del factor son:
Tasa de paro en residentes en viviendas familiares nacionales
Tasa de paro en residentes en viviendas familiares extranjeros
Tasa de paro población migrante
Figura 13.48. Variables analizadas Tasa de paro. Figura: Elaboración propia.
No observamos una alta correlación entre la tasa de paro de residentes nacionales y la tasa
de paro de residentes extranjeros, lo que saca a relucir un dato interesante. Esto indica que
no existe una relación directa en ambos casos, y que la contratación entre personas en
función de su origen ofrece alta variabilidad o está claramente sectorizada.
Por otro lado, las pruebas de Bartlett y KMO vuelven a indicar la relevancia y la capacidad
de las variables para generar un factor que podremos considerar como significativo y válido
en un momento dado. La matriz de Comunalidades, por su parte, indica que la tasa de paro
media del hogar será la variable que más incidencia tendrá en la formación del factor,
seguida por el paro de residentes extranjeros y finalmente por la de residentes nacionales.
Cabe señalar que la variabilidad en población migrante y extranjera es mayor dentro del
ámbito que la nacional, lo que ofrece un espectro más homogéneo.
Comunalidades
Inicial Extracción
H57ParonacHog 1,000 0,580
H58ParcextHog 1,000 0,700
H59ParomigHog 1,000 0,910
Figura 13.49. Comunalidades. Figura: Elaboración propia.
En este caso, al tratarse de un número reducido de de variables y muy próximas en su
concepto, se considera procedente crear un único componente para definir correctamente
el factor. Con él se explicaría correctamente el 73% de la variabilidad total del indicador en
la Vega Baja. Con un hipotético segundo componente, se alcanzaría hasta el 95%.
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D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Varianza total explicada
Componente
Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al
cuadrado de la extracción
Total % de la
varianza
%
acumulado Total
% de la
varianza
%
acumulado
1 2,190 73,016 73,016 2,190 73,016 73,016
2 0,661 22,035 95,052
3 0,148 4,948 100,000
Figura 13.50. Varianza total explicada. Figura: Elaboración propia.
En cualquier caso, finalmente se realiza el análisis factorial de las tres variables para la
obtención de un factor con un único componente que vuelva a aglutinar toda la variabilidad
posible del caso que nos ocupa. Observamos cómo las secciones censales más extensas,
con menor densidad de población y más alejadas de núcleos urbanos, y que además se
encuentran en municipios de la zona litoral o prelitoral (tales como Guardamar, Torrevieja,
Orihuela, Pilar de la Horadada o San Miguel de Salinas), tienen características comunes. En
el mapa temático observamos que las zonas mapeadas en tono claro son aquellas en las
que la tasa de paro es más baja, mientras que en las zonas más oscuras, concentradas en
su mayor parte en la zona litoral, el paro es más elevado.
Figura 13.51. Mapa temático de la Tasa de paro. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 445
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
13.5.4 Tasa de actividad
Como último indicador del nivel económico de la Vega Baja, extraemos las variables que
definen la tasa de actividad para cada una de las zonas censales, como contrapunto al
indicador de tasa de paro. Las variables observadas para tal efecto serán:
Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares nacionales
Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares extranjeros
Tasa de actividad población migrante
Figura 13.52. Variables analizadas Tasa de actividad. Fuente: Elaboración propia.
Como ocurría para el indicador sobre Tasa de paro, existe una alta correlación entre la tasa
de actividad de la población migrante y la tasa de actividad de residentes extranjeros en
viviendas familiares. De hecho, las correlaciones presentan niveles muy similares en valor.
En cuanto a las pruebas de significancia y viabilidad de un factor que represente totalmente
la variabilidad del indicador que se quiere representar, los resultados de la medida de
adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin no alcanzan el valor de 0,5, a partir del cual
podemos afirmar con certeza que obtendremos un buen factor. En cualquier caso, el valor
se aproxima significativamente (0,472) de modo que tampoco sería correcto desechar el
análisis factorial de entrada.
Si desglosamos la importancia y peso de las variables en la formación del indicador, ocurre
algo muy similar a lo que ocurría en los indicadores de la tasa de paro, siendo la tasa de
actividad de la población migrante la de más peso, seguida por la tasa de residentes
extranjeros y nacionales correlativamente. De nuevo, la variabilidad de los residentes y no
residentes extranjeros será la que genere diferencias entre los diferentes sectores, en
contraste con una mayor homogeneidad en la tasa de actividad de residentes en viviendas
de familias nacionales.
Comunalidades
Inicial Extracción
H60ActnacHog 1,000 0,430
H61ActextHog 1,000 0,770
H62ActmigHog 1,000 0,922
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Figura 13.53. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.
446 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Cuantificando los autovalores del factor, obtenemos un primer y único componente que
consigue explicar más del 70% de la variabilidad total del factor, llegando a superar el 96%
con un segundo componente. Una vez obtenido el componente único del indicador,
observamos ligeras diferencias con respecto a lo que ocurría para la tasa de paro. Por
ejemplo, la diferencia entre núcleos urbanos y áreas de baja densidad sigue siendo
evidente, pero hay una tendencia a diferenciar entre la zona interior y norte de la comarca, la
zona sur -litoral y la zona norte-litoral.
Podríamos afirmar que hay tres sectores, el de población nacional con una tasa de
actividad irregular al noroeste de la comarca, con algunos picos en secciones censales
concretas y núcleos de población. Otras dos zonas en el litoral, de población
eminentemente extranjera, con diferencias en sus tasas de actividad entre norte y sur, con
algunos picos en puntos de intensa actividad pesquera o comercial.
Como es lógico, fijándonos en la cartografía extraída, la tasa de actividad muestra una
situación inversa a la tasa de paro, siendo las zonas más claras las que tienen una menor
tasa de actividad y las más oscuras las de mayor actividad.
Figura 13.54. Mapa temático de la Tasa de Actividad. Fuente: Elaboración propia
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 447
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
13.5.5 Valoración económica. Fragil idades y potencial idades
El índice de referencia denominado Estructura Económica es el resultante del análisis
factorial de los índices parciales obtenidos sobre población productiva, condición
socioeconómica, tasa de paro y tasa de actividad; este índice permite la confección de un
mapa temático donde podemos observar una variabilidad significativa en este ámbito. La
cartografía obtenida muestra cómo los rasgos económicos dividen claramente a la comarca
en diferentes ámbitos.
En el mapa temático configurado a partir del indicador podemos detectar áreas, mapeadas
en color claro, donde convergen la mayor capacidad productiva de la población, la mayor
actividad y, por tanto, menores tasas de paro, así como una condición socioeconómica
media. Las áreas coloreadas con tonos más intensos se corresponden con las secciones
censales con una población productiva menor, con alto índice de paro y actividad irregular.
Figura 13.55. Mapa temático de fragilidad económica. Fuente: Elaboración propia.
Tras el análisis del ámbito económico se pueden establecer parámetros que nos permiten
señalar la fortaleza o vulnerabilidad de la potencial estructura económica de la comarca. Se
muestra con claridad una homogeneidad bastante pronunciada cuando los valores se
refieren exclusivamente a la población nacional, residiendo la variabilidad en los indicadores
económicos aportados por la población extranjera.
448 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Del análisis de los sectores de producción característicos de cada unidad censal se detecta
una renuncia clara al histórico motor económico de la provincia, la agricultura. El modelo
económico se decanta por una nueva vía, el sector turístico e inmobiliario, que imposibilita
la vía de retorno, ya que se ha reconvertido mucho del suelo de cultivo en suelo susceptible
de urbanización. Se observa un creciente retraimiento del sector agrícola hacia el noroeste
de la comarca, originado por un significativo avance del sector de la construcción que va
colonizando el espacio que deja el campo.
También se observa un incipiente interés por la industria junto al núcleo de Almoradí
animado por la potencia de la red de infraestructuras y una fuerte implantación del sector
terciario en la franja prelitoral junto al núcleo de Torrevieja. Esta nueva estructura de los
sectores de producción presenta un claro reflejo en el nivel socioeconómico medio de los
hogares, la tasa de paro y la tasa de población activa y provoca una fragilidad muy
significativa desde el punto de vista económico. La franja litoral y prelitoral se convierten en
zonas con una fuerte dependencia económica del turismo residencialista y de la actividad
inmobiliaria vinculada a éste. Ante la actual coyuntura económica la sostenibilidad de la
estructura queda realmente comprometida.
13 .6 . I nd icado res de Es t ruc tu ra S i s tema de asen tamien tos
El tercer ámbito de estudio es el conjunto de variables que permite definir la estructura del
sistema de asentamientos existente en la comarca, tratando aspectos como el modo de
ocupación del territorio, distribución de los habitantes, la tipología de la edificación
residencial y diferenciación de usos. Se establece un único factor compendio de cada uno
de los grupos establecidos en la categorización de variables y, posteriormente, un factor
conjunto de todas las variables de carácter poblacional. Se desarrolla todo el proceso
completo, que incluye tanto el análisis estadístico que da lugar a este resultado como las
cartografías intermedias de los distintos componentes de los factores.
13.6.1 Ocupación del terr i torio
El primer punto analizado dentro del sistema de asentamientos hace referencia al modo de
ocupación del territorio en función de las particularidades de las agrupaciones de población
en las diferentes secciones censales, así como de las nacionalidades de la misma. Las
variables consideradas para la generación del indicador son:
Figura 13.56. Variables analizadas Ocupación del territorio. Fuente: Elaboración propia.
Habitantes de la unidad censal
Superficie de la unidad censal
Porcentaje de habitantes en cabecera sección censal
Porcentaje de habitantes en agrupación sección censal
Porcentaje de habitantes en diseminado sección censal
Número de viviendas/hogares sección censal
Nacionalidad población en cabecera
Nacionalidad población en núcleo sección censal
Nacionalidad población en diseminado sección censal
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Mediante un estudio de correlaciones se comprueba que algunas de las secciones
censales presentan carencias de datos en las variables referentes a nacionalidad en núcleo
y diseminado. Esto indica la necesidad de tratar la variable de Nacionalidad de la Población
sin distinción del tipo de agrupación.
Mediante la determinación de comunalidades observamos que las variables que influyen de
modo más significativo son las relativas a la distribución de la población según cabecera,
núcleo de población o diseminado. Esto indica la gran variabilidad en el modo en que se
distribuye la población en el ámbito de la Vega Baja, existiendo unas secciones censales en
las que la población se encuentra fundamentalmente en los núcleos y otras en las que está
más dispersa.
Comunalidades
Inicial Extracción
P1HabSc 1,000 0,170
P2SupSc 1,000 0,462
P4PrcHabcab 1,000 0,800
P5PrcHabNuc 1,000 0,680
P6PrcHabDis 1,000 0,264
P60NumvivEdif 1,000 0,129
P26NacPob 1,000 0,302
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Figura 13.57. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.
Para el factor propuesto obtenemos dos componentes distintos. El primero explica el 40%
de la varianza total y el segundo aproximadamente un 27%. A partir de un posible tercer
componente, los valores de la varianza se reducen a menos del 13%.
Figura 13.58. Gráfico de sedimentación. Fuente: Elaboración propia.
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Analizando las variables utilizadas y la proporción de las mismas para cada componente,
observamos que el primer componente hace uso mayoritario de los porcentajes de
habitantes y su distribución en función de si se sitúa en cabecera, diseminado o núcleo de
población. Se observa una relación inversa entre los habitantes en cabecera y aquellos que
lo hacen en diseminado o núcleos de población. En el primer componente observamos una
clara franja que muestra la variación de la concentración de los habitantes en el territorio
desde Orihuela hasta Albatera, de Oeste a Noreste de la comarca.
Figura 13.59. Mapa temático del1º componente de Ocupación del Territorio. Fuente:
Elaboración propia.
El segundo componente, con un grado de importancia menor, agrupa las variables de
nacionalidad de la población, número de habitantes y superficie de la sección censal. Éste
divide el territorio entre las zonas urbanas y rurales, con densidad de población muy
diferente, que establece una división entre las secciones censales rurales de la zona
prelitoral, del interior y del sur litoral.
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Figura 13.60. Mapa temático del 2º componente de Ocupación del Territorio. Fuente:
Elaboración propia.
Como indicador de referencia se aglutinan ambos componentes. Observamos cómo esa
distinción entre núcleos de población y zonas rurales sigue existiendo, pero se han
homogeneizado ligeramente las variaciones entre secciones censales no urbanas,
existiendo todavía una franja diferenciada entre Guardamar y los municipios del interior de la
comarca. A continuación se muestra el mapa temático que caracteriza el modo de
ocupación del territorio.
Las zonas más claras se corresponden con áreas donde la población está
mayoritariamente distribuida en cabecera, con diferentes densidades de población y
número de viviendas según sección censal. Las áreas en las que la población se distribuye
en diseminado y agrupaciones, con menor número de viviendas en sección censal y una
densidad de población menor, se mapean en tonos más oscuros. Observamos por tanto
una prevalencia de la ocupación en diseminado.
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Figura 13.61. Mapa temático de Ocupación del Territorio. Fuente: Elaboración propia.
13.6.2 Uso de la vivienda
Estudiamos la distribución territorial del uso de la vivienda en la Vega Baja, definido por
variables como el régimen de tenencia, índice de estacionalidad, índice de ocupación y uso
de la edificación residencial según secciones censales. El indicador de uso de la vivienda
estará configurado por las siguientes variables:
Porcentaje edificación uso unifamiliar sección censal
Porcentaje edificación uso plurifamiliar exclusivo sección censal
Porcentaje edificación uso plurifamiliar con local comercial sección censal
Porcentaje edificación vivienda colectiva
Porcentaje edificación otros usos
Incidencia uso residencial dentro sección censal
Número medio viviendas por edificio en sección censal
Porcentaje de vivienda principal convencional
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Porcentaje de vivienda para alojamiento
Porcentaje de vivienda secundaria
Porcentaje de viviendas vacias
Porcentaje de otro tipo vivienda
Indice de estacionalidad residencial uc
Índice de ocupación unidad residencial uc
Régimen de tenencia sección censal
Figura 13.62. Variables analizadas Uso de la vivienda. Fuente: Elaboración propia.
Observamos altas correlaciones negativas entre el porcentaje de uso unifamiliar y
plurifamiliar, al tratarse de las tipologías con mayor implantación. La estacionalidad está
altamente relacionada con la residencia secundaria y el porcentaje de viviendas vacías. En
la matriz de comunalidades observamos una alta participación de la totalidad de las
variables en la creación del factor con una significativa participación de la mayor parte de
las variables. Excepto la escasa repercusión que en principio tienen variables como el
número de viviendas o el porcentaje de viviendas para el alojamiento, el resto de variables
son del todo determinantes en la formación del factor.
Comunalidades
Inicial Extracción
P53PrcUniEdif 1,000 0,923
P54PrcPlurEdif 1,000 0,726
P55PrcPlurcomEdif 1,000 0,666
P56PrcColecEdif 1,000 0,522
P57PrcOtrosEdif 1,000 0,941
P59IncresEdif 1,000 0,940
P60NumvivEdif 1,000 0,381
H2PrcViviPrincHog 1,000 0,975
H3PrcAlojHog 1,000 0,304
H4PrcVivSecHog 1,000 0,957
H5PrcViviVacHog 1,000 0,996
H6PrcOtrosHog 1,000 0,503
H7EstacHog 1,000 0,964
H8OcupapresHog 1,000 0,996
H56RegimenHog 1,000 0,690
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Figura 13.63. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.
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Al existir un importante número de variables relacionadas, el factor está conformado por
cinco componentes diferentes, alcanzando el primero y principal el 25% de la varianza total
explicada del factor. Con el quinto componente alcanzaremos el 77% de la misma y a partir
de él, cada uno de los componentes sumados iría reduciéndose desde un 6% del sexto
componente a un número infinitesimal.
Figura 13.64. Gráfico de sedimentación. Fuente: Elaboración propia.
La distribución territorial del factor resultante vuelve a repetir las pautas observadas en
ámbitos anteriormente analizados. De nuevo existe una clara diferenciación entre la zona
norte e interior de la comarca y la zona litoral y sur (a excepción de la sección censal de
diseminados de Albatera, que muestra similitudes con la zona litoral). Esto indica que el uso
de la vivienda tiene una relación más que directa con la inmigración, nivel de estudios y
edad media de la población.
En el mapa temático podemos diferenciar una zona mapeada en tonos claros donde existe
una mayor incidencia de uso residencial no estacional destinado a primera residencia, con
un régimen de tenencia fundamentalmente en propiedad, y un menor número de viviendas
vacías. Los tonos más oscuros se corresponden con las secciones censales con mayor
estacionalidad, con un régimen de tenencia más tendente al alquiler, con un mayor número
de viviendas vacías destinadas a segunda residencia.
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Figura 13.65. Mapa temático Uso de la Vivienda. Fuente: Elaboración propia.
13.6.3 Tipología de la vivienda
Directamente relacionada con el indicador sobre uso de la vivienda, están las características
sobre su habitabilidad y estado de la edificación. El indicador de habitabilidad de la vivienda
estará configurado por las siguientes variables:
Figura 13.66. Variables analizadas Tipologia de vivienda. Fuente: Elaboración propia.
Estado medio de los edificios sección censal
Superficie media de unidad de vivienda en sección censal
Superficie media por ocupante en sección censal
Número medio plantas sobre rasante en sección censal
Indicador de habitabilidad sección censal
Tamaño medio del hogar
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No existen altas correlaciones entre las diferentes variables, lo que indica que tratan de
diferentes perspectivas del factor. En cuanto a las pruebas de KMO y Bartlett, al tratarse de
variables no altamente relacionadas, el resultado es una alta significancia y relevancia del
factor, pero un resultado ligeramente por debajo del 0,5 que nos asegura una varianza y
una explicación satisfactoria del factor. En cualquier caso, la medida de adecuación
muestral de Kaiser-Meyer-Olkin es de 0,452. .
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad
de Bartlett
Medida de
adecuacion
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,452
Chi-
cuadrado
aproximado
102,878
gl 15
Sig. 0,000
Figura 13.67. KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.
Mediante la determinación de Comunalidades observamos que todas las variables tendrán
su relevancia a la hora de determinar el indicador de referencia o factor. Las variables de
mayor influencia en la generación del mismo son las superficies medias y el número medio
de plantas sobre rasante.
Comunalidades
Inicial Extracción
P52EstMdEdif 1,000 0,540
P61SupudEdif 1,000 0,840
P62SupocEdif 1,000 0,807
P63NumplEdif 1,000 0,811
P64HabEdif 1,000 0,701
H9TamañoHog 1,000 0,548
Método de extracción: Análisis de Componentes principales
Figura 13.68. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.
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Los tres primeros componentes tienen una varianza similar (entre el 27% y el 20%) de
explicación total del factor. El resultado del mapa temático obtenido nos vuelve a mostrar un
panorama prácticamente idéntico al del uso de la vivienda. Por lo que podemos determinar
una relación directa también entre el uso que tendrán las viviendas en las secciones
censales con la superficie, el número de plantas, el tamaño y la habitabilidad de las
mismas.
En este caso el mapa temático guarda muchas similitudes con el vinculado al uso de la
vivienda. Las áreas coloreadas en tonos claros se corresponden con secciones censales
más blancas, donde el estado medio de los edificios es deficiente, lo que se traduce en un
menor valor del indicador de habitabilidad. En las secciones censales mapeadas en tonos
más intensos los estándares de habitabilidad son superiores, con un mejor estado general
de mantenimiento y conservación del parque edificado.
Figura 13.69. Mapa temático de la Tipología de la Vivienda. Fuente: Elaboración propia.
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13.6.4 Acceso a Puntos de Interés
Para el análisis del concepto de accesibilidad, incorporamos variables que establecen la
influencia en la estructura territorial de la posibilidad de acceso o cercanía a puntos de
interés dentro de la sección censal, como pueden ser las entradas de autovías, hospitales,
centros urbanos, campos de golf o playas.
El concepto de accesibilidad o cercanía se ha cuantificado mediante la medida de una
distancia o la determinación de un índice de influencia. En el caso de las variables
vinculadas a las entradas a las autovías, hospitales y centros urbanos se ha fijado una
variable que cuantifica la distancia euclídea menor entre el centro geográfico de la sección
censal y un punto de interés dentro de cada grupo.
En el caso, de las variables vinculadas a las playas y campos de golf se han creado índices
de influencia en función de su valoración. Para la formación del índice de influencia o
cercanía se han definido diferentes ámbitos o búferes de influencia de cada una de los
elementos sobre las diferentes secciones censales (a una distancia de 200, 1000 y 5000
metros respectivamente), confeccionando un índice de proximidad. En el caso de las
playas, se han generado dos tipos de variables, dependiendo de si la playa tiene bandera
azul o si no la tiene, y de acuerdo a la valoración global establecida. Este índice establece la
influencia del área de la playa en el total de la sección censal, que varia por la valoración de
la playa y la distancia a la misma. En el caso de los campos de golf la metodología llevada
a cabo ha sido similar, estableciendo un índice de influencia de acuerdo a la valoración
señalada para cada uno de los campos.
Con estas cinco variables, obtendremos un factor de accesibilidad a puntos de interés de la
comarca. Las variables incluidas en el análisis son las siguientes:
Figura 13.70. Variables analizadas Acceso a puntos de interés. Fuente: Elaboración propia.
Accesibilidad playas
Accesibilidad campos de golf
Cercanía a los centros urbanos
Accesibilidad autovías
Accesibilidad Hospitales
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Figura 13.71. Buffer influencia de las Playas a 200, 1000 y 5000 metros. Fuente:
Elaboración propia
Figura 13.72. Ubicación de Centros Urbanos. Fuente: Elaboración propia
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Figura 13.73. Hospitales y Buffer de influencia de Campos de Golf. Figura: Elaboración
propia
Figura 13.74. Entradas a la Autovía y Centros de las Secciones Censales. Fuente:
Elaboración propia.
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Las correlaciones son altas entre los indicadores referidos a las playas y tendrán una
relación menor con la influencia de los accesos a autovías. Las pruebas de significancia e
interés del factor son positivas, siendo la medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-
Olkin muy superior al 0,5 que nos confirma la generación de un buen factor.
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad
de Bartlett
Medida de
adecuacion
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,659
Chi-
cuadrado
aproximado
369,987
gl 15
Sig. 0,000
Figura 13.75. KMO y prueba Bartlett. Fuente: Elaboración propia.
Al tratarse de un número reducido de variables podemos explicar el suceso con dos únicos
componentes, explicando más del 63% del factor. Como podemos observar, el primer
componente presenta mayor importancia, configurándolo las playas y los campos de golf.
El segundo componente de menor variabilidad dentro del ámbito, está formado por las
entradas a la autovía, la existencia de hospitales dentro de la sección censal y la cercanía a
los centros urbanos.
Matriz de componentes
Componente
1 2
Playa Bandera Azul 0,964
Golf 0,923
Playa 0,896
Entrada Autovia 0,73
CentroUrbano -0,632
Hospital 0,519
Figura 13.76. Matriz de componentes. Fuente: Elaboración propia.
En la distribución territorial del factor en la Vega Baja observamos diferentes sectores
claramente identificados. En el correspondiente mapa temático, podemos comprobar cómo
la zona mapeada en colores claros se corresponde con las secciones censales que no
tienen ningún tipo de influencia de playas o campos de golf, con escasa o nula influencia de
los centros urbanos, pero con buena conexión con las autovías y con cercanía a un
hospital. Las zonas más oscuras son las más influidas tanto por campos de golf, como por
playas y centros urbanos, pero que no tienen por qué tener una buena conexión con la
autovía, ni disponen de centro hospitalario importante.
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Los grados intermedios de color siguen esas pautas, pero basculando en función de las
influencias de los puntos de interés, teniendo en cuenta que las variables de mayor peso
son las playas y los campos de golf.
Figura 13.77. Mapa temático de accesos a puntos de interés. Fuente: Elaboración propia.
13.6.5 Paisaje
El último apartado del sistema de asentamientos incluye las variables relativas al paisaje y el
entorno físico. Una vez determinada el área de cada tipo de paisaje dentro de la sección
censal, se confecciona un ratio de incidencia de cada uno dentro del conjunto. También se
analiza la existencia de zonas de alto, medio o bajo valor para la conservación. Las
variables incluidas en el análisis son las siguientes:
Ratio Huerta
Ratio Matorral
Ratio Pinar
Ratio Regadío
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Ratio Secano
Ratio Humedal
Zonas alto valor para la conservación
Zonas de alto valor sin conservación
Zonas de medio o bajo valor para la conservación
Figura 13.78. Variables analizadas Paisaje. Fuente: Elaboración propia.
Figura 13.79. Prevalencia de tipo de paisaje en la Sección Censal. Fuente: Elaboración
propia.
Observamos que estas variables conforman un factor de gran fiabilidad y con mucha
significancia. Los test de Bartlett y KMO nos muestran una alta medida de adecuación.
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KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad
de Bartlett
Medida de
adecuacion
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,801
Chi-
cuadrado
aproximado
772,242
gl 36
Sig. 0,000
Figura 13.80. KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.
Todas y cada una de las variables son importantes en la formación del valor final del análisis
factorial, tal y como observamos en la definición de comunalidades:
Comunalidades
Inicial Extracción
RatioHuerta 1,000 0,822
RatioMatorral 1,000 0,965
RatioPinar 1,000 0,916
RatioRegadío 1,000 0,829
RatioSecano 1,000 0,391
RatioHumedal 1,000 0,808
Protección Media 1,000 0,833
Alto_Valor_sinoritección 1,000 0,667
Alto_Valor_conservación 1,000 0,633
Figura 13.81. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.
El modelo extrae tres componentes diferentes. Los dos primeros diferencian una franja entre
Orihuela y el norte de la comarca: el primer componente incorpora los ratios de todo tipo de
paisaje, excepto el Matorral, que es incorporado en el tercer componente al distribuirse más
homogéneamente. El segundo componente se centra en el nivel de protección. Todo ello se
resume en un único factor en el que observamos con claridad la franja intermedia, de color
más claro, donde confluyen los paisajes fundamentalmente hortícolas. Las secciones
censales en las que intervienen menos figuras de protección son las de menor interés
medioambiental, siendo en algunos casos de color blanco, configurándose por paisajes de
matorral o completamente urbanizados. Las áreas de color más oscuro presentan las
figuras de protección más altas y paisajes de mayor interés (humedales, pinares o zonas de
regadío).
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Figura 13.82. Mapa temático de los tipos de Paisaje en el Territorio. Figura: Elaboración
propia.
13.6.6 Valoración del sistema de asentamientos. Fragil idades y
potencial idades
El índice de referencia denominado Sistema de Asentamientos, resultante del análisis
factorial de los índices parciales obtenidos sobre ocupación del territorio, uso de vivienda,
tipología de vivienda, acceso a puntos de interés y paisaje, permite la confección de un
mapa temático donde podemos observar una variabilidad significativa en este ámbito. La
cartografía obtenida muestra como existen rasgos en el modo de ocupación y configuración
del territorio bastante pronunciados. La zona sur de la comarca mapeada en tonos más
oscuros, se corresponde con las secciones censales en las que hay menor número de
viviendas y menor ocupación del territorio, con un mejor estado de conservación y
mantenimiento de los edificios. La influencia de las playas y los campos de golf será alta en
estas zonas y el marco medioambiental de mayor calidad e interés. Las áreas más claras
responden a parámetros diferentes, a densidades de población mayores, así como a
agrupaciones alejadas de las cabeceras. El estado medio de las edificaciones es inferior,
con un estándar de habitabilidad en general más deficiente. El paisaje será
fundamentalmente matorral o huerta, sin ninguna figura de protección.
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Figura 13.83. Mapa temático del sistema de Asentamientos. Fuente: Elaboración propia.
Tras el análisis del ámbito estructural del sistema de asentamientos, surge la pregunta de si
realmente nos encontramos ante un desarrollo sostenible del territorio. La franja litoral ha ido
perdiendo mucho de sus potenciales valores ambientales como consecuencia de un
proceso de urbanización masiva que ha llegado hasta la propia línea de costa. Las zonas
con mayor fragilidad ambiental se ubican en la franja prelitoral, donde las áreas con alto
valor para la conservación, pero sin figura de protección, se han ido tapizando por campos
de golf en un intento de mantener un marco rural pero posibilitando un intenso desarrollo
residencial.
La pérdida del propio paisaje por la “invasión” de la trama construida provoca situaciones
críticas que se detectan en el mapa temático sobre “Fragilidad ambiental” y que señalan la
necesidad de recanalizar el desarrollo y no obviar la propia potencialidad del ámbito, que
queda realmente mermada ante la política expansionista de los mercados de suelo.
El resto de ámbitos condicionan de forma clara la definición tipológica del producto
inmobiliario. La vivienda unifamiliar se consolida como la tipología característica. La
tipología plurifamiliar tiene relevancia en áreas de centros urbanos y en torno al área de
influencia al municipio de Torrevieja. No obstante, se detecta una tendencia hacia una
tipología de apartamento de dos o tres alturas con planta baja con jardín o terraza solárium
mimetizando con la tipología unifamiliar para maximizar la rentabilidad del suelo. Los
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D E V A R I A B L E S
tamaños medios de hogar más pequeños se ubican en aquellas zonas con mayor
significación de la tipología plurifamiliar.
Existe un porcentaje muy significativo de vivienda vacía en el municipio de Torrevieja y en la
franja prelitoral, donde ha sido más intenso el proceso de colonización del campo por
promociones destinadas a segunda residencial en zonas anteriormente no pobladas. En
municipios como Almoradí, Dolores, Algorfa, o Catral se ha sustituido el cultivo de secano
por desarrollos urbanísticos que han dejado amplios porcentajes de vivienda vacía en la
zona con unidades censales con más del 50 % del número total de viviendas. El nivel de
estacionalidad es muy claro siendo claramente identificable una zona destinada a segunda
residencia al sur de la comarca vinculada a la costa y otra de primera residencia hacia el
interior.
13 .7 . I nd icadores de In f r aes t ruc tu ras y se rv ic ios
El cuarto ámbito de estudio es el conjunto de variables que caracterizan las infraestructuras,
dotaciones y servicios del ámbito, así como a las problemáticas urbanas que surgen por la
carencia de los mismos. Se establece un único factor compendio de cada uno de los
grupos de variables establecidos en la categorización de variables y posteriormente un
factor conjunto de todas las variables de carácter poblacional. Se desarrolla todo el proceso
completo, que incluye tanto el análisis estadístico que da lugar a este resultado, como las
cartografías intermedias de los distintos componentes de los factores.
