LA OFERTA DE VIVIENDAS Y EL MERCADO INMOBILIARIO EN ESPAÑA

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LA OFERTA DE VIVIENDAS Y EL MERCADO INMOBILIARIO EN ESPAÑA

Paloma TALTAVULL DE LA PAZUniversidad de Alicante

I. INTRODUCCIÓN

DURANTE los últimos diez años, los precios delas viviendas en España no han dejado de cre-cer. La expansión que han experimentado ha

sido una de las mayores de Europa (Ball, 2004), y seha visto acelerada desde finales de los noventa has-ta alcanzar niveles que multiplican por varios ente-ros los precios de la España que estrenó el MercadoÚnico. La responsabilidad de este aumento ha sidoanalizada básicamente desde el lado de la deman-da como el resultado de los cambios fundamentalesque ha experimentado la economía española. Doshan sido los más relevantes: la aparición de nuevosflujos demográficos que se suman a la demanda bá-sica de hogares españoles, y la situación extraordi-naria e irrepetible de un mercado financiero con con-diciones inmejorables para facilitar el acceso, tantoen cuanto a los históricamente bajos tipos de inte-rés hipotecarios, como a la disponibilidad quasi ili-mitada de fondos para la financiación. El crecimien-to económico, la generalización del hábito de poseeruna segunda residencia entre españoles y no espa-ñoles, la expansión del mercado de trabajo y la crea-ción, por tanto, de nuevas familias con capacidadde compra, el mantenimiento de las ventajas fisca-les a la propiedad y a una política de viviendas acti-va como resultado de la competencia entre comu-

nidades autónomas, podrían estar entre los facto-res más relevantes que explicarían el momento queatraviesa el mercado de viviendas español.

Como resultado de todas estas presiones juntas,se ha generado un aumento de la demanda de vi-vienda en, prácticamente, todas las regiones espa-ñolas. Estas tensiones han impulsado, como defien-de la teoría inmobiliaria, los precios y la edificaciónresidencial, haciendo crecer los primeros hasta nive-les que han causado preocupación (*) y la segundahasta ritmos de actividad que han superado el má-ximo histórico. Esta situación expansiva no es únicaen el ámbito europeo, ya que se ha producido tam-bién en otros países como Irlanda, el Reino Unido uHolanda, y también en Estados Unidos y Australia, pornombrar sólo algunos, pero en el caso de España hatenido particularidades que llaman la atención, comoson: 1) que en España la expansión de los precios hacontinuado cuando en el resto de los países marcóel máximo, y 2) que el ciclo de revalorización resi-dencial español ha venido acompañado de una fuer-te actividad edificadora, como elemento diferencialcon el resto de las experiencias, donde la oferta denuevas unidades ha ido reduciéndose, ha sido muypequeña o casi nula (1). La situación de Reino Uni-do perfila la imagen del mercado residencial influidopor similares impactos de demanda que el español,

Resumen

En este artículo se evalúa el papel que los condicionantes de laoferta pueden haber tenido en la explicación del ciclo edificador de Es-paña y sus comunidades autónomas entre 1987 y 2004, concentrán-dose en la estimación de las elasticidades-precio de oferta y, por tan-to, en el grado de reacción «acorde con las reglas de mercado» que hadirigido la construcción de viviendas. Utilizando dos técnicas diferentespara estimar las funciones de oferta, se calcula una elasticidad para Españade 0,86, sustancialmente mayor que en otras economías. Su valor va-ría entre regiones y períodos, permitiendo clasificar a las comunidadesautónomas según su sensibilidad y mostrando cómo la oferta puede noser tan inflexible como marca la literatura. Una implicación de estos re-sultados consiste en que las rápidas reacciones de la oferta han podi-do tener un efecto limitativo del crecimiento de los precios con res-pecto al que podía haber habido en condiciones de oferta rígida.

Palabras clave: oferta de viviendas nuevas en España, elasticidad deoferta.

Abstract

This paper evaluates the role of the supply determinants ofhousebuilding cycle in Spain and its regions between 1987 and 2004.We estimate a new-supply model identifying the degree of which themarket reacts according to the signals. Using two different econometrictechniques, the regression method based on a dynamic panel dataanalysis and an error correction model, we obtain four differentmeasures of elasticity with a value of the traditional one of 0.86 for thewhole Spanish market. That value changes on time and space allowingus to classify the regions in terms of sensitivity of housebuilding tochanges on prices and showing how the supply curve could be moreflexible than previous studies say. An implication of our results is thatrapid supply reactions in Spain could have contributed to prices togrowth slowly than levels corresponding to a rigid supply.

Key words: new housing supply in Spain, supply elasticity.

JEL classification: R31.

PALOMA TALTAVULL DE LA PAZ

PAPELES DE ECONOMÍA ESPAÑOLA, N.° 109, 2006. ISSN: 0210-9107. «LA VIVIENDA: PRECIOS, MERCADOS Y FINANCIACIÓN» 157

pero con una reacción contraria: fuertes flujos dedemanda (migración y crecimiento demográfico) conincrementos en la renta derivados del crecimientoeconómico y la creación de empleo se dirigen, enese país, a un mercado residencial con precios cre-cientes y con una oferta de nueva construcción muyreducida. La diferencia en la respuesta de la ofertaante las señales del mercado es muy relevante, y hasorprendido tanto al gobierno británico como a losanalistas, haciéndoles analizar el caso español paracomprender las claves de la rápida reacción de laoferta (Ball et al., 2005). La intensidad de los facto-res de demanda en España parecería justificar el fuer-te crecimiento de los precios, como en el Reino Uni-do, pero la persistencia de los mismos y la expansiónde la oferta sugieren que hay otros mecanismos quepueden estar jugando un papel importante en elmercado residencial español.

La relevante reacción de la oferta junto con la delos precios, parece orientar la búsqueda de razoneshacia el lado de la oferta. De hecho, la oferta y su sen-sibilidad están atrayendo cada vez más atención.Una razón de ello ha sido, sin duda, el caso del Rei-no Unido, donde las autoridades reconocen que susproblemas de vivienda son el resultado de una in-flexibilidad en su sector de oferta (Barker, 2003).

Como dice Blackley (1999: 25), la demanda esdeterminada por muchos factores y condiciona losmecanismos del mercado, pero los precios residen-ciales y la disponibilidad de viviendas no necesaria-mente son determinados sólo por ella, y es necesa-rio conocer los mecanismos que juegan desde laoferta para comprender la evolución de los preciosy las limitaciones del mercado.

El objetivo de este artículo es aportar evidenciaempírica sobre el papel que tiene la oferta en elcomportamiento de los precios en España, y su com-portamiento desde la óptica territorial. Aunque secomparten los planteamientos teóricos que defien-den que los precios son el resultado de los cambiosen la demanda, aquí se evalúa el rol que ha jugadola oferta «retrasando o frenando» el crecimiento delos precios.

Encontramos que el comportamiento de la ofer-ta no es homogéneo en la distintas regiones espa-ñolas. Al igual que Ball (2004) contrasta, aquí se en-cuentra una elasticidad de oferta superior a la unidaden parte del territorio español, aunque una inelasti-cidad sustancial en algunas comunidades que hanvisto crecer sus precios sensiblemente. El análisis dela oferta no es simple, y depende en gran medida

de la calidad y estructura de la información que se uti-liza. También, como la mayor parte de los trabajos se-ñalan, la información no está preparada para so-portar contrastes robustos que aporten informaciónsobre la reacción de esta parte del mercado.

Nuestros resultados reflejan que el sector de ofer-ta residencial en España ha actuado con gran dina-mismo respondiendo a los impulsos de demanda ysuavizando el aumento de los precios de las vivien-das en España. Esto implica que, de haber contadocon una reacción distinta, los precios podrían habercrecido más de lo que lo han hecho.

El artículo se desarrolla como sigue. En el aparta-do II se muestran los planteamientos teóricos queexplican el papel que juega la oferta de viviendas enel equilibrio; en el III se describe la situación y evolu-ción de la oferta residencial en España y sus comu-nidades autónomas; en el IV se define el modelo em-pírico a estimar para España; en el V se comentan losresultados, para concluir en el último.