13.7.1 Equipamientos
El primer punto relativo a las infraestructuras incluye una serie de variables que cuantifica la
prevalencia de los diferentes tipos de equipamientos (sociales, culturales, deportivos o de
sanidad) dentro de la unidad censal con respecto al conjunto de la comarca. El indicador
de habitabilidad de la vivienda estará configurado por las siguientes variables:
% Equipamiento salud dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal
% Equipamiento educativo dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal
% Equipamiento bienestar dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal
% Equipamiento cultural dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal
% Equipamiento deportivo dentro uc de la totalidad del ámbito comarcal
% Equipamiento comercial+oficina dentro unidad censal de la totalidad del ámbito
comarcal
% Equipamiento local industrial dentro unidad censal de la totalidad del ámbito
comarcal
% Equipamiento local agrario dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal
Número de equipamientos educativos en sección censal
Número de equipamientos salud en sección censal
Número de equipamientos bienestar social en sección censal
Número de equipamientos cultural en sección censal
Figura 13.84. Variables analizadas Equipamientos. Fuente: Elaboración propia.
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En este caso, el análisis factorial no es completamente definitivo ya que la mayoría de los
equipamientos se distribuyen en el territorio mediante un sistema de reparto equitativo. Por
lo tanto la variabilidad de los mismos es relativa, pero nos permite observar sobre todo las
carencias de determinados puntos.
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad
de Bartlett
Medida de
adecuacion
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,376
Chi-
cuadrado
aproximado
583,854
gl 55
Sig. 0,000
Figura 13.85. KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.
En la matriz de comunalidades se observa que las variables menos influyentes son el
porcentaje de equipamientos agrarios y los industriales respectivamente, en número
insuficiente para crear un patrón. El resto tienen un alto peso en la formación del factor,
siendo las más relevantes las infraestructuras de carácter educativo, cultural y de salud.
Comunalidades
Inicial Extracción
E1PrcSalEnt 1,000 0,872
E2PrcEduEnt 1,000 0,820
E3PrcSocEnt 1,000 0,896
E4PrcCulEnt 1,000 0,783
E6PrcComEnt 1,000 0,668
E7PrcIndEnt 1,000 0,571
E8PrcAgrEnt 1,000 0,274
E9NumeduEnt 1,000 0,903
E10NumslEnt 1,000 0,827
E11NumsocEnt 1,000 0,808
E12NumculEnt 1,000 0,867
Figura 13.86. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 469
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D E V A R I A B L E S
El resultado del análisis factorial son cinco componentes que alcanzan el 75% de la varianza
total del factor. Cada componente incluye dos variables, agrupando por características en
función de su porcentaje y su número (el primero es el relativo a la educación, el segundo a
los servicios sociales, el tercero a los equipamientos de salud, el cuarto son los culturales y
el quinto y último son el resto, incluyendo industrias y agricultura).
Matriz de componentes rotadosa
Componente
1 2 3 4 5
E9NumeduEnt 0,943
E2PrcEduEnt 0,884
E3PrcSocEnt 0,927
E11NumsocEnt 0,879
E1PrcSalEnt 0,923
E10NumsalEnt 0,875
E12NumculEnt 0,926
E4PrcCulEnt 0,847
E6PrcComEnt -0,813
E7PrcIndEnt 0,733
E8PrcAgrEnt 0,502
Figura 13.87. Matriz de componentes rotados. Fuente: Elaboración propia.
El primer componente muestra una franja que une los municipios de Orihuela y Torrevieja,
donde existen diferentes equipamientos educativos dispersos en las zonas rurales además
de los ubicados en los núcleos principales. El segundo componente muestra una
distribución bastante homogénea de equipamiento social, a excepción algunas secciones
censales de ámbito más rural que presentan carencias. En el tercer componente se observa
una relación con el primero, de modo que entre las cabeceras existe un mayor porcentaje
de equipamientos tanto de educación como de salud. Por su parte, el cuarto componente
relativo a equipamiento cultural es homogéneo, con algunas lagunas en zonas rurales del
norte y otros municipios de pocos habitantes.
Todo ello se refleja en el factor final al sintetizar todos los componentes en uno sólo,
recogiendo las características más acentuadas de cada uno de los diferentes tipos de
equipamiento. No existe una lectura fácil de la cartografía obtenida, al tratarse de valores
bastante homogéneos en el territorio. No obstante, se observa una franja de características
similares entre las dos cabeceras principales de la comarca. Las secciones censales
mapeadas en color más oscuro se corresponden con aquellas que disponen de los
mejores equipamientos y las más claras con las que presentan carencia de ellos. Es
importante señalar que, como norma general, existe una jerarquía de importancia de los
mismos, de mayor a menor importancia encontramos los equipamientos educativos,
sociales, de salud, culturales e industriales.
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Figura 13.88. Mapa temático de Equipamientos en el Territorio. Figura: Elaboración propia.
13.7.2 Problemáticas urbanas
Un segundo indicador dentro del ámbito de infraestructuras y servicios incluye diferentes
variables que recogen algunas de las carencias y problemáticas más significativas de los
hogares derivadas de su entorno urbano. Se relacionan las siguientes variables:
Figura 13.89. Variables analizadas Problemáticas urbanas. Figura: Elaboración propia.
% de Viviendas con contaminación acústica
% de Viviendas con poca limpieza
% de Viviendas con contaminación ambiental
% de viviendas con malas comunicaciones
% de Viviendas con pocas zonas verdes
% de Viviendas sin seguridad ciudadana
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 471
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D E V A R I A B L E S
Según la matriz de correlaciones obtenida podemos establecer relaciones de entre
moderadas a reducidas. Esto indica que no existen zonas de excesiva fragilidad y que la
variabilidad dentro de la Vega Baja no es alta, estando todas las secciones censales en
unos valores muy similares de estándares de calidad urbana. De acuerdo a las pruebas
KMO y Bartlett, podemos establecer que el factor obtenido es muy representativo de lo que
ocurre en la comarca.
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad de
Bartlett
Medida de
adecuacion
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,658
Chi-
cuadrado
aproximado
287,839
gl 15
Sig. 0,000
Figura 13.90. KMO y prueba de Bartlett. Figura: Elaboración propia.
Analizando las comunalidades, observamos que las variables más influyentes en la
formación del factor son las relativas a contaminación, limpieza y comunicaciones. Sin
embargo, la seguridad ciudadana será la menos influyente. El análisis factorial nos
devolverá como resultado dos componentes con una capacidad de explicación del 66% de
la variabilidad del factor.
Figura 13.91. Gráfico de sedimentación. Figura: Elaboración propia.
El factor resultante nos muestra tres áreas diferenciadas. Existe, por una parte, una franja
central de Este a Oeste en la que el territorio de carácter rural muestra características
propias y, por otra, las secciones de la franja litoral y las secciones del norte e interior de la
comarca. Hay que tener en cuenta que la variabilidad entre ellas es muy pequeña, puesto
que no encontramos problemáticas urbanas significativas, como extremos de
contaminación o malos servicios, en ninguno de los puntos.
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Las zonas más claras, en este caso se corresponderán con las áreas de menor
problemática urbana. Aquellas que presentan mayor limpieza en las calles, menos
contaminación acústica y ambiental, mejores comunicaciones, mayores zonas verdes y con
menor influencia, puesto que carece casi en exclusiva de variabilidad, mejores servicios
policiales. Por el contrario, las zonas de color más oscuro presentan mayores problemas de
carácter urbano.
Figura 13.92. Mapa temático de Problemáticas Urbanas. Fuente: Elaboración propia.
13.7.3 Servicios
El estudio de los servicios en la Vega Baja es otro de los puntos relacionados. Las variables
incluidas en el análisis son las siguientes:
% de Viviendas con suministro de gas
% de Viviendas con teléfono
% de Viviendas con agua corriente
% de Viviendas con agua caliente sanitaria
% de Viviendas con red de evacuación
Figura 13.93. Variables analizadas Servicios. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 473
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D E V A R I A B L E S
La variabilidad de este tipo de servicios dentro de una zona con características tan similares
es mínima. Las correlaciones son prácticamente inexistentes, ya que no hay tendencia de
carencias. Existe algunos puntos con características mejores o peores al resto, pero no hay
una relación continua en todo el territorio para todas las variables. A pesar de ello, al hacer
el estudio se observa un factor significativo.
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad de
Bartlett
Medida de
adecuacion
muestral de
Kaiser-
Meyer-Olkim
0,532
Chi-
cuadrado
aproximado
29,069
gl 10
Sig. 0,001
Figura 13.94. KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.
En cuanto a la importancia de cada una de las variables en la formación del factor, no hay
ningún extremo significativo, aspecto que se comprueba en el análisis de comunalidades.
Comunalidades
Inicial Extracción
E56PrcVivConSumGas 1,000 0,426
E57PrcVivConTelf 1,000 0,463
E58PrcVivCnAguaCorr 1,000 0,597
E59PrcViviAguaCali 1,000 0,569
E60PrcVivCnRedEvacuacion 1,000 0,602
Figura 13.99. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.
Esto se traduce en dos componentes, el primero y más importante incluye las variables de
agua caliente, teléfono y gas, mientras que la segunda componente está configurada por la
red de evacuación y agua corriente, ya que claramente tienen menos variabilidad, puesto
que son servicios prestados en mayor porcentaje. Aquí también se observa una ligera
diferencia entre la zona litoral, prelitoral e interior. La cartografía resultante de este estudio
nos muestra los puntos que disponen de mayor nivel de dotación a nivel de servicios y
suministros dentro del territorio analizado. En este caso, la variación entre unidades
censales es mínima, por lo que el gradiente de color no muestra diferencias significativas
sino pequeñas carencias o diferencias en cuanto a la proporción y nivel de servicios en las
áreas mapeadas con tonos claros.
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Figura 13.100. Mapa temático de los Servicios en el Territorio. Fuente: Elaboración propia.
13.7.4 Transporte
Para finalizar con el análisis del ámbito de las infraestructuras y servicios, se plantea un
indicador denominado Transporte. Para su confección se definen las áreas de incidencia de
la red de transporte, tanto viaria (autovías, carreteras nacionales, comarcales y locales)
como de ferrocarril. Posteriormente se determina la relación o ratio de área ocupada frente
al área total de la sección censal. Las variables analizadas son las siguientes:
Figura 13.101. Variables analizadas Transporte. Fuente: Elaboración propia.
Ratio de autovía en la sección censal
Ratio de carreteras en la sección censal
Ratio de vías de ferrocarril en la sección censal
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 475
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Figura 13.102, Redes consideradas. Fuente: Elaboración propia.
Mediante las pruebas de Bartlett y KMO, podemos comprobar que el factor obtenido de su
combinación no presenta una significativa capacidad de explicación. Por tanto, en el
estudio multivariante seguiremos manteniendo las tres variables sin agrupar. No obstante
continuaremos con el proceso establecido en el análisis factorial con el objeto de obtener
mapas temáticos que nos permita visualizar correctamente la dinámica en la zona.
KMO y prueba de Bartlett
Prueba de
esfericidad de
Bartlett
Medida de adecuacion
muestral de Kaiser-
Meyer-Olkim
0,48
Chi-cuadrado
aproximado 0,509
gl 3
Sig. 0,917
Figura 13.103, KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.
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D E V A R I A B L E S
Del análisis de comunalidades podemos establecer que la existencia de la autovía será la
variable de más peso en el factor, seguida por el resto de viario y el ferrocarril, en la
proporción que sigue:
Comunalidades
Inicial Extracción
RatioAutovia 1,000 0,814
RatioViario 1,000 0,631
RatioFerrocarril 1,000 0,621
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Figura 13.104, Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.
A pesar del reducido número de variables, existe una variabilidad suficiente para extraer dos
componentes diferentes. En ambos participa el ratio viario general, en un caso con la
influencia de la autovía y en otro con el ferrocarril. En el mapa temático del indicador de
transporte, observamos claramente cómo las secciones censales por las que transcurre la
autovia tienen características similares, desdoblándose al norte y avanzando por el territorio
formando una V invertida, Además, en las secciones censales por las que no transcurre
autovía, también se observa una diferenciación entre los ratios de viario. Las secciones
censales más al norte en la Vega Baja presentan ratios de viario mucho más altos. En las
secciones censales rurales de Pilar de la Horadada, San Miguel de Salinas y la costa de
Orihuela, hay un claro descenso de las carreteras secundarias y locales, en una parte
debido a la existencia de paisaje protegido y, por otra, como consecuencia de un menor
número de núcleos urbanos a comunicar.
Como vemos en la cartografía temática, las zonas más claras se corresponden casi por
completo con el paso del ferrocarril por la comarca, que transcurre por secciones de alta
densidad viaria. Las zonas mapeadas con tonos más oscuros se corresponden con
aquellas que tienen alta densidad viaria pero sin incidencia de viales importantes o de
ferrocarril. Las zonas con tonalidades intermedias son aquellas que tienen una baja
densidad de viario y una incidencia prácticamente nula de viales importantes.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 477
D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Figura 13.105. Mapa temático del Transporte en el Territorio. Fuente: Elaboración propia.
13.7.5 Valoración del sistema de infraestructuras y servicios.
Fragil idades y potencial idades
El índice de referencia denominado Infraestructura y Servicios, resultante del análisis
factorial de los índices parciales obtenidos sobre aspectos vinculados a equipamientos,
problemáticas urbanas, servicios y transportes, permite la confección de un mapa temático
donde podemos observar una variabilidad significativa en este ámbito. En este caso la
variabilidad es menos representativa, aunque su análisis permite incluir rasgos diferenciales
que presentan capacidad de explicación en los procesos de formación de los valores
urbanos. La cartografía obtenida muestra unas áreas grafiadas en tonos más oscuros, en
las que existe un buen nivel de equipamientos y servicios, a pesar de detectarse algunas
problemáticas urbanas y una baja o media densidad viaria. Las zonas más claras se
corresponden a grandes rasgos con las secciones censales con mayor densidad viaria,
menores problemáticas urbanas por poseer mayores servicios, pero que presentan algunas
carencias a nivel de equipamientos.
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D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L
D E V A R I A B L E S
Figura 13.106. Mapa temático de fragilidad dotacional. Figura: Elaboración propia.
Dada la amplitud de la comarca, existen numerosas carreteras de primer y segundo orden
que transitan el interior y unen los diferentes municipios y partidas rurales. Además, dado el
carácter eminentemente rural que tiene el territorio, se encuentra surcado por numerosos
sendas, caminos y veredas. Muchas de estas han sido asfaltadas, pero debido a su
carácter histórico y tradicional no han desaparecido a pesar de haberse construido nuevas
carreteras en ocasiones paralelas al primitivo camino.
Del análisis estructural y funcional de la red viaria existente se detectan dos corredores que
pueden considerarse estructuralmente importantes para el área (autovía AP-7 Alicante-
Cartagena, N-340 y N-332), lo que ha permitido identificar las áreas que en principio
plantean mayores problemas de accesibilidad o interconexión, así como las vías que
presentan mejores condiciones potenciales desde el punto de vista funcional. Este análisis
se ha vinculado a la dotación sanitaria del área, detectando carencias importantes en la
franja prelitoral de Orihuela Costa y de El Montesinos.
Sin embargo, esta fragilidad desde el punto de vista dotacional va ligada a un entorno con
una actividad constructiva y valores de mercado muy altos. Esto hace plantear que dentro
de un marco de desarrollo territorial sostenible es imprescindible que el análisis de nivel de
dotación deba ser previo al desarrollo y que no se puede planificar un desarrollo sin
establecer la viabilidad de dotarlo a una escala, ya no tanto local como supramunicipal.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 479
L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
1 4 L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
14 .1 . La Vu lne rab i l i dad es t ruc tu ra l como her ramien ta de aná l i s i s
t e r r i to r i a l
14 .2 . E l i nd icador soc ia l como técn ica de med ida
14 .3 . In te rp re tac ión de la vu lne rab i l idad en la comarca de la V ega
Ba ja . S i s temas de i nd icadores
14 .4 . Se l ecc ión de i nd i cadores de vu lne rab i l idad en e l ámb i to de
es tud io
14 .5 . E l va lo r de la Vu lne rab i l idad en la Vega Ba ja .
14 .6 F rag i l i dades y po tenc ia l i dades te r r i to r i a l es en e l ámb i to de
es tud io
14.6.1 Indicadores Demográf icos
14.6.1.1 Indicadores de Crecimiento y Estructura de la Población
14.6.2 Indicadores Sociales
14.6.2.1 Indicadores de Población
14.6.2.2 Indicadores Educativos
14.6.2.3 Indicadores de Trabajo
14.6.2.4 Indicadores de Entorno Físico
14.6.2.5 Indicadores de Cultura
14.6.3 Valoración de la Vulnerabi l idad Global del ámbito.
14 .7 I n f l uenc ia de la vu lne rab i l i dad en e l va lo r i nmob i l i a r io
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L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
1 4 L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
14 .1 . La Vu lne rab i l i dad es t ruc tu ra l como her r amien ta de aná l i s i s
t e r r i to r i a l
La medida de la vulnerabilidad es una herramienta de tipo preventivo que permite
determinar la capacidad de la población para enfrentarse a determinadas situaciones. Su
aplicación como instrumento de análisis está vinculada a la prevención de riesgos
inherentes a la estructuración del territorio. Con los parámetros y los medios correctos,
podemos establecer con claridad un gradiente de la fragilidad o potencialidad que permite
conocer la configuración del territorio.
Se trata de un concepto ligado a las dinámicas de desarrollo, basado en estructuras de tipo
social, político y económico, que se plantea como elemento de prevención de riesgos en
las poblaciones. Una vez identificado el hecho, es posible aplicar las medidas oportunas
para solventar los problemas que derivan de la vulnerabilidad. Como aproximación general,
la vulnerabilidad es inversamente proporcional a la capacidad de la población a reponerse a
un contratiempo. De modo que existen unos umbrales o necesidades básicas, en torno a
los cuales, un hogar se consideraría por debajo de los estándares de bienestar y no podría
hacer frente a situaciones inesperadas. Así pues, la vulnerabilidad representa una situación
adversa, pero no tiene dependencia directa con el fenómeno natural o puntual, sino más
bien con el contexto sociocultural en el que éste ocurre.
La vulnerabilidad es un concepto asociado a riesgos concretos y peligros puntuales como
puede ser un terremoto o los efectos de la erupción de un volcán, de modo que su
aplicación se puede considerar coyuntural y limitada en el tiempo. Pero también existe otro
tipo de vulnerabilidad, mucho más compleja y menos específica, que tiene que ver con
cuestiones de tipo social, económico o dotacional. Podemos considerar este otro tipo de
vulnerabilidad como estructural, cuyo análisis está claramente vinculado al comportamiento
del mercado inmobiliario.
La vulnerabilidad ha sido un concepto analizado por diferentes organismos, como la
Organización de las Naciones Unidas (ONU), la Red de Estudios Sociales en Prevención de
Desastres en América Latina, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo
Económico (OCDE), o el Instituto Nacional de Estadística (INE). Sin embargo, el tratamiento
y la investigación no han aportado hasta el momento parámetros o directrices únicas y
globales a seguir en la metodología del uso del propio concepto. Existen, sin embargo,
documentos, como el estudio de Áreas vulnerables en el centro de Madrid (Alguacil;
Camacho; Hernández, 2007), donde se establecen parámetros, tanto de localización de
variables que intervienen en la vulnerabilidad como posibles modos de medida y valoración.
También existen estudios de vulnerabilidad de diversa índole, con fines sociales,
estructurales o ambientales, dónde se aplican diversas metodologías. Por ejemplo, en la
investigación,“Una propuesta metodológica para el estudio de la vulnerabilidad social en el
marco de la teoría social del riesgo” (Barrenechea, Gentile, González, Natenzon, 2000), se
reduce la selección de indicadores a tres grupos: demográficos, condiciones de vida y
productividad laboral, y se traza la existencia de cuatro dimensiones (Natenzon, 1995):
peligrosidad, vulnerabilidad, exposición e incertidumbre, con diversos matices.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 481
L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Gran parte de la doctrina científica centra su estudio en el hecho social, dividiendo su
trabajo en condicionantes básicos de medida de esa situación de riesgo, como el nivel
económico, el nivel educativo y el nivel de integración social. La OCDE divide sus
indicadores en contexto, autosuficiencia, equidad, salud y cohesión social, todos ellos
centrados en el grado de integración y estado social de los hogares (Bouis, 2011). En el
presente estudio ha sido necesario incluir elementos de estructura del territorio, ya que
también modifican la fragilidad o potencialidad del suelo desde el punto de vista
inmobiliario y por tanto influirán en su valor económico; por ello, este trabajo se basa en la
clasificación completa de vulnerabilidad del INE, de la que se extraen las variables
consideradas de interés y significación en el área de la Vega Baja del Segura.
Es preciso señalar que no existe una batería de indicadores reconocidos con estudios
concluyentes o estandarizados de lo que significa la vulnerabilidad y de los elementos que
la componen. Existen numerosos ejemplos del análisis de la vulnerabilidad económica,
sobre todo en América Latina y Reino Unido (Carmona, 1977). No obstante, en lo referente
a la fragilidad poblacional hay algunos intentos de modelización, pero son poco
sistemáticos con resultados dispersos y poco concluyentes. En cuanto a los sistemas de
asentamientos e infraestructuras, no se han encontrado estudios en los que haya sido
tratada la medición de su posible vulnerabilidad. Los indicadores reconocidos trabajan a
una gran escala sobre territorios muy heterogéneos a nivel estructural, con resultados poco
significativos (Zarzosa, 1996).
El territorio que configura la comarca de la Vega Baja del Segura presenta una escala muy
acotada y reducida con diferencias muy significativas entre las diferentes zonas que lo
componen. Nuestro intento de cuantificación debe llegar hasta la identificación de las
situaciones de mayor fragilidad que permita analizar con precisión los problemas existentes
y establecer con claridad los puntos débiles y su vinculación con las políticas de desarrollo
urbanístico llevadas a cabo en el área.
Según los estudios realizados hasta la fecha, el rasgo de vulnerabilidad clave para un
entorno social es su nivel económico, es decir, la capacidad adquisitiva del sector, el nivel
de ingresos y factores relacionados con la productividad laboral exclusivamente. Esta
condición se refiere específicamente a que el impacto del riesgo suele producirse en
relación inversa con el nivel económico. Esta idea ha sido corroborada en numerosos
estudios realizados, especialmente en Méjico y Reino Unido, a tal punto que ha dado lugar
a lo que se conoce como la “tesis de vulnerabilidad” (Derrick Sewell, W.,1968). Esta teoría
sostiene que a menores recursos hay una mayor vulnerabilidad asociada, a grandes
rasgos, con estudios específicos sobre la pobreza, la desprotección y la ignorancia. No
obstante, el objeto del presente análisis está vincularlo a otros aspectos tales como la
carencia de accesos a infraestructuras o el exceso de viviendas de segunda residencia, que
no generan una vulnerabilidad de tipo social pero sí de naturaleza estructural.
14 .2 . E l i nd icador soc ia l como técn ica de med ida
La medida de un concepto abstracto, como el de la vulnerabilidad, ha generado diferentes
enfoques y técnicas sin que exista un acuerdo unánime. Sin embargo sí que se aprecia una
cierta tendencia hacia la definición de sistemas de indicadores sociales como instrumento
para medir y evaluar la realidad social. Los indicadores sociales son una técnica cuantitativa
que tiene la particularidad de medir realidades complejas y sintetizarlas hasta el punto de
ser representadas mediante un solo número o índice. Diferentes organismos oficiales las
utilizan, como la ONU (Aneas, 2007).
482 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Es una técnica relativamente reciente que tiene sus orígenes en EEUU hacia 1930 (Navarro,
Larrubia, 2006), cuando se establecen como herramienta de medición para determinadas
magnitudes económicas y sociales, como la longevidad de un grupo social o su nivel de
dependencia. Bauer publicó su libro “Social Indicators” sobre indicadores sociales, pasando
a considerarse el creador de esta herramienta (Bauer, 1966), surgiendo a partir de éste
multitud de publicaciones y estudios basados en este concepto. Los indicadores sociales
son usados para analizar la satisfacción y el grado de cobertura de determinadas
necesidades o recursos no fácilmente evaluables directamente.
Desde las primeras publicaciones hasta el desarrollo de Bauer, se han sucedido múltiples
estudios, sin que se haya conseguido una concreta, consensuada y rigurosa técnica para
su medida. Los intentos de definición de los indicadores son tantos como estudios se han
realizado, desde el ámbito académico, científico o institucional, aunque muchos de ellos
recogen elementos reiterativos. Su legitimidad y su objetividad dependen de los objetivos y
finalidades de cada uno de los estudios, dependiendo su validez de su capacidad para
definir y parametrizar el término buscado de un modo correcto.
Los primeros intentos por desarrollar sistemas de estadísticas sociales fueron llevados a
cabo en los años 60 e inicios de los 70 por grupos académicos y científicos sociales en los
Estados Unidos y Europa. Estos esfuerzos iniciales fueron seguidos por gestiones a nivel
internacional de organizaciones como la Organización para la Cooperación y el Desarrollo
Económico y la Organización de Naciones Unidas (Navarro, Larrubia, 2006). La primera
propuesta de elaboración de los indicadores sociales por la OCDE fue promovida por los
gobiernos de los países miembros de la organización en 1970. El sistema establecido tenía
como finalidad manifiesta la medición del bienestar social y trataba de dividir este concepto
en una serie de áreas o “campo de objetivos”. A su vez, estos se fueron dividiendo en
subáreas, elaborando una relación final de variables con capacidad para ser
parametrizadas (Kaztman, 2003).
En los primeros años del presente siglo la OCDE realizó un nuevo sistema de indicadores
sociales El objetivo esencial de esta nueva propuesta es responder a dos cuestiones, una
en relación a la evolución social llevada a cabo en los países miembros de la OCDE y otra
determinar los resultados sociales obtenidos de las acciones llevadas a cabo por la
sociedad en general y por los gobiernos en concreto (Álvarez, Cadena, 2006). En la
definición del indicador social generalmente aparecen los siguientes elementos. Para que
exista el indicador social se hace necesaria la evaluación de una cantidad que permita
disponer de una medida estadística. Por otra parte, se trata de evaluar un concepto, una
idea concreta, en nuestro caso la fragilidad del territorio para poder comparar
posteriormente esos puntos más vulnerables con el valor del suelo residencial y la
fluctuación del mercado inmobiliario en la zona. Cada uno de los indicadores debe ser algo
concreto, o un conjunto de fenómenos simples definido claramente. Por ejemplo, la
vulnerabilidad infraestructural deberá tener en cuenta claramente cuáles son los factores
que van a influir en ella y de qué modo. Algunas variables serán indicadoras de fragilidad,
como la contaminación acústica, y otras de potencialidad, como la cercanía a las playas.
También es importante distinguir el indicador de la estadística. Ello será gracias a un
análisis teórico previo, a un gran esfuerzo de análisis e investigación tanto en el campo de
la valoración inmobiliaria como en el propio ámbito de la Vega Baja. El criterio de distinción
será, por tanto, su valor informativo, basado en la reflexión teórica y en el desarrollo de un
esquema explicativo. Un indicador no se concibe aisladamente, sino que es parte de un
conjunto de medidas interdependientes que actúan como un sistema. A la hora de realizar
nuestro sistema de indicadores, seguiremos una metodología concreta, que será la que
aporte solidez y validez al conjunto.
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El Consejo Económico y Social de las Naciones Unidas propone una línea metodológica
muy utilizada por los organismos internacionales especializados como la OCDE y la ONU
(Zarzosa, 1996). Los principales pasos que propone para realizar un sistema de indicadores
son los siguientes
– En primer lugar se trataría de descomponer el objetivo a medir que es el concepto de
vulnerabilidad en áreas, componentes, campos o preocupaciones sociales, dependiendo
del ámbito de estudio tratado. En nuestro caso lo descomponemos en cuatro ámbitos:
poblacional, económico, dotacional e infraestructuras y red de asentamientos.
– En segundo lugar estas dimensiones pueden dividirse en subdimensiones o
subcomponentes que siguen siendo variables teóricas susceptibles de medirse con
indicadores, en los que cada uno de esos cuatro ámbitos se definirán con un conjunto de
variables.
– En tercer lugar, una vez hecha esta división, se trata de encontrar, para cada componente
o subdimensión una o varias medidas que indiquen su estado.
Una vez elegida la metodología se procede a la selección de los indicadores en función de
un criterio. Los criterios para elaborar una primera lista de indicadores son numerosos si
bien podemos encontrar unas características comunes que permiten la selección final:
(Álvarez, Cadena, 2006).
– Objetividad y sencillez. Una medición objetiva del problema, no muy costosa en su
obtención y fácil de interpretar.
– Especificidad. Una medición directa del objeto, depurada de otras significaciones
– Sensibilidad. Una medida cuyos valores sean sensibles a los cambios, progresión-
involución o intensificación-atenuación del objeto.
El sistema actual de indicadores utilizado por la OCDE es el siguiente:
Indicadores de contexto
Ingresos Nacionales, índices de fertilidad, Nivel de dependencia de las personas
mayores, extranjeros y población de origen extranjero, refugiados y solicitantes de asilo,
índices de divorcios y familias monoparentales.
Indicadores de autosuficiencia. Estado social.
Empleo, políticas de activación, paro, gastos en educación, jóvenes sin empleo, educación
y cuidado infantiles a una edad temprana, hogares sin empleo, logros en la educación,
madres trabajadoras, alfabetización, edad de jubilación, índices de sustitución, presión
fiscal, gasto público social, gasto público privado, gasto neto social, gente mayor en
residencias.
Indicadores de equidad. Estado social.
Pobreza relativa, salarios mínimos, desigualdad en los ingresos, gasto público social,
empleo poco remunerado, gasto privado social, diferencia salarial por razón de sexo, gasto
neto social, paro, obtención de prestaciones, jóvenes sin empleo, políticas de activación,
hogares sin empleo, gastos en educación, madres trabajadoras, educación y cuidado
infantiles a una edad temprana, logros en la educación, alfabetización, índices de
sustitución.
Indicadores de Salud. Estado social.
Esperanza de vida, personas mayores en residencias, mortalidad infantil, gasto en
asistencia médica, esperanza de vida sin padecer ninguna discapacidad, infraestructura
médica, accidentes, educación y cuidado infantiles a una edad temprana, pobreza relativa,
logros en la educación, paro, consumo de drogas y muertes relacionadas.
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Indicadores de cohesión social. Estado social.
Huelgas, prisioneros, consumo de drogas y muertes relacionadas, edad de jubilación,
suicidio, educación y cuidados infantiles a una edad temprana, crimen, logros en la
educación, pertenencia a un grupo, gasto público social, votación, gasto en salud, pobreza
relativa, paro.
Basamos nuestro trabajo en esta técnica, que aplicamos a otros ámbitos como el
económico o la existencia de infraestructuras. Este sistema de análisis se traslada a los
diferentes ámbitos nacionales, realizando una adaptación de los mismos. En el presente
estudio, se han vinculado variables de carácter social y demográfico. Para ello se han
determinado los indicadores enumerados por el Instituto Nacional de Estadística español
con suficiente variabilidad dentro del ámbito, y vinculados a los grupos de demógraficos y
sociales.
14 .3 . In te rp re tac ión de la vu lne rab i l idad en la comarca de la Vega
Ba ja . S i s temas de i nd icadores
En la mayor parte de los estudios de vulnerabilidad, el indicador marca un umbral concreto
que se contrasta con los valores obtenidos en los hogares y que nos permite establecer si
estamos o no en una situación de vulnerabilidad, normalmente sin ningún tipo de escala
intermedia. En el presente estudio, más que localizar fragilidades concretas frente a un
cierto aspecto, se plantea un análisis que determine las dinámicas de comportamiento
territorial. Para ello, mediante la incorporación de los diferentes parámetros en un sistema
de información geográfica, se establecen tanto gradientes como umbrales de vulnerabilidad
que permiten un conocimiento de la variación, en el territorio, de aquellos factores que
crean situaciones de riesgo en comparación con las de su entorno. Por tanto, el objeto no
es establecer situaciones de riesgo puntual, sino niveles de vulnerabilidad y su influencia en
la formación del valor urbano.
Los objetivos base de un análisis de vulnerabilidad aplicado a un territorio son diversos. En
un primer momento se plantea medir, cuantificar y analizar las variables que influyen en la
vulnerabilidad y sus hogares. Dentro de un área concreta y acotada, es la propia
caracterización territorial la que define unos parámetros propios, específicos y exclusivos
objeto de estudio. Para el caso de la Vega Baja, es conveniente apuntar que en algunos de
los aspectos tratados, tales como los niveles de renta o el gasto social, no hay diferencias
lo suficientemente significativas para establecer umbrales claros que puedan identificar
puntos realmente vulnerables en contraste con otros.
La metodología seguida es la siguiente:
Analizar el concepto de vulnerabilidad estructural.
Obtener los indicadores del INE según los cuales se mide la Vulnerabilidad
Extraer los indicadores susceptibles de variabilidad dentro de la Vega Baja y sus
hogares para su estudio.
Cuantificar para los diferentes indicadores un gradiente de vulnerabilidad, identificando
las fragilidades y potencialidades del conjunto de la Vega Baja.
Cuantificar las tendencias de las diferentes variables del indicador para determinar el
riesgo de fragilidad en puntos con tendencias negativas,
independientemente de su estado de vulnerabilidad actual
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Obtener una variable de vulnerabilidad que resuma y aglutine los valores de las
variables propias de los indicadores demográficos y sociales. Se excluyen
otros de tipo económico o la dotación sanitaria, por considerarlos con
reducida variabilidad en el área de la Vega Baja.
Comparar los resultados obtenidos con los valores de suelo de cada una de las
muestras que componen la base de datos.
Agrupando variables se confeccionan, mediante técnicas de análisis factorial, indicadores
de referencia para los siguientes ámbitos de análisis: Crecimiento y Estructura de la
población (Indicador demográfico del INE) y Población, Educación, Trabajo, Entorno Físico
y Cultura (todos ellos pertenecientes al grupo de indicadores sociales del INE). Para cada
uno de esos ámbitos de estudio, se ha realizado una recopilación de información a partir de
fuentes estadísticas (Instituto Nacional de Estadística e Instituto Valenciano de Estadística),
tanto a nivel municipal como inframunicipal mediante la cuantificación relativa a las
correspondientes secciones censales en las que se divide a nivel administrativo la comarca.
Los indicadores de crecimiento y estructura de la población permiten estudiar variables y
factores vinculados al crecimiento vegetativo, ratio de masculinidad, rangos de edad de la
población o tasas de dependencia. La definición de los indicadores sociales es una
operación estadística de síntesis que presenta un compendio de indicadores relativos a
aspectos globales de la realidad social. Los objetos de investigación se clasifican según
campos de preocupación social: población, familia y relaciones sociales, educación,
trabajo, renta, distribución y consumo, protección social, salud, entorno físico, cultura y
ocio, cohesión y participación social.
Dentro del bloque de población, perteneciente a los indicadores sociales, se estudian los
movimientos de la población, los índices de juventud y distribuciones por sexo. Los
indicadores de educación abarcan tanto los niveles de estudios de la población como los
recursos educativos físicos y humanos disponibles. El trabajo incluye variables relativas a
las tasas de actividad y paro, a los porcentajes de ocupación y los tipos de contratos
imperantes. El indicador de entorno físico incluye elementos de paisaje, transporte, vivienda,
equipamiento y suelo. En lo referente a los indicadores culturales, las variables intervinientes
son actividades culturales, juegos de azar, equipamientos de cultura y ocio y
pernoctaciones en diversos establecimientos.
En segundo lugar, se han gestionado los datos mediante un sistema de información
geográfica, obteniendo mapas temáticos de cada nivel donde se puedan visualizar los
gradientes de valor de vulnerabilidad existentes. En cualquier caso, y a pesar de la gran
cantidad de datos existentes, no se han detectado verdaderas situaciones de exclusión. No
obstante, el análisis resalta un conjunto de atributos necesarios para el análisis de la
variabilidad de los valores de suelo en la zona y el conocimiento más exacto posible de la
estructura económica y social del territorio.
Con esos indicadores, estableciendo los umbrales de medida de las variables que afectan
al bienestar, para cada uno de los ámbitos de caracterización, obtenemos un valor del
territorio que determine el grado de vulnerabilidad de cada zona concreta de la Vega Baja.
El grado de exposición a cada una de esas variables es el que determina la fragilidad de un
punto determinado. Partiendo de las fragilidades parciales obtenidas para cada uno de los
ámbitos de estudio, establecemos indicadores generales de vulnerabilidad del territorio,
que definimos como Vulnerabilidad Global, entendida como un compendio de factores de
riesgo que se conjugan para dar lugar a situaciones de precariedad. Este indicador de
vulnerabilidad será resumen y aglutinante de cada uno de los aspectos estudiados.
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La vinculación del término vulnerabilidad al mercado inmobiliario permite crear un marco
conceptual desde el cual se identifican los recursos de los que dispone el territorio. En un
tejido con una fuerte dependencia del mercado de segunda residencia no nacional,
identificar estas situaciones es indispensable para poder dotar al activo inmobiliario y, por
tanto a su valor, de estabilidad.
14 .4 . Se l ecc ión de i nd i cadores de vu lne rab i l idad en e l ámb i to de
es tud io
Se adjunta la relación de indicadores establecidos por el INE para determinar la
vulnerabilidad de un ámbito. Se establece un cribado en el que se determina la relevancia
para el estudio, eliminando aquellos que no presentan variabilidad dentro del ámbito. Se
adjunta a continuación la relación de indicadores seleccionados.
saldo vegetativo
nacidos por cada mil defunciones
ratio de masculinidad
edad mediana de la población según sexo
proporción de personas mayores de 64 años
índice de envejecimiento
tasa de dependencia
tasa de dependencia de la población menor de 16 años
tasa de dependencia de la población mayor de 64 años
distribución por sexo
porcentaje de mujeres
ambos sexos
índice de juventud
índice de dependencia demográfica
extranjeros residentes en España
nacimientos
defunciones
crecimiento natural
saldo migratorio interior
total
por 1000 habitantes
emigración al extranjero
inmigraciones procedentes del extranjero
proporción de población de 16 y más años analfabeta/sin estudios
proporción de población de 16 y más años con estudios superiores
proporción de población de 25 a 34 años con estudios superiores
unidades de educación infantil
porcentaje de centros públicos
profesores de enseñanza no superior
porcentaje de mujeres
número de activos
distribución porcentual por sexo
tasa de actividad por sexo
ambos sexos
número de ocupados
ambos sexos
distribución porcentual por sexo
% de asalariados con contrato indefinido
% de contratos registrados de duración indefinida
número de parados
ambos sexos
distribución porcentual por sexo
tasa de paro por sexo
ambos sexos
parque de vehículos automóviles
miles de vehículos
vehículos por 1000 habitantes
vehículos por km
porcentaje de tierra por aprovechamientos
tierras de cultivo
prados y pastizales
terreno forestal
otras superficies
espacios naturales protegidos
superficie
hectáreas por 1000 habitantes
viviendas terminadas
número de viviendas
distribución porcentual según clase
precio medio del m2 construido
total viviendas
viviendas según antigüedad
oficinas de entidades de crédito
oficinas de famacia
índices de la red nacional de carreteras
kilómetros de carreteras por 1000 km2
kilómetros de autopistas y autovías por 1000 km2
actividad del cine
espectadores por 100 habitantes
actividad editorial
libros publicados
vivienda
equipamiento e infraestructura
actividades culturales
suelo
transporte
movimientos migratorios
ENTORNO FÍSICO
CULTURA
tasa de actividad
población ocupada
parados
tasa de paro
nivel educativo de la población
recursos educativos físicos y humanos
población activa
INDICADORES DE VULNERABILIDAD SEGÚN EL INE
estructura de población
movimiento natural de la población
TRABAJO
INDICADORES DE CRECIMIENTO Y
ESTRUCTURA DE LA POBLACIÓN
EDUCACIÓN
INDICADORES
SOCIALES
POBLACIÓN
INDICADORES
DEMOGRÁFICOS
Figura 14.1. Relación Indicadores para análisis de vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia, INE.
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14 .5 . E l va lo r de la Vu lne rab i l idad en la Vega Ba ja
Para cada uno de los indicadores tenidos en cuenta en el ámbito de estudio, enumerados
en el punto 13.4., se debe establecer el umbral bajo el cual una sección censal se considera
vulnerable. Ese valor, determinado por las características actuales de la sección censal,
unido a la tendencia al alza o a la baja de las mismas, determina la vulnerabilidad final del
ámbito.
Para establecer ese índice, nos basamos en la experiencia de Hernández Aja (2007) en su
estudio de Áreas Vulnerables en el centro de Madrid, donde el umbral de vulnerabilidad se
extrae de la media obtenida para cada indicador en tres ámbitos territoriales (la Comunidad
de Madrid, el municipio de Madrid y el ámbito de actuación de la Oficina Centro)
multiplicada por un factor de 1,5. Se considera vulnerable una sección censal que supera
ese valor de un 50% superior a la media de los ámbitos generales seleccionados. En su
caso, se escoge el mayor valor de los tres ámbitos para asegurar un umbral de
vulnerabilidad algo más elevado.
Siguiendo estas pautas y teniendo en cuenta que el análisis de vulnerabilidad sobre el
ámbito de la Vega Baja parte de un estudio estadístico y un análisis factorial de los
indicadores, el umbral de vulnerabilidad es el que supera las 1,5 veces del valor medio
obtenido del propio análisis factorial para el ámbito de la Vega Baja. Para aquellos
municipios en los que el indicador de vulnerabilidad sea superado con creces,
determinamos una zona de vulnerabilidad crítica.
Por tanto, la definición de vulnerabilidad es un concepto relativo, puesto que depende del
contexto en el que se produce lo que obliga a establecer distintos modos de medición. Para
cada uno de los municipios, se ha determinado si se trata de una zona de vulnerabilidad
superando el umbral, estableciendo las tendencias al alza o a la baja de los valores de los
indicadores y si la sección censal supera en el 50% de la media del indicador de
vulnerabilidad total. Es decir, se contrasta para cada municipio, la tendencia de sus
indicadores, la superación del umbral de vulnerabilidad parcial por indicadores y global
para el indicador de vulnerabilidad general.
14 .6 F rag i l i dades y po tenc ia l i dades te r r i to r i a l es en e l ámb i to de
es tud io
14.6.1 Indicadores Demográf icos
14.6.1.1 Indicadores de Crecimiento y Estructura de la Población
La vulnerabilidad se entiende tanto como una situación de fragilidad debido a las
circunstancias y características tanto sociales como estructurales en una zona, pero
también como un proceso de devaluación de estas características en el tiempo. Por lo
tanto, una zona puede ser vulnerable por sus peores condiciones en la actualidad o
susceptible de vulnerabilidad por la tendencia de las variables sociales a lo largo del
tiempo. Por ello, para cada uno de los indicadores determinados, establecemos primero un
estudio de las tendencias de sus variables a lo largo del tiempo.
Las variables que determina el INE como indicadoras de vulnerabilidad demográfica son:
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INDICADORES
DEMOGRÁFICOS
INDICADORES DE
CRECIMIENTO Y
ESTRUCTURA DE LA
POBLACIÓN
saldo vegetativo
nacidos por cada mil defunciones
ratio de masculinidad
edad mediana de la población según sexo
proporción de personas mayores de 64 años
índice de envejecimiento
tasa de dependencia
tasa de dependencia de la población menor de 16 años
tasa de dependencia de la población mayor de 64 años
Figura 14.2. Relación Indicadores demográficos. Fuente: Elaboración propia,INE.
El saldo vegetativo por mil habitantes tiene en su globalidad una ligera tendencia a
aumentar, que se ha visto frenada en los últimos años.
Figura 14.3. Tendencia del Saldo Vegetativo por mil habitantes en la provincia de Alicante
Ello es debido fundamentalmente a la irregularidad en el número de nacimientos, puesto
que el de defunciones se mantiene estable. La tendencia al alza general del número de
nacimientos se ve frenada ocasional y puntualmente por diversos factores, tales como el
número de parados o la actividad económica del momento. La situación de crisis existente
desde 2008 se hace patente en este descenso de nacimientos.
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Figura 14.4. Tendencia de Nacimientos por cada 1000 defunciones en la provincia
Este hecho propicia, a su vez, que la edad media de la población aumente gradualmente,
en parte debido a los fenómenos de descenso de la natalidad y en parte por el aumento de
la esperanza de vida. Como observamos en la siguiente gráfica, la edad media, que se
había mantenido estable durante 2000-2006, tiene un aumento más acusado en los últimos
años. También es destacable la mayor esperanza de vida de las mujeres con respecto a los
hombres.
Figura 14.5. Tendencia de la edad media de la población por sexo en la Vega Baja
Por lo tanto, la proporción de mayores de sesenta y cuatro años tiene un aumento
generalizado en la comarca de la Vega Baja del Segura.
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Figura 14.6. Tendencia Personas mayores 64 años en la Vega Baja
Pero si desglosamos esa tendencia por municipios y analizamos su distribución en el
territorio, observamos que esta tendencia al alza generalizada se acusada más en unas
zonas que en otras. Uno de los indicadores de crecimiento y estructura de la población es
la tasa de dependencia de la población mayor de 64 años. Por ello, se ha analizado la
tendencia creciente o decreciente para cada uno de los municipios de la Vega Baja en el
período de tiempo comprendido entre 2002 y 2010. Como observamos en el gráfico
siguiente, los mayores incrementos de población dependiente mayor de 64 años están
vinculados a los municipios costeros y de segunda residencia, como San Fulgencio,
Orihuela Costa, Torrevieja o Rojales. Cabe destacar cómo en municipios del interior de la
comarca, aquellos marcados en blanco, la tendencia en los últimos años ha sido
decreciente, como ocurre en municipios que, como Granja de Rocamora o Rafal, tienden a
una población más joven.
Figura 14.7. Tendencia de crecimiento de población mayor de 64 años. Fuente: Elaboración propia, INE.
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Figura 14.8. Tendencia Personas mayores 64 años en la Vega Baja
El índice de envejecimiento tiene también un aumento significativo a nivel provincial, algo
menos acusado si analizamos la tendencia global de la Vega Baja. El desarrollo turístico de
la comarca y de la costa en general se ha frenado en los últimos años y se ha desviado
hacia otras zonas más interiores de la provincia, que son las que elevan la tendencia de
envejecimiento de la provincia, que en las zonas litorales se mantienen más estables.
Figura 14.9. Tendencia del índice de envejecimiento en la provincia de Alicante
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Figura 14.10. Tendencia del índice de envejecimiento en la Vega Baja
Si desglosamos la información por municipios, observamos que la tendencia al
envejecimiento de la población muestra patrones de comportamiento similares a la
tendencia de personas mayores de 64 años en municipios como Granja de Rocamora,
Almoradí, Rafal y Callosa, ubicados en la franja interior. Muestran un envejecimiento
negativo con tendencia a la estabilidad estructural de la población. Por otra parte, los
municipios de costa y de la franja prelitoral, en particular aquellos en los que la
estacionalidad y la segunda residencia son un hecho masivo, muestran una tendencia
mayor al envejecimiento.
Figura 14.11. Tendencia al envejecimiento. Fuente: Elaboración propia, INE.
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Figura 14.12. Tendencia del índice de envejecimiento en la Vega Baja
Este hecho, se vincula directamente con la tendencia a la dependencia. Observamos en los
siguientes gráficos cómo, en términos generales, el envejecimiento de la población, así
como el aumento de población mayor de 64 años, están íntimamente ligados a un aumento
en la dependencia de la población. Por lo tanto, como se observa en el índice e
envejecimiento, la tendencia de dependencia al alza se da en toda la provincia, pero menos
acusadamente si nos centramos en concreto en la Vega Baja.
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Figura 14.14. Tendencia de dependencia total en la provincia de Alicante
Figura 14.15. Tendencia de dependencia total en la Vega Baja
Algunos municipios del prelitoral, como Redován o San Isidro, con pirámides poblacionales
de base más estrecha, es decir, con edades mayores a la media, muestran un grado de
dependencia negativo. En cualquier caso, las tendencias de dependencia tienden a
aumentar ligeramente, pero exceptuando casos como Benijófar o Algorfa en los que es
bastante acusada, las pendientes son poco acusadas. El aumento de la edad de la
población es estos municipios está ligado a un tipo de habitante con mejor situación social,
económica y de salud y, por lo tanto, con un nivel de dependencia menor.
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Figura 14.16. Tendencia a la dependencia. Fuente: Elaboración propia, INE.
Figura 14.17. Tendencia de dependencia total en la Vega Baja
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La dependencia total de un ámbito se puede dividir en tendencia juvenil y anciana. Como
podemos observar en el siguiente gráfico, la dependencia juvenil ha seguido unos patrones
irregulares en la provincia de Alicante y el conjunto de la Vega Baja. Un descenso durante
los años de bonanza y un aumento muy rápido durante los últimos años debido a la baja
contratación de jóvenes y a la dificultad de conseguir un primer empleo.
Figura 14.18. Tendencia de dependencia juvenil en la provincia de Alicante
Figura 14.19. Tendencia de dependencia juvenil en la Vega Baja
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 497
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Por lo tanto, un indicador de cómo el riesgo de vulnerabilidad demográfica aumenta a nivel
provincial y comarcal. Si reducimos la escala a nivel municipal, la dependencia juvenil
muestra aumento significativo en Almoradí, Cox, Benferri, Callosa, Rafal y Granja de
Rocamora, donde la población se mueve en medias de edad inferiores y dónde la
estructura de los hogares muestra más agrupaciones familiares. Torrevieja destaca tanto en
la dependencia de personas ancianas como de personas jóvenes, por lo que se perfila
como uno de los puntos de mayor vulnerabilidad demográfica.
En el resto de municipios, y a nivel general, no se observa una tendencia acusada ni al
aumento ni al descenso, manteniendo los valores estables en los últimos 5 años.
Figura 14.20. Tendencia a la dependencia juvenil. Fuente: Elaboración propia, INE.
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Figura 14.21. Tendencia de dependencia juvenil en la Vega Baja
En el otro extremo de la dependencia encontramos a los habitantes de mayor edad, donde
la tasa de dependencia de la población de mayor edad muestra aumentos significativos de
nuevo en la franja prelitoral y algo menos acusada en la costa; en municipios como San
Miguel de Salinas, San Fulgencio, Rojales, Beijófar, Algorfa y Pilar de la Horadada se
encuentran los puntos extremos. Los municipios de interior como Formentera, Redován y
San Isidro vuelven a mostrar una tendencia negativa de la dependencia anciana, de modo
que en los últimos años han visto decrecer el número de habitantes dependientes de más
de 64 años. A nivel provincial, también se observa un ascenso significativo debido a la
pérdida de nivel adquisitivo en los últimos años. Sin embargo, en la Vega Baja, cuya
población de elevada edad tiene generalmente un alto nivel adquisitivo debido a su
procedencia (mayoritariamente europea), ha sufrido algo menos.
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Figura 14.22. Tendencia de índice de dependencia anciana en la provincia de Alicante
Figura 14.23. Tendencia de índice de dependencia anciana en la Vega Baja
500 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 14.24. Tendencia de índice de dependencia anciana en la Vega Baja
Figura 14.25. Tendencia a la dependencia anciana. Fuente: Elaboración propia, INE.
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Analizadas las tendencias de las diferentes variables, se ha establecido la estructura del
territorio a nivel de crecimiento y de población, mediante un análisis de carácter factorial.
Para ello se ha utilizado una herramienta de análisis estadístico IBM SPSS Statistics 17,
desarrollando mapas temáticos mediante Intergraph GeoMedia® Professional lo que ha
permitido desarrollar un mapa de vulnerabilidad demográfica de la Vega Baja del Segura.
Observamos cómo los patrones de comportamiento del territorio se resumen en este
gráfico, en el que municipios como Torrevieja (con altas dependencias tanto juveniles como
de mayores de 64 años y edades medias muy altas con tendencias al alza) están a la
cabeza de la vulnerabilidad demográfica. Por otra parte, los municipios de interior como
Rafal, Albatera y Bigastro muestran una estructura de la población y unos indicadores de
crecimiento mucho más estables.
Figura 14.26. Vulnerabilidad demográfica. Fuente: Elaboración propia, INE.
14.6.2 Indicadores Sociales
14.6.2.1 Indicadores de Población
Siguiendo el proceso de análisis anterior, se han definido los indicadores de población,
englobados dentro de los indicadores sociales, que valoran el territorio en función de los
movimientos de la población. Se estudian las siguientes variables:
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POBLACIÓN
estructura de población
distribución por sexo
porcentaje de mujeres
ambos sexos
índice de juventud
índice de dependencia demográfica
extranjeros residentes en España
movimiento natural de la población
nacimientos
defunciones
crecimiento natural
movimientos migratorios
saldo migratorio interior
total
por 1000 habitantes
emigración al extranjero
inmigraciones procedentes del extranjero
Figura 14.27. Variables de población. Fuente: Elaboración propia, INE.
La población muestra una alta tendencia a aumentar en los municipios de Montesinos,
Catral, Formentera del Segura, San Miguel de Salinas, Algorfa y Daya Vieja, todos ellos en la
franja prelitoral y un ligero aumento en otras zonas costeras. Por otra parte, muestra un
descenso en Torrevieja y San Fulgencio, y un estancamiento en el resto de la comarca.
Figura 14.28. Tendencia aumento de la población. Fuente: Elaboración propia, INE.
Las tendencias de distribución por sexo muestran una tendencia al aumento generalizado
tanto de hombres como de mujeres. Como observamos en las gráficas siguientes, la
distribución de la población masculina tiende a aumentar a nivel global, pero localmente no
se observan grandes saltos, sino un aumento lento y paulatino, en algún caso tendente a
cero.
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Figura 14.29. Distribución de población Masculina en la Vega Baja
504 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 14.30. Distribución de población Masculina en la provincia de Alicante
En cuanto a la distribución femenina en la población, como observamos en las gráficas
siguientes, repite la fórmula observada en la distribución de población masculina,
tendencias muy ligeras al alza o a la estabilidad.
Figura 14.31. Distribución de población Femenina en la Vega Baja
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Figura 14.32. Distribución de población Femenina en la provincia de Alicante
El indicador de población incluye también en su variabilidad aspectos relacionados con los
movimientos naturales, es decir, nacimientos, defunciones y crecimiento natural. En cuanto
a crecimiento natural y defunciones, se observan tendencias al descenso de la mortalidad y
por lo tanto un aumento del crecimiento natural, lo que se traduce en una tendencia positiva
desde el punto de vista de la vulnerabilidad. Sin embargo, la tendencia de los nacimientos,
a pesar tener una media que supone un ligero aumento, muestra mayor irregularidad, lo
cual dificulta su interpretación desde un punto de vista de la vulnerabilidad.
Figura 14.33. Tendencia de Nacimientos en la provincia de Alicante
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Figura 14.34. Tendencia de Defunciones en la provincia de Alicante
Figura 14.35. Tendencia de Crecimiento Natural en la provincia de Alicante
A nivel comarcal, del estudio de los movimientos migratorios se desprende una tendencia
significativa al descenso de la inmigración así como un aumento generalizado de la
emigración, de modo que se observa cierto riesgo de vulnerabilidad si las tendencias
migratorias no invierten su proceso.
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Figura 14.36. Tendencia del Saldo Migratorio en la Vega Baja
Los últimos cuatro años la caída del saldo migratorio en la comarca es significativa.
Figura 14.37. Tendencia del saldo migratorio en la Vega Baja
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Por otra parte, la procedencia de la población extranjera, sigue siendo fundamentalmente
europea, pero se observa también un freno en el aumento paulatino de los años de
bonanza y una ligera caída en el último tramo de la gráfica.
Figura 14.38. Evolución de la población extranjera en la Vega Baja
Los estudios de distribución por sexo muestran una pequeña fractura en el territorio,
dividiéndose en una zona interior con mayor porcentaje de mujeres y una media de edad
menor y una zona litoral con predominancia de hombres y mayor edad. También existe un
mayor saldo migratorio en municipios como Guardamar, Almoradí, Benferri, Callosa o Daya
Nueva, de ahí la mayor vulnerabilidad del territorio en esos municipios.
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Figura 14.39. Vulnerabilidad poblacional. Fuente: Elaboración propia, INE.
14.6.2.2 Indicadores Educativos
Las variables que determinan los indicadores de la vulnerabilidad educativa en la se
relacionan a continuación:
EDUCACIÓN
nivel educativo de la
población
proporción de población de 16 y más años analfabeta/sin
estudios
proporción de población de 16 y más años con estudios
superiores
proporción de población de 25 a 34 años con estudios
superiores
recursos educativos
físicos y humanos
unidades de educación infantil
porcentaje de centros públicos
profesores de enseñanza no superior
porcentaje de mujeres
Figura 14.40. Variables incluidas en el indicador de educación. Fuente: Elaboración propia, INE.
Partiendo de estos indicadores, se establecen sus tendencias a aumentar o disminuir en los
últimos 10 años, con el fin de determinar los puntos frágiles del territorio a nivel educativo. El
plano más significativo de tendencia a este nivel es el de analfabetismo. Observamos en la
siguiente figura el aumento mayor aumento de analfabetismo en Pilar de la Horadada, Los
Montesinos, Callosa del Segura y Cox.
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Figura 14.41. Tendencia al analfabetismo. Fuente: Elaboración propia, INE.
Si analizamos la tendencia al analfabetismo en la provincia de Alicante, observamos cómo
tras un lógico descenso a principio de la década de 2000, vuelve a tender ligeramente a
aumentar. La diáspora de jóvenes con titulación hacia otros países en búsqueda de su
primer empleo en los últimos años ha aumentado la proporción de la población analfabeta.
Figura 14.42. Tendencia de proporción de población de 16 años analfabeta en la provincia de Alicante
Así pues, el reverso de este hecho es el estancamiento y la ligera disminución de jóvenes
con estudios superiores en la provincia.
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Figura 14.43. Tendencia de proporción de población de 16 años con estudios superiores en Alicante
Figura 14.44. Tendencia de proporción de población de 25 a 34 años con estudios superiores en la
provincia de Alicante
Al nivel educativo de la población, que como se observa tiene una tendencia negativa que
indica riesgo de vulnerabilidad, se suman los recursos educativos físicos y humanos para
obtener un indicador de Vulnerabilidad Educativa. Como observamos en el gráfico
siguiente, el porcentaje de centros públicos tiene una marcada tendencia a su desaparición,
lo que supone un aumento de esa vulnerabilidad que ya se veía afectada por el descenso
de población con formación.
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Figura 14.45. Tendencia de Porcentaje de Centros Públicos en la Comunidad Valenciana
Por su parte, la tendencia de profesorado es al alza, lo cual frena en parte el riesgo de
vulnerabilidad educativa.
Figura 14.46. Tendencia de profesores de enseñanza no superior en la Comunidad Valenciana
El estudio de estas variables, indican el grado de Vulnerabilidad Educativa, que se grafían
en el mapa temático siguiente. Se observa la fragilidad de algunas zonas del prelitoral
donde hay carencia de centro educativos (como San Miguel de Salinas) y, sobre todo, la
tendencia de unos mayores niveles de estudios en las zonas de costa, donde la población
extranjera tiene una media de nivel de estudios mayor.
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Figura 14.47. Vulnerabilidad Educativa. Fuente: Elaboración propia, INE.
14.6.2.3 Indicadores de Trabajo
Las variables incluidas en los indicadores de vulnerabilidad laboral son los siguientes:
TRABAJO
población activa
número de activos
distribución porcentual por sexo
tasa de actividad
tasa de actividad por sexo
ambos sexos
población ocupada
número de ocupados
ambos sexos
distribución porcentual por sexo
% de asalariados con contrato indefinido
% de contratos registrados de duración indefinida
parados
número de parados
ambos sexos
distribución porcentual por sexo
tasa de paro
tasa de paro por sexo
ambos sexos
Figura 14.48. Variables incluidos en indicador trabajo. Fuente: Elaboración propia, INE.
En cuanto a la población activa en la provincia de Alicante, se observa una progresión
continua al alza, sin sobresaltos ni grandes cambios de un año a otro. Los datos obtenidos
llegan hasta 2008, por lo que no se puede llegar a una conclusión clara de cómo afectaría
la depresión económica en el número de activos en los últimos años.
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Figura 14.49. Tendencia del número de activos en miles de personas en la provincia de Alicante
Por sexos, se observa cómo todavía es menor el número de mujeres activas que de
hombres, pero la tendencia al respecto de estos porcentajes es al acercamiento al 50% en
una progresión lineal de medio punto porcentual anual.
Figura 14.50. Tendencia del porcentaje de personas activas por sexo en la provincia de Alicante
Por lo tanto, la tasa de actividad, que parece mantenerse relativamente estable, también
tiende a aproximarse (se observa cómo la tasa de actividad masculina acusa un cierto
descenso mientras la femenina aumenta ligeramente).
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Figura 14.51. Tendencia de la tasa de actividad en la provincia de Alicante
El número de ocupados, por su parte, muestra una tendencia al estancamiento, lo cual,
unido al ligero aumento de la tasa de población activa, arroja un riesgo de vulnerabilidad en
aumento.
Figura 14.52. Tendencia del número de ocupados por miles de personas en la provincia de Alicante
Del mismo modo que se observaba la tendencia al equilibrio en las tasas de actividad entre
hombres y mujeres, la distribución porcentual de ocupados por sexo arroja datos similares.
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Figura 14.53. Tendencia de la distribución porcentual de ocupados en la provincia de Alicante
Para todos los tipos de contrato, se observa una alarmante tendencia generalizada a la
destrucción de empleo, con la desaparición paulatina de contratos. En el caso de los
contratos temporales, en el gráfico creado a continuación se observa cómo Torrevieja ha
destruido casi todo el empleo temporal al caer drásticamente el sector terciario y de la
construcción a los que se vinculaba casi toda su actividad. Por otra parte, sólo los
municipios de Cox y Daya Vieja muestran un aumento en los contratos de tipo temporal.