II. LA CONCEPCIÓN TEÓRICA SOBRE EL PAPEL DE LA OFERTA DE VIVIENDAS

El concepto de oferta de viviendas se refiere aaquella parte del parque que está en disposición deser demandada en el mercado. La teoría distingueentre stock, que es el total de unidades existentesen el mercado, y flujo de oferta, que es el total de vi-viendas ofertadas al mercado para satisfacer la de-manda. La distinción es importante, dado que plan-tea entornos de análisis diferentes, de manera queel primero hace referencia al análisis de la cantidad

Precios

Pvn

Pvex

Viviendas nuevas

Viviendas existentes

Stock de viviendas

Demanda

Stock en uso

Viviendas

Costes, suelo,expectativas

GRÁFICO 1ESQUEMA DE UN MERCADO INMOBILIARIO YSUS COMPONENTES DE OFERTA. CORTO PLAZO


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de servicios vivienda, y el segundo de ellos es el quediscrimina entre mercado de viviendas nuevas y exis-tentes, siendo éste el ámbito más habitual en el quese circunscriben los análisis empíricos sobre la ofer-ta y su impacto en los precios. Es generalmente acep-tado que la oferta es reflejada por el total del stock,del que una proporción que se considera estable esoferta efectiva. Esta oferta tiene dos componentes:las unidades existentes y las viviendas de nueva cons-trucción. Las primeras forman una parte del merca-do poco conocida. Por las características del meca-nismo residencial (mercado difuso, transaccionesconfidenciales...), se sabe poco del papel de esta«parte de oferta», aunque se considera que guardaun equilibrio con el stock total y con el nivel de va-cantes (Maisel, 1963). Las viviendas nuevas son, porsu relevancia y mayor volatilidad, el componente másanalizado de la oferta, de manera que el total deoferta en el mercado depende, fundamentalmente,de su evolución, a la vez que del ritmo de inversiónresidencial. Tanto uno como otro grupo se conside-ra que son una proporción constante del total delstock al año (las viviendas nuevas alcanzan un máxi-mo de 3-3,5 por 100 del stock, y las existentes unaproporción parecida, aunque en este último casoexisten menos trabajos que contrastan su peso den-tro del total de oferta).

Las fluctuaciones sobre estos niveles consideradosnormales de ambos componentes desatan el meca-nismo de ajuste endógeno del mercado de viviendas,por el cual el exceso de oferta existente reduce el rit-mo de construcción y estabiliza los precios, mien-tras que las restricciones de oferta los incrementan(los fenómenos de presión de precios a la baja sonel resultado del comportamiento de los factores dedemanda que no se tratan aquí). La distinción entreambos es también relevante, ya que el precio en elmercado de viviendas usadas responderá inicial-mente al juego de oferta y demanda de las estruc-turas ya construidas en el pasado a costes del pasado,mientras que en el mercado de viviendas nuevas,las viviendas reflejan los costes de suelo y factoresmás recientes, más elevados cuanto más nueva es laedificación. En ausencia de presión de demanda, unmercado en el que la oferta esté formada princi-palmente por unidades nuevas (o rehabilitadas/re-novadas) tendrá niveles de precios mayores que enel caso contrario (gráfico 1).

Las curvas de oferta se consideran rígidas en elcorto plazo como resultado de las propias caracte-rísticas del bien y de su proceso de producción—son bienes fijos, con difícil y cara provisión, que re-quieren períodos de maduración de alrededor de

dos años (Arnott, 1987)—, por lo que el grado de in-certidumbre es elevado, con falta de información ycon requisitos de financiación, que hace que la ofer-ta nueva entre lentamente al mercado. Esto signifi-ca que la oferta no reacciona de inmediato a loscambios en la demanda, y eso genera un ajuste asi-métrico, por el cual un shock positivo en algún com-ponente de esta última provoca una reacción al alzade los precios en el corto plazo más que en las can-tidades. La oferta aumenta poco a poco a medidaque se terminan las obras, e incluso, después de quela situación de mercado haya cambiado, generan-do la existencia de una bolsa de unidades pendien-tes de ser absorbidas que es conocida como vacan-tes. En período de contracción, los precios no caenmientras que el total de unidades vacantes aumen-ta, dado que los costes asumidos y las expectativasde revalorización futura convencen a los propietariospara que mantengan las unidades puestas en ofer-ta hasta que el mercado se recupere.

La interacción de demanda y oferta y su sensi-bilidad, por tanto, son claves para comprender lasrazones del comportamiento de los precios. La li-teratura internacional considera que si bien el ajus-te no se produce en el corto plazo porque la ofer-ta es rígida, en el largo plazo la oferta tiene unamayor flexibilidad, de manera que el ajuste se pro-duce «tomando tiempo» (Di Pasquale, 1999, aun-que este es un comentario que aparece en casi to-dos los trabajos, como Meen, 2002, y Topel y Rosen,1988) por efecto de distintos desfases de la cons-trucción de unidades. La reacción en el tiempo im-plica que la curva de oferta puede tener un gradode elasticidad que ajuste el mercado y dirija la evo-lución de los precios.

En el corto plazo pueden existir curvas de ofertaque tengan diferente elasticidad, ya que dependende la oferta de inputs y de la dimensión del sector edi-ficador. En estos casos, el impacto de cualquier cam-bio en la demanda sobre los precios puede variardependiendo de esta sensibilidad: un mercado conuna curva de oferta menos rígida recibirá un impactomenor sobre los precios cuando se produzca un shockde demanda que en el caso de un mercado con ma-yor rigidez de oferta (gráfico 2). La elasticidad deoferta es, pues, una clave que permite comprenderuna parte de la evolución de los precios en los mer-cados residenciales. Hay experiencias sobre los dis-tintos valores de la elasticidad de oferta, y es gene-ralmente reconocido que, en el largo plazo, la ofertaresidencial es flexible (De Leeuw y Ekanem, 1971;Olsen, 1987; Hanushek y Quigley, 1979; Meen, 2002;Blackley, 1999; utilizando las viviendas iniciadas,

Glaeser et al., 2005, entre otros), generando unavuelta lenta al equilibrio de los precios. El consensogeneral es que las elasticidades de oferta de corto pla-zo son menores que las elasticidades de largo plazo,porque se requiere un tiempo para construir (Qui-gley, 1997; Topel y Rosen, 1988; para US, Malpezziy MacLennan, 2001; Di Pasquale y Wheaton, 1994;Goodman, 2005, y Malpezzi y Vandell, 2002, entreotros). No obstante, la experiencia internacionalmuestra que, si bien en los mercados norteamerica-nos sí se contrasta la existencia de valores elásticosde la oferta de largo plazo, esto puede no ser generalen otras regiones del mundo. Los trabajos disponi-bles para Europa dan elasticidades reducidas con va-lores cercanos a cero en el caso del Reino Unido du-rante la última década (Meen, 2002; informe Barker,2003; Pryce, 1999; Malpezzi y Maclennan, 2001;Bramley, 2003:211), en el que cualquier impulso dedemanda redunda en crecimientos en los preciosmuy fuertes que no pueden ser mitigados por unaumento de oferta. Las restricciones en el sector ofe-rente (tanto por inadecuación del tamaño de la in-dustria constructora como por la indisponibilidad depermisos o suelo) hacen que tampoco aumenten lasnuevas unidades en el medio plazo, lo que generacrecimientos aún más fuertes de los precios (informeBarker, 2003).

La literatura reciente está poniendo el acento so-bre estos aspectos de la función de oferta y su pa-pel en la reacción de los precios ante las tensionesde demanda. La inelasticidad de la oferta se reco-noce que es el factor que acentúa los impulsos dedemanda hacia los precios, incentivando el com-portamiento asimétrico de los mercados de vi-viendas, precisamente por las diferencias en laselasticidades de cada uno de ellos. También se con-sidera que una elasticidad de oferta mayor queuno tiende a equilibrar el mercado limitando elcrecimiento de los precios reales en el largo plazo(sobre los que podrían darse) e incentivando laedificación.

La teoría ha relacionado la oferta con determi-nantes de la función de producción principalmente.La cuestión de fondo en los trabajos desde la déca-da anterior consiste en la dificultad de cálculo y de-finición de una función de oferta de mercado que nose asimile con, exclusivamente, la de producción(Hanusheck y Quigley, 1979). La dificultad radica enla disponibilidad de información sobre la oferta com-pleta, existente y nueva (Goodman, 2005), y en ladelimitación de la propia función de oferta que, ge-neralmente, es concebida como una función propiade las regiones, abundando los trabajos que la cir-

cunscriben a las áreas metropolitanas —Glaesser,Gyurko y Sacks, 2005; DiPasquale, 1999 (2)—, obien como una respuesta dispar del sector en dis-tintos momentos del ciclo, definiendo funciones deoferta que se «mueven» a lo largo del tiempo (Pryce,1999; Bramley, 1993, 2003; Malpezzi y Vandel,2002). La razón de la inestabilidad en la función deoferta procede del propio mecanismo endógeno delmercado: cuando la demanda aumenta, la edifica-ción puede aumentar mucho en respuesta a esteshock, pero cuando disminuye, la oferta no puedeajustar a la baja porque las viviendas no se pueden«destruir» del mercado, por lo que la respuesta eselástica en el primer caso, pero inelástica en el se-gundo (Glaesser, Gyourko y Sacks, 2005). La elasti-cidad obtenida, además, varía según se mida la oferta mediante el stock de viviendas (DiPasquale yWheaton, 1994; Whitehead, 2004; Mayer y So-merville, 2000; Meen, 2000) o utilizando las vivien-das nuevas que llegan al mercado (construcción o in-versión en vivienda. La mayoría de los trabajosdedicados a analizar la elasticidad utilizan viviendasiniciadas (Mason, 1977; Malpezzi y Maclennan,2001; Meen et al., 1998); Bramley (2003) utiliza lasviviendas terminadas.

Estas variaciones son un reflejo de la dificultad enla medición de la oferta, que genera flujos de ser-vicios difíciles de medir, en un mercado de viviendasen el que se observan los gastos en vivienda (preciopor cantidad) y no hay una cantidad estándar, dado

Viviendas

P12

D1

P0 1,2

P11

Precios

D0

O1

O2

ε<1,

ε>1,

ε=1

Z X Y

GRÁFICO 2LA FUNCIÓN DE OFERTA Y LA REACCIÓN DE LOS PRECIOS





que cada unidad varía en calidad y dimensiones.Además, la oferta de viviendas nuevas es el resultadode un proceso de decisión complejo entre cons-tructores y propietarios de viviendas, y hay una muypequeña evidencia de cómo reaccionan ambos, dadoque la unidad de observación no se refiere a la ofer-ta en casi ninguna estadística (Hanusheck y Quigley,1979). La información base, por tanto, es insufi-ciente para modelizar convenientemente la funciónde oferta.

DiPasquale (1999) justifica las razones de la re-ducida investigación sobre oferta en dos grupos deargumentos: el primero es la falta de bases de datosadecuadas por los problemas en la información an-tes mencionados, por lo que los analistas afrontanproblemas de calidad de los datos existentes y utili-zan básicamente información agregada en lugar demicrodatos, lo que hace perder perspectiva del mer-cado local que es donde se produce los ajustes (Mal-pezzi y Vandel, 2002; Goodman, 2005). El segundoes un déficit en la teoría explicativa de la oferta, yaque los fundamentos no están asentados plena-mente. Parece haber evidencia creciente de que al-gunos de los principios reconocidos de forma gene-ral pueden no ser tan ciertos. Por ejemplo, hayevidencia de que la oferta no es fija, ya que es ad-mitido que en el largo plazo las funciones son elás-ticas (Meen, 2000); que las elasticidades cambian enel tiempo (Pryce, 1999; Goodman, 2005) y tambiénen el espacio como resultado de la actuación de fac-tores territoriales que afectan localmente a los mer-cados, como el clima (Fergus, 1999), o la situación(Goodman y Thibodeau, 1998).

Por último, también hay acuerdo sobre la exis-tencia de distintas condiciones de mercado para estesector, en cuasi-monopolio o competencia mono-polista (Green y Malpezzi, 2003), determinando elgrado de reacción de la oferta, dado que puede mos-trarse inelástica como reflejo de la inflexibilidad delsector oferente desde sus inputs (suelo, materiales,mano de obra), o bien por el efecto de otros facto-res menos conocidos que reflejen la existencia de unpoder de mercado (propiedad de suelo concentra-do, reducido número de empresas constructoras,usos del suelo bajo control, sistema de permisos res-trictivo…), así como el control que los promotorespueden ejercer sobre el proceso de producción paraadaptar la oferta a los cambios en el ciclo (Coulson,1999). Todo ello, junto con la asimetría en el ajustedel mercado residencial, genera respuestas de la ofer-ta dispares en el tiempo (Goodman, 2005; Pryce,1999) con mayor dinamismo ante shocks positivosque negativos (Glaeser y Gyourko, 2005).

A este conjunto de interacciones habría que aña-dirle el impacto que la política de vivienda tiene so-bre la oferta (Murray, 1999; Malpezzi y Vandel, 2002).La evidencia existente muestra los distintos efectosque tienen algunas de las medidas aplicadas sobre elmercado. Hay acuerdo sobre que, por pequeña quesea la actuación de política y cualquiera que sean lasmedidas aplicadas y su intensidad, tienen un impactogeneral sobre el mercado. Su impacto dependerá delas elasticidades precio y renta de demanda y de ofer-ta, y pueden generar cambios relevantes en la con-figuración del área donde se construyen las viviendaspúblicas (Malpezzi y Vandel, 2002; Whitehead, 2003).

La forma en que se define la función de oferta va-ría en la literatura existente, pero suele ser comúnencontrar que la oferta depende de los costes deconstrucción, los beneficios esperados por los cons-tructores (medidos mediante los precios), el stockexistente o las vacantes, y los costes de construc-ción. Mayer y Somerville (2000), y Somerville (1999),sostienen que la oferta es función de los cambiosen los precios corrientes y desfasados, de los cam-bios en los costes de los inputs y en los tipos de in-terés corrientes y desfasados de los créditos a laconstrucción. Para Goodman (2005), la oferta esuna función directa del valor del stock y una serie decaracterísticas ligadas al territorio que se refieren afactores regionales, incluyendo costes, clima, inclu-so el tamaño familiar, entre otros, que determinanlas particularidades de una ciudad. Guirguis et al.(2005) plantea los cambios en la oferta de vivien-das de largo plazo como una función del flujo deviviendas que entran al mercado y de la depreciaciónde las unidades, en su aproximación de este mer-cado como el de un mercado de activos.

Para Blackley, 1999, la cantidad de nuevas vi-viendas es medida como el valor de la construcciónresidencial privada en términos reales, del precio realde los materiales de construcción, del salario real delos obreros, del suelo agrícola, de los tipos de inte-rés nominales, del tipo de inflación esperado, de lostipos de interés reales de corto plazo, del stock realde capital residencial y de los precios reales de cons-trucción no residencial. Para Malpezzi y Vandell(2002), la oferta está determinada por el conjunto delos costes de construcción, la regulación que afectaal mercado, el stock existente y el conjunto de con-diciones que determinan el momento en el mercado(como las tasas de vacantes).

Malpezzi y Maclennan (2001), definen la ofertacomo una función de los cambios en el stock real ydeseado, el cual es determinado por la evolución de

los precios, de la población y los costes de transac-ción. La nueva construcción, para Poterba (1991),es una función del beneficio derivado de la edifica-ción, que se refleja en la razón entre precios y cos-tes, y de la depreciación. Así, convierte las tasas deconstrucción en el reflejo de una decisión de inver-sión en un activo bajo los principios de la q de To-bin. Este enfoque no es el único en esta línea. ParaMeen (2002), el flujo de oferta de viviendas está po-sitivamente relacionada con los precios reales, comoproxy del beneficio, y negativamente con el tama-ño del stock de viviendas existente reducida la de-preciación. Para Mayo y Sheppard (2001), la ofertade viviendas estará en función de los beneficios ob-tenidos por el promotor, que es una función de losprecios de las viviendas, y los costes de construc-ción; los primeros dependen de los precios del sue-lo en distintas localizaciones. Los controles en laconstrucción serán un factor determinante de laoferta, y se reflejan en el grado de riesgo que asu-me el promotor. La inclusión de precio y el coste deconstrucción, como referentes del componente dedecisión de inversión, se encuentran en otros tra-bajos, como Pryce (1999), y DiPasquale y Wheaton(1994), al que habitualmente se añaden los preciosdel suelo y el stock existente.

Así pues, resumiendo, los factores consideradosrelevantes en la toma de decisión de ofertar vivien-das (nuevas) al mercado serían los siguientes:

1) La oferta de unidades depende del beneficiodel constructor, que a su vez es función de los pre-cios que alcancen las viviendas y de los costes deconstrucción, por lo que estos factores determinanel incentivo a construir (Ht – Ht – 1 = pht · qht – Ct). Laliteratura aproxima el beneficio mediante los preciosreales de las viviendas (3) aunque también incluyelas expectativas de evolución de los precios como in-dicador de beneficio.

2) Los costes de construcción son el segundo de-terminante fundamental de la oferta. La evidenciainternacional (Coulson, 1999 y otros) muestra que lapoca significación que parece tener este factor enlos trabajos que lo contrastan es el resultado de erro-res de medida y ponderación en los costes totales,que desaparecen tras diferenciar entre tres tipos decostes: los costes de materiales y los de salarios, in-cluyendo, también, los costes financieros de formadesagregada según hace Somerville (1999) (4).

3) El stock existente es el tercer indicador. Su in-troducción como variable endógena es común por-que se considera que la oferta está relacionada con

la cantidad de unidades existentes en el mercado yde las vacantes (Meen, 2002), en lo que constituyela forma de reacción de estos agentes.

4) En los análisis de los mercados locales, la ofer-ta depende, además, de un conjunto de factores específicos del mercado que la escalan, como po-blación, actividad de mercado (transacciones), lo-calización, características del mercado, ... etcétera.(Goodman, 2005) (5).

Así, siguiendo los modelos de Goodman (2005),Meen (2002), Malpezzi y Maclenan (2000) y Glaesery Gyourko (2005), la cantidad de viviendas oferta-das en un momento del tiempo se define como:

Qts = f(PH,t, Ct ,Ht – 1, Gt

k, πH) = eα1 PH,tα2 Cmt

α3

[1]Cst

α4 itα5 Ht – 1α6 [ηk Gt

k ]α7 πHe α8 εt

Donde:

PH,t son los precios de las viviendas en términosreales.

Cmt son los costes de materiales de construcción.

Cst es un indicador de los pagos por salarios a losempleados de la construcción.

it son los tipos de interés reales que pagan lospromotores por los créditos a la construcción.