Figura 14.54. Tendencia a desaparición de contratos temporales. Fuente: Elaboración propia, INE.
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En el siguiente gráfico se observa cómo Torrevieja, con un mayor número de contratos,
debido a su tamaño, relevancia y sobre todo, al sector turístico y terciario, sufre el mayor
descenso en los últimos años de contratos temporales y tiene una tendencia más clara a la
destrucción, que parece haber llegado a un nivel en el que se mantiene estable.
Figura 14.55. Tendencia de los contratos Temporales en la Vega Baja
En la Vega Baja se observa una clara tendencia al descenso de los contratos temporales,
que parece haber tocado fondo en el año 2009 y que ahora mismo está en una situación de
estabilidad en un perfil bajo.
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Figura 14.56. Tendencia de los contratos Temporales en la Vega Baja
Se adjuntan las gráficas de tendencia de todo tipo de contratos a nivel local, provincial y
comarcal, en todas las cuales se aprecia una clara tendencia a la destrucción de empleo.
La situación es más grave si se analiza la destrucción de empleo de tipo indefinido. En los
siguientes gráficos de tendencia de desaparición de contratos laborales de tipo indefinido,
queda patente cómo las zonas vinculadas al sector servicios, franja litoral, han sufrido un
grave descenso de los contratos, así como algunas zonas altamente vinculadas con el
sector de la construcción y la industria, como Almoradí.
Figura 14.57. Tendencia a desaparición de contratos indefinidos. Fuente: Elaboración propia, INE.
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Figura 14.58. Tendencia de los contratos Indefinidos en la Vega Baja
Por su parte, la tendencia de demanda de empleo muestra un gran parecido con la
tendencia a desaparición de contratos, de modo que las zonas en las que se destruye el
empleo aumentan el número de solicitudes de trabajo. Se observa una tendencia a la
vulnerabilidad alta en Orihuela, Torrevieja y otros municipios como Albatera y Pilar de la
Horadada.
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Figura 14.59. Tendencia demandante de empleo. Fuente: Elaboración propia, INE.
Las tasas de paro y la demanda de empleo en la provincia de Alicante, en la Vega Baja
tienen tendencias generalizadas al alza. En el siguiente gráfico, se aprecia ese aumento
desmesurado en los últimos años que se regula en valores de desempleo realmente
elevados, tanto para hombres como para mujeres.
Figura 14.60. Tendencia de Demandantes de empleo Varones en la Vega Baja
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Figura 14.61. Tendencia de Demandantes de empleo Mujeres en la Vega Baja
Estos factores configuran la vulnerabilidad laboral del ámbito mediante la confección de
indicador mediante análisis factorial. Se observa cómo en las tendencias y variables
analizadas en este ámbito, los municipios de Torrevieja, Orihuela, Almoradí, Callosa, Pilar de
la Horadada y Guardamar del Segura, destacan como los que presentan unos mayores
riesgos en el ámbito laboral.
Por otra parte, los municipios de Benferri, Algorfa, Daya Nueva, Jacarilla y Granja de
Rocamora son los más estables laboralmente, puesto que tienen una mejor situación de
actividad y una tendencia menor a la destrucción de empleo.
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Figura 43.62. Vulnerabilidad en el Trabajo. Fuente: Elaboración propia, INE.
14.6.2.4 Indicadores de Entorno Físico
Las variables incluidas en los indicadores de vulnerabilidad de Entorno Físico son los
siguientes:
ENTORNO FÍSICO
transporte
parque de vehículos automóviles
miles de vehículos
vehículos por 1000 habitantes
vehículos por km
suelo
porcentaje de tierra por aprovechamientos
tierras de cultivo
prados y pastizales
terreno forestal
otras superficies
espacios naturales protegidos
superficie
hectáreas por 1000 habitantes
vivienda
viviendas terminadas
número de viviendas
distribución porcentual según clase
precio medio del m2 construido
total viviendas
viviendas según antigüedad
equipamiento e oficinas de entidades de crédito
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infraestructura oficinas de farmacia
índices de la red nacional de carreteras
kilómetros de carreteras por 1000 km2
kilómetros de autopistas y autovías por 1000 km2
Figura 14.63. Variables vinculadas Entorno Físico. Fuente: Elaboración propia, INE.
El estudio de las tendencias de estos indicadores nos lleva a la comprensión del territorio a
nivel físico. Se ha estudiado el tipo de paisaje, las superficies por municipio y sección
censal de espacios naturales protegidos, la densidad de la población el número de
viviendas, la antigüedad media de las viviendas y los índices de infraestructuras y
equipamientos.
Figura 14.64. Incidencia de tipo de paisaje en la Sección Censal. Fuente: Elaboración propia, INE.
El parque de vehículos móviles, por su parte, con una tendencia al alza que también se ha
visto frenada en los últimos años. En la provincia de alicante el ascenso ha sido más
acusado que en la propia comarca de la Vega Baja, en la que hay mayor regularidad.
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Figura 14.65. Tendencia de parque de vehículos en la Provincia de Alicante
Figura 14.66. Tendencia de parque de vehículos en la Vega Baja
A nivel local, se repite este patrón de ascenso regular proporcional al tamaño del municipio.
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Figura 14.67. Tendencia de parque de vehículos en la Vega Baja
La existencia de equipamientos e infraestructuras también influye en el indicador de la
vulnerabilidad del entorno físico; por ello, estudiamos las tendencias de diferentes tipos de
oficinas y equipamientos básicos. En cuanto a las oficinas de entidades de crédito, han
aumentado gradualmente hasta encontrarse en una cima que, de momento, del mismo
modo que ocurre con la economía, las tasas de actividad y las variables que dependen de
ello, se encuentra estancada.
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Figura 14.68. Tendencia de oficinas de crédito por cada 100.000 habitantes en la provincia de Alicante
Por su parte, las farmacias, y los equipamientos sanitarios en general, están sufriendo un
descenso generalizado en la Comunidad Valenciana, agravado por los impagos y la falta de
inversión en el sector.
Figura 14.69. Tendencia de Oficinas de Farmacia por cada 100.000 habitantes en la Comunidad
Valenciana
El freno de la economía también se refleja en los kilómetros de carreteras, autovías y
autopistas, que requieren de una inversión gubernamental que se ha visto reducida.
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Figura 14.70. Tendencia de kilómetros de carreteras por 1000 km2 en la provincia de Alicante
Figura 14.71. Tendencia de kilómetros de autopistas y autovías por 1000 km2 en la provincia de Alicante
Todo ello se resume en un único factor, en el que observamos con claridad la mayor
vulnerabilidad del entorno físico en los municipios con territorios con figuras de protección
paisajística (como Pilar de la Horadada o Guardamar del Segura), en los que también se da
la circunstancia de unos paisajes concretos, unas peores comunicaciones o menor número
de equipamientos.
En el otro extremo, los valores de los municipios en torno a las vías rápidas de
comunicación y con paisajes de menor fragilidad, como huertas, secano y matorrales,
tienen una vulnerabilidad menor.
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Figura 14.72. Vulnerabilidad del Entorno Físico. Fuente: Elaboración propia, INE.
14.6.2.5 Indicadores de Cultura
Las variables incluidas dentro de los indicadores culturales son las siguientes:
CULTURA
actividades culturales
actividad del cine
espectadores por 100 habitantes
actividad editorial
libros publicados
cantidades jugadas en
juegos de azar
euros por habitante
total, juegos privados, públicos y once
vacaciones de los
residentes en España
pernoctaciones en establecimientos hoteleros por 100
habitantes
pernoctaciones en apartamentos turísticos por 100
habitantes
pernoctaciones en campings por 100 habitantes
pernoctaciones en alojamientos de turismo rural por 100
habitantes
equipamiento de cultura y
ocio
salas de cine por 100000 habitantes
puntos de servicio de bibliotecas por 100000 habitantes
locales de restauración por 10000 habitante
plazas en establecimientos hoteleros por 1000
habitantes
plazas en apartamentos turísticos por 1000 habitantes
plazas en campings por 1000 habitantes
plazas en alojamientos de turismo rural por 1000
habitantes
Figura 14.73. Vulnerabilidad del Entorno Físico. Fuente: Elaboración propia, INE.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 529
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Partiendo de estos indicadores, se establecen las tendencias a aumentar o disminuir en los
últimos 10 años con el fin de determinar los puntos frágiles del territorio a nivel cultural.
La tendencia de espectadores de cine en la provincia cae año tras año, dejando al sector
en situación de riesgo y desprotección. Este hecho se agrava por la crisis de la industria,
que tiene tanto que ver con la crisis económica como con el hecho de que se enfrenta a
factores de progreso y evolución del sector, como internet, la piratería y los nuevos medios
de distribución y promoción, que minan las vías clásicas de ingresos del cine.
Figura 14.74. Tendencia de espectadores de cine cada 100 habitantes en la provincia de Alicante
Por otra parte, la tendencia de libros publicados durante los últimos años, sin tener una
tendencia totalmente estable y regular, muestra una clara línea global al alza.
Figura 14.75. Tendencia de libros publicados (miles de ejemplares) en la provincia de Alicante
530 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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La tendencia de euros jugados en juegos de azar por habitante también muestra una
tendencia global al alza, con algunos altibajos.
Figura 14.76. Tendencia de euros jugados en juegos de azar por habitante en la Comunidad Valenciana
El modo de celebración de las vacaciones de los residentes en cada zona también es un
factor a tener en cuenta en el desarrollo del indicador. Por lo tanto, si analizamos las
pernoctaciones en establecimientos hoteleros, observamos, además de una tendencia
general al descenso, un desplome más acusado hacia el final del período, que coincide con
el inicio de la recesión económica.
Figura 14.77. Tendencia pernoctaciones en establecimientos hoteleros por 100 habitantes en provincia
de Alicante
Este mismo análisis sobre las pernoctaciones pero en esta ocasión sobre los apartamentos
turísticos, aporta un dato diferencial, la tendencia en apartamentos turísticos es más
estable, no tan claramente descendente, pero la caída debida a la crisis es más acusada.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 531
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Figura 14.78. Tendencia pernoctaciones en apartamentos turísticos por 100 habitantes en Comunidad
Valenciana
Por su parte, la tendencia de pernoctaciones en campings sí está sufriendo una caída
paulatina que tiene más que ver con el agotamiento del sector, en detrimento en pos del
alquiler y la segunda residencia.
Figura 14.79. Tendencia pernoctaciones en campings por 100 habitantes en Comunidad Valenciana
Sin embargo, en contraposición a este descenso paulatino, la tendencia de pernoctaciones
en alojamientos turísticos tiene una clara tendencia al alza, que se ha visto frenada por la
situación económica, pero muestra el potencial del sector en condiciones normales, de
estabilidad.
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Figura 14.80. Tendencia pernoctaciones en alojamientos turísticos por 100 habitantes en Comunidad
Valenciana
A nivel de equipamientos, si observamos por ejemplo los puntos de servicio de bibliotecas
en la provincia, se aprecia el descenso paulatino de los mismos en relación con el número
de habitantes. Esto se debe al estancamiento en la inversión de nuevos puntos en contraste
con el aumento de la población.
Figura 14.81. Tendencia de puntos de servicios de Bibliotecas por 100.000 habitantes en la provincia de
Alicante
Sin embargo, en contraste, elementos como el número de cafeterías tiene una progresión
inversa, tanto a nivel provincial como comarcal, como observamos a continuación.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 533
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Figura 14.82. Tendencia de número de cafeterías en la provincia de Alicante
Figura 14.83. Tendencia de número de cafeterías en la Vega Baja
Si profundizamos en este análisis a escala local, el efecto es el mismo, un aumento gradual
en la mayoría de los casos con un estancamiento en los últimos años. En los municipios
más pequeños, se observa una tendencia a la estabilidad o permanencia de servicios. .
534 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Figura 14.84. Tendencia de número de cafeterías en la Vega Baja
Este análisis se realiza para los locales de restauración, los establecimientos hoteleros, los
apartamentos turísticos, las plazas de campings y el alojamiento de turismo rural tanto en
número de establecimientos como en número de plazas, se observa una tendencia general
al aumento, con estancamiento en los últimos años, con algunas excepciones.
Por ejemplo, en la Vega Baja del Segura, la oferta y demanda hotelera no es regular, siendo
de mayor calado el turismo de segunda residencia y largas estancias, por ello, el número de
plazas en hoteles tiende a mantenerse estable en niveles bajos, cuando no a caer o
desaparecer.
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Figura 14.85. Tendencia de número de plazas en hoteles en la Vega Baja
Sin embargo, como contraste, el número de plazas de apartamento tiene una tendencia
irregular en función de la explotación comercial de cada uno de los municipios. Por ejemplo,
Orihuela, un municipio de gran dualidad, que abarca sector litoral y turístico, de interior y
agrario y rural y urbano, todavía tiene capacidad de absorción de mercado inmobiliario,
mientras que otros municipios, como Torrevieja o Guardamar, ya parecen haber tocado
techo y están en serio descenso.
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Figura 14.86. Tendencia de número de plazas en apartamentos en la Vega Baja
Otros sectores, como el número de campings, tienen un peso relativo tan bajo y un
descenso tan acusado que se encuentran fuera de las tendencias lógicas de la zona, más
debido a una crisis del sector y a la competencia de otros sectores que a la propia situación
de vulnerabilidad de la zona.
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Figura 14.87. Tendencia de número de plazas en campings en la Vega Baja
Como se ha apuntado con anterioridad, el análisis pormenorizado tanto a nivel local, como
comarcal y provincial de número de establecimientos y plazas se encuentra en el anexo xxx.
Desde un punto de vista global, todo este análisis es de utilidad para obtener una
cartografía de vulnerabilidad cultural. Haciendo balance del número de elementos culturales
englobando los anteriormente descritos, independientemente de su tipología concreta,
observamos en la siguiente figura el mayor aumento de equipamientos en las cabeceras
comarcales: Torrevieja y Orihuela, y en Guardamar, Rojales y Pilar de la Horadada a
continuación.
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Figura 14.88. Tendencia aumento de elementos culturales. Fuente: Elaboración propia, INE.
Por otra parte, desciende bruscamente el número de equipamientos en San Isidro y se
estancan en otros municipios de interior como Rafal, Redován, Benferri y Jacarilla. En el
resto de municipios están los crecimientos intermedios. Todo ello, unido a las distintas
actividades y movimientos vacacionales, culturales y de ocio, confluye en un mapa de
vulnerabilidad cultural en el que se observan las carencias de elementos culturales en el
interior de la comarca, así como su estancamiento o tendencia a descender. Por lo tanto,
municipios como Benferri, Rafal, Jacarilla, Benejúzar, Daya Nueva y Cox son los más
vulnerables culturalmente.
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Figura 14.89. Vulnerabilidad cultural. Fuente: Elaboración propia, INE.
14.6.3 Valoración de la Vulnerabi l idad Global del ámbito.
Tras los análisis parciales de vulnerabilidad social y demográfica de la Vega Baja del
Segura, mediante un análisis factorial que aglutina todos los aspectos estudiados, tanto a
nivel de población, educación, trabajo, entorno físico y cultura, establecemos la
vulnerabilidad global del territorio.
Como hemos dicho, la vulnerabilidad se entiende como un compendio entre el valor del
indicador en cada zona y su tendencia al alza o a la baja en un futuro próximo, medio y
lejano.
1 Tabla comparativa de datos de tendencia
En primer lugar, tras el análisis de tendencias y su evolución en cada uno de los municipios,
extraemos los valores de las variables con mayor variabilidad dentro de la zona, puesto que
muchos de los análisis son realizados sobre documentación autonómica o provincial, y no
ayudan a la diferenciación de la vulnerabilidad desde un punto de vista de comparación
entre municipios.
Las tendencias analizadas por separado en este punto son: mayores de 64 años,
envejecimiento, dependencia total, dependencia juvenil, dependencia anciana, población,
demandantes de empleo, contratos indefinidos, contratos temporales, tasa de paro, número
de vehículos y elementos culturales (suma del total de equipamientos de cultura,
alojamiento y ocio).
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MU
NIC
IP
IO
TEN
DEN
CIA
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64
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DEN
CIA
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S
TEN
DEN
CIA
ELEM
EN
TO
S C
ULTU
RA
LES
Albatera ↔ ↑ ↔ ↓ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑
Algorfa ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↔ ↑ ↑
Almoradí ↑ ↓ ↓ ↔ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↓ ↑
Benejúzar ↔ ↑ ↔ ↔ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↔ ↑
Benferri ↔ ↔ ↔ ↑ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↔
Benijófar ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↔ ↑
Bigastro ↔ ↑ ↔ ↔ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↓ ↔ ↑
Callosa ↔ ↓ ↓ ↑ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↓ ↔
Catral ↑ ↑ ↑ ↔ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑
Cox ↔ ↑ ↔ ↔ ↔ ↔ ↑ ↓ ↑ ↑ ↓ ↔
Daya Nueva ↔ ↑ ↑ ↓ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↑ ↔
Daya Vieja ↔ ↑ ↑ ↓ ↔ ↑ ↔ ↓ ↑ ↔ ↔ ↔
Dolores ↔ ↑ ↑ ↓ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑
Formentera ↔ ↑ ↔ ↓ ↓ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↑ ↑
Granja ↓ ↓ ↓ ↑ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↔
Guardamar ↑ ↑ ↑ ↔ ↑ ↔ ↑ ↓ ↓ ↔ ↓ ↑
Jacarilla ↔ ↑ ↑ ↓ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↔
Montesinos ↑ ↑ ↔ ↓ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑
Orihuela ↑ ↑ ↔ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑
Pilar de la H. ↑ ↑ ↑ ↔ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑
Rafal ↓ ↓ ↔ ↑ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↔ ↔ ↔
Redován ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↑ ↑ ↓ ↓ ↓ ↓ ↔
Rojales ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↔ ↓ ↑
San Fulgencio ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↓ ↑ ↔ ↓ ↔ ↓ ↑
San Isidro ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
San Miguel
De Salinas
↑ ↑ ↑ ↔ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↔ ↓ ↑
Torrevieja ↑ ↑ ↔ ↔ ↑ ↓ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑
Figura 14.90. Tendencias de Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 541
L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
En la tabla, se resumen mediante símbolos gráficos las tendencias para las variables
seleccionadas en cada uno de los municipios de la Vega Baja. Las flechas indican la
tendencia al alza, a la baja o el mantenimiento y estabilidad. Por su parte, el color verde
indica una mejora del dato y por lo tanto una menor vulnerabilidad en el último año
analizado con respecto al primero. El color rojo, por su parte, indica un aumento de la
vulnerabilidad del aspecto analizado en el período de tiempo estudiado. El color violeta
significa estabilidad y mantenimiento de los valores de la variable, y por tanto, ni aumento
de la vulnerabilidad ni fortalecimiento del municipio en el aspecto concreto.
MUNICIPIO TENDENCIAS POSITIVAS TENDENCIAS NEGATIVAS TENDENCIA
Daya Vieja 3 3 0
Formentera 5 5 0
Redován 5 5 0
Almoradí 4 5 -1
Bigastro 3 4 -1
Rafal 3 4 -1
Benejúzar 2 4 -2
Callosa 3 5 -2
San Isidro 4 6 -2
Algorfa 4 7 -3
Granja 3 6 -3
Albatera 2 6 -4
Cox 1 5 -4
Daya Nueva 2 6 -4
Montesinos 3 7 -4
Benijófar 3 8 -5
Dolores 2 7 -5
Jacarilla 2 7 -5
Orihuela 3 8 -5
Rojales 3 8 -5
Benferri 0 6 -6
Catral 2 8 -6
San Fulgencio 2 8 -6
San Miguel De Salinas 2 8 -6
Guardamar 1 8 -7
Pilar de la H. 2 9 -7
Torrevieja 1 9 -8
Figura 14.91. Tendencias de Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia.
El resultado, como podemos observar una vez comparadas, contrastadas y ordenadas las
tendencias de la Vega Baja, muestra que el municipio con mayor riesgo de vulnerabilidad
teniendo en cuenta exclusivamente las tendencias es el de Torrevieja, seguido por Pilar de
la Horadada, Guardamar del Segura, San Miguel de Salinas, San Fulgencio, Catral y
Benferri, en ese orden.
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V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Los municipios de Torrevieja, Guardamar y Pilar de la Horadada se encuentran a la cabeza
en riesgo de Vulnerabilidad, rigiéndonos únicamente por su tendencia al envejecimiento, su
aumento gradual de la dependencia, la caída de los contratos tanto indefinidos como
temporales y el aumento del paro.
Para el resto de municipios de la Vega Baja del Segura, también se observa un aumento de
la vulnerabilidad globalmente, siendo reducidos los casos (Daya Vieja, Formentera y
Redován) en los que el cómputo final en cuanto a tendencias se mantiene estable.
Además de las tendencias que indican riesgo de vulnerabilidad de cara al futuro, se estudia
la vulnerabilidad en el momento actual, es decir, se hace un factorial de cada uno de los
indicadores de vulnerabilidad determinados: Población, Educación, Trabajo, Entorno físico y
Cultura y con ellos se genera un indicador de vulnerabilidad global. Los resultados de este
análisis factorial se resumen en la siguiente tabla.
MUNICIPIOINDICADOR
DEMOGRAFICO
INDICADOR
POBLACIÓN
INDICADOR
EDUCACIÓN
INDICADOR
TRABAJO
INDICADOR
ENTORNO_FÍSICO
INDICADOR
CULTURA
VULNERABILIDADPUNTOS DE
VULNERABILIDAD
Albatera -0,93 0,77 16,00 -0,09 0,16 -0,40 -0,32 ↓Algorfa 0,69 -0,77 7,00 -0,50 -0,88 -0,35 -0,46
Almoradí -0,81 1,89 27,00 0,32 1,95 -0,34 -0,07 ↓↓Benejúzar -0,25 -0,83 9,00 -0,28 -0,65 -0,41 -0,40 ↓Benferri -0,18 1,63 3,00 -0,52 -0,37 -0,42 -0,51 ↓↓↓Benijófar 0,64 -0,89 7,00 -0,49 -1,15 -0,38 -0,46
Bigastro -0,86 -0,65 16,00 -0,22 -0,66 -0,38 -0,38
Callosa -0,57 1,73 25,00 0,15 1,62 -0,40 -0,17 ↓↓Catral -0,66 -0,67 13,00 -0,20 -0,43 -0,29 -0,28
Cox -0,63 -0,64 9,00 -0,22 -0,51 -0,41 -0,38 ↓Daya Nueva 0,05 1,83 5,00 -0,49 -0,32 -0,41 -0,48 ↓↓↓Daya Vieja 3,12 -0,77 6,00 -0,40 0,80 -0,28 -0,39 ↓↓
Dolores -0,48 -0,74 12,00 -0,28 -0,26 -0,41 -0,39
Formentera -0,34 -0,82 8,00 -0,46 -1,04 -0,35 -0,47
Granja -0,06 -0,75 3,00 -0,49 -0,20 -0,35 -0,49 ↓Guardamar 0,41 1,42 26,00 0,00 1,15 1,81 0,81 ↓↓
Jacarilla -0,41 0,61 3,00 -0,49 -0,05 -0,42 -0,53 ↓↓Montesinos -0,69 -0,80 6,00 -0,37 -1,08 -0,32 -0,40
Orihuela 0,25 -0,69 118,00 2,79 0,07 1,90 2,43 ↓↓Pilar de la H. -0,27 0,17 24,00 0,13 2,21 0,40 0,32 ↓
Rafal -1,33 -0,81 9,00 -0,40 -1,16 -0,42 -0,51 ↓Redován -0,91 -0,72 12,00 -0,24 -0,57 -0,40 -0,37
Rojales 1,58 0,84 9,00 -0,23 1,95 -0,05 0,07 ↓↓↓San Fulgencio 1,97 0,38 6,00 -0,40 0,80 -0,20 -0,07 ↓↓
San Isidro -0,77 0,38 9,00 -0,39 -0,42 -0,36 -0,27
San Miguel D S 0,66 -0,73 6,00 -0,40 -0,25 -0,34 -0,27
Torrevieja 0,78 0,02 90,00 3,77 0,11 3,99 3,77 ↓↓
Figura 14.92. Umbrales de Vulnerabilidad municipal. Fuente: Elaboración propia.
Una vez realizados los análisis factoriales de vulnerabilidad, se determinan los puntos que
se alejan 1,5 veces de la media de la zona de la Vega Baja para cada uno de los
indicadores. El resultado, como observamos, muestra bastantes municipios con puntos
concretos de vulnerabilidad en la actualidad, aspecto que no tiene por qué coincidir con la
tendencia a la vulnerabilidad.
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V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Los dos municipios que a nivel global se muestran vulnerables vuelven a ser Torrevieja y
Orihuela, a pesar de no encontrarse en el límite de vulnerabilidad en la actualidad. Los
municipios que más aspectos de vulnerabilidad parcial presentan son, en este caso,
Benferri, Daya Nueva y Rojales, que superando los umbrales de vulnerabilidad para
aspectos concretos, no tienen tendencia al alza ni riesgo global de vulnerabilidad.
Observamos los extremos de vulnerabilidad global, los municipios de Torrevieja, Orihuela,
Guardamar y Pilar de la Horadada, en los que se da una estructura que combina factores
ambientales de protección, estructuras sociales con alta estacionalidad, elevadas edades
de población y tasas de paro elevadas, elementos que pesan más que unos buenos
equipamientos y nivel educativo superiores a la media.
En el extremo opuesto, Jacarilla, Benferri, Rafal, Granja de Rocamora, Daya Nueva y
Formentera del Segura, tienen las estructuras sociales, económicas, laborales, físicas y
culturales más estables.
Figura 14.93. Vulnerabilidad global. Fuente: Elaboración propia, INE.
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V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
14 .7 I n f l uenc ia de la vu lne rab i l i dad en e l va lo r i nmob i l i a r io
Para establecer si los rasgos que definen la vulnerabilidad estructural del territorio son
incorporados en los procesos de formación del valor inmobiliario, se ha realizado una nueva
rutina de regresión lineal múltiple, con la base de datos referente tanto a uso residencial de
tipología unifamiliar como plurifamiliar. El proceso se ha planteado en dos fases, en primer
lugar introduciendo como variable dependiente el valor de suelo y en una segunda
introduciendo el valor de mercado, diferenciando a su vez dos casos. En primer lugar, se ha
incluido como variable independiente el índice global de vulnerabilidad, y, posteriormente,
diferentes combinaciones de los índices de referencia generados factorialmente de cada
ámbito de análisis.
En todos los casos el nivel de explicación (R2) de los modelos planteados es muy
reducido. La relación entre el valor de suelo y el indicador de vulnerabilidad (índice de
correlación de Pearson) muestra una vinculación muy baja entre ambas variables con una
significación prácticamente nula, lo que supone un modelo con un nivel de explicación del
10%, totalmente irrelevante que no aporta valores representativos.
VALOR_SUEL
O_conj
VULNERABILID
AD
Correlación de Pearson VALOR_SUELO_conj 1,000 ,316
VULNERABILIDAD ,316 1,000
Sig. (unilateral) VALOR_SUELO_conj . ,058
VULNERABILIDAD ,058 .
N VALOR_SUELO_conj 26 26
VULNERABILIDAD 26 26
Figura 14.94. Índices de correlación Valor del suelo-Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia, INE.
Figura 14.95. Resumen del modelo Valor del suelo-Vulnerabilidad global. Fuente: Elaboración propia, INE.
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L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Por su parte, la relación directa entre valor de mercado y vulnerabilidad, sin mediar el resto
de indicadores desglosados, tiene una correlación de Pearson de 0,2, más reducida incluso
que en el caso de los valores de suelo.
Correlaciones
VALOR_MERC
ADO_conj
VULNERABILID
AD
Correlación de Pearson VALOR_MERCADO_conj 1,000 ,204
VULNERABILIDAD ,204 1,000
Sig. (unilateral) VALOR_MERCADO_conj . ,159
VULNERABILIDAD ,159 .
N VALOR_MERCADO_conj 26 26
VULNERABILIDAD 26 26
Figura 14.96. Índices de correlación Valor de Mercado-Vulnerabilidad global. Fuente: Elaboración propia,
INE.
Por lo tanto, el modelo que vincula valores de mercado e índice de vulnerabilidad es incluso
menos explicativo que para los valores de suelo. En este caso, el indicador de
vulnerabilidad global no logra explicar más que el 4,1% de la formación de los valores de
mercado. Podemos concluir que la vulnerabilidad tiene una repercusión muy limitada en el
valor de suelo, pero prácticamente ningún peso en los valores de mercado.
Figura 14.97. Resumen del modelo Valor de mercado-Vulnerabilidad global. Fuente: Elaboración propia,
INE.
Se ha realizado también una primera aproximación mediante análisis de regresión parciales
de subgrupos de variables que ha permitido establecer una jerarquía de las variables y una
idea global de cómo funcionan parcialmente en grupos de información sencillo
desglosando el indicador global de vulnerabilidad en los diferentes subindicadores
analizados. Si nos centramos en establecer cuál es su correlación con el valor de suelo,
podemos comprobar que el índice de vulnerabilidad global y el indicador de cultura son las
variables que más relación tienen con el valor. En cualquier caso no se supera un índice de
correlación de Pearson del 0,5.
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L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Figura 14.98.índices de correlación generales. Fuente: Elaboración propia, INE.
El modelo resulta explicativo hasta el 42% del valor del suelo, lo cual supone un significativo
aumento desde el 10% de capacidad del modelo global.
Figura 14.99. Resumen del modelo Valor de suelo-Índices de Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia,
INE.
Como ocurría con las correlaciones, los elementos que más influyen en el valor del suelo
son los indicadores de cultura y vulnerabilidad global. Como se observa en la tabla de
coeficientes, los coeficientes negativos se corresponden con indicadores de vulnerabilidad
social y los positivos son los vinculados a dotaciones culturales y entorno físico.
Figura 14.100. Coeficientes del modelo. Fuente: Elaboración propia, INE.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 547
L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Por su parte, el valor de mercado parece más influenciado por el indicador demográfico y
mucho menos por la educación o el trabajo.
Figura 14.101.índices de correlación generales. Fuente: Elaboración propia, INE.
Al contrario de lo que ocurría con los modelos realizados para la vulnerabilidad global, la
explicación en el caso de los indicadores desglosados sobre el valor de mercado es mayor
que su capacidad para explicar los valores de suelo, aumentando la explicación hasta el
51%.
Figura 14.102. Resumen del modelo Valor de mercado-Índices de Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración
propia, INE.
Los indicadores más influyentes vuelven a ser el indicador de cultura y el conjunto de
vulnerabilidad, pero en este caso, el resto de indicadores tienen también una influencia
estable y alta, como el de trabajo y el de entorno físico o población.
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L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y
V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L
Figura 14.103. Coeficientes del modelo. Fuente: Elaboración propia, INE.