Ht – 1 es el stock de viviendas existente en el mo-mento previo.

ηk Gtk es una matriz de características regionales

del mercado, que incluye tanto características físicascomo de suelo y tamaño de mercado.

πHe representa las expectativas de inflación de los

promotores.

εt es un término aleatorio.

α1...8 son los parámetros estimados. Dado que eshabitual encontrar que los modelos se definen di-rectamente como funciones logarítmicas, los α sonmedidas de la elasticidad de oferta con respecto a losdistintos determinantes.

De los resultados de la literatura, similares encuanto a su definición, parecen surgir dos sensibi-lidades de reacción de la oferta que delimitarían





otros tantos modelos de mercado de viviendas di-ferentes. Por un lado, aquellos que obtienen unaoferta elástica en el largo plazo, obtenidas básica-mente en las distintas áreas urbanas de los EstadosUnidos, y, por otro, los que obtienen elasticidadesmenores que la unidad, e incluso muy pequeñas,en el caso de las experiencias europeas, sugiriendodistintas sensibilidades por ámbito geográfico.

III. LA EVOLUCIÓN DE LA OFERTADE VIVIENDAS EN ESPAÑA

En este apartado se ofrece una visión sobre laevolución de la oferta residencial en España en unperíodo de tiempo largo. Los ciclos de oferta suelenpresentar movimientos de muy largo plazo, refle-jando los períodos de expansión del parque deriva-dos de la acción de fuerzas de demanda estables(De Leeuw y Ekanem, 1971). Una visión de pocosaños podría quitar perspectiva a las fases de ex-pansión que configuran el marco dentro del cualestá comprendida la evolución de la edificación deviviendas. En el gráfico 3 se muestran las fases dela edificación en España según su intensidad, ana-

lizadas utilizando la información sobre viviendas ini-ciadas, terminadas y visadas. Básicamente, hay dosgrandes períodos expansivos que han configuradola mayor parte del parque residencial: el primeroconocido iría desde inicios de los sesenta hasta mi-tad de los setenta, consecuencia de la fuerte de-manda ligada al crecimiento de la población y eco-nómico (Taltavull, 2001), y el segundo, inconcluso,que comenzó a mediados de la década de los no-venta, tras un proceso corto de boom (1986-1991)y recesión(1992-1994) y ha superado el máximo his-tórico de intensidad edificadora. Este comporta-miento reciente ha generado sorpresa por cuantoque se ha considerado que la oferta existente de vi-viendas y el ritmo de edificación previo eran sufi-cientes para cubrir las necesidades residenciales exis-tentes en la España de final del siglo XX. Este ritmode actividad constructora ha venido acompañadade un intenso incremento en los precios reales de lasviviendas, especialmente desde 1998, que han al-canzando niveles máximos, aunque la falta de in-formación sobre este indicador no permite afirmarque han superado los techos históricos. Una cues-tión que ha creado controversia es si los precioshan sido impulsados por la existencia de demanda

2005

70

10

20

50

40

60

Visadas

Iniciadas

Terminadas

30

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

1979

1977

1975

1973

1971

1969

1967

1965

1963

1961

1959

GRÁFICO 3LOS CICLOS DE EDIFICACIÓN EN ESPAÑA. VIVIENDAS INICIADAS, TERMINADAS Y VISADAS(En miles de unidades de viviendas. Medias móviles centradas)

Fuentes: Dirección General de Arquitectura y Vivienda, Ministerio de Vivienda.

inestable (especulativa) o si han sido razones vincu-ladas a las restricciones en la oferta las que han in-crementado la tensión en los mercados, empujan-do al alza a los precios. Sobre esta última razón hanrondado una buena parte de las explicaciones del au-mento de precios en los últimos años, ya que se hacentrado la cuestión en la existencia de escasez deoferta de suelo (input de oferta) lo que ha dado lu-gar a sucesivas modificaciones de la regulación ur-banística en España y sus regiones con el objetivo dereducir los precios residenciales.

Por su parte, el dinamismo constructor ha sidodispar en las regiones españolas, respaldando laidea sobre la existencia de regiones líderes en edi-ficación (Green, 1997; Taltavull, 2000). Si se anali-za el caso español por regiones y por períodos enlas últimas dos décadas (gráfico 4), puede obser-varse cómo la edificación experimenta intensos cre-cimientos en algunas comunidades autónomas (Ba-leares, Canarias, Cantabria, Castilla-La Mancha,Comunidad Valenciana, Murcia y La Rioja), ajenos

en parte al aumento de la población registrado du-rante las distintas etapas de este período. Esto im-plica que el número de viviendas disponibles pormil habitantes ha aumentado, haciendo referenciaclara a un uso distinto al básico del parque de vi-viendas. El hecho de que este fenómeno se con-centre en regiones costeras e islas (salvo Castilla-LaMancha) indica que una parte importante de estaoferta ha sido destinada a un nuevo mercado (resi-dencial-turístico o segundas residencias) más rela-cionado con los cambios en las variables financie-ras y económicas que en las demográficas, comosucede en los mercados de primeras viviendas.

Si se analiza en cifras totales, la edificación denuevas viviendas se ha concentrado en cuatro co-munidades autónomas principalmente a lo largo delperíodo analizado, como son, por orden de impor-tancia, Andalucía, la Comunidad Valenciana, Cata-luña y Madrid (gráfico 5), existiendo un segundo ni-vel de intensidad en comunidades como Castilla-LaMancha, cuyo ritmo de construcción es el mismo

20

0

10

16

14

18

12

Espa

ña

8

6

4

2

And

aluc

ía

Ara

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Ast

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Bale

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Can

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Mur

cia

Nav

arra

La R

ioja

País

Vas

co

1990-1994

1995-1999

2000-2003

GRÁFICO 4VIVIENDAS INICIADAS PER CÁPITA EN ESPAÑA(Unidades de viviendas por 1.000 habitantes en media de cada período)

Fuente: Ministerio de Fomento e INE.





que en Madrid durante los últimos años de la mues-tra, Galicia, Canarias y Murcia. A mayor distancia seencuentra el tercer grupo de regiones formado porel resto de las comunidades (gráfico 6). Algunas deellas, como Baleares y La Rioja, experimentan una re-cuperación en los últimos años del período. Otras,como Castilla y León o Asturias, muestran una re-ducción en el ritmo de edificación. Estas distintastendencias, dentro de un entorno económico don-de se comparten factores que inciden en el proce-so de expansión de la edificación, ponen el acentoen la particularidad de cada mercado, las distintas in-tensidades de la demanda y las condiciones queafectan a su sector de oferta.

La coincidencia de algunas regiones con mayorintensidad en edificación total y per cápita (Comu-nidad Valenciana y Castilla-La Mancha básicamen-te) refleja la existencia de grandes mercados quepueden marcar, como ocurre en otras economías, lastendencias de crecimiento en precios y actividad.

Según la literatura antes mencionada, los preciosactúan de señal que incita a los constructores a co-menzar nuevas obras de edificación, por lo que ejer-

cen de incentivo a la actividad productiva. Éste es elpapel común que juegan los precios en cualquiermercado y su enfoque desde la óptica de la oferta.Si la oferta reacciona ante el incentivo-precio se po-dría decir que estamos ante un mercado que fun-ciona dentro de un nivel de eficiencia razonable. Elcaso contrario estaría mostrando un cuasi-mercadoen el que los incentivos proceden de otras fuentesdistintas a la dinámica propia de la oferta y deman-da. El factor que mide esta reacción es la elastici-dad-precio de la oferta. Por definición, su valor debeser positivo, midiendo la respuesta del sector pro-ductor ante el incentivo del precio y su evolución,siendo inelástica si los valores que alcanza son me-nores que la unidad y elástica en caso contrario. Unafalta de reacción o una elasticidad negativa no ten-dría sentido económico desde la óptica que aquí seanaliza (6).

La experiencia internacional existente en el aná-lisis de la oferta muestra una gran variedad de reac-ciones. Como aparece en el cuadro n.º 1, las regio-nes pueden tener muy diferentes grados de respuestaante el cambio en los precios, desde situaciones conelasticidad elevada a situaciones inelásticas tanto en

9.000

0

4.000

7.000

6.000

8.000

Andalucía

Castilla-LaMancha

ComunidadValenciana

5.000

Ene-

1990

3.000

2.000

1.000

Jul-1

990

Ene-

1991

Jul-1

991

Ene-

1992

Jul-1

992

Ene-

1993

Jul-1

993

Ene-

1994

Jul-1

994

Ene-

1995

Jul-1

995

Ene-

1996

Jul-1

996

Ene-

1997

Jul-1

997

Ene-

1998

Jul-1

998

Ene-

1999

Jul-1

999

Ene-

2000

Jul-2

000

Ene-

2001

Jul-2

001

Ene-

2002

Jul-2

002

Ene-

2003

Jul-2

003

Ene-

2004

Jul-2

004

Ene-

2005

Madrid

Canarias

Cataluña

Galicia

Murcia

GRÁFICO 5CICLOS MAYORES DE EDIFICACIÓN POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS(En número de viviendas iniciadas al mes. Medias)

el ámbito agregado como en distintas regiones, comoes el caso del Reino Unido.

También reflejan la existencia de distintos valoressegún se analice con información agregada o pormercados locales (distritos, zonas metropolitanas ociudades). La reducida literatura existente, como seha visto, muestra la necesidad del análisis desagre-gado, ya que, como se ha visto, las elasticidades pue-den variar en el tiempo y en el espacio.

IV. EJERCICIO EMPÍRICO

Este apartado aporta evidencia sobre los valoresde la elasticidad precio en España a través del aná-lisis de la función de oferta de viviendas teniendo encuenta la información agregada a escala nacional ypor comunidades autónomas (CC.AA.). Se aportaaquí una estimación de los valores de la elasticidady de la función de oferta siguiendo la metodologíaya definida en algunos trabajos, como Mayer y So-merville (2000), aplicándolo al período de tiempoque abarca la década de los noventa hasta 2004,

es decir, quince años. El ámbito de análisis de estetrabajo se circunscribe a las CC.AA. básicamente porrazones estadísticas, ya que no existe informacióncon mayor desagregación que permita estimar elcomportamiento en las áreas urbanas.

La idea consiste en encontrar evidencia quemuestre si las reacciones del sector oferente enEspaña son similares a alguno de los modelos con-trastados en la literatura (norteamericano frenteal del Reino Unido) y si la sensibilidad de la ofer-ta es estable o varía, como otros trabajos han pues-to en evidencia (Glaeser y Gyourko, 2005, y Pryce,1999, entre otros).

Así, en este ejercicio se ajusta una función deoferta de flujo de viviendas nuevas para los datosagregados de España diferenciando para el período1987-2004 y entre períodos, con el fin de contras-tar: 1) los valores de la elasticidad precio de la ofer-ta de largo plazo que muestren si sus respuestas sonelásticas (como sostiene Ball, 2005) o no durante elperíodo mencionado, y si el modelo completo deoferta contenido en la literatura es aplicable al caso

3.000

0

500

2.000

1.500

2.500

Aragón

Baleares

Cantabria

1.000

Ene-

1990

Jul-1

990

Ene-

1991

Jul-1

991

Ene-

1992

Jul-1

992

Ene-

1993

Jul-1

993

Ene-

1994

Jul-1

994

Ene-

1995

Jul-1

995

Ene-

1996

Jul-1

996

Ene-

1997

Jul-1

997

Ene-

1998

Jul-1

998

Ene-

1999

Jul-1

999

Ene-

2000

Jul-2

000

Ene-

2001

Jul-2

001

Ene-

2002

Jul-2

002

Ene-

2003

Jul-2

003

Ene-

2004

Jul-2

004

Ene-

2005

Extremadura

Navarra

La Rioja

Asturias

Canarias

Castillay León

Galicia

País Vasco

GRÁFICO 6CICLOS MENORES DE EDIFICACIÓN POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS (*)(En número de viviendas iniciadas al mes. Medias)

(*) Galicia y Canarias están repetidas en ambos gráficos para dar una idea de la diferencia en la dimensión.





español; 2) si las elasticidades cambian con el ciclo,de manera que la reacción de la oferta es distintaen el tiempo; esto se realiza a partir de la estima-ción de las elasticidades de corto plazo; 3) si las elas-ticidades cambian en el espacio tomando como re-ferencia la clasificación por CC.AA., aunando lascaracterísticas según su intensidad edificadora.

Para ello, se define una función de oferta restrin-gida a partir de [1], donde la nueva edificación reac-ciona ante los cambios en los beneficios esperados,medidos a través de los precios, y ante la situaciónde los costes.

En un modelo sin diferenciación geográfica queutiliza datos agregados, los factores incluidos en G(7) no son explicativos, por lo que el modelo gene-ral no incluirá esta variable en su especificación. Laecuación [1] refleja la medición de la oferta a travésdel stock de viviendas. La versión del modelo en flu-jo de nuevas viviendas (viviendas iniciadas) es obte-nida en la literatura eliminando de ambos lados dela ecuación el stock existente en el período previo(Ht – 1), ya que se considera que el stock total inclu-ye las viviendas aún sin terminar, y la diferencia en-tre un año y otro se refleja en la actividad construc-tora, es decir, viviendas iniciadas

Vivin,t = [Qts – Ht – 1] = eα1 PH,t

α2 Cmtα3 Cst

α4 itα5 πHe α8 εt [2]

Por conveniencia, se transforma esta definiciónen un modelo log-lineal con el fin de obtener un es-timador de las elasticidades, y desagregamos los cos-

tes siguiendo a Coulson (1999) y Somerville (1999),de manera que:

Ln (Vivin,t ) = α1 + α2 ln PH,t + α3 ln Cmt +[3]

+ α4 ln Cst + α5 ln it + α8 πHe + νt

y se obtiene una expresión de la función de oferta querelaciona los cambios entre las variables, donde laelasticidad define la sensibilidad en la nueva cons-trucción ante los cambios en los precios. En este ejer-cicio se considera, como hace Meen (2002), que losfactores de expectativas sobre precios (πH

e) reflejan suinfluencia a través de los cambios en los precios delas viviendas.

Nótese que esta expresión no tiene en cuenta unfactor determinante del equilibrio endógeno del mer-cado de vivienda, como es el de vacantes existentes,que quedaría recogido por el ∆Ht de la definicióngeneral. En España no hay información estadística aescala global y de CC.AA. que permita conocer estefactor, por lo que se considera que su influencia que-daría recogida en el término independiente de lafunción restringida [3].

Siguiendo a Guirguis et al. (2005), y en la línea deDiPasquale y Wheaton (1994), Mankiw y Weil (1989),Peek y Wilcox (1991), Albert (1962), Maisel (1963),y Muth (1960), en este ejercicio se usan datos agre-gados para examinar el comportamiento de la ofer-ta de vivienda tal y como se ha definido en [2] y [3].Las fuentes de información, su periodicidad y carac-

CUADRO N.º 1

ELASTICIDADES DE OFERTA EN LOS DISTINTOS PAÍSES

Tipo vivienda País Área análisis Período de estimación Valor Autor

Stock.......................... UK Agregado 1955-1972 0,5-1 Whitehead (1974)Stock.......................... GB Agregado 1955-1976 0,3 (cp) - 0,6 (lp) Mayes (1979)Stock.......................... UK Distritos 1988 0,8 Bramley (1996)Stock.......................... Escocia Ciudad 1998, 1992 0,6 (boom), 1 (crisis) Pryce (1999)Stock.......................... UK Agregado 1976-1999 0,5 Swank et al. (2002)Stock.......................... England Agregado 1973-2002 0,3 Meen (2003)Viviendas nuevas ........ UK Agregado 0,5 Mayo y Sheppard (1991)Viviendas nuevas ........ Alemania 2,1 Mayo y Sheppard (1991)Viviendas nuevas ........ Francia 1,1 Mayo y Sheppard (1991)Viviendas nuevas ........ Holanda 0,3 Mayo y Sheppard (1991)Viviendas nuevas ........ Dinamarca 0,7 Mayo y Sheppard (1991)Viviendas nuevas ........ Estados Unidos 1,4 Mayo y Sheppard (1991)Viviendas nuevas ........ UK Niveles 0,36-0,38 Bramley (2003)

1as. Dif 0,585

Fuente: Barker, K. (2003), Review of Housing Supply. Interim Report-Analysis, HM Treasury, Londres: 42-43.

terísticas básicas pueden verse en el cuadro A.1 (ane-xo). El período analizado cubre 18 años, desde 1987a 2004, y ha sido seleccionado por razones estadís-ticas, ya que es el total disponible en la fuente deprecios residenciales existente en España del Minis-terio de Vivienda. El indicador de viviendas iniciadases obtenido de la base del Ministerio de Fomento, uti-lizando la serie denominada Licencias Municipalesde Obra. Los costes se obtienen de la base nacionalque distingue entre costes de materiales y de manode obra, lo que permite introducir la desagregaciónde Coulson en este trabajo. Los tipos de interés rea-les son calculados utilizando los tipos de referenciadel mercado hipotecario, ajustados por la inflaciónexistente en cada período y en cada región geográ-fica, de forma que el modelo por CC.AA. incorporalos tipos de interés ajustados por la inflación en cadauna de ellas. Todas las series, salvo los precios de lasviviendas, tienen base mensual y son trimestralizadasmediante suma, en el caso de las viviendas, o segúnsu valor a final del período, en el caso de los costes,índice de precios y tipos de interés.

Las estadísticas españolas no registran las dife-rencias en los costes de construcción por regiones. Sise tiene en cuenta que algunas son productoras demateriales de construcción, estas diferencias puedenser relevantes para explicar las intensidades en edi-ficación del mercado residencial, pero no es posibleincluirlas aquí por la razón mencionada.