Los parámetros de vulnerabilidad deberían incorporarse a la formación de los valores, tanto
de suelo como de mercado. Sin embargo, se observa cómo la vinculación entre valor de
suelo y valor de mercado y los citados índices de vulnerabilidad no es especialmente
significativa. Por lo tanto, el producto ofertado actualmente en la zona puede no adaptarse a
las situaciones de riesgo de carácter territorial que han sido detectadas.
La vulnerabilidad es entendida tanto como una situación de fragilidad debido a las
circunstancias y características tanto sociales como estructurales en una zona, pero
también como un proceso de devaluación de estas características en el tiempo. Una zona
puede ser vulnerable por sus peores condiciones en la actualidad o susceptible de
vulnerabilidad por la tendencia de las variables sociales a lo largo del tiempo. Por tanto, no
incorporar estos rasgos como variable primordial de localización a la hora de establecer los
precios de venta de un cierto producto inmobiliario puede conllevar serias dificultades
futuras en su comercialización.
Es importante indicar cómo, a nivel comarcal, se desprende una tendencia significativa al
descenso de la inmigración así como un aumento generalizado de la emigración, de modo
que se observa cierto riesgo de vulnerabilidad si las tendencias migratorias no invierten su
proceso. Por otra parte, la procedencia de la población extranjera, sigue siendo
fundamentalmente europea, pero se observa también un freno en el aumento paulatino de
los años de bonanza y una caída en los últimos años. Es posible que el remanente de
vivienda construida actualmente vaya dirigido a un potencial comprador que se encuentra
en retroceso y que se vincula a unos rasgos territoriales ya no existentes.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 549
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D E L S U E L O
15 .1 . Aná l i s i s exp lo ra to r i o de la base de da tos
15 .1 .1 Exp lo rac ión de las va r iab l es i ndepend ien tes
15.1.2 Exploración de la variable dependiente
15 .2 . Re lac ión en t r e va r i ab l es
15 .3 . Aná l i s i s mu l t i va r ian te de r egres ión y espec i f i cac ión de
mode los de f o rmac ión de l va lo r
15.3.1 Modelos de predicción para uso residencial en bloque
plurifamil iar
15.3.2 Modelos de predicción para uso residencial unifamil iar
15.3.3 Interacción entre modelo uso plurifamil iar -uso unifamil iar
15.3.4 Especif icación de modelo general explicativo. Funciones de
demanda
550 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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D E L S U E L O
15 .1 Aná l i s i s exp lo ra to r i o de la base de da tos
Antes de establecer cuáles son las externalidades con mayor representatividad y capacidad
de explicación en la formación y variabilidad espacial del valor del suelo, ha sido necesario
realizar un análisis exploratorio de los datos contenidos en la muestra. Este análisis permite
identificar aquellas cualidades y patrones que la definen, orienta sobre la fiabilidad de los
datos utilizados e indica si los resultados obtenidos al calcular las pruebas inferenciales son
aceptables. El análisis exploratorio de datos, definido por John W. Tukey (1977), se ha
convertido en el tratamiento estadístico al que es sometida una muestra recogida durante
un proceso de investigación en cualquier campo científico, permitiendo mejorar y enfatizar
el posterior estudio multivariante de regresión.
El análisis exploratorio de la base de datos se ha realizado con la ayuda de la aplicación
software IBM SPSS, mediante el módulo Statistics, en su versión 17.0 y con una licencia
conmutada mediante la Universidad de Alicante. El análisis exploratorio de la muestra se
realiza sobre la totalidad de los inmuebles, tanto referentes a uso unifamiliar como
plurifamiliar. No se justifica la diferenciación tipológica, ya que las variables analizadas son
primordialmente de carácter extrínseco y vinculadas a aspectos territoriales.
El objeto de este proceso es organizar y preparar los datos, detectar fallos en el diseño y
recogida de datos, evaluación de datos ausentes (missing), identificación de casos atípicos
(outliers) y comprobación de los supuestos subyacentes en las técnicas multivariantes que
posteriormente utilizaremos para la definición de modelos (normalidad, linealidad,
homocedasticidad). Los pasos seguidos han sido básicamente dos:
Medición y descripción de los datos determinando aspectos vinculados a la posición,
centralización, dispersión y forma de los datos. Se han determinado medidas de tendencia
central (medias, mediana y moda) e indicadores de robustez que nos permiten determinar
cómo se agrupan o dispersan los datos en torno a un valor central, y la normalidad de su
distribución. Por otro lado, se han definido las medidas de dispersión para determinar
hasta qué punto la muestra se agrupa o no en torno a esos promedios, calibrando la
confianza de las muestras a través de tres estadímetros básicos: la desviación
estándar de la muestra, la curtosis y la asimetría.
Comparación de los caracteres de los datos por medio de la estadística inferencial. Se
han realizado diferentes pruebas: comparaciones visuales (gráficas como la campana de
Gauss, nubes de dispersión o diagramas de caja y arbotantes), análisis de varianza y
análisis multivariantes de conglomerados.
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
15 .1 .1 Exp lo rac ión de las va r iab l es i ndepend ien tes
En el análisis exploratorio se ha observado cada una de las variables independientes que
posteriormente van a ser utilizadas en el análisis multivariante de regresión. Se ha procedido
a la selección de aquellos indicadores de referencia derivados del proceso de reducción de
variables recogido en el capítulo 12, de acuerdo con las pruebas KMO y de Bartlett que
establecen la fiabilidad y funcionalidad de los factores extraídos. Se han sustituido aquellos
que se encuentran por debajo del umbral de confianza, por las variables vinculadas,
incluidas dentro de proceso de caracterización territorial desarrollado en el capítulo 10. Este
hecho no implica la invalidez de los mismos, sino su incapacidad de explicar un fenómeno
conjunto y completo mediante las variables introducidas.
Por tanto, se incluyen en el análisis exploratorio las variables que conforman los factores de
transporte (incluyendo variables relativas a distancias y ratios de autovía, carreteras y
ferrocarril); equipamientos (porcentaje con respecto al total de la comarca y número de
establecimientos de carácter sanitario, educativo, social, cultural, deportivo, comercial,
industrial y agrario); actividad (incluyendo variables vinculadas al nivel de actividad tanto de
población nacional como extranjera); tipo de núcleo familiar (incluye los porcentajes de
hogares unipersonales, monoparentales, con hijos, sin hijos y agrupaciones) y de tipología
de la vivienda (variables vinculadas al estado, superficie, número de plantas, habitabilidad y
tamaño medio de las viviendas en la sección censal).
Existe un último grupo que se vincula con atributos relativos a la localización de cada
elemento y vinculados con el concepto de accesibilidad (distancias e índice de
accesibilidad a playas, entradas de autovía, campos de golf, hospitales y centros urbanos).
Este conjunto constituye un total de catorce indicadores de referencia y veinte variables,
estableciendo su variabilidad sobre un total de 3205 muestras (1230 muestras de carácter
unifamiliar y 1975 muestras de carácter plurifamiliar). Del desarrollo pormenorizado del
análisis exploratorio de datos se pueden establecer las siguientes conclusiones:
- Casos perdidos. Existe un porcentaje de casos perdidos muy reducido, de
aproximadamente un 0,1%, siendo eliminados en el posterior análisis de regresión.
- Medidas de tendencia central. En general, en el conjunto de datos analizado, las
medidas de media, mediana y media recortada son muy similares, por lo que se prevé
una distribución cercana a la normal. En algunos casos, la media y media recortada
muestran algunas diferencias, sin alcanzar en ningún caso cifras significativas, pero
indicando la existencia de algunos puntos extremos (como en el caso de la variable de
Tipo de núcleo familiar). Asimismo, para esta misma variable, se encuentra el diferencial
de valor entre media y mediana más alto, aunque sigue indicando una distribución
cercana a la normal, que es predominante para todas las variables.
- Medidas de variación. Mediante el cálculo de la desviación estándar, el error estándar y
la varianza, y su relación con la medida de tendencia central, se ha determinado el
grado de predicción que podremos obtener de cada variable. Los resultados obtenidos
en el análisis no detectan anomalías significativas, que en todo caso se muestran dentro
de los rangos de confianza exigidos (técnicamente es la desviación estándar dividida
por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra) e incluso por debajo. Esto indica que los
valores para cada una de las muestras se encuentran dentro de los valores esperables,
de ahí su mayor capacidad de predicción como variables.
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
- Amplitud Intercuartil. En el apartado de variación, también se ha definido el estudio de la
Amplitud Intercuartil (AIC), que es esencialmente el rango entre los percentiles de 75º y
25º de valor de la variable de interés. Así, la AIC representa la gama, que incluye la
mitad (50%) de la muestra, que en nuestro caso, muestra valores normales para la
totalidad de las variables.
- Mínimo, Máximo y Rango. La definición del valor mínimo, máximo y rango ha resultado
útil para comprobar que no se registran valores de datos imposibles. En el caso de los
factores e indicadores de referencia, sin unidad de medida, todos los valores son
posibles. Sin embargo, en los casos relativos a distancias o variables socioeconómicas,
los valores negativos no son una opción y se deberían declarar como valores perdidos.
Observamos que el rango no es muy grande en relación a los valores de tendencia
central, confirmando así que no hay grandes asimetrías.
- Asimetría y curtosis. Las medidas de asimetría y curtosis proporcionan información
sobre la distribución de los valores de los datos. Es importante destacar que la
regresión no se ve afectada por una particular distribución de las variables ya que la
distribución normal de las variables no es un requisito teórico para la realización de los
estudios posteriores. Sin embargo, es útil observar este aspecto, ya que permite afirmar
que no existen brechas en los datos ni patrones extraños. Como tónica general para el
conjunto de variables observamos, una distribución de normales ligeramente estrechas
y altas (Fig 15.1), que muestran la concentración de las muestras en torno a los valores
centrales. Existen pequeñas asimetrías, que indican ligeras concentraciones de los
valores sin especial relevancia, ya que indica el sesgo de movimiento de los valores
dentro de la variable, pero no dinamitan su validez en ningún caso. La asimetría tenderá
a la izquierda o a la derecha dentro de unos pequeños rangos de valor.
Figura 15.1. Histograma. Fuente: Elaboración propia.
- Valores extremos. Cuando existen variables con muchos valores extremos de gran
peso, se ha procedido al cálculo de otras medidas más robustas de tendencia central
llamadas M-estimadores. En estos estimadores, las observaciones más alejadas del
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
centro de la distribución tienen menos peso en el cálculo de la tendencia central, de
modo que el grueso de las variables centrales tendrán más consideración. Para nuestro
análisis, esto ha sido necesario para las variables de uso y tipología de la vivienda en
las que las variables se distribuyen alrededor de uno de los extremos de la muestra (Fig.
15.2) y distancias a playas y centros urbanos, en los que lógicamente tendremos
concentración de distribución en la cercanía a los núcleos de población y zonas muy
diferenciadas entre costa e interior.
Figura 15.2. Histograma. Fuente: Elaboración propia.
- Estudio de outliers. El siguiente paso realizado, tras el análisis de la distribución de las
variables, es el estudio pormenorizado del comportamiento de las muestras en esas
distribuciones. La presencia de outliers puede dar lugar a resultados incorrectos, siendo
necesario identificarlos, determinar las causas de su inadecuación y decidir su
tratamiento. Se han identificado para cada variable aquellas muestras cuyo valor es
superior o inferior al valor medio en dos veces o tres veces la desviación típica. En
general no existen outliers en franja inferior.
Posteriormente se decide su eliminación con el propósito de aproximar la distribución a
los valores de la normal, y así poder cumplir con los supuestos de utilización de los
modelos de regresión con una mayor eficacia. Las pruebas realizadas para determinar
los citados outliers, se basan en el conocimiento de la distribución de probabilidad
generadora de los datos que permite determinar si un elemento es estadísticamente
razonable bajo la probabilidad asumida. Al tratarse de un estudio multivariante, se
realiza con anterioridad una medida de orden de los datos que permite determinar los
puntos extremos en ambos sentidos para cada una de las variables.
A continuación vemos un extracto de la tabla obtenida en la que se determinan los cinco
casos extremos por encima y por debajo de la media de la muestra. Aclaramos que
estos valores extremos no tienen por qué ser outliers, puesto que pueden existir puntos
extremos se encuentren dentro de la normalidad.
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Valores extremoscl,cm,cn,co,cp,cq,cr,cs,ct,cu,cv,cw,cx,cy,cz,da,db,dc,dd,de
Número del caso Valor
SuperficieConstruida Mayores 1 1975 270,00
2 147 170,00
3 596 163,00
4 631 161,00
5 1528 154,00
Menores 1 620 29,00
2 1650 30,00
3 1529 32,00
4 1672 34,00
5 1651 35,00a
ValorSuelo Mayores 1 1634 1422
2 620 1071
3 1636 1061
4 1545 1047
5 1556 1025
Menores 1 1975 -189
2 1473 -168
3 398 -140
4 596 -120
5 595 -99
Figura 15.3. Definición de puntos extremos. Fuente: Elaboración propia.
Este análisis nos sirve para conocer mejor la distribución de la muestra, pero todavía no
podemos extraer conclusiones que nos lleven a la eliminación de datos. Sin embargo,
nos permite advertir la existencia de puntos que se repiten con bastante frecuencia
como extremos en cada uno de los análisis de variables, pudiendo clasificar las
muestras bajo este criterio (Fig 15.3).
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Número
del caso
Número de
repeticiones
423 1
424 1
430 1
… …
578 3
579 3
… …
1674 11
576 12
502 13
… …
168 43
147 44
1490 44
1491 44
1975 44
169 45
1494 45
1495 45
1492 46
1493 46
143 47
Figura 15.4. Histograma. Fuente: Elaboración propia.
Mediante este método, podemos obtener patrones de comportamiento de las muestras
según zonas. Observamos cómo puntos de Guardamar del Segura, Torrevieja y Formentera
del Segura son los más recurrentes como puntos extremos mostrando un comportamiento
diferencial con respecto a la totalidad del territorio. Esto corrobora los resultados obtenidos
en el análisis clúster desarrollado en el capítulo 11. En este caso se trata de un
comportamiento diferencial, pero no anómalo, no debiendo eliminar las muestras por el
momento, puesto que estas diferencias pueden ser significativas con capacidad explicativa
del valor del suelo.
Una vez realizado este análisis, puede ser completado con el estudio de los histogramas
(Fig. 14.5) donde se observa cómo se distribuyen los valores extremos, si existe continuidad
entre ellos y el resto de la muestra o se encuentran separados del grueso de la distribución,
lo que determinaría una mayor probabilidad de existencia de outliers.
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Figura 15.5. Histograma. Fuente: Elaboración propia.
Por último, mediante los diagramas de caja, de los cuales mostramos algunos ejemplos
(Fig 15.6 y 15.7), establecemos con exactitud si los puntos extremos localizados se
encuentran fuera de la distribución normal y en qué términos. Diferenciamos mediante estos
gráficos tres grupos dentro de la muestra, aquellos datos que se encuentran dentro de la
distribución normal, las que se alejan dos veces de la desviación estándar mediante un
punto y las que lo hacen tres veces indicados mediante un asterisco. Esta diferenciación es
de gran utilidad en el proceso de especificación del modelo, incluyendo en una primera fase
la totalidad de la muestra, otra eliminando los outliers de primer rango y una final eliminando
el resto. De este modo conocemos con exactitud la relevancia o no de los mismos en la
formación del valor.
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Figura 15.6. Diagrama de caja variable superficie construida. Fuente: Elaboración propia.
Figura 15.7. Diagrama de caja variable porcentaje de habitantes en nucleo o cabecera.
Fuente: Elaboración propia.
558 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Figura 15.8. Diagrama de caja variable dependiente valor de suelo. Fuente: Elaboración
propia.
De este análisis, se desprende que las muestras más alejadas de la distribución normal se
encuentran generalmente en Guardamar del Segura, que presenta así características muy
concretas a tener en cuenta en el análisis de regresión que implica la inclusión de los
clústeres de agrupación territorial como variables de caracterización. Por otra parte,
comprobamos cómo no todas variables presentan outliers. La variable dispersión de
habitantes en la sección censal, es claro ejemplo de ello, ya que no muestra evidencias de
puntos extremos que se encuentren fuera de los rangos de desviación típica indicados.
15.1.2 Exploración de la variable dependiente
Ahora centramos nuestra atención en el estudio de la variable dependiente, el valor del
suelo calculado para cada una de las muestras. Como ocurre con las variables
independientes, la media es mayor que la mediana y que la media recortada, lo que indica
que la distribución está sesgada y es asimétrica con altos niveles de curtosis. A lo largo de
esta exploración determinaremos las causas.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 559
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Descriptivos
Estadístico Error típ.
ValorSuelo Media 229,39 4,252
Intervalo de confianza para la
media al 95%
Límite inferior 221,05
Límite superior 237,73
Media recortada al 5% 217,41
Mediana 211,00
Varianza 35703,232
Desv. típ. 188,953
Mínimo -199
Máximo 1422
Rango 1621
Amplitud intercuartil 220
Asimetría 1,261 ,055
Curtosis 3,693 ,110
Figura 15.9. Descriptivos variable dependiente valor de suelo. Fuente: Elaboración propia.
Observamos que los puntos extremos (Fig.15.10) mayores responden a localizaciones muy
concretas, encontrándose, casi su totalidad, en los municipios de Guardamar del Segura,
Torrevieja, Formentera del Segura y Pilar de la Horadada, y puntualmente en la costa de
Orihuela. Por otra parte, los puntos extremos menores están más dispersos, distribuidos en
el interior de la comarca (Rafal, Almoradí, Dolores, Redován, Albatera, etc) y en algunos
puntos concretos de zonas periféricas de Torrevieja).
560 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Valores extremos
Número del caso Valor
ValorSuelo Mayores 1 1975 1422
2 1974 1387
3 1973 1171
4 1971 1154
5 1972 1154
Menores 1 2 -199
2 1 -199
3 3 -198
4 4 -192
5 5 -190
Figura 15.10. Definición de valores extremos. Fuente: Elaboración propia.
Las pruebas de normalidad nos ayudan a comprender la distribución de la variable. (Fig.
15.11), anticipando su significancia. Los gráficos de probabilidad normal permiten una
comparación visual de la distribución observada con la normal. En el eje horizontal se
encuentran los valores de suelo y el vertical la desviación frente a la normal. Como vemos, a
medida que los valores aumentan, el valor observado se aleja del esperado, pero en líneas
generales, el gráfico muestra una adaptación notable de la muestra a la normal. Por tanto,
se asume la normalidad de la variable dependiente, factor no determinante en el estudio de
regresión.
Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
ValorSuelo ,064 1975 ,000 ,934 1975 ,000
a. Corrección de la significación de Lilliefors
Figura 15.11. Pruebas de normalidad. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 561
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Figura 15.12. Gráfico Q-Q de normalidad. Fuente: Elaboración propia.
Analizando conjuntamente los gráficos Q-Q (Fig 15.12) y el histograma podemos realizar
juicios en torno a la distribución. En el histograma se observa con claridad la asimetría hacia
los valores superiores de la muestra, que coinciden con localizaciones concretas en el
territorio, como habíamos previsto mediante los descriptivos. La existencia de puntos
extremos con valores de repercusión de suelo superiores a 650 €/m2 no necesariamente
implica un problema, ya que ayudan a la explicación de ciertos fenómenos en el territorio.
Figura 15.13. Histograma. Fuente: Elaboración propia.
562 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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Por su parte, el gráfico de caja (Fig. 15.14) indica las muestras que se encuentran fuera de
los rangos intercuartiles. Diferenciamos mediante estos gráficos tres grupos dentro de la
muestra, aquellos datos que se encuentran dentro de la distribución normal, las que se
alejan dos veces de la desviación estándar mediante un punto y las que lo hacen tres veces
indicados mediante un asterisco. En este caos, los outliers siguen la pauta observada en las
variables independientes de zonificación, por lo que no se eliminan del análisis al tener un
reflejo en la variable dependiente.
.
Figura 15.14. Histograma. Fuente: Elaboración propia.
Finalmente, el gráfico de tallo y hoja (Stem and Leaf) (Fig. 15.15) es un modelo similar al
histograma donde se aporta una información numérica más concreta. Lo más relevante de
este estudio es que realiza una aproximación a la segmentación de los valores de suelo
obtenidos en el ámbito.
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ValorSuelo Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
11,00 -1 . 56899
10,00 -1 . 0234
50,00 -0 . 5555566667777899
63,00 -0 . 000001111112223333444
158,00 0 . 00000000001111111122222222222333333333334444444444444
181,00 0 . 555555555555566666666666677777777777788888888899999999999999
232,00 1 .
00000000000000000111111111111222222222222222333333333333333334444444444444444
236,00 1 .
555555555555555566666666666666666677777777777777777788888888888888999999999999
234,00 2 .
000000000000000111111111111111111222222222222233333333333333334444444444444444
216,00 2 .
5555555555555566666666666666666777777777788888888888888899999999999999999
191,00 3 . 0000000001111111111111111222222222222222333333334444444444444444
122,00 3 . 55555555566666666666777777777888888999999
86,00 4 . 00000001111112222223334444444
39,00 4 . 5556667788889
34,00 5 . 000111222234
31,00 5 . 5566778999
16,00 6 . 012334
1,00 6 . &
64,00 Extremes (>=655)
Stem width: 100
Each leaf: 3 case(s)
& denotes fractional leaves.
Figura 15.15. Gráfico de tallo y hoja. Fuente: Elaboración propia.
15 .2 . Re lac ión en t r e va r i ab l es
En el diseño de un modelo multivariante es necesario examinar, no solo las variables de
modo independiente, sino también la vinculación existente entre las variables dependientes
y la independiente. En primer lugar, se ha establecido la relación de cada una de las
variables con la variable independiente y su posible importancia en el resultado final de
regresión, desarrollando el proceso en el anexo correspondiente. A continuación,
mostramos un ejemplo genérico en el que se analizamos diversos patrones de
comportamiento y el carácter general de relaciones entre variables.
Se ha tomado como ejemplo para la exposición la relación existente entre el factor de
problemáticas urbanas con el valor del suelo. En primer lugar, observamos cómo al tratarse
de una variable relativa a las secciones censales, aparecen puntos coincidentes en el eje X,
en el que se encuentra la variable independiente, esto es debido a que todas las muestras
de una misma sección censal tienen el mismo valor.
Por otra parte, observamos una ligera tendencia al descenso de la nube de puntos (Fig.
15.16), lo que indica que a medida que aumentan las problemáticas urbanas, el valor del
suelo tiende a disminuir. La falta de muestras en los puntos extremos de la gráfica hace que
la tendencia no sea acusada debido a la pequeña variabilidad existente en la comarca a
este respecto. También se aprecian aumentos puntuales del valor (entorno a 3 y 4 puntos
del factor de problemáticas), debido a que algunas zonas del prelitoral con valores de suelo
altos presentan significativos problemas de seguridad y limpieza. En este caso se concluye
que el factor Problemáticas urbanas no presenta una capacidad de explicación
determinante.
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Figura 15.16. Función de regresión valor de suelo-problemáticas urbanas. Fuente:
Elaboración propia.
Sin embargo, en el siguiente gráfico (Fig. 14.17) observamos cómo esa vinculación puede
ser más significativa.
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Figura 15.17. Función de regresión valor de suelo-edad de la población nacional. Fuente:
Elaboración propia.
Por otro lado, entre los problemas que puede presentar un modelo multivariante hedónico
pueden destacarse la multicolinealidad o dependencia entre las variables explicativas
incluidas en el modelo. Para cuantificar la existencia e intensidad de la relación lineal entre
variables cuantitativas se ha realizado un análisis de correlación mediante la determinación
del índice estadístico denominado coeficiente de correlación de Pearson. Este análisis,
desarrollado en el anexo correspondiente, nos ha permitido establecer criterios de selección
de variables dentro del conjunto.
Cuando se han detectado variables correlacionadas se ha suprimido alguna de ellas,
siempre que la pérdida de capacidad explicativa sea pequeña y la colinealidad se reduzca.
Los coeficientes de correlación de Pearson son generalmente bajos, lo que indica una
capacidad de explicación propia de cada una de las variables. No obstante cuando se
vinculan variables genéricas con factores agrupación aparecen colinealidades superiores al
superponerse campos de información. Por ello, para la regresión se toma la decisión de
incluir todos aquellos factores con un grado de explicación alto y las variables de formación
en aquellos aspectos en los que los factores no son suficientemente completos.
Por otra parte, el estudio es útil para determinar si la correlación entre variables es positiva o
negativa. Como ejemplos claros, observamos cómo la variable de cercanía de entrada a
una autovía tiene una relación inversa con la variable de cercanía a los centros urbanos y
una relación directa con la cercanía a los hospitales, ya que los centros sanitarios se
localizan cercanos vías rápidas y los centros urbanos se suelen encontrar lejos de los
mismos.
En general los valores de correlaciones son despreciables (Fig. 15.18), no llegando en casi
ningún caso a +-0,3. También encontramos algunas correlaciones algo más elevadas en
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elementos de distribución similar, como pueden ser las distancias a playas y playas con
bandera azul. En estos casos se ha optado por la agrupación de la información incluida en
ambas para evitar duplicación de datos y pérdida de importancia de una variable que se
presupone relevante. Las distancias a playas y campos de golf también se muestran
ligeramente correlacionadas con la cercanía a puntos de interés y espacios de protección.
Por otra parte, factores como la nacionalidad también tienen ligeras correlaciones con otros
relativos a la tipología de vivienda o nivel socioeconómico de los hogares. La justificación la
encontramos en la propia caracterización territorial, donde se ha puesto de manifiesto que
existen secciones censales o zonas del territorio dónde encontramos un alto porcentaje de
población extranjera con tendencia a un mayor nivel socioeconómico, tendencia a la
estacionalidad y preferencia por vivienda de tipología unifamiliar.
También los aspectos relativos a la población productiva o sector productivo de referencia
del hogar tienen correlaciones algo más elevadas que la media, alcanzando valores entre
0,4 y 0,5, debido a la alta incidencia de paro vinculada al sector de la construcción. En
cualquier caso, esto confirma la importancia e interés de aplicar métodos de dependencia,
como el análisis factorial, que ha permitido confeccionar indicadores de referencia donde se
aglutinan variables correlacionadas, suavizando e incluso haciendo desaparecer las altas
correlaciones que desvirtúan el resultado final en los estudios de regresión.
EntradaAutovia
PlayaBanderaAzul Playa Golf Hospital
CentroUrbano
FAC1_1ESTRUCTURADELAPOBLACI
ON
Correlación de Pearson
1 -,105** -,132** -,049* ,493** -,216** ,224**
Sig. (bilateral)
,000 ,000 ,030 ,000 ,000 ,000
N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974
Correlación de Pearson
-,105** 1 ,986** ,986** -,077** ,291** ,184**
Sig. (bilateral)
,000 ,000 ,000 ,001 ,000 ,000
N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974
Correlación de Pearson
-,132** ,986** 1 ,972** -,097** ,326** ,180**
Sig. (bilateral)
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974
Correlación de Pearson
-,049* ,986** ,972** 1 -,079** ,268** ,197**
Sig. (bilateral)
,030 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974
Correlación de Pearson
,493** -,077** -,097** -,079** 1 -,184** ,113**
Sig. (bilateral)
,000 ,001 ,000 ,000 ,000 ,000
N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974
Correlación de Pearson
-,216** ,291** ,326** ,268** -,184** 1 -,063**
Sig. (bilateral)
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,005
N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974Correlación de Pearson
,224** ,184** ,180** ,197** ,113** -,063** 1
Sig. (bilateral)
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,005
N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974
CentroUrbano
FAC1_1ESTRUCTURADELAPOBLACION
EntradaAutovia
PlayaBanderaAzul
Playa
Golf
Hospital
Figura 15.18. Análisis de correlación. Fuente: Elaboración propia.
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15 .3 . Aná l i s i s mu l t i va r ian te de r egres ión y espec i f i cac ión de
mode los de p red icc ión ( fo rmac ión de l va lo r de l s ue lo )
Una vez realizado el análisis descriptivo y de correlación del conjunto de variables
recogidas en el proceso de caracterización, se ha procedido a la modelización del mercado
residencial de acuerdo a los aspectos teóricos formulados en los modelos de precios
hedónicos. Mediante la formulación de un modelo econométrico ha sido posible identificar
la incidencia de esas variables y su proporcionalidad con el valor del suelo en el ámbito de
estudio.
Como se ha indicado con anterioridad, la variable explicada es el valor de repercusión de
suelo y las variables explicativas aquellas que evalúan aspectos de carácter económico,
social, urbano y medioambiental contextualizados para una ubicación concreta. En general
los modelos definidos han sido útiles para:
definir una estructura funcional del mercado inmobiliario en el ámbito
predecir valores futuros de acuerdo a la posible variación de las condiciones
económicas, sociales y ambientales del área
simular distintas posibilidades de las variables independientes y establecer sus
valores óptimos, vinculando la aplicación del modelo a procesos de planificación
Para asignar valores numéricos a los parámetros de las ecuaciones del modelo se ha
utilizado el método estadístico de Mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y Máxima
verosimilitud. En el proceso de investigación se han ensayado diferentes escenarios,
estimándose modelos de predicción independientes para el uso residencial plurifamiliar y
unifamiliar, definiendo posteriormente su interacción. Se establece como hipótesis que los
modelos definen una estructura con valor estable en el tiempo especificado. La última etapa
en la elaboración del modelo ha consistido en la verificación y contrastación para cuantificar
en términos probabilísticos su validez.
Se establece la siguiente metodología para la especificación de los diferentes modelos que
permiten llegar a un modelo general:
1 Proceso de selección de variables a incorporar al modelo
Para la confección de los modelos de predicción se parte del conjunto de variables
generales obtenidas en el proceso de caracterización territorial y el conjunto de indicadores
derivados del análisis factorial. No todas ellas serán incorporadas al modelo, estableciendo
un proceso de selección basado en la detección de los factores con mejores estimadores.
En primer lugar, se han tenido en cuenta los análisis y agrupaciones previas realizadas, que
nos han ayudado a trabajar con las muestras de un modo parcial, comprender su
comportamiento en pequeñas agrupaciones y facilitar la detección de relaciones entre ellas.
Por tanto, serán incorporados aquellos factores en que las pruebas KMO y Bartlett
confirmen su la potencialidad y capacidad de explicación. Con esta premisa, es posible
rechazar los factores con menor capacidad explicativa, lo que supone dejar aspectos del
territorio inicialmente considerados relevantes fuera del estudio. En el caso que este factor
se trate de un indicador de referencia hacemos, a su vez, una selección de las variables
representativas del propio indicador con el fin de abarcar todo el espectro de aspectos
considerados en los análisis previos.
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El primer paso ha consistido en realizar análisis de regresión sobre pequeños grupos de
variables, de los que se desprende un primer grado de jerarquía de las variables y su
capacidad de explicación de los aspectos considerados como indicadores de la variable
dependiente. Por ejemplo, esta etapa ayuda a determinar si las variables del indicador de
equipamientos tienen más o menos capacidad de explicación que, por ejemplo, las
variables relativas a la nacionalidad de la población, lo que facilitará el trabajo posterior de
configuración de un modelo general.