Las propiedades temporales de las series que seutilizan muestran la existencia de raíces unitarias entodas las variables (cuadro B del anexo), lo que con-diciona la metodología del ajuste a un entorno VAR,aunque la literatura gusta de aplicar métodos de pa-nel cuando se llevan a cabo análisis comparativos deámbito geográfico. Así, en este ejercicio se aplican tresmetodologías de estimación al modelo antes defini-do: La primera ajusta [3] para España sobre una pooldinámica de datos que incluye información de todaslas CC.AA. (pero no el agregado). Se ajusta el mode-lo con efectos fijos con el fin de obtener una elasti-cidad precio conjunta para la oferta residencial es-pañola y un estimador de las diferencias en sucomportamiento por regiones geográficas. Se ob-tienen igualmente estimaciones de la función porperíodos, como hace la literatura, para medir loscambios en la elasticidad según los momentos delciclo. Los períodos son elegidos por observación, se-gún las fases que sigue la serie general, en tres: 1987-1992, 1993-1998 y 1999-2004.

El segundo método utiliza la metodología ARIMApara estimar el modelo, como hacen la mayor parte

de las aportaciones de la literatura. Los ajustes quehabitualmente se llevan a cabo estiman la elasticidadconvencional y la elasticidad de los precios en dife-rencias. En algunos de los casos, los autores recono-cen esta última fórmula como un estimador de la sen-sibilidad de la oferta ante los beneficios esperados.Así, en este ejercicio también se estima el modelocompleto con estas dos mediciones de la sensibilidad,la elasticidad precio y la elasticidad de los cambios enlos precios. Tanto en la pool de datos como en las se-ries temporales agregadas, el método de estimaciónes el de mínimos cuadrados en dos etapas corregidode heterocedasticidad, utilizando como instrumentoslas propias variables de la función de oferta.

A pesar de que los resultados del segundo méto-do no muestran la existencia de raíces no estaciona-rias, la estructura dinámica de las series plantea la po-sibilidad de que los resultados obtenidos en la pool yen los modelos ARIMA presenten sesgos no estimadospor la no estacionariedad de las variables utilizadas, lo que implica la necesidad de ajustar el modelo conuna metodología VAR para contrastar los resultados.Así, se han estimado, en tercer lugar, vectores de co-rrección de error para cada una de las regiones, in-cluida la información agregada para España. Este ejer-cicio se sumerge en los distintos significados que seobtienen con los parámetros estimados de los VEC entérminos de sensibilidad de la oferta ante cambios enlos precios que se explican más adelante.

Las tres técnicas se obtienen, sucesivamente:

a) Estimaciones de la elasticidad de oferta con-vencional teniendo en cuenta al modelo definido en [3], es decir, εt = [(∆{Vivint }/{Vivint })/(∆PH,t /PH,t )].

b) Estimaciones de la elasticidad de oferta antecambios en los precios como indicador de la sen-sibilidad ante incentivos a la inversión, es decir,

δ2 = [(∆{Vivint }/{Vivint })/(∆2PH,t /PH,t )]

c) Dos estimadores de sensibilidad de la ofertaobtenidos tras aplicar el modelo de corrección deerror. Un modelo de corrección de error ajusta la si-guiente función:

∆ln(Vivint ) = γ1 + Γ1[ln(Vivint – 1) + φ1 lnPH, t – 1 +

+ φ2 lnCmt – 1 + φ3 lnCst – 1 + φ4 lnit – 1 +[4]

+ φ5 lnHt – 1] + γ2 ∆lnPH, t – 1 + γ3 ∆lnCmt – 1 +

+ γ4 ∆lnCst – 1 + γ5 ∆lnit – 1 + γ6 ∆lnHt – 1 + εt





CUADRO N.º 2

MODELO DE OFERTA DE VIVIENDA NUEVA POR PERÍODOS. ESTIMANDO εt PARA ESPAÑA

Método MC2E. Lista de instrumentos LOG (RPRE), LOG (CM), LOG (CS), LOG (RI). Estadísticos t en cursivaVariable dependiente: LOG (VIVIN)

MODELO POOL DE DATOS POR CC.AA ESTIMACIÓN DESDE EL MÉTODO DE REGRESIÓN. MODELOS ARIMA

Período 1990.1- 1990.1- 1993.1- 1999.1- Período 1987.1- 1990.1- 1988.1- 1993.1- 1999.1-2004.4 (*) 1992.4 1998.4 2004.4 2004.4 2004.1 1992.4 1998.4 2004.4

C....................... -0,64 78,89 -5,00 3,59 C ..................... — 26,54 9,58

(t) ..................... -0,25 3,25 -0,59 1,35 (t) .................... — 6,61 1,95

LOG (RPRE) ........ 0,87 -0,62 2,32 1,12 LOG (RPRE)....... 0,46 0,86 0,85 1,40 2,38(t) ...................... 6,96 -1,29 5,74 3,27 (t)..................... 2,49 3,76 2,24 5,55 2,94

LOG (CM) ........... -0,02 -15,91 0,66 1,33 LOG (CM).......... 3,41 0,95 -4,09 1,46 0,86

(t) ...................... -0,04 -2,63 0,72 1,71 (t)..................... 5,42 1,42 -2,11 1,21 0,92

LOG (CS) ............ -2,32 1,19 -4,62 -3,08 LOG (CS) ........... -2,26 -2,61 -1,71 -2,75 -6,41(t) ...................... -3,64 1,10 -4,23 -3,15 (t)..................... -6,54 -2,77 -2,13 -2,26 -2,51

LOG (RI).............. -0,03 0,01 0,02 -0,04 LOG (RI) ............ 0,13 -0,07 -0,67 -0,04 -0,04

(t) ...................... -1,45 0,04 0,19 -1,66 (t)..................... 1,32 -0,84 -5,90 -0,37 -0,27

Tendencia ........ 5,45 0,41 0,76 No Tendencia ....... 4,16 4,86 1,24 5,68 -3,11

(t) ...................... 5,30 0,24 5,09 No (t)..................... 2,16 2,76 2,63 2,37 -1,28

dummy 2001 .... -0,29 — — — dummy 2001 ... -0,32 -0,28 — — —

R2...................... 0,927 0,929 0,952 0,922 R2..................... 0,891 0,918 0,860 0,876 0,598

R2 ajustado........ 0,925 0,917 0,949 0,917 R2 ajustado....... 0,878 0,907 0,801 0,832 0,456

Σe2 .................... 57,36 4,94 16,40 27,11 Σe2................... 0,73 0,54 0,06 0,11 0,23

Σe2 2.ª etapa .... 57,43 4,94 16,40 27,11 Σe2 2.ª etapa.... 2,65 2,08 0,06 0,11 0,64

DW .................... 2,19 2,12 2,00 2,08 DW................... 1,83 2,14 2,43 1,72 1,91

F-statistico......... 472,30 80,02 326,52 190,55 Raíz invertida ... 0,21 0,20 — -0,18 -0,14

Efectos fijos

AN ..................... 1,48 0,96 1,62 1,73

AR ..................... -0,39 -0,67 -0,25 -0,33

AS ..................... -0,59 -0,70 -0,70 -0,42

BA ..................... -0,87 -1,06 -0,90 -0,90

CA ..................... 0,08 -0,49 0,12 0,23

CANT ................. -1,00 — -1,29 -0,82

CLM................... 0,68 0,00 0,94 1,07

CLE .................... 0,10 0,10 0,21 -0,03

CAT.................... 1,02 1,10 0,72 0,92

CV ..................... 1,29 0,59 1,46 1,61

EX...................... -0,50 -1,23 0,17 -0,39

GA..................... 0,49 0,18 0,47 0,79

MA .................... 0,57 1,11 -0,13 0,41

MU .................... 0,26 -0,44 0,67 0,53

NA ..................... -1,36 — -1,31 -1,70

PV...................... -1,19 — -1,42 -1,28

RI....................... -1,72 -1,31 -1,85 -1,56

Totalobservaciones.. 879 137 383 359

(*) Los ajustes para el período completo incluyen una variable dummy que toma valor 1 desde 2001 hasta el final, el resto cero.Solo resultados significativos.Todas las ecuaciones del panel incorporan un ajuste AR(1) y en el caso de los modelos de regresión, un ARMA (1,2).

Donde los parámetros indicativos de la sensibili-dad de la oferta ante cambios en los precios seríanφ1 y γ2. La expresión de ambos sería:

φ1 = [(∆2{Vivint }/{Vivint })/(∆PH,t – 1/PH,t – 1)]

γ2 = [(∆2{Vivint }/{Vivint })/(∆2PH,t – i /PH,t – i)]

En ninguno de los dos casos las expresiones secorresponden con la elasticidad convencional, aun-que la segunda de ellas es habitualmente calculadaen la literatura sobre oferta como la elasticidad de cor-to plazo. Los dos parámetros reflejan distintos gra-dos de sensibilidad de la oferta teniendo en cuentalas propiedades dinámicas de las series.

Estas medidas son estimadas tanto a nivel agre-gado para la economía española como para las co-munidades autónomas. La razón para aplicar estasmetodologías con diferenciación temporal radica enque la experiencia muestra que los ajustes con da-tos agregados llevan a sobrevalorar las elasticidadesde oferta. La razón que justifica el análisis con dife-renciación geográfica se basa en el contraste, parael caso español, de la existencia de distintos dina-mismos en la oferta de viviendas según la región.

Los resultados se encuentran en los cuadros nú-meros 2, 3 y 4.

V. RESULTADOS EMPÍRICOS

En el cuadro n.º 2 se encuentran las estimacionesde la elasticidad calculadas utilizando la pool de da-tos por CC.AA. (8) y las series temporales. Los ajustestienen un elevado nivel explicativo y sus parámetrosde robustez son aceptables. La elasticidad entre lasviviendas y los precios es muy reducida para el perío-do completo (0,46), lo que es acorde con la expe-riencia en otras economías europeas, aunque desdeinicios de la década de los noventa se acerca a la uni-dad (0,86). Si se calcula por períodos, se contrasta loya encontrado en otros estudios, como es que la elas-ticidad no es fija, cambia con el momento del ciclo edi-ficador, de manera que los sucesivos valores de cor-to plazo son mayores que en el largo plazo. En el casode España, los períodos desde 1993 tienen valoresmayores que la unidad, con elasticidad variable queel modelo recoge (9). Esto implica que la respuestadesde la oferta a los cambios en los precios ha sidomuy elástica durante toda la década de los noventay hasta la actualidad, lo que podría ser interpretadocomo una amplia reacción del sector edificador a laseñal que procede de los precios durante casi todo el

período, a pesar de las limitaciones en el aumento delos costes y sin la previsible existencia de restriccionesexternas al modelo, salvo en el período 1988-1992.

El papel que juegan los costes para determinar elritmo de viviendas iniciadas apoya la evidencia exis-tente mostrando dos comportamientos dispares: loscostes de mano de obra, con persistentes efectosnegativos sobre la edificación, y los costes de mate-riales, sin una relación nítida, actuando en algunosperíodos como limitadores de la edificación (básica-mente entre 1988-1992), y sin relación clara en elresto. Los tipos de interés reales no muestran unarelación significativa que indiquen su relación con laedificación en ninguna de las ecuaciones, salvo en-tre 1988-1992, en que tuvieron un efecto negativo.

Estos resultados sugieren que esta industria adap-ta su capacidad productiva a las condiciones demercado, lo cual es muestra de una relevante fle-xibilidad, teniendo en cuenta el largo período demaduración de la producción de viviendas, aunquealgunas explicaciones ya se han dado a este com-portamiento (Coulson, 1999).

En el ajuste de panel dinámico aparecen los efec-tos fijos como indicadores de las diferencias regionalesen el ciclo de edificación. Éstos muestran invariable-mente cómo las CC.AA. presentan distintos ritmosde reacción de la oferta residencial. Se podría dis-tinguir un primer grupo de comunidades, donde seproduciría una corrección al alza con respecto a la me-dia nacional, como serían Andalucía, Cataluña y laComunidad Valenciana. Habría un segundo grupode comunidades con reacción positiva, aunque notan dinámica como las anteriores, en el que figura-rían Madrid, Castilla-La Mancha, Galicia, Murcia, Ca-narias, y Castilla y León por orden de importancia. Porúltimo, las comunidades que ajustarían la reacción ala baja con respecto a la media en España serían lasrestantes: Aragón, Asturias, Baleares, Cantabria, Ex-tremadura, Navarra, País Vasco y La Rioja.

La estimación de la elasticidad por territorios apa-rece en el cuadro n.º 3 con los ajustes del modelo deoferta por CC.AA. En este caso, se trata de ecuacio-nes estimadas por el método de regresión (MC2E)(10) en que se ha ajustado un modelo AR(1), salvo enCantabria que ha sido un ARMA (2,2). En esta ocasión,al igual que en el modelo general, se han incluido va-riables dummy que aproximan un cambio perma-nente en aquellas comunidades autónomas en lasque el modelo daba puntos de corte en la continui-dad de la serie, contrastados con el test de Chow. Lospuntos han sido localizados en 1999, 2001 y 2002.





Los ajustes muestran diversos grados de explicati-vidad, pudiendo clasificarse entre aquellos que expli-can más del 80 por 100 de los cambios en las vivien-das iniciadas a Andalucía, Castilla-La Mancha yComunidad Valenciana. Entre el 50 y el 80 por 100 seencontrarían Aragón, Baleares, Canarias, Cantabria,Cataluña, Galicia y Murcia. Entre el 20 y el 50 por 100se encuentran Asturias, Castilla y León, Madrid, Na-varra y La Rioja. El menor valor explicativo es el de Extremadura, con tan solo un 8 por 100 del compor-tamiento de la variable dependiente. Estos resultadosmuestran que los ciclos residenciales de las últimascomunidades mencionadas parecen depender fun-damentalmente de una multiplicidad de variables aje-nas al modelo, que podrían pertenecer al grupo defactores de inversión o bien a los efectos de las polí-ticas públicas, tanto de vivienda como de normativasligadas al suelo o al sistema de permisos. En los dosprimeros grupos, sin embargo, la capacidad explica-tiva muestra la relevancia de las variables de mercadopropias de la oferta.

Los resultados de la elasticidad son significativossalvo en los casos de Castilla y León y Extremadura.Atendiendo a los mismos, podría afirmarse que lamayoría de las regiones manifiestan una sensibili-dad en su ciclo edificador ante cambios en los pre-cios mayor que la unidad (Asturias, 1,43; Baleares,1,3; Cataluña, 2,25; Castilla-La Mancha, 1,62; Ga-licia, 1,93; Madrid, 1,45; Navarra, 1,51; La Rioja,2,47, y la Comunidad Valenciana, 0,99), siendo dosde ellas las que mayores niveles brutos de edificaciónconcentran (Madrid y Cataluña). Aquellas en las queesta respuesta es inelástica recogen también comu-nidades de gran dimensión edificadora, como An-dalucía, 0,56; Aragón, 0,63; Canarias, 0,73, y Mur-cia, 0,56. En Castilla y León y Extremadura laelasticidad precio no resulta significativa para expli-car la evolución de las viviendas iniciadas, y en Can-tabria la elasticidad es negativa (-1,21), lo cual escontrario a lo que sostiene la teoría. Estos resultadossoportan otras evidencias sobre la distinta respues-ta de la edificación por ámbito geográfico, que sue-le ser explicada en relación con las característicasendógenas de los mercados. No obstante, el eleva-do número de CC.AA. con respuestas elásticas y ele-vada capacidad explicativa del modelo de oferta re-flejan una realidad en toda la economía españolacomo es la existencia de mecanismos de mercadoque han dirigido las señales con eficiencia, y la au-sencia (al menos generalizada) de mecanismos res-trictivos. Esto no se podría afirmar en los tres últimoscasos (Castilla y León, Extremadura y Cantabria), enlos que las señales de mercado no juegan su papelincentivador de la oferta.

Los factores ajenos al modelo quedarían refleja-dos en el valor del término independiente. El signomostraría si son restrictivos (en el caso de Baleares,Castilla-La Mancha y Galicia) o favorecedores de laedificación (en Andalucía, Aragón y Asturias). El res-to no aporta información útil para conocer más lasreacciones del ciclo edificador.

Los resultados por CC.AA. respaldan los obtenidosen el modelo agregado, con una gran relevancia delajuste negativo de los costes de mano de obra en laregiones de los dos primeros grupos, salvo Murcia,Baleares, Cantabria y Castilla-La Mancha, donde estavariable no es significativa. Por su parte, los costesde materiales juegan un papel indeterminado, sien-do muy significativos para corregir a la baja la edifi-cación en Aragón y Cataluña, pero reflejando el au-mento del ciclo edificador (es decir, aumentando conel ciclo constructor como efecto posible de la presiónque ejerce sobre los costes el aumento de la edifica-ción) en Cantabria y Galicia. En el resto, su impactono es significativo.

Por último, los tipos de interés tienen un efectocorrector del ciclo en muy pocas regiones, como Can-tabria, Extremadura, Madrid, Murcia, Navarra y LaRioja. La poca relevancia de este coste es acorde conla reducción progresiva que han experimentado los ti-pos a lo largo de los noventa, aunque es posible queno sean considerados un coste determinante dentrodel proceso edificador, debido al sistema de finan-ciación y transmisión de la hipoteca que es habitualen España. Por su parte, la menor importancia pue-de ser debida a que no existe una relación lineal en-tre edificación y tipos de interés en el tiempo y el es-pacio. La no linealidad entre ambas variables ha sidoya mostrada en la literatura (Maclennan, Muellbauery Stephens, 1998).