El modelo de partida general incluye el conjunto de variables generales, indicadores de
referencia, distancias e índices de accesibilidad a puntos de interés y clústeres de
agrupación territorial, con las que empezamos a trabajar en dos sentidos: la primera vía
consiste en eliminar variables del modelo general hasta alcanzar un modelo explicativo
satisfactorio; y la segunda vía comienza con un modelo mínimo apoyado en los modelos
parciales al que iremos añadiendo y combinando variables e indicadores de referencia
hasta llegar a un modelo más óptimo. El objetivo de este proceso ha sido establecer un
modelo simplificado donde se mantiene un nivel de explicación y fiabilidad suficiente para la
interpretación y definición del valor de repercusión del suelo.
.2 Tipo de modelo
En la selección del tipo de modelo se ha intentado buscar la función que correlaciona mejor
las variables independientes con la dependiente encontrando un ajuste óptimo y una
significativa capacidad de explicación del valor del suelo. En este caso, para definir la
estructura matemática que debía adoptar los diferentes modelos planteados se han
realizado diferentes aproximaciones mediante regresiones polinómicas, logísticas, lineales y
no lineales, con la intención de comprobar su mayor o menor grado de explicación con
respecto a la muestra analizada.
Se ha realizado un ajuste sobre los diagramas de dispersión de los diferentes modelos con
los valores de suelo observados en nuestra muestra en el que se observa la bondad de las
diferentes expresiones matemáticas. Tanto el modelo polinomial de cuarto grado como el
cúbico tienen capacidad de adaptación a la muestra, sin embargo el modelo cuadrático
tiene menor ajuste. Pero el modelo que, por sencillez y capacidad de explicación de la
muestra, mejor se adapta a nuestras necesidades es el lineal.
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Figura 15.19. Gráfico Q-Q de normalidad. Fuente: Elaboración propia.
3 Formas de especificar el modelo
Nos encontramos frente a un modelo con una gran cantidad de variables independientes
que deberán ser incorporadas al mismo de un modo determinado. La incorporación en
bloque en la ecuación predictiva de todas las variables deseadas puede ser la primera
opción. No obstante el exhaustivo análisis previo, nos adelanta que no todas las variables
poseen la misma capacidad de explicación y que su comportamiento dentro del modelo
deberá ser diferente, lo que hace plantear la posibilidad de un proceso de incorporación
parcial de variables.
Existe un amplio abanico de métodos de selección de variables predictoras, muy comunes
en el análisis estadístico, pero que conllevan un importante peligro de encontrar un falso
resultado positivo, que crece conforme aumenta el número de variables utilizadas. Por
tanto, sin obviar el conocimiento previo del ámbito se ha optado por utilizar los métodos
paso a paso y All-posible-subset para fundamentar la selección de las variables
independientes. En el método paso a paso, el mejor de acuerdo con el criterio estadístico,
la variable predictiva se incluye en la ecuación de predicción. Posteriormente se incluyen la
variable con mayor capacidad predictiva y las siguientes, hasta alcanzar el punto en el que
las variables ya no tienen capacidad de explicación. Por su parte All-possible-subsets
realiza algoritmos de eficiencia para evaluar los posibles subsets de las variables
predictivas y tiene un criterio estadístico para seleccionar las mejores variables o grupos de
ellas.
En nuestro caso, recurrimos de nuevo a la organización de las variables y a los análisis
previos realizados sobre los grupos de indicadores, para guiar la introducción gradual de
variables anteponiendo aquellos aspectos que presuponemos de mayor interés (tales como
rasgos medioambientales, distancias a puntos de interés, o aspectos socioeconómicos).
Este proceso permite comprobar el cambio en la capacidad de explicación del modelo a
medida que introducimos grupos de variables o indicadores, mostrando la significancia de
cada uno de los pasos, y por tanto, la importancia de las variables que los configuran.
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4 Definición de la capacidad de explicación del modelo
Una vez realizado el modelo se establece la bondad del ajuste o la capacidad de
explicación de la función obtenida con respecto a los valores originales de la variable
dependiente o explicada, mediante el coeficiente de determinación (R2
). El coeficiente de
determinación expresa el grado de ajuste de la función o la fiabilidad de las predicciones
que ofrece la función de regresión, expresándose como el porcentaje de variabilidad de la
variable dependiente que explica la función de regresión o porcentaje de casos explicados.
Este coeficiente siempre se encuentra en el intervalo (0,1), correspondiéndose los mayores
valores a la mayor capacidad de explicación de la función de regresión. Las diferentes
iteraciones y modelos intermedios planteados establecen como modelo óptimo aquel que
presente un R2
superior a 0,75. A su vez, la significancia de los diferentes modelos se
comprueba mediante la prueba ANOVA para un intervalo de confianza del 95 %..
5 Importancia y significación de las variables dentro del modelo
Para medir el grado de significación de las variables independientes en cada una de las
variables dependientes se utiliza el estadístico t (cociente de los coeficientes de cada
variable entre su error estándar). El valor de t para cada variable se contrasta con el valor
crítico en base a un nivel de significación. El valor estadístico F, también está directamente
relacionado con el coeficiente de correlación, de modo que conociendo ambos y los grados
de libertad, determinamos la probabilidad de que se produzca por azar. El valor estadístico
F, es un valor intrínseco a la regresión, que se compara con los valores críticos de las tablas
de distribución.
Por otra parte, es importante el análisis previo de correlaciones para comprender mejor esta
jerarquía de variables, de modo que dos variables poco relevantes pero muy
correlacionadas pueden suponer una única variable de gran relevancia dentro del modelo.
Por tanto, se han elegido las variables explicativas de mayor relevancia, estimando sus
pesos específicos marginales, y creando una categorización cualitativa en función de su
participación en el escenario planteado.
6 Conclusiones del modelo
Por lo tanto, en los diferentes procesos de formación de los modelos, tanto unifamiliar,
plurifamiliar como conjunto, la metodología de trabajo se divide en dos partes. Existe un
trabajo previo a la obtención del modelo: seleccionar las variables a incorporar en función
de su relevancia para el mismo, elegir el tipo de modelo que más se ajusta a las
necesidades de la muestra, especificar el método de introducción de las variables. Por otro
lado, los pasos a realizar una vez obtenido el modelo se podrían resumir en: definir la
capacidad de explicación del modelo, demostrar la hipótesis nula y, por tanto, la
significancia del mismo y ordenar las variables en función de su importancia y significación
para comprender mejor su formación.
En este proceso, se han realizado diferentes ajustes para conseguir la mejor modelización,
con un nivel de explicación maximizada, evitando la multicolinealidad y heterocedasticidad
de las variables explicativas del valor del suelo en el mercado inmobiliario. Se han definido
una serie de modelos para plurifamiliar y unifamiliar que permiten especificar un modelo
general a la vez que fijar interacciones entre ambos, desarrollando a continuación
únicamente los pasos claves en el proceso hasta alcanzar el modelo definitivo.
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15.3.1 Modelos de predicción para uso residencial en bloque
plurifamil iar
La rutina de regresión lineal múltiple se ha realizado mediante el software SPSS versión 17,
introduciendo como variable dependiente el valor de suelo, obtenido mediante el método de
valoración detallado en el capítulo 3, y como variables independientes diferentes
combinaciones de un total de las 455 resultantes de las variables obtenidas del proceso de
caracterización territorial, los índices de referencia generados factorialmente, variables tipo
dummy derivadas de los análisis clúster y distancias e índices de accesibilidad calculados a
diferentes puntos de interés.
La primera aproximación al modelo se ha realizado analizando de forma independiente la
influencia general, que presenta en el proceso de formación del valor urbano, de cada uno
de los ámbitos señalados: Sistema de Asentamientos, Población, Economía e
Infraestructuras y Servicios. Se han planteado unas primeras estimaciones de regresión,
donde se ha incorporado cada subgrupo de variables, que refleja una característica
concreta del territorio, y que ha permitido desarrollar los índices de referencia de acuerdo
con la relación incluida en el capítulo 10. Los subgrupos de análisis de regresión parciales
son los siguientes: ocupación del territorio, uso de la vivienda, tipología de la vivienda,
accesibilidad a puntos de interés, paisaje, estructura de la población, nacionalidad, tipo de
núcleo, nivel de estudios, tipo de puesto de la persona de referencia, sector de referencia
del hogar, población productiva, socioeconomía, paro-actividad, equipamientos,
problemáticas urbanas, servicios y transporte.
Esta primera aproximación nos permitirá establecer una jerarquía de las variables y una
idea global de cómo funcionan parcialmente en grupos de información sencillos. Extraemos
un ejemplo del conjunto de análisis de regresiones parciales desarrollado en el anexo, para
enunciar la metodología seguida en esta fase del estudio. Se ha elegido el conjunto de
variables relativas al indicador de referencia, Ocupación del Territorio. El resumen del
modelo (Fig. 15.20) es de gran utilidad, ya que permite comparar los resultados de los
diferentes grupos de variables y su capacidad explicativa de la variable dependiente. En
este caso, el modelo tan solo es capaz de explicar un 20% de la variabilidad del valor del
suelo. Se trata de un valor bajo para el parámetro, ya que se ha incorporado un conjunto de
variables que definen sólo un aspecto del territorio y, por tanto, no abarcan todo el espectro
de posibilidades de su variabilidad.
Resumen del modelo
Modelo R R
cuadrado
R cuadrado
corregida
Error tip. De la
estimación
Estadísticas de cambio
Cambio en R
cuadrado Cambio en F gl1 gl2
Sig. Cambio
en F
1 0,447 0,20 0,182 187,733 0,200 11,136 8 357 0,000
Figura 15.20. Resumen modelo vivienda en bloque plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
Los resultados obtenidos de las diferentes regresiones parciales del modelo permiten
establecer una primera aproximación a la capacidad de explicación de cada ámbito o
grupo de variables. Debemos tener en cuenta el carácter no vinculante de esta jerarquía con
el resultado final, aunque se ha convertido en un elemento de ayuda para la posterior toma
de decisiones en la formación del modelo. Son jerárquicamente relevantes los indicadores
de población, tales como el tipo de puesto de la persona de referencia, la nacionalidad o el
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sector de referencia del hogar. Por otra parte, los aspectos relativos al sistema de
asentamientos, como la accesibilidad a los puntos de interés o los indicadores de paisaje y
protección, tienen una capacidad de explicación significativa. Los aspectos que
presumiblemente tendrán menos relevancia en principio, son los indicadores de
infraestructuras (servicios y transportes) y económicos (tasas de paro y actividad y
población productiva), posiblemente porque la variabilidad de estos aspectos dentro de la
comarca es menor.
El siguiente estadístico analizado dentro de los modelos parciales es la tabla ANOVA (Fig
15.21), con la que determinamos la significancia o no de la regresión en función de la
aprobación de la hipótesis nula. En este caso, para el indicador de Ocupación del territorio,
el resultado del test es positivo confirmando la hipótesis nula (los verdaderos coeficientes
dependientes no son simultáneamente cero), ya que el valor de F calculado no excede el
valor crítico al nivel de significancia establecido en nuestro caso (el 95%). Analizados el
resto de resultados de las regresiones parciales, podemos aseverar que todas ellas tienen
un alto grado de significancia, superando el test ANOVA en su totalidad.
ANOVAb
Modelo Suma de
cuadrados gl
Media
cuadrática F Sig.
1 Regresión 3.139.667,671 8 392.458,459 11,136 0,000a
Residual 1258E7 357 35243,658
Total 1572E7 365
Figura 15.21. Comprobación significación del modelo Anova. Fuente: Elaboración propia.
Otro de los análisis relevantes en el estudio es la definición de los coeficientes tipificados o
estandarizados, que cuantifican la influencia, positiva o negativa, del uso de las variables en
la formación de los modelos. En la tabla de coeficientes observamos (Fig 15.22), por una
parte, los coeficientes utilizados en la línea de regresión (B), que no son realmente
indicativos de la dimensión del valor de la variable al no estar estandarizados, así como el
valor de los coeficientes tipificados Beta, que nos da una idea de la dimensión y signo de la
variable dentro de la regresión. En este caso, establecemos como ejemplo la regresión
realizada con las variables relativas al indicador Paisaje. En ella observamos cómo cuando
un bien inmueble se localiza en entornos de Huerta (Beta igual a -1,518) y Pinar (Beta igual
a +1,660), el valor de repercusión de suelo se verá influenciado en mayor medida por
aspectos vinculados al paisaje.
Figura 15.22. Coeficientes del modelo. Fuente: Elaboración propia.
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Estos resultados se pueden cruzar con el mapa temático relativo a la incidencia del tipo de
paisaje en cada sección censal (Figura 154.23) y el mapa de segmentación de valores de
suelo (Figura 14.24) lo que facilita la clara lectura de los valores. Los paisajes de Huerta,
están claramente localizados en el interior en aquellos municipios en los que los valores de
suelo son menores; por lo tanto, es lógico el signo negativo que se le atribuye en la
regresión, que indica que a mayor coincidencia con paisajes de huerta, menor es el valor de
suelo. Las áreas de Pinar se ubican principalmente en las secciones censales con alta
protección paisajística, lo que incide favorablemente en el valor de suelo y justifica si alta
influencia positiva.
Figura 15.23 y 15.24 Incidencia de tipo de paisaje en la Sección Censal y segmentación de
valores de suelo. Fuente: Elaboración propia
Centramos nuestra atención en las columnas de coeficientes tipificados Beta y significación.
Ordenando los valores de menor a mayor, podemos hacernos una idea de cuáles son las
variables con relación directa e inversa con respecto al valor de suelo y cuál es su peso
específico en la formación del mismo. En este caso, tan solo el ratio de secano parece tener
una significancia menor, lo cual no la desecha directamente, puesto que como conjunto, las
variables paisajísticas tienen un alto peso en la explicación de la variabilidad del valor de
suelo. Por otra parte, las zonas de huerta, humedal, secano y matorral se corresponden con
las áreas del territorio de menor valor de suelo (tienen relación inversa con la variable
dependiente lo que se traduce en signo negativo) y las zonas de regadío y pinar se
encuentran en los territorios con suelos de más elevado valor.
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Coeficientesa
Modelo
Coeficientes tipificados
Sig. Beta
1 RatioHuerta -1,518 ,000
RatioHumedal -,254 ,012
RatioSecano -,056 ,450
RatioMatorral -,045 ,037
RatioRegadio ,401 ,074
RatioPinar 1,660 ,000
(Constante) ,000
Figura 15.25. Jerarquía de variables de acuerdo a coeficientes tipificados Fuente:
Elaboración propia
Este análisis realizado para cada uno de los indicadores, nos da una idea global de la
importancia del indicador como conjunto y del peso específico de cada una de las variables
dentro del mismo. Además de las diferentes regresiones parciales relativas a los subgrupos
de indicadores, se ha realizado el análisis del conjunto de variables de localización
geográfica (clústeres de agrupación de similitudes en el territorio), factores o índices de
referencia derivados del análisis factorial y el conjunto de variables vinculadas a la
localización de cada uno de los inmuebles incluidos en la muestra. En resumen, en esta
primera fase se ha realizado un total de veintinueve regresiones previas y parciales que han
permitido una primera aproximación al modelo complejo.
Las variables relativas a población, sistema de asentamientos y paisaje son las que
guardan una relación directa más intensa con el valor del suelo. En el cómputo general
tienen especial incidencia:
Accesibilidad y cercanía a playas, a campos de golf y puntos de interés en general
Facilidad de comunicación viaria y transportes
Interés medioambiental y grado de protección del paisaje
Pertenencia a determinados clústeres de agrupación
Estructura de la población (nacionalidad, edad y sexo)
Problemáticas urbanas
En este primer acercamiento al modelo general, cabe destacar la escasa influencia de
factores como la cercanía a la red de ferrocarril, centros urbanos, hospitales y algunos otros
servicios, posiblemente no a que se trate de variables sin interés sino a su reducida
variabilidad dentro de la comarca.
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Una vez analizados los análisis parciales, se han realizado diversas regresiones generales
con diferentes grupos de variables e indicadores comprobando su comportamiento dentro
de un entramado más complejo de variabilidad, en el que influyen factores de diversa
índole. Como decimos, esta jerarquía no debe ser vinculante, puesto que al asociar
diferentes indicadores puede ocurrir que aquellos con menor capacidad de explicación por
separado, una vez combinados, aumenten notablemente su variabilidad, de igual modo que
aquellos grupos de variables que parecen de gran importancia aisladamente pueden verse
mermados una vez introducidos en el modelo general. Trabajamos con todo el conjunto de
datos para ir ajustando los resultados en uno u otro sentido, de modo que logremos el
modelo más equilibrado.
El proceso seguido para la configuración del modelo ha sido mediante pasos sucesivos
determinando la importancia relativa de grupos de variables. Esto ha permitido configurar
un patrón que define la sostenibilidad y robustez del valor ante cambios de coyuntura. En el
ejemplo siguiente (Figura 15.26), podemos comprobar cómo un determinado modelo
conjunto, al que se han incorporado variables en tres fases, alcanza una explicación de la
variabilidad del 41%. En primer lugar se incluyen las variables relativas a la distancia a
puntos de interés y de pertenencia a lugares concretos del territorio o clúster, con lo que se
llega al 20% de la explicación; en un segundo paso incluimos el grueso de variables
relativas a estructura de población, llegando a una capacidad de explicación del 37% (lo
que supone un cambio de 17% aproximadamente) y, por último, el bloque de variables
relativas al turismo, que consiguen explicar un 9% adicional de variabilidad. El nivel de
explicación se podría incrementar introduciendo variables de carácter socioeconómico o
dotacional. No obstante, podemos afirmar que una variación importante en la estructura de
la población, para una determinada localización, puede provocar cambios muy
significativos en el valor, próximos al 20 % del mismo.
Figura 15.26. Resumen del modelo. Fuente: Elaboración propia.
Este proceso, que se detalla en el anexo, se ha realizado para varios grupos de variables
con el objetivo de llegar a una mejor comprensión de la formación de los valores, establecer
las diferencias entre grupos, realizar un cribado de variables y configurar un modelo general
robusto con un número de variables razonable, en el que todas tengan alta significancia.
Como consecuencia del proceso de análisis previo, podemos concluir lo siguiente:
La capacidad de explicación de los modelos es más alta generalmente con la
incorporación de variables que aquellas que incorporan únicamente factores o
indicadores de referencia. Esto se debe a que los factores explican una parte de lo
que ocurre para un grupo de variables determinadas y, por lo tanto, excluye de la
variabilidad algunos aspectos específicos de cada una de ellas, aglutinando
aspectos de coincidencia.
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El análisis de regresión con un gran número de variables resulta excesivamente
complejo y poco práctico, dificultando establecer cuál ha sido el verdadero proceso
de formación del valor. Por tanto, el modelo general definitivo elegido ha sido el
compendio de aquellos factores de mayor relevancia (mediante los cuales podemos
aglutinar variables con el fin de resumir su formulación) y las variables relevantes no
explicadas por los factores.
Los factores tienen un grado de relevancia similar, destacando en el extremo superior los
servicios, la ocupación, la nacionalidad, uso del suelo, actividad y tipo de núcleo familiar.
No obstante, algunos de ellos no se consideran válidos como factor por sus bajos
resultados en los test de Bartlett. En el extremo opuesto, los factores menos reseñables
serían el transporte, la tipología de la vivienda o los puntos de interés, a pesar de altos
resultados en los estudios de regresión parciales. Por tanto, de acuerdo con los análisis
parciales previos, se han incluido en el análisis de regresión final, por su capacidad de
explicación y los resultados obtenidos en su formación para los test de KMO y Bartlett los
factores derivados del análisis factorial previo, relativos a Ocupación del Territorio, Uso de la
vivienda, Accesibilidad, Paisaje, Estructura de la Población, Nacionalidad, Estudios,
Población Productiva, Socioeconomía, Paro, Problemáticas urbanas y Servicios. A su vez,
se decide desglosar en variables con el fin de incorporar todos los posibles elementos de
variabilidad, los siguientes factores: Tipología de la Vivienda, Tipo de núcleo familiar, Tipo
de puesto de la persona de referencia, Sector de referencia del hogar, Actividad y
Transporte
La especificación del modelo definitivo se ha conseguido tras realizar un total de veintinueve
regresiones parciales y diez pruebas de regresión completas, todo ello detallado en el
anexo. Los métodos utilizados han conseguido optimizar progresivamente el modelo, intuir
patrones de comportamiento y establecer criterios para agrupación de variables en función
de su importancia e interés para el modelo conjunto.
En la tabla siguiente se observa cómo el nivel de explicación (R2
) del modelo está por
encima del 94 % (Fig. 15.27). En la fase 1, los factores o indicadores de referencia
seleccionados en los análisis previos; en la fase 2, se han incluido las variables derivadas
de la pertenencia a clúster, y en la fase 3 se han incluido las variables vinculadas a la
accesibilidad a puntos de interés.
Figura 15.27. Resumen del modelo. Fuente: Elaboración propia.
Como observamos, la buena capacidad de explicación de la combinación lineal de
variables derivadas de clústeres de agrupación e indicadores derivados del análisis
factorial, corroboran el acierto en su utilización. Son capaces de explicar aproximadamente
el 62 % de la variabilidad total conseguida.
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Los coeficientes de las variables estimadas presentan los signos esperados, siendo todas
ellas significativas al 95% de confianza, mientras que el modelo en conjunto es significativo
al 99%. En el siguiente gráfico (Fig 15.28), tras la tipificación de los correspondientes
coeficientes, se observa el nivel de influencia de las variables incluidas en el modelo y su
influencia positiva o negativa en la formación del valor.
Figura 15.28 Coeficientes y signos esperados. Fuente: Elaboración propia.
La especificación del modelo es la siguiente:
Y = 685,339 + 111,887 * COSTA2 - 207,435 * SA_USODEVIVIENDA - 15,913 *
P_TIPODENUCLEOFAMILIAR + 79,123 * I_EQUIPAMIENTOS - 27,344 * C2INTERIOR +
11,590 * P_NACIONALIDADPOBLACION +139,599 * TURISMO +20,612 * PLAYA
+128,678 * P_TIPODEPUESTODEPERSONADEREFERENCIA + 73,656 * I_SERVICIOS
+217,670 * P_SECTORDEREFERENCIA -185,443 * E_PARO +93,754 *
C4COSTAESPECIAL - 89,861 * PAISAJE
El valor de repercusión de suelo para uso residencial de carácter plurifamiliar se explica
principalmente por variables vinculadas al sistema de asentamientos (70 % del valor),
seguido por el conjunto de variables vinculadas al sistema poblacional (15 %), siendo oas
aspectos de carácter económico e infraestructuras de menor relevancia (Fig. 15.29).
578 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
0
10
20
30
40
50
60
70
80
PLURIFAMILIAR
Figura 14.29. Porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización en el proceso de
formación del valor de repercusión del suelo. Fuente: Elaboración propia.
Se establece a continuación una jerarquía de variables (Fig. 15.30), de acuerdo al valor
absoluto de los diferentes coeficientes, que permite establecer una serie de conclusiones en
torno al proceso de formación de valor.
Figura 15.30 Jerarquía de Coeficientes. Fuente: Elaboración propia.
Dentro del conjunto de variables vinculadas al sistema de asentamientos, cabe resaltar la
significativa importancia que adquiere la accesibilidad a las playas. Se trata del atributo de
mayor peso dentro del proceso de formación de valor, que junto a la apreciación de la
calidad del paisaje, convierten a las variables de carácter medioambiental en los factores
principales del modelo. La influencia de los campos de golf dentro del mercado residencial
de carácter plurifamiliar es positiva pero no especialmente significativa, dado que no se
trata de un producto directamente vinculado a dicha actividad.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 579
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Dentro de este grupo también destaca la valoración del modo del ocupación del territorio,
con una mayor apreciación de áreas en las que la población se distribuye en diseminado y
agrupaciones, con menor número de viviendas en sección censal y una densidad de
población menor. Esto indica cómo la distribución en cabecera, dentro de tramas urbanas
consolidadas, es peor valorada dentro de la tipología plurifamiliar.
Siguen en importancia al ámbito vinculado al sistema de asentamiento aquellas variables
que cualifican el sistema poblacional. Es importante indicar que la tipología plurifamiliar se
desarrolla principalmente en ámbitos delimitados vinculados a la trama urbana consolidada
en cabecera, donde la variabilidad de rasgos poblacionales no es especialmente
significativa. Esto explica, a pesar de la especial importancia de este ámbito de
caracterización, su peso relativo dentro del modelo.
Presentan una influencia positiva en el valor las estructuras poblacionales de mayor edad y
mayor porcentaje de mujeres Como se indicó en el proceso de valoración territorial se
refleja la tendencia de partición del territorio en dos zonas claras en las que se ve
claramente la distribución de la población de mayor edad en la costa y la de menor edad en
el interior, lo que va a tener un claro reflejo en la estructura del valor.
También es importante indicar cómo el valor de repercusión del suelo se ve influenciado
positivamente por el mayor porcentaje de población extranjera (índice de nacionalidad),
sector de referencia del hogar vinculado a actividades de carácter terciario (índice sector de
referencia del hogar) y hogares monoparentales de parejas sin hijos de elevada edad
(índice tipo de núcleo familiar).
Dentro del conjunto de variables de carácter económico, la más significativa es el nivel
socioeconómico medio de los hogares aunque con una influencia moderada, lo que indica
que este rasgo territorial no se incorpora a la hora de fijar valores de venta por la potencial
oferta. Aunque con una influencia positiva, el índice turístico no es determinante dentro de
este submercado.
Las variables relativas a los servicios e infraestructuras, que evalúan la incidencia de los
servicios, red viaria y equipamiento, no tienen una capacidad de explicación significativa,
posiblemente por la poca variabilidad de los factores.
La significancia de los clústeres permite establecer un gradiente de valores de suelo que
aumenta del interior hacia la costa dentro de la comarca. Es de interés señalar cómo ciertas
áreas del prelitoral (clúster C2InteriorR1) reproducen ciertos modelos desarrollados en la
costa, mejor valorados que ciertas áreas periféricas, por ejemplo, del municipio de
Torrevieja.
Se ha comprobado que no existen problemas de colinealidad entre variables. Para apreciar
el ajuste y la homocedasticidad del modelo, se han analizado los gráficos PP normal de
regresión de Residuo tipificado (Fig. 15.31) y el de dispersión de la regresión de los
resultados tipificados (Fig 15.32) frente a los valores pronosticados tipificados.
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Figura 15.31 y 15.32 Gráfico P-P normal de regresión Residuo tipificado y gráfico de
dispersión. Fuente: Elaboración propia.
Partiendo de este modelo general de carácter explicativo, se ha planteado una reducción de
la estructura de variables con el objeto de alcanzar un modelo de carácter predictivo. Como
se observaba en la figura 14.29, los porcentajes relativos de cada uno de los ámbitos de
caracterización muestran claramente la escasa repercusión de las variables de tipo
económico y sistema de infraestructuras en el proceso de formación del valor para
elementos residenciales de uso plurifamiliar. Este nuevo modelo, responde a los mismos
rasgos analizados anteriormente, de modo que las variables relativas al sistema de
asentamientos seguidas por las vinculadas al sistema poblacional, cubren el 85% del total
de la explicación del modelo. El resumen del modelo predictivo sería el siguiente:
Figura 15.33 Tabla Resumen de Modelo de Predicción de valores en muestras plurifamiliares.
Elaboración propia.
La definición del modelo se realiza mediante una criba sistemática de las variables del
modelo descriptivo general, partiendo de 14 variables y una explicación de casi el 95%,
llegamos a una estructura de seis variables. La secuencia de acercamiento al modelo
resumido es la siguiente:
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Figura 15.34 Relación entre número de variables y explicación de los modelos
plurifamiliares. Elaboración propia.
Como se observa, a medida que desciende el número de variables utilizadas, la explicación
del modelo decrece. Las primeras variables eliminadas del modelo, vinculadas a aspectos
económicos e infraestructuras, por su escasa participación en la formación del valor, no
suponen un descenso significativo en la explicación, aspecto que se irá acentuando a
medida que eliminamos variables. El salto cuantitativo ocurre entre el modelo de seis y el
modelo de cinco variables, con una pérdida de cuatro puntos porcentuales de explicación,
por debajo del límite aceptable del 85% de explicación establecido por algunos organismos
como el Catastro (buscar alguna referencia o quitar).
Por lo tanto, el modelo se reduce a seis variables con las que se logra explicar
aproximadamente el 89% de la formación del valor, constituyendo un modelo manejable y
sencillo, que sigue además las pautas observadas en el modelo descriptivo. En la siguiente
figura, destaca la gran influencia que en este modelo resumido, tienen las variables
pertenecientes al grupo de sistema de asentamientos, superando el 50% del total de la
caracterización del valor. Otro elemento de análisis relevante, es el gran peso que la
distancia a la playa, siendo la variable independiente de mayor importancia en la formación
del valor.
Figura 15.35 Porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización en el proceso de
formación del valor de repercusión del suelo. Elaboración propia.
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Las variables que forman parte del modelo son las siguientes, dos relativas al sistema de
asentamientos (Paisaje y Uso de la vivienda), dos al sistema poblacional (Tipo de núcleo
familiar y Sector de referencia del hogar), la pertenencia al clúster de Costa Especial y
cercanía a la playa:
Modelo Plurifamiliar
1 (Constante)
Playa
SA_USODELAVIVIENDA
P_TIPODENUCLEOFAMILIAR
C4COSTAESPECIAL
P_SECTORDEREFERENCIADELHOGAR
SA_PAISAJE
Figura 15.36 Variables del modelo de predicción plurifamiliar. Elaboración propia.
Tal y como se observaba en el modelo de análisis, la distancia a la playa y el valor del
paisaje, son elementos destacados en la elección de inmuebles residenciales de carácter
plurifamiliar. La distribución de las agrupaciones familiares y las parejas con hijos, que se
concentran en la zona interior de la comarca o la pertenencia a secciones censales con
concentración de parejas sin hijos u hogares monoparentales o unipersonales, también
tiene una alta influencia en la formación del valor en el modelo plurifamiliar. Por su parte, el
sector de referencia del hogar, es decir, la vinculación de la sección censal con la
agricultura, la industria, la construcción o el sector terciario, es determinante en la formación
del valor del suelo, del mismo modo que el régimen de propiedad de la vivienda, y la
pertenencia a zonas con mayor carácter de segunda residencia de uso unifamiliar.
Una vez definido el modelo, se comprueba su eficacia y veracidad contrastándolo con la
base de datos de uso plurifamiliar, de modo que se comparan los valores predichos
mediante el modelo con los observados en el análisis previo. El resultado de esta
comprobación se resume en la siguiente tabla:
número de casos intervalo %
Error <20%
Error <30%
Error <40%
Error <50%
49 + 50% 2,48
28 40-50% 1,42
97,52
88 30-40% 4,46
95,80
172 20-30% 8,71
89,82 267 10-20% 13,52 75,65
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
938 0-10% 47,49
289 10-20% 14,63
108 20-30% 5,47
30 30-40% 1,52
6 40-50% 0,30
1975 casos
Figura 15.37 Relación de números de casos y porcentajes de error calculados en el modelo
plurifamiliar. Elaboración propia.
El primer dato destacable, es una desviación del error hacia la banda inferior, con un mayor
número de casos en los que el error ha sido por debajo del valor derivado del estudio de
mercado. Observamos que todos los casos con errores mayores al 50% ocurren en esta
franja, lo que quiere decir que el modelo no evalúa ciertos componentes de la formación del
valor que elevan el valor en ciertos casos, como podrían ser distancias a campos de golf u
otras características eliminadas en la criba de creación del modelo. El 50% de los casos
tiene un error de cálculo menor al 10% y casi un 90% de los casos se encuentran en franjas
de error menores al 30%.
15.3.2 Modelos de predicción para uso residencial unifamil iar
Se ha realizado una nueva rutina de regresión lineal múltiple, de acuerdo a la metodología
descrita en el apartado anterior, con la base de datos referente a uso residencial de
tipología unifamiliar. De igual modo, se ha introducido como variable dependiente el valor
de suelo obtenido mediante el método de valoración detallado en el capítulo 3 y como
variables independientes diferentes combinaciones de un total de 455 resultantes de las
variables obtenidas del proceso de caracterización territorial, los índices de referencia
generados factorialmente, variables tipo dummy derivadas de los análisis clúster y
distancias e índices de accesibilidad calculados a diferentes puntos de interés.
Se ha realizado una primera aproximación mediante análisis de regresión parciales de
subgrupos de variables que ha permitido establecer una jerarquía de las variables y una
idea global de cómo funcionan parcialmente en grupos de información sencillos. Extraemos
un ejemplo del conjunto de análisis de regresiones parciales desarrollado en el anexo
correspondiente, para enunciar la metodología seguida en esta fase del estudio. Se ha
elegido el conjunto de variables relativas al indicador de referencia, Estructura de la
población, dentro de los grupos de variables poblacionales. El resumen del modelo es de
gran utilidad ya que permite comparar los resultados de los diferentes grupos de variables y
su capacidad explicativa de la variable dependiente. En este caso, el modelo tan solo es
capaz de explicar un 19% de la variabilidad del valor del suelo, un valor bajo para el
parámetro (Fig 15.33). No obstante, todos los subgrupos de variables presentan una
capacidad de explicación baja (entre 15-25 %), como ocurría con el estudio del modelo
plurifamiliar.
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Figura 15.38. Resumen modelo vivienda unifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
Los resultados obtenidos de las diferentes regresiones parciales de modelo permiten
establecer una primera aproximación a la capacidad de explicación de cada ámbito o
grupo de variables. Debemos tener en cuenta el carácter no vinculante de esta jerarquía con
el resultado final, no obstante se ha convertido en un elemento de ayuda para la posterior
toma de decisiones en la formación del modelo. Son jerárquicamente relevantes los
indicadores de población, tales como la estructura de la población, el nivel de estudios, el
tipo de puesto de la persona de referencia y el sector de referencia del hogar. Por otra
parte, también aspectos relativos al sistema de asentamientos tienen una capacidad de
explicación significativa, en este caso, los subgrupos más explicativos son el uso de la
vivienda, el paisaje y el modo de ocupación del territorio, al contrario de lo que ocurría en el
modelo plurifamiliar, en el que tenía más peso la accesibilidad a puntos de interés y el
paisaje.
De acuerdo a los análisis parciales, las variables que parecen tener menor influencia en la
formación del valor de suelo son las vinculadas a economía. Esto se puede deber a que las
viviendas de carácter unifamiliar normalmente se ubican en secciones censales con niveles
económicos similares, algo superiores a la media comarcal. Por otra parte, dentro de las
variables relativas a infraestructuras tienen cierta relevancia los grupos de problemáticas y
servicios urbanos. Las viviendas unifamiliares se ubican mayoritariamente con las zonas con
mayor estacionalidad y prevalencia de población extranjera, En zonas de alta
estacionalidad, como Rojales, se puede comprobar una menor incidencia de servicios
urbanos. Analizados el resto de resultados de las regresiones parciales, podemos aseverar
que todas ellas tienen un alto grado de significancia, superando el test ANOVA en su
totalidad, al igual que ocurre en el estudio de regresiones parciales del modelo plurifamiliar
(Fig. 15.34).
Figura 15.39. Comprobación significación del modelo Anova. Fuente: Elaboración propia.
Otro de los análisis relevantes en el estudio es la definición de los coeficientes tipificados o
estandarizados. En la tabla de coeficientes observamos (Fig 15.35) por una parte, los
coeficientes utilizados en la línea de regresión (B), los cuales no son realmente indicativos
de la dimensión del valor de la variable al no estar estandarizados y el valor de los
coeficientes tipificados Beta el que nos da una idea de la dimensión y signo de la variable
dentro de la regresión. En este caso, establecemos como ejemplo la regresión realizada
con las variables relativas a los indicadores de paro y actividad.
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Se observa claramente cómo las variables indicadoras de paro presentan signo negativo y,
por tanto, son inversamente proporcionales al valor del suelo. Sin embargo, las variables
vinculadas a la actividad económica tienen una influencia positiva. Observamos que la
incidencia del paro tiene más peso en la población nacional (-0,025 frente a -0,008 de la
población extranjera) y la actividad muestra más significancia para la población extranjera
(0.043 frente a 0.009 de la actividad nacional). Dentro de la población migrante la tendencia
se mantiene pero con valores más extremos. Por otra parte, el paro parece tener un mayor
peso en la formación de los valores que las variables de actividad.
Figura 15.40. Coeficientes del modelo. Fuente: Elaboración propia.
Estos resultados se pueden cruzar con el mapa temático relativo a la incidencia de los
grados actividad y paro en cada sección censal (Fig 15.36) y el mapa de segmentación de
valores de suelo (Fig 15.37) lo que facilita la clara lectura de los valores. Se observa
claramente cómo los mayores niveles de paro coinciden con las secciones censales con
valores de suelo inferiores. La tasa de actividad concentra sus valores más altos en las
secciones censales de las cabeceras y de algunas zonas con un mayor peso industrial del
interior de la comarca.
Figura 15.41 y 15.42 Incidencia de Tasa de paro y Tasa de Actividad. Fuente: Elaboración
propia
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Centramos nuestra atención en las columnas de coeficientes tipificados Beta y significación
(Fig 15.38). Ordenando los valores de menor a mayor, podemos hacernos una idea de
cuáles son las variables con relación directa e inversa con respecto al valor de suelo y cuál
es su peso específico en la formación del mismo. En este caso, las variables de paro
extranjero y de actividad nacional parecen las menos significativas, pero sus valores
(inferiores a 0,3) no determinan su eliminación. Conviene indicar cómo la herramienta
estadística debe ayudar pero no condicionar el análisis, por ello a pesar de obtener
significancia por debajo al 90 % del nivel de confianza se ha considerado que la información
aportada por el grupo de variables paro y actividad las convierten en imprescindibles para
el conjunto. También observamos como las variables de paro adoptan en todos los casos
valores negativos (inversamente proporcionales a la formación del valor) y las de actividad
en los positivos (directamente proporcionales, pero con un menor peso en la formación del
valor).
Modelo Coeficientes tipificados
Sig. Beta 1 H59ParomigHog -,096 ,052
H57ParonacHog -,025 ,064 H58ParoextHog -,008 ,296 H60ActnacHog ,009 ,186 H61ActextHog ,043 ,050 H62ActmigHog ,050 ,060 (Constante) ,062
Figura 15.43. Jerarquía de variables de acuerdo a coeficientes tipificados Fuente:
Elaboración propia
Este análisis realizado para cada uno de los indicadores, nos da una idea global de la
importancia del indicador como conjunto y del peso específico de cada una de las variables
dentro del mismo. Además de las diferentes regresiones parciales relativas a los subgrupos
de indicadores, se han realizado el análisis del conjunto de variables de localización
geográfica (clústeres de agrupación de similitudes en el territorio), factores o índices de
referencia derivados del análisis factorial y el conjunto de variables vinculadas a la
localización de cada uno de los inmuebles incluidos en la muestra. s los factores y
variables. En resumen, en esta primera fase se ha realizado un total de veintinueve
regresiones previas y parciales que han permitido una primera aproximación al modelo
complejo.
Las variables relativas a población, sistema de asentamientos e infraestructuras son las que
guardan una relación más intensa con el valor del suelo. En el cómputo general tienen
especial incidencia:
Uso de la vivienda con variables vinculadas al porcentaje de vivienda unifamiliar y
plurifamiliares, estacionalidad y régimen de alojamiento.
Servicios urbanos existentes en la sección censal.
Incidencia de los diferentes tipos de paisaje en la sección censal.
Pertenencia a determinados clústeres de agrupación
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Este conjunto es seguido muy de cerca por un grupo de variables con un nivel de
explicación de aproximadamente el 20%, entre las que se encuentran, tipología de la
vivienda, problemáticas urbanas, estructura de la población, nivel de estudios, producción,
socioeconomía y nivel de equipamientos. En esta primera aproximación al modelo general,
cabe destacar la escasa influencia de factores como la nacionalidad de la población, ya
que se trata de una variable con poca variabilidad para las muestras unifamiliares, más
comunes entre un tipo de población extranjera, así como el tipo de núcleo familiar que no
diferencia claramente entre unipersonales, monoparentales o parejas con hijos o sin hijos.
Los indicadores de referencia relativos al transporte tampoco parecen concluyentes. En
cualquier caso, no se eliminarán del modelo general directamente, sino que trabajamos con
ellas para ver como se comportan de modo conjugado. Una vez analizados los análisis
parciales, se han realizado diversas regresiones generales con diferentes grupos de
variables e indicadores comprobando su comportamiento dentro de un entramado más
complejo de variabilidad en el que influyen factores de diversa índole.
Como observamos en el gráfico de coeficientes realizado y en el gráfico de ordenación de
la relevancia de los factores (Fig 14.40 y 15.42) (considerándolos todos de signo positivo y
ordenados de menor a mayor), los factores muestran relevancias diferentes, destacando en
el extremo superior los sectores de referencia de trabajo, los indicadores de paro, la
estructura de la población (edad y sexo por nacionalidades), las problemáticas urbanas, la
socioeconomía, el nivel de estudios, el acceso a puntos de interés, el uso de la vivienda
(plurifamiliar, unifamiliar, viviendas vacías, estacionalidad…) y los transportes. Podemos
observar que quedan englobados todos los ámbitos de estudio, destacando los
poblacionales y de sistema de asentamientos. No obstante, algunas de ellos no se
consideran válidos como factor por sus bajos resultados en los test de Bartlett.
En el extremo opuesto, los factores menos reseñables son la actividad (que puede
considerarse algo correlacionada con el paro), la nacionalidad, la tipología de la vivienda o
el tipo de puesto de la persona de referencia. Por tanto, de acuerdo a los análisis parciales
previos, se han incluido en el análisis de regresión final, por su capacidad de explicación y
resultados obtenidos en su formación para los test de KMO y Bartlett los factores derivados
del análisis factorial previo, relativos a Ocupación del Territorio, Uso de la vivienda,
Accesibilidad, Paisaje, Estructura de la Población, Nacionalidad, Estudios, Población
Productiva, Socioeconomía, Paro, Problemáticas urbanas y Servicios. A su vez se decide
desglosar en variables, con el fin de incorporar todos los posibles elementos de
variabilidad, los siguientes factores: Tipología de la Vivienda, Tipo de núcleo familiar, Tipo
de puesto de la persona de referencia, Sector de referencia del hogar, Actividad y
Transporte.
La especificación del modelo definitivo se ha conseguido tras realizar un total de veintinueve
regresiones parciales y diez pruebas de regresión complejas. Se ha empleado los métodos
de “introducir variables” e “introducir por pasos sucesivos” que han conseguido optimizar
progresivamente el modelo, intuir patrones de comportamiento, establecer criterios para
agrupación de variables en función de su importancia y su interés para el modelo conjunto.
En la tabla siguiente se observa como el nivel de explicación (R2
) del modelo está por
encima del 91% (Fig 15.39). En la fase 1, los factores o indicadores de referencia
seleccionados en los análisis previos; en la fase 2, se han incluido las variables derivadas
de la pertenencia a clúster, y en la fase 3 se han incluido las variables vinculadas a la
accesibilidad a puntos de interés.
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Figura 15.44. Resumen del modelo. Fuente: Elaboración propia.
Como observamos, la buena capacidad de explicación de la combinación lineal de
variables derivadas de clústeres de agrupación e indicadores derivados del análisis
factorial, corroboran el acierto en su utilización. Son capaces de explicar prácticamente el
77 % de la variabilidad total conseguida.
Los coeficientes de las variables estimadas presentan los signos esperados, siendo todas
ellas significativas al 95% de confianza, mientras que el modelo en conjunto es significativo
al 99%. En el siguiente gráfico, tras la tipificación de los correspondientes coeficientes, se
observa el nivel de influencia de las variables incluidas en el modelo y su influencia positiva
o negativa en la formación del valor.
Figura 15.45 Coeficientes y signos esperados. Fuente: Elaboración propia.
La especificación del modelo es la siguiente:
Y = 399,247 + 34,693 * COSTA2 - 46,395*P_TIPODENUCLEOFAMILIAR + 35,072 *
E_SOCIOECONOMIA + 18,018 * I_EQUIPAMIENTOS - 37,728 * C2INTERIOR + 19,746 *
P_NACIONALIDADPOBLACION + 26,913 * P_ESTUDIOS + 3,573 * TURISMO + 1,447 *
PLAYA + 25,357 * E_ACTIVIDAD+258,749 * C4COSTAESPECIAL - 460,245 * PAISAJE +
88,550 * P_TIPODEPUESTODEPERSONADEREFERENCIA + 1,014 * GOLF + 24,758 *
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P_SECTORDEREFERENCIA + 62,236 * SA_TIPOLOGIADELAVIVIENDA + 184,147 *
P_ESTRUCTURADELAPOBLACION
El valor de repercusión de suelo para uso residencial de carácter unifamiliar se explica tanto
por variables vinculadas al sistema de asentamientos (37 % del valor), seguido por el
conjunto de variables vinculadas al sistema poblacional (30 %), siendo las aspectos de
carácter económico (20 %) e infraestructuras (13 %) de menor relevancia.
Figura 15.46. Porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización en el proceso de
formación del valor de repercusión del suelo. Fuente: Elaboración propia.
Se establece a continuación una jerarquía de variables (Fig 15.42) , de acuerdo al valor
absoluto de los diferentes coeficientes, que permite establecer una serie de conclusiones en
torno al proceso de formación de valor.
Figura 15.47 Jerarquía de Coeficientes. Fuente: Elaboración propia.
Dentro del conjunto de variables vinculadas al sistema de asentamientos, cabe resaltar la
significativa importancia que tiene en la formación del valor de repercusión del suelo el
modo en que se ocupa el territorio. Las áreas donde la población se distribuye en
diseminado y agrupaciones, con menor número de viviendas y una densidad de población
menor, son mejor valoradas.
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Los valores también quedan condicionados por variables vinculadas al uso de la vivienda,
obteniendo valores de repercusión de suelo inferiores en áreas con una mayor incidencia de
uso residencial no estacional destinado a primera residencia, con un régimen de tenencia
fundamentalmente en propiedad, y un menor número de viviendas vacías. La incidencia de
la variable es más intensa conforme aumenta la estacionalidad, con un régimen de tenencia
más tendente al alquiler y un mayor número de viviendas vacías destinadas a segunda
residencia.
La accesibilidad y localización dentro del área de influencia de una playa y campo de golf,
son variables valoradas positivamente con una influencia significativa y similar. Estos
atributos, junto a la apreciación de la calidad del paisaje, convierten a las variables de
carácter medioambiental en importantes factores dentro del modelo.
Siguen en importancia aquellas variables que cualifican el sistema poblacional. Es
importante indicar, que la tipología unifamiliar se desarrolla principalmente en ámbitos que
mantienen el marco rural como escenario para el desarrollo, normalmente en diseminado o
agrupación. En este contexto, los rasgos poblacionales tienen una significativa variabilidad.
Presenta una influencia muy significativa el sector de trabajo de referencia dentro del hogar.
La influencia es positiva y mayor en aquellas áreas vinculadas al sector terciario. La
influencia en el valor es menos intensa en las secciones censales vinculadas con el sector
de la construcción, concentradas en la franja prelitoral, y aún menor en áreas vinculadas a
la agricultura, que se concentran en el interior de la comarca.
También es importante indicar cómo el valor de repercusión del suelo se ve influenciado
positivamente por el mayor porcentaje de población extranjera (índice de nacionalidad),
estructuras poblacionales de mayor edad (índice de estructura de población), hogares
monoparentales de parejas sin hijos de elevada edad (índice tipo de núcleo familiar) y nivel
de estudios (índice de estudios).
Dentro del conjunto de variables de carácter económico, la más significativa es el índice
turístico con una influencia importante, lo que indica que este rasgo territorial se incorpora a
la hora de fijar valores de venta por la potencial oferta. Esto indica que dentro de la comarca
se vincula la tipología unifamiliar principalmente a destinos de carácter turístico. Aunque con
una influencia positiva, el nivel socioeconómico medio de los hogares no es determinante
dentro de este submercado.
Las variables relativas a los servicios e infraestructuras son las de menor relevancia dentro
del submercado analizado. No obstante, la incidencia de los servicios, red viaria y
equipamiento, tienen una capacidad de explicación moderada y significativa.
La significancia de los clústeres permite establecer un mayor valoración de las áreas de
costa frente a las zonas de interior.
Se ha comprobado que no existen problemas de colinealidad entre variables. Para apreciar
el ajuste y la homocedasticidad del modelo, se han analizado los gráficos PP normal de
regresión de Residuo tipificado (Fig 15.48) y el de dispersión de la regresión de los
resultados tipificados (Fig 15.49) frente a los valores pronosticados tipificados.
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Figura 15.48 y 15.49 Gráfico P-P normal de regresión Residuo tipificado y gráfico de
dispersión. Fuente: Elaboración propia.
En el caso de las muestras de uso unifamiliar, se sigue el mismo proceso realizado para el
conjunto de muestras plurifamiliares con el objeto de alcanzar un modelo resumido y con
capacidad predictiva. De modo que, partiendo de una estructura de veinticuatro variables
con una capacidad de explicación del 95,5% de los casos, se alcanza el modelo más
sencillo que incorpora nueve variables y con una capacidad de explicación superior al 85%.
El resumen del modelo predictivo obtenido es el siguiente:
Figura 14.50 Tabla Resumen de Modelo de Predicción de valores en muestras
unifamiliares. Elaboración propia.
La definición del modelo se realiza mediante una criba sistemática de las variables del
modelo descriptivo general, partiendo de veinticuatro variables y una explicación de casi el
95%, llegamos a una estructura de nueve variables. La secuencia de acercamiento al
modelo resumido es la siguiente:
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Figura 15.51 Relación entre número de variables y explicación de los modelos
unifamiliares. Elaboración propia.
El modelo de predicción unifamiliar es más complejo y más difícil de resumir, ya que
presenta una distribución de grupos de variables más equilibrado que en el modelo
plurifamiliar, participando variables vinculadas tanto al sistema de asentamientos,
poblacional, económico como de infraestructuras. En el modelo predictivo plurifamiliar, el
sistema económico e infraestructuras casi no tienen peso en la formación del valor,
desapareciendo del modelo definitivo. Sin embargo, todos los sistemas de variables tienen
representación en el modelo predictivo unifamiliar, siendo el sistema poblacional el que
mayor peso relativo alcanza (en torno al 45%) y con una repercusión muy similar del resto
de sistemas (entre 10-15 %). Por su parte, la pertenencia a uno u otro clúster territorial no
tiene tanta relevancia en este caso.
Figura 15.52 Porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización en el proceso de
formación del valor de repercusión del suelo. Elaboración propia.
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Las variables que forman parte del modelo son las siguientes, dos relativas al sistema de
asentamientos (Modo de ocupación del territorio y Uso de la vivienda), dos al sistema
poblacional (Tipo de puesto de persona de referencia y Sector de referencia del hogar), dos
al sistema económico (Porcentaje de paro e importancia del Turismo), uno al sistema de
infraestructuras (Servicios y Dotaciones) y dos variables de proximidad a puntos de
influencia (Cercanía a la playa y entrada a autovía):
Modelo
1 (Constante)
P_TIPODEPUESTODEPERSONADEREFERENCIA
PLAYA1
SA_OCUPACIONDELTERRITORIO
SA_USODELAVIVIENDA
E_PARO
I_SERVICIOS
ENTRADAAUTOVIA
TURISMO
P_SECTORDEREFERENCIA
Figura 15.53 Variables del modelo de predicción unifamiliar. Elaboración propia.
Se trata de un modelo más equilibrado, en el que intervienen en la formación de los valores
del suelo todos los grupos de variables establecidos. Una vez establecido el modelo con el
cual se pueden predecir los valores del suelo de un modo fiable y con una complejidad
reducida, contrastamos el valor observado con el valor calculado para cada una de las
muestras. De modo que podemos establecer el porcentaje de error de cálculo del modelo
en cada caso. El resultado de esta comprobación se resumen en la siguiente tabla:
Se observa cómo casi el 90% de los casos tienen un porcentaje de error menor al 50% de
su valor. De ese 10% de casos con errores superiores al 50%, aproximadamente el 6% se
corresponden con los outliers, es decir con las muestras en las que se observa un
comportamiento atípico, ya sea por su valor, por su tamaño o por sus características
intrínsecas.
Aún incluyendo los outliers (puesto que a la hora de predecir el valor de las muestras cabe
la posibilidad de encontrar inmuebles con características especiales), el modelo tiene
capacidad de predecir con fiabilidad de errores menores al 20% el 60% de los casos. Se
pone de manifiesto, de este modo, que en los inmuebles unifamiliares se encuentran más
elementos discordantes y de características especiales. En cualquier caso, el modelo se
muestra fiable en un alto porcentaje de casos.
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número de casos intervalo %
Error <20%
Error <30%
Error <40%
Error <50%
133 + 50% 10,82
43 40-50% 3,50
89,18
83 30-40% 6,75
83,97
75 20-30% 6,10
73,56
159 10-20% 12,94
59,15
376 0-10% 30,59
192 10-20% 15,62
102 20-30% 8,30
45 30-40% 3,66
14 40-50% 1,14
7 - 50% 0,57
1229
Figura 15.54 Relación de números de casos y porcentajes de error calculados en el modelo
unifamiliar. Elaboración propia.
15.3.3 Interacción entre modelo uso plurifamil iar -uso unifamil iar
Del análisis comparado de los modelos para uso residencial de carácter unifamiliar y
plurifamiliar podemos establecer puntos de divergencia y encuentro, justificados por las
diferentes preferencias de la potencial demanda. Para ello se ha cuantificado, para un
número determinado de muestras de uso plurifamiliar y unifamiliar, la influencia de cada
variable en la cuantificación final del valor de suelo. Esto ha permitido establecer la
distribución diferencial por ámbitos de caracterización y para cada una de las variables
incorporadas a los modelos finales (Fig. 15.55).
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Figura 15.55. Comparación porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización para uso
unifamiliar y plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
Se observa cómo la jerarquia en la significancia de los ámbitos de caracterización es
similar, aunque con diferentes grados de importancia (Fig. 15.56). En ambos casos son las
variables vinculadas al sistema de asentamientos la que presentan una mayor influencia en
la formación del valor, seguido de los rasgos poblacionales y económicos. En el caso
plurifamiliar observamos una clara prevalencia en la incorporación de variables vinculadas
al sistema de asentamientos, en detrimento de las de carácter económico con mayor
representatividad en el caso de vivienda de carácter unifamiliar, que presenta un reparto
más compensado. Pasamos a continuación a establecer las conclusiones más
representativas de los diferentes ámbitos:
Figura 15.56. Comparación porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización para uso
unifamiliar y plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
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De los resultados obtenidos podemos establecer como conclusiones más significativas las
siguientes:
A) CON RESPECTO A RASGOS DEL SISTEMA DE ASENTAMIENTOS
Figura 15.57. Comparación porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización para uso
unifamiliar y plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
La apreciación del marco físico sobre el que se desarrolla la trama urbana se incorpora de
manera clara en ambos casos, pero se interpreta de diferentes formas. En el caso
plurifamiliar, con una mayor especialización del sector terciario vinculado al turismo, se
aprecian de modo muy significativo los atributos ambientales que se posicionan como
reclamo para el desarrollo de actividades de ocio y recreo. La accesibilidad a zonas de golf
tiene una mayor capacidad de explicación en unifamiliar que plurifamiliar por la mayor
identificabilidad con este tipo de actividad.
Señalar como en ambos casos el modo de ocupación del territorio mediante bajas
densidades de edificación en diseminado como modo de reproducción de un sistema
cuasi-rural es valorado favorablemente.
B) CON RESPECTO A RASGOS POBLACIONALES
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Figura 15.58. Comparación porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización para uso
unifamiliar y plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
La estructura de la población tiene una influencia mucho más significativa en el uso
unifamiliar que en plurifamiliar. Resaltar cómo, en el caso unifamiliar, la referencia al sector
productivo determina en gran medida el valor, ya que, de modo genérico, la vinculación a la
agricultura o terciario de la zona, define el resto de rasgos de la estructura poblacional. La
poca variabilidad en áreas especializadas en plurifamiliar, hacen que esta diferenciación no
sea tan significativa. En ambos casos se incorporan las variables de nacionalidad y edad
media como parámetros importantes.
C) CON RESPECTOS A RASGOS ECONÓMICOS
Figura 15.59. Comparación porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización para uso
unifamiliar y plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
598 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Conviene señalar la clara influencia de la actividad turística en los valores plurifamiliar. El
producto residencial de segunda residencial se ha identificado de modo muy significativo
con la tipología unifamiliar, lo que justifica el índice turístico dentro de este mercado. En
ambos el nivel socioeconómico medio de los hogares y la capacidad productiva de la
población se incorporan al modelo con una influencia positiva, pero no determinante.
D) CON RESPECTO A RASGOS INFRAESTRUCTURAS
Figura 15.60. Comparación porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización para uso
unifamiliar y plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
La menor significación de este ámbito puede estar justificada por la menor variabilidad
dentro de la comarca. No obstante, es importante señalar como tiene una mayor incidencia
en el caso unifamiliar que en el plurifamiliar.
E) CLUSTERS
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Figura 15.61. Comparación porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización para uso
unifamiliar y plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
La pertenencia o no a determinado clúster de agrupación define claramente el valor urbano
en el caso de vivienda plurifamiliar, lo que indica que este caso la vinculación entre valor
territorial y valor urbano es mayor.
Es importante señalar como la actual coyuntura económica ha provocado un continuo
descenso de la demanda turística de larga temporada. Este proceso lleva consigo una
modificación en la estructura poblacional y económica de la comarca, que afectan a
diferentes factores con capacidad de explicación dentro del modelo y que, por tanto,
influyen en la formación del valor.
A partir de la especificación de los modelos vinculados a uso unifamiliar y plurifamiliar, se
han identificado aquellas variables que pueden estar sujetas a variabilidad dentro de este
nuevo contexto, indicando su influencia sobre la el valor del inmueble.
05
10152025303540
Estabilidad valores Plurifamiliar
ESTABLES
Figura 15.62. Porcentaje relativo por variables estables dentro de la modelización del valor
para uso plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
600 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
012345678
Inestabilidad valores Plurifamiliar
NO ESTABLES
Figura 15.63. Porcentaje relativo por variables inestables dentro de la modelización del
valor para uso plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
En el caso de uso plurifamiliar comprobamos cómo, dada la mayor dependencia de
variables vinculadas al sistema de asentamientos y menor del sistema económico y
poblacional la estabilidad del valor es mayor.
0
2
4
6
8
10
12
Estabilidad valores Unifamiliar
ESTABLES
Figura 15.64. Porcentaje relativo por variables estables dentro de la modelización del valor
para uso unifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 601
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
02468
1012141618
Inestabilidad valores Unifamiliar
NO ESTABLES
Figura 15.65. Porcentaje relativo por variables inestables dentro de la modelización del
valor para uso unifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
De este modo se ha establecido una aproximación de la parte del valor que se puede
considerar estable y aquella que se encuentra sujeta a una determinada inestabilidad. En el
caso de uso plurifamiliar, un 23 % del valor está sujeto a inestabilidad y, en el caso de uso
unifamiliar, está cantidad aumenta significativamente hasta el 49 % del valor.
Figura 15.66. Porcentaje de posible variabilidad dentro de la modelización del valor para
uso plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.
No obstante, el consumo del marco ambiental, reclamo indispensable para el desarrollo del
sector turístico en el área, puede provocar un verdadero desmoronamiento de los valores y
una real insostenibilidad de los mismos.
602 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
15 .3 .4 Espec i f i cac ión de mode lo genera l exp l i ca t i vo . Func iones
de demanda
La rutina de regresión lineal múltiple se ha realizado mediante el software SPSS versión 17,
introduciendo como variable dependiente el valor de suelo obtenido mediante el método de
valoración detallado en el capítulo 3, adoptando como variables independientes los
indicadores de referencia de los diferentes ámbitos analizados, variables tipo dummy
derivadas de los análisis clúster y distancias e índices de accesibilidad calculados a
diferentes puntos de interés.
El proceso para la especificación del modelo definitivo conseguido se desarrolla en el anexo
correspondiente. Los métodos utilizados han conseguido optimizar progresivamente el
modelo, intuir patrones de comportamiento y establecer criterios para agrupación de
variables en función de su importancia e interés para el modelo conjunto.
En la tabla siguiente se observa cómo el nivel de explicación (R2
) del modelo está por
encima del 94 % (Fig. 15.27). En la fase 1 se incorporan los factores o indicadores de
referencia seleccionados en los análisis previos; en la fase 2 se han incluido las variables
derivadas de la pertenencia a clúster y en la fase 3 se han incluido las variables vinculadas
a la accesibilidad a puntos de interés.
Figura 15.67. Resumen del modelo. Fuente: Elaboración propia.
La especificación del modelo es la siguiente:
Y = 399,247 + 25,914*COSTA2 - 90,209*SA_USODEVIVIENDA -81,446 *
P_TIPODENUCLEOFAMILIAR + 58,144*E_SOCIOECONOMIA + 56,117 *
I_EQUIPAMIENTOS - 31,458 * C2INTERIOR + 19,270 * P_NACIONALIDADPOBLACION
+6,830 * P_ESTUDIOS + 4,201 * TURISMO + 1,510 * PLAYA +754 * GOLF +
36,450*E_ACTIVIDAD + 55,370 * P_TIPODEPUESTODEPERSONADEREFERENCIA +
56,787 * I_SERVICIOS + 64,715 * P_SECTORDEREFERENCIA + 273,717 * TIPOLOGIA -
415,676 * PAISAJE + 76,768 *P_ESTRUCTURADELAPOBLACION - 103,061 * E_PARO +
121,432 * SA_TIPOLOGIADELAVIVIENDA + 259,407 * C4COSTAESPECIAL
En este caso, la capacidad de explicación de la combinación lineal de variables derivadas
de clústeres de agrupación e indicadores derivados del análisis factorial es menor,
aproximadamente del 48 % de la variabilidad total conseguida, aumentando muy
significativamente al incluir las variables vinculadas a accesibilidad.
Los coeficientes de las variables estimadas presentan los signos esperados, siendo todas
ellas significativas al 95% de confianza, mientras que el modelo en conjunto es significativo
al 99%. En el siguiente gráfico (Fig 15.68), tras la tipificación de los correspondientes
coeficientes, se observa el nivel de influencia de las variables incluidas en el modelo y su
influencia positiva o negativa en la formación del valor.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 603
I N C I D E N C I A D E L A S E X T E R N A L I D A D E S E N L A
F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
-3,000
-2,000
-1,000
,000
1,000
2,000
3,000
Figura 15.68 Coeficientes y signos esperados. Fuente: Elaboración propia.
El valor de repercusión de suelo para uso residencial de carácter plurifamiliar se explica
principalmente por variables vinculadas al sistema de asentamientos (70 % del valor),
seguido por el conjunto de variables vinculadas al sistema poblacional y económico con
una intervención similar (10 %), siendo las aspectos de vinculado al sistema de
infraestructuras los que presentan menor relevancia (Fig. 15.69).
Figura 15.69. Porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización en el proceso de
formación del valor de repercusión del suelo. Fuente: Elaboración propia.
604 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
Se establece a continuación una jerarquía de variables (Fig. 15.70), de acuerdo con el valor
absoluto de los diferentes coeficientes, que permite establecer una serie de conclusiones en
torno al proceso de formación de valor.
,000
,500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
Figura 15.70 Jerarquía de Coeficientes. Fuente: Elaboración propia.
Dentro del conjunto de variables vinculadas al sistema de asentamientos, cabe resaltar la
significativa importancia que adquieren las variables que definen el marco medioambiental
del ámbito, como son la accesibilidad a las playas y valoración del paisaje, con capacidad
para explicar el 55 % del valor. La influencia de los campos de golf no es significativa dentro
del contexto general.
Es relevante la significancia de la variable tipo dummy Tipología, que define si el inmueble
es de tipología unifamiliar o unifamiliar, lo que corrobora la existencia de dos submercados
con procesos de formación de valores diferenciados. Sigue en importancia el conjunto de
variables que definen el contexto socioeconómico del ámbito. Presentan una influencia
positiva en el valor las estructuras poblacionales de mayor edad, mayor porcentaje de
mujeres, mayor porcentaje de población extranjera, sector de referencia del hogar vinculado
a actividades de carácter terciario, hogares monoparentales de parejas sin hijos de elevada
edad, mayor porcentaje de paro y mayor nivel socioeconómico. La baja influencia del
turismo dentro del modelo puede estar justificada por el monopolio de dicho sector dentro
del funcionamiento económico de la comarca, lo que implica márgenes de variabilidad
relativamente bajos frente a otras variables analizadas.
La significancia de los clústeres en el modelo general vuelve a indicar la valoración positiva
de la franja de costa que justifica el gradiente de valores de suelo que aumenta del interior
hacia la costa dentro de la comarca. Conviene destacar cómo ciertas áreas del prelitoral
(clúster C2InteriorR1) reproducen ciertos modelos desarrollados en la costa, mejor
valorados que ciertas áreas periféricas, por ejemplo, del municipio de Torrevieja.
Como se indicó en el proceso de valoración territorial, el modelo general refleja una fractura
de la comarca en dos zonas, principalmente desde el punto de vista poblacional y
ambiental, lo que presenta un claro reflejo en la estructura del valor.
Partiendo del modelo general, mediante un proceso de reducción de variables, se ha
especificado un modelo predictivo que responde de forma ágil y resumida al proceso de
formación de los valores inmobiliarios de uso residencial de la comarca. Si en el modelo
obtenido para uso plurifamiliar tienen un peso relativo mayor las variables vinculadas al
sistema de asentamientos y en el modelo unifamiliar se observa una mayor importancia de
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 605
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
variables de tipo poblacional, en el modelo conjunto se ha observado cómo esos conjuntos
de variables conservan su mayor capacidad explicativa.
El resumen del modelo predictivo obtenido es el siguiente:
1 ,900 ,859 ,846 59,3267029Modelo R R cuadrado
R cuadrado corregida
Error típ. de la estimación
Resumen del modelo conjunto
Figura 15.71 Tabla Resumen de Modelo de Predicción de valores. Elaboración propia.
La definición del modelo se realiza mediante una criba sistemática de las variables del
modelo descriptivo general, seleccionando las de menor relevancia y obteniendo una
estructura más sencilla pero con una capacidad de explicación significativa. Como se
observa en la gráfica, a medida que el número de variables decrece, la explicación
(escalada en 0,1 para su observación) también disminuye, pasando del alto 99%
conseguido en el modelo explicativo de veinticinco, hasta lograr un modelo de ocho
variables capaz de explicar un 85,9% del valor.
Figura 15.72 Relación entre número de variables y explicación de los modelos conjuntos.
Elaboración propia.
Esta reducción tan drástica en el conglomerado de variables con una repercusión menos
significativa en su explicación se debe a la capacidad de las variables para asumir parte de
la explicación de las variables eliminadas, de modo que si se elimina una variable de
carácter económico, otra de ellas con la cual comparta información absorberá parte de esa
explicación.
El modelo plurifamiliar se reduce a seis variables por la alta capacidad de explicación del
sistema de asentamientos, capaz de explicar casi el 70% de la formación del valor. Por su
parte, el modelo unifamiliar no puede reducirse a más de nueve variables sin comprometer
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su capacidad explicativa debido a un mayor reparto del peso entre variables. Por su parte,
el modelo conjunto, como observamos en el gráfico siguiente, basa la formación de valores
en dos aspectos fundamentales, por un lado, el sistema de asentamientos, y por otro, las
distancias a puntos de interés, de modo que la proximidad a elementos paisajísticos,
turísticos y comunicacionales aporta un valor añadido al valor del suelo. Entre ambas
características, asumen el 83% de la formación de los valores.
Figura 15.73 Porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización en el proceso de
formación del valor de repercusión del suelo. Elaboración propia.
Las variables desglosadas del modelo son las siguientes, tres variables relativas al sistema
de asentamientos, dos variables de carácter económico, una variable poblacional, otra
infraestructural y la distancia a la playa, que se revela como el elemento más determinante
dentro del modelo. Por su parte, las variables del sistema de asentamientos definen la
tipología de vivienda en cada sección censal, el tipo de paisaje en el que se encuentra cada
muestra (ratios de paisaje y grado de conservación del mismo) y el modo de ocupación del
territorio (nacionalidad, densidad y tipo de agrupación en cada sección censal). Los rasgos
socioeconómicos y el paro también son elementos definitorios del valor del suelo para el
modelo unifamiliar y plurifamiliar conjunto.
Modelo
1 (Constante)
Playa
E_SOCIOECONOMIA
P_SECTORDEREFERENCIADELHOGAR
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F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O
SA_OCUPACIONTERRITORIO
SA_TIPOLOGIADELAVIVIENDA
I_SERVICIOS
E_PARO
SA_PAISAJE
Figura 15.74 Variables del modelo de predicción conjunto. Elaboración propia.
Una vez determinado el modelo, se comprueba su capacidad de predicción, determinante
para evaluar su bondad. Contrastando los valores obtenidos mediante el cálculo del modelo
para cada una de las muestras con el valor esperado de las mismas, se determina el
porcentaje de error entre ambos resultados y se determina que:
número de casos intervalo %
Error <20%
Error <30%
Error <40%
Error <50%
02 + 50% 6,30
14 40-50% 3,56
93,70
66 30-40% 5,18
88,73
256 20-30% 7,99
79,90
375 10-20% 11,70
64,11
1219 0-10% 38,05
460 10-20% 14,36
250 20-30% 7,80
117 30-40% 3,65
32 40-50% 1,00
13 - 50% 0,41
3204
Figura 15.75 Relación de números de casos y porcentajes de error calculados en el modelo
conjunto. Elaboración propia.
Para el 93,7% de las 3204 muestras estudiadas, incluyendo outliers e inmuebles de
características singulares, tienen un error de cálculo inferior al 50%, de esas muestras, el
64% no llega a un error del 20%, y casi el 40% de las muestras se encuentra por debajo del
10%.
608 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
I N C I D E N C I A D E L A S E X T E R N A L I D A D E S E N L A
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C O N C L U S I O N E S
1 6 C O N C L U S I O N E S
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C O N C L U S I O N E S
1 6 C O N C L U S I O N E S
Una de las principales líneas de investigación de la economía urbana es el comportamiento
del mercado inmobiliario y sus relaciones con la estructura territorial. Dentro de este
contexto, la reflexión sobre el significado del valor urbano y abordar su variabilidad
constituye una cuestión de especial importancia en nuestro país, dada la relevancia, tanto a
nivel económico como social, que ha supuesto y supone la actividad inmobiliaria. El
presente estudio ha planteado como principal objetivo identificar aquellos factores de
carácter extrínseco que explican satisfactoriamente la distribución espacial de los valores
inmobiliarios residenciales localizados en áreas litorales, donde la presión del sector
turístico ha impulsado un amplio desarrollo de marcado carácter suburbano, vinculando la
investigación a campos de conocimiento relacionados con la planificación, gestión y
valoración urbana.
Se ha partido de la hipótesis de que el inmueble representa un bien económico definido por
múltiples atributos que lo diversifican del resto de los bienes intercambiables, cuyo valor de
mercado depende de un conjunto de cualidades que no se intercambian explícitamente en
submercados independientes sino conjuntamente en un mercado integrado. Esto da lugar a
escenarios de demanda y contextos de oferta muy concretos para cada mercado y
momento temporal. Dentro del conjunto de atributos que cualifican al bien, los factores
vinculados con la localización presentan un carácter marcadamente diferencial.
El proceso de diferenciación espacial de valores ha implicado un análisis de variabilidad
con objeto de definir aquellos factores de carácter socio-económico, ambiental y
urbanístico que han estructurado el mercado inmobiliario del área. Este análisis, basado en
los modelos de precios hedónicos y desarrollado mediante funciones de regresión múltiple,
ha permitido establecer una estructura matemática con una alta capacidad de explicación,
a partir de la cual se han identificado la variables que inciden en la formación del valor
inmobiliario y modelos predictivos de valoración a escala territorial.
El ámbito de análisis, la comarca de la Vega Baja del Segura, ha presentado diferentes
patrones de desarrollo urbano en un ámbito territorial vinculado de modo muy significativo
con destinos de segunda residencia y ligado al intenso desarrollo del sector turístico e
inmobiliario. Esta fuerte presión de la demanda turística ha provocado un significativo
incremento del suelo residencial que ha supuesto la ocupación de suelo históricamente de
carácter rural y contribuido a una pérdida paulatina de los valores ambientales del territorio.
Son factores se convierten en piezas clave para la interpretación de fenómenos tanto
económicos como sociológicos, que pueden ser extrapolables a muchas otras zonas del
arco mediterráneo.
Si antes era posible la definición del hábitat rural por su característica dispersión y escasez
de servicios colectivos, hoy la dispersión obedece a la función residencial, la generalización
de los servicios y la mejora de las comunicaciones en toda la comarca. También las
diferencias visuales entre asentamientos rurales y urbanos se han atenuado de forma muy
significativa, resultando más acertado hablar de un continuo urbano con diferentes
densidades de ocupación sin distinción estricta entre campo y ciudad. Este proceso ha ido
acompañado de una clara modificación de la estructura poblacional y los sectores de
producción de la comarca, reproduciendo en la comarca de la Vega Baja un modelo
económico reflejo del fuerte impacto que la implantación del sector turístico a gran escala
ha tenido en un ámbito con una fuerte base agrícola y con un sector industrial marginal.
F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 611
C O N C L U S I O N E S
Este desarrollo turístico ha propiciado un aumento poblacional fortísimo tanto del frente
litoral como de la franja prelitoral, convirtiendo a la comarca en un destacado destino de sol
y playa dentro de la Comunidad Valenciana y del territorio nacional. La consecuencia clara
de este desarrollo es un incremento en el nivel de renta local, provocando una significativa
expansión del sector de la construcción y convirtiendo al sector terciario en el pilar de la
economía comarcal. La revalorización del ámbito ha desembocado en la urbanización
masiva de la costa, dando pie a nuevas posibilidades empresariales, vinculadas
principalmente al sector terciario, que se alejan de la tradicional actividad agraria.
Se trata de un territorio con un alto grado de especialización en el uso residencial
secundario vinculado a un tipo de turista que pasa grandes temporadas al año en la zona,
con una escasa presencia hotelera, y una oferta extrahotelera no declarada destinada al
alquiler. Estos factores intensifican la influencia del turismo en otros sectores secundarios,
como es el industrial y la construcción vinculada a la promoción inmobiliaria. Este modelo
ha provocado la emigración de la mano de obra agrícola hacia los núcleos principales de
población y ha permitido una fuerte vinculación de la población activa al sector de la
construcción. Además, el modelo ha atraído población de elevada edad proveniente en
buena medida del resto de la Unión Europea, que ha fijado en la comarca su destino
vacacional o segunda residencia de larga temporada.
Nos encontramos así ante un mercado que exige nuevas funciones al producto residencial
y al medio rural para garantizar el desarrollo turístico de la comarca, lo que ha provocado un
agresivo proceso de transformación que se ha afrontado mediante un complejo proceso de
interacción de disposiciones legales, decisiones políticas e intereses privados y sin una
renuncia clara a la “ruralidad” del ámbito. Dentro de este contexto, ha resultado de especial
importancia verificar en qué medida las teorías clásicas de formación de valores urbanos
explican satisfactoriamente la distribución espacial de los valores inmobiliarios residenciales
en la comarca de la Vega Baja del Segura.
La teoría general de la localización se basa en que el valor se define a partir de rentas de
posición justificadas principalmente por conceptos de accesibilidad y externalidades de
carácter urbano ambiental. Sin embargo la realidad del desarrollo urbano a partir de la
década de los setenta ha mostrado cambios muy significativos en la estructura de las áreas
metropolitanas que no pueden ser explicados por el modelo estándar ni los modelos
monocéntricos. Particularmente, el policentrismo creciente de las ciudades, la creciente
dispersión de la actividad económica en la práctica totalidad del tejido urbano y
descentralización de los centros de empleo, han planteado cambios estructurales que
requieren de nuevos desarrollos teóricos.
En la comarca de la Vega baja existe un modelo esencialmente suburbano, donde la
concentración de actividades productivas, centros de comercio y áreas de entretenimiento y
ocio se ubican fuera de las tradicionales áreas urbanas, provocando una progresiva
colonización del tradicional espacio rural mediante un conglomerado de desarrollos de
borde urbano. Evidentemente, en este marco territorial no se dan las condiciones de
espacio isótropo planteadas por las teorías clásicas, lo que dificulta la explicación de la
variabilidad de los valores de suelo a partir de un único modelo. El valor se estructura a
partir de multitud de factores, y además de la accesibilidad, jerarquización social y
externalidades urbanas, es necesario analizar otros importantes aspectos asociados a
estructuras productivas y sinergias sociales que son valorados y apreciados de modo
diferencial por la potencial demanda.
612 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O
C O N C L U S I O N E S
Ante este escenario, ha resultado especialmente necesario desarrollar una metodología de
trabajo que permitiese definir un proceso de valoración territorial, basada en la
caracterización, cuantificación y vinculación de los diferentes aspectos que definen el
territorio con el fin de analizar posteriormente su incidencia en la evaluación del producto
inmobiliario. Para ello ha sido necesaria la evaluación desde una doble perspectiva, la
territorial y la inmobiliaria.
La variable objeto de discusión, como ya se ha señalado, es el valor de repercusión del
suelo sobre el valor de mercado del producto residencial ya edificado, por entender que es
el indicador más representativo a la hora de diferenciar y jerarquizar espacialmente el
territorio. Su definición ha sido el punto de partida y objeto de todo el proceso posterior, por
lo que se ha realizado un importante esfuerzo en estandarizar un proceso de valoración que
integrase el carácter masivo de la muestra, y reprodujese el comportamiento del mercado
inmobiliario en la zona objeto de análisis.
La definición, tanto del valor de mercado como del valor de repercusión del suelo de cada
una de las muestras, ha puesto de relieve que el mercado urbano del área ha
experimentado un funcionamiento segmentado en relación con las diferentes tipologías
edificatorias analizadas y diferentes patrones territoriales que se dan dentro de la comarca.
Encontramos un territorio con una clara diferenciación de valores altamente correlacionados
espacialmente y una distribución sensiblemente homogénea, que parte con los valores más
bajos en áreas interiores al noroeste de la comarca, que va aumentado significativamente
conforme nos acercamos a las zonas próximas a la costa.
La propia segmentación nos muestra un territorio complejo, precisando para su explicación
la referencia al área urbana. Por ello, la definición de un conjunto de áreas homogéneas o
patrones de agrupamiento, mediante un proceso de caracterización previa, ha representado
un elemento clave para interpretar la segmentación. Esta diferenciación espacial ha abierto
un proceso encaminado a definir aquellas variables de carácter territorial que justifican esta
variabilidad. Se establece así un nuevo concepto, el valor territorial.
El proceso de valoración territorial, basado en la interpretación de los datos recabados en el
proceso de caracterización, se ha convertido en una herramienta para una evaluación
global del territorio. El análisis del ámbito, tanto económico como poblacional o ambiental,
ha permitido establecer parámetros que indican la fortaleza o vulnerabilidad de la estructura
territorial de la comarca. Mediante la valoración cualitativa del territorio se detecta una
división drástica de la comarca en dos ámbitos que provocan una clara fractura de la
estructura comarcal. Esta fractura está provocada principalmente por factores de carácter
poblacional y económico, condicionando de forma decisiva el desarrollo del ámbito. Junto a
la franja litoral se agolpa una población con una edad media, un nivel socioeconómico y un
nivel de estudios superior a la media comarcal.
Es un área especializada en el mercado de segunda residencia asociada al residente
extranjero, en general de la tercera edad, lo que ha supuesto un significativo incremento de
la tasa de envejecimiento de la comarca. Se trata de una estructura fácilmente vulnerable
ante cambios coyunturales, ya que el poblador tipo, aunque no ocasional, pero si inestable,
presenta un índice de renovación incierto. Se muestra con claridad una homogeneidad
bastante pronunciada cuando los valores se refieren exclusivamente a la población
nacional, residiendo la variabilidad en los indicadores económicos aportados por la
población extranjera. El porcentaje de viviendas vacías y nivel de estacionalidad es claro
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signo de carácter de segunda residencia al sur de la comarca vinculada a la costa y otra de
primera residencia hacia el interior.
El envejecimiento de la población, normalmente se considera un factor de vulnerabilidad en
el análisis de carácter territorial. Sin embargo, en este caso se trata de una población, en
general de clases medias europeas, vinculado a un modelo vacacional de larga temporada
que no sólo no ha denotado vulnerabilidad durante los últimos años, sino que aportado
riqueza (inversión, consumo...etc.) a la zona.
No obstante, el concepto de vulnerabilidad no debe analizarse únicamente como una
medida de fragilidad territorial en un momento dado sino que debe incorporar a su vez el
riesgo que supone una cierta tendencia en el futuro. Este incremento de la tasa de
envejecimiento puede ser positivo en una coyuntura determinada y respondiendo a un
modelo de desarrollo concreto, pero cuando el territorio deja de constituir un territorio de
acogida de capitales, la dependencia de la población mayor de 65 años de la población
activa puede derivar en desequilibrios poblacionales sustanciales con importantes
implicaciones económicas.
Actualmente, esta estructura de demanda de segunda residencia y servicios ha bloqueado
el desarrollo económico de la zona al caer drásticamente la inversión en el sector
inmobiliario por la crisis global de la deuda. El proceso se ha agravado al existir un tejido
industrial marginal al que no se ha derivado inversiones importantes y un abandono
progresivo de las explotaciones agropecuarias. Esto dificulta el impulso de otros sectores
distintos al inmobiliario, estancándose la dinámica de demanda de mano de obra en
sectores como la construcción y servicios y dificultándolo en el resto.
El modelo turístico no sería en sí mismo la causa del bloqueo del desarrollo económico
comarcal, ya que ha consolidado en otras zonas (Florida en USA o la Costa del Sol) con un
producto de mayor calidad, sino la forma en que se ha implantado ese desarrollo turístico
en la Costa Blanca, con un consumo del territorio basado en el corto plazo, poco
respetuoso con los aspectos paisajísticos y medioambientales, convertido en un modo de
financiación municipal y sin una organización territorial global no particularizada. Dentro de
este contexto, la elevada edad de esos nuevos residentes no sería en sí misma un factor
negativo si va unida a un cierto nivel económico y cultural, pero si condiciona la viabilidad
de renovación del sistema población necesaria para encontrar soluciones adaptables al
nuevo modelo económico. Por tanto, en este caso, la tendencia hacia el envejecimiento se
trata de indicador de signo confuso.
Del análisis de los sectores de producción se detecta una renuncia clara al histórico motor
económico de la provincia, la agricultura. El modelo económico se decanta por una nueva
vía, el sector turístico e inmobiliario, que imposibilita la vía de retorno, ya que se ha
reconvertido mucho del suelo de cultivo en suelo susceptible de urbanización. Esta nueva
estructura de los sectores de producción presenta un claro reflejo en el nivel
socioeconómico medio de los hogares, la tasa de paro y la tasa de población activa y
provoca una fragilidad muy significativa desde el punto de vista económico. La franja litoral
y prelitoral se convierten en zonas con una fuerte dependencia económica del turismo
residencialista y de la actividad inmobiliaria vinculada a éste. Ante la actual coyuntura
económica la sostenibilidad de la estructura queda realmente comprometida.
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Con respecto al sistema de asentamientos, surge la pregunta de si realmente nos
encontramos ante un desarrollo sostenible del territorio. La franja litoral ha ido perdiendo
mucho de sus potenciales valores ambientales como consecuencia de un proceso de
urbanización masiva que ha llegado hasta la propia línea de costa. Las zonas con mayor
fragilidad ambiental se ubican en la franja prelitoral, donde las áreas con alto valor para la
conservación, pero sin figura de protección, se han ido tapizando por campos de golf en un
intento de mantener un marco rural pero posibilitando un intenso desarrollo residencial. La
pérdida del propio paisaje por la “invasión” de la trama construida provoca situaciones
críticas que señalan la necesidad de reconducir el desarrollo y no obviar la propia
potencialidad del ámbito, que queda realmente mermada ante la política expansionista de
los mercados de suelo.
Tras el conocimiento del marco territorial ha sido posible realizar un análisis de variabilidad
espacial del valor de repercusión del suelo mediante un tratamiento masivo de los datos,
donde se ha fijado cuáles son los factores que se valoran positivamente y negativamente en
el momento de elección por el potencial comprador. La formulación de un modelo
econométrico ha posibilitado determinar la incidencia de esas variables y su
proporcionalidad con el valor del suelo en el ámbito de estudio. En el proceso de
investigación se han ensayado diferentes escenarios, estimándose modelos de predicción
independientes para el uso residencial plurifamiliar y unifamiliar, definiendo posteriormente
su interacción.
En general los modelos definidos han sido útiles para definir una estructura funcional del
mercado inmobiliario en el ámbito; predecir valores futuros de acuerdo con la posible
variación de las condiciones económicas, sociales y ambientales del área y, por último,
simular situaciones de variabilidad ante cambios coyunturales. De modo general, se ha
conseguido especificar una serie de modelos con una gran capacidad de explicación.
Las variables vinculadas al sistema de asentamientos presentan la mayor influencia en la
formación del valor, seguido de los rasgos poblacionales y económicos. En el caso
plurifamiliar observamos una clara prevalencia en la incorporación de variables vinculadas
al sistema de asentamientos, en detrimento de las de carácter económico con mayor
representatividad en el caso de vivienda de carácter unifamiliar, que presenta un reparto
más compensado. La apreciación del marco físico sobre el que se desarrolla la trama
urbana se incorpora de manera clara en ambos casos, pero se interpreta de diferentes
formas. En el caso plurifamiliar, con una mayor especialización del sector terciario vinculado
al turismo, se aprecian de modo muy significativo los atributos ambientales que se
posicionan como reclamo para el desarrollo de actividades de ocio y recreo. Es preciso
señalar cómo se valora favorablemente en ambos casos el modo de ocupación del territorio
mediante bajas densidades de edificación en diseminado como modo de reproducción de
un sistema cuasi-rural.
La estructura de la población tiene una influencia mucho más significativa en el uso
unifamiliar que en plurifamiliar. Es relevante que, en el caso unifamiliar, la referencia al
sector productivo determina en gran medida el valor, ya que de modo genérico la
vinculación a la agricultura o al sector terciario de la zona define el resto de rasgos de la
estructura poblacional. La poca variabilidad en áreas especializadas en plurifamiliar hace
que esta diferenciación no sea tan significativa. En ambos casos se incorporan las variables
nacionalidad y edad media como parámetros importantes.
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Es asimismo notable la clara influencia de la actividad turística en los valores plurifamiliares.
El producto residencial de segunda residencia se ha identificado de modo muy significativo
con la tipología unifamiliar lo que justifica el índice turístico dentro de este mercado. En
ambos, el nivel socioeconómico medio de los hogares y la capacidad productiva de la
población se incorporan al modelo con una influencia positiva pero no determinante.
Por tanto, y como conclusión final, el proceso seguido nos ha permitido establecer el grado
de interacción entre valor urbano y valor territorial, aproximándose el resultado a una
valoración económica que consigue definir el comportamiento que ha tenido el mercado
inmobiliario del ámbito a través de la caracterización de la demanda de vivienda. El trabajo
representa una aportación novedosa, al identificar los factores que participan de una
manera relevante en la formación de los valores urbanos sujetos a nuevos patrones de
desarrollo urbano, basando su interés en el dinámico desarrollo que ha experimentado en
los últimos años la zona, su marcado carácter suburbano destinado a segunda residencia y
la fuerte presión de la demanda turística, que ha supuesto el incremento significativo del
suelo residencial ocupando espacios de carácter históricamente rural.
El modelo general muestra cómo el valor de repercusión del suelo presenta una clara
dependencia del sistema de asentamiento y conservación de las áreas medioambientales,
valorando la reproducción de tipologías propias del medio rural, aunque vinculadas al
sector turístico. Se abre aquí una discusión sobre el significado del ámbito urbano y el
ámbito rural. Resulta interesante resaltar cómo el proyecto europeo RURBAN (Overbeek,
2006) concluye que existe un discurso dominante en el que la ciudad y el campo son dos
entidades distintas que necesitan de políticas complementarias y opuestas al mismo
tiempo. Como tendencia generalizada, las políticas de desarrollo intentan proteger el
espacio libre con valor medioambiental de la expansión urbanística, pero con diferencias
significativas entre los diferentes países.
Los países del norte de Europa comparten una tradición rural donde la agricultura y el
medio ambiente son elementos centrales dentro de la planificación urbana y donde el
campo está positivamente valorado como un espacio de producción y consumo, mientras
que el suelo urbanizado se percibe de una forma más negativa. Por el contrario, la tradición
mediterránea percibe positivamente la ciudad y la urbanización, ya que estimula el
desarrollo económico.
En el ámbito de análisis, la mayor parte de las posibilidades de desarrollo están en el
espacio suburbano de carácter rural, donde en la actualidad hay áreas de interés ambiental.
Esta postura ha llevado a la devaluación del potencial medioambiental de muchas zonas de
la costa mediterránea de España debido a la intensa presión de la industria del turismo, que
ha supuesto un aumento significativo de suelo residencial. El principal problema es que la
economía de estas zonas se basa en el turismo vinculado a los valores ambientales. El
objetivo principal de fomentar la preservación de los valores ambientales no puede ser
financiero, pero la justificación financiera para estas acciones es casi siempre necesaria
(Crompton, 2007). Por lo tanto, nos encontramos ante una situación contradictoria y es
notable cómo las políticas de desarrollo urbano no han adoptado una posición clara para
afrontar el problema (Leinfelder, 2007).
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Cabe señalar cómo los valores de mercado más altos, vinculados a desarrollos urbanísticos
muy intensos durante los últimos años, se dan en aquellas zonas donde se solapan las
mayores vulnerabilidades de carácter estructural tanto desde el punto de vista ambiental,
económico y poblacional. Por tanto, nos encontramos a un mercado inmobiliario que no
respeta la caracterización territorio, sino que responde a condiciones de carácter
extraterritorial que han definido la estructura tanto poblacional como económica.
¿Cómo será el devenir de este modelo basado en crecimientos de carácter suburbano
vinculados al turismo y la construcción, si esta clara estructura se modifica drásticamente?
¿Se tratará de un problema meramente coyuntural o se abre una brecha en la estructura
comarcal difícilmente solucionable? ¿El valor territorial debe ser protegido o consumido?
Es importante señalar cómo la actual coyuntura económica ha provocado un continuo
descenso de la demanda turística de larga temporada. Este proceso lleva consigo una
modificación en la estructura poblacional y económica de la comarca, que afecta a
diferentes factores con capacidad de explicación dentro del modelo y que, por tanto,
influyen en la formación del valor. Al incorporar estas modificaciones a los modelos
especificados podemos comprobar cómo la posible variabilidad de valor urbano es muy
alta. A su vez, el consumo del marco ambiental, reclamo indispensable para el desarrollo
del sector turístico en el área puede provocar un verdadero desmoronamiento de los valores
y una real insostenibilidad de los mismos. Dentro de la crisis inmobiliaria actual, ya no de
carácter local sino global, la incapacidad para renovar la estructura supone que el
reconocimiento social del valor urbano o valor histórico sea cuestionable.
Encontrar soluciones adaptables a la oferta existente, implica la viabilidad de renovación del
sistema poblacional o modificaciones a nivel económico. La búsqueda de respuestas a
estas cuestiones señala la necesidad de reconducir el desarrollo, sin obviar la potencialidad
del ámbito. En este sentido todos los instrumentos de planeamiento deberían contemplar
una evaluación del impacto de las acciones que se proyectan sobre el territorio y cómo son
valoradas por sus consumidores. De este modo, el valor inmobiliario se ha convertido en
una directriz para el estudio de los diferentes escenarios territoriales que ha permitido
explorar en qué medida las características diferenciales de esos productos se adecuan al
nivel de significación o valoración de su emplazamiento territorial.
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