La reacción de la oferta edificadora puede medir-se también a través de la sensibilidad ante los cam-bios en los precios, que actuarían de indicadorde beneficios para los promotores. El cuadro n.º 4contiene las elasticidades calculadas utilizando este in-dicador, que antes se han definido como δt [(∆{Vivint }/{Vivint })/(∆2PH,t /PH,t )]. Tanto a nivel agregadocomo por comunidades autónomas, la respuesta dela edificación cuando se aceleran los precios es muysignificativa y fuertemente elástica. Salvo en el últimoperíodo, en el resto de las fases del ciclo constructorla oferta de nuevas viviendas ha aumentado más queduplicando el efecto de la aceleración en los precios,especialmente durante la década de los noventa. Éstees el resultado en casi todas las regiones españolas.Habría que distinguir aquellas en las que la reacción

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es más rápida e intensa, como son Baleares, 20,33; Ca-narias, 23,31; la Comunidad Valenciana, 15,33, y Ca-taluña, 10,05. Aquellas en que esta reacción no exis-te o es negativa son Asturias, -8,97; Extremadura,-4,79; Madrid, -9,47, y La Rioja, -7,63, siendo no sig-nificativa en Castilla y León. Esta ratio negativa pue-de entenderse como la percepción de cómo va a evo-lucionar la demanda residencial tras el aumento delos precios observados por parte de los promotores. Unaumento en los precios reduce la demanda, y los pro-motores de estas regiones parecen, así, adelantarse ala evolución de sus ventas cuando observan los pre-cios. El resto de las comunidades muestran una elas-ticidad sustancial, refrendando el papel de las expec-tativas de inversión en casi todo el territorio.

Por último, se abordan ahora los resultados obte-nidos tras la estimación de los vectores de correcciónde error para las CC.AA. en España (cuadro n.º 5).Este modelo ha sido ajustado con tres desfases e in-cluyendo las variables de [3], y una tendencia cuan-do la serie a estimar así lo indicaba (en el caso de An-dalucía, Aragón, Asturias, Castilla y León, ComunidadValenciana, Madrid, Murcia y Navarra). Este método,como se ha señalado anteriormente, no aporta esti-madores exactos de la elasticidad, pero mide la sen-sibilidad a través de dos indicadores, el segundo delos cuales ha sido utilizado como proxy de la elasti-cidad de corto plazo.

El parámetro estimado φ1 mide el aumento en lavariación en el número de viviendas iniciadas (acele-ración del ciclo edificador) con respecto al incremen-to de los precios en el período anterior, mostrando unaperspectiva temporal entre actividad y precios quebien puede reflejar el efecto de las expectativas. Si esasí, este parámetro estaría midiendo indirectamenteel rol de las expectativas de beneficios en la evolu-ción cíclica, es decir, las decisiones de inversión enconstrucción de viviendas. Los resultados reflejan unasensibilidad muy elevada en todos los casos salvo enNavarra y La Rioja, donde no son significativos. Enesta ocasión, Extremadura muestra una reacción uni-taria significativa y sólo Baleares, Comunidad Valen-ciana y Murcia mostrarían una menor sensibilidad dereacción ante cambios en los precios, lo que es con-sistente con los resultados anteriormente obtenidos.Las comunidades que mostrarían una mayor reacciónserían Madrid, 4,68; Canarias, 4,78; Castilla-La Man-cha, 3,91; Cantabria, 2,35; Galicia, 2,22; Andalucía,2,01; Cataluña, 1,81; Aragón, 1,44, y Extremadura,1,18. Castilla y León, Navarra y La Rioja no presentancon claridad una reacción de causalidad en este sen-tido. Esto podría interpretarse como la relevancia delfactor inversión en la construcción de viviendas, es-

pecialmente intensa en Madrid, ya que Canarias yCastilla-La Mancha ven matizada esta elevada sensi-bilidad con un coeficiente explicativo menor.

Por su parte, la elasticidad de oferta de corto pla-zo, γ2, mide la sensibilidad entre los cambios en losprecios y los cambios en la edificación. Utilizando elVEC, se han ajustado sólo elasticidades para Astu-rias, Baleares, Cantabria, Castilla-La Mancha, Gali-cia, Madrid, Navarra y La Rioja, y para tres períodosde desfase; el resto de los casos no son significativos.Baleares, Castilla-La Mancha, Madrid, Galicia y LaRioja muestran elasticidades positivas y mayores quela unidad, mientras que Cantabria y Navarra mues-tran relaciones negativas entre las variaciones men-cionadas. Este conjunto de resultados no permiteobtener interpretaciones generalizables, aunque laelevada sensibilidad, de nuevo, mostrada por la ma-yor parte de las comunidades donde es significativoeste indicador refrenda la existencia de una rápidareacción en la oferta ante cambios en los precios enel ciclo residencial español.

CUADRO N.º 4

SENSIBILIDAD DE LA OFERTA ANTE CAMBIOS EN LA VARIACIÓN DE LOS PRECIOS

Variable dependiente: log viviendas iniciadasEstadístico t es (t)

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POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS

Andalucía ...................... 1990.1-2004.4 5,30 3,21Aragón.......................... 4,11 2,33Asturias ......................... -8,97 -3,24Baleares......................... 20,33 4,08Canarias ........................ 23,31 4,19Cantabria ...................... 6,70 3,74Cataluña ....................... 10,05 3,00Castilla-La Mancha ........ 4,49 2,75Castilla y León ............... 2,01 1,00Comunidad Valenciana.. 15,33 3,16Extremadura.................. -4,79 -2,20Galicia ........................... 4,49 2,71Madrid .......................... -9,47 -2,63Murcia........................... 4,35 2,34Navarra ......................... 1,62 0,33La Rioja ......................... -7,63 -2,10

(*) δt = [(∆{Vivint}/{Vivint})/(∆2PH,t /PH,t )]

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90,9

72,4

00,7

12,6

61,3

50,9

80,7

01,0

42,5

6Σe

equa

tion2

........

........

........

........

...0,1

00,1

40,2

40,2

10,3

30,2

10,1

90,1

20,1

70,2

20,1

60,2

40,1

70,2

10,1

50,2

60,2

9F-s

tatist

ic.....

........

........

........

........

......

6,88

4,85

4,45

3,16

2,53

3,31

7,55

8,98

2,40

9,98

3,19

8,96

4,64

3,88

4,96

3,22

4,82

Logli

kelih

ood..

........

........

........

........

...74

5,46

553,2

347

3,451

3,44

467,9

451

4,19

434,6

755

2,24

596,6

545

4,88

568,1

145

9,54

533,5

458

6,10

541,3

410,7

384,7

4

*(*)

Sign

ifica

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100

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10

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Andalucía

91

0,3

0,2

0,1

-0,1

-0,2

-0,3

10,4

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

8,8

0,0

9,2

9,6

10,0

Estimado

Aragón

91

0,8

0,4

-0,4

-0,8

1,0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

-1,0

0,0

-0,5

0,0

0,5

Residuos

Observado

Estimado

Asturias

91

0,8

0,4

-0,4

-0,8

8,4

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

6,8

0,0

7,2

7,6

8,0

Residuos

Observado

Estimado

90 04

Baleares

1,2

0,8

0,4

-0,4

-0,8

9,0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02

6,0

0,0

7,5

8,0

8,5

Residuos

Observado

Estimado

Canarias

91

1,0

0,5

-0,5

-1,0

-1,5

9,5

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

6,5

0,0

8,0

8,5

9,0

Residuos

Observado

Estimado

90 04

Cantabria

0,8

0,4

-0,4

-0,8

8,5

94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

6,00,0

7,0

7,5

8,0

Residuos

Observado

Estimado

04

Cataluña

91

0,4

0,2

-0,2

-0,4

10,4

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

8,4

0,0

9,2

9,6

10,0

Residuos

Observado

Estimado

04

Castilla-La Mancha

91

0,4

0,2

-0,2

-0,4

10,5

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

8,5

0,0

9,0

9,5

10,0

Residuos

Observado

Estimado

Castilla y León

91

0,6

0,4

0,2

-0,2

-0,4

-0,6

9,2

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

7,60,0

8,0

8,4

8,8

Residuos

Observado

Estimado

04

7,0

6,5

7,5

7,0

6,5

8,8

Residuos

Observado

04

03

04

GRÁFICO 7RESIDUOS DEL AJUSTE DE LA FUNCIÓN DE OFERTA EN EL MODELO DE REGRESIÓN POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS. 1990-2004

Comunidad Valenciana

91

0,6

0,4

0,2

-0,2

-0,4

-0,6

10,4

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02

8,0

0,0

9,2

9,6

10,0

Residuos

Observado

Estimado

Extremadura

91

0,6

0,4

0,2

-0,2

-0,4

-0,6

7,8

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

6,6

0,0

7,2

7,4

7,6

Residuos

Observado

Estimado

Galicia

91

0,8

0,4

0,0

-0,4

-0,8

8,8

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

7,6

8,0

8,4

Residuos

Observado

Estimado

Murcia

91

0,6

0,4

0,2

-0,2

-0,4

-0,6

9,5

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

7,0

0,0

8,0

8,5

9,0

Residuos

Observado

Estimado

Navarra

1,2

0,8

0,4

-0,4

-0,8

8,0

94 95 96 97 98 99 00 01 02

6,00,0

6,8

7,2

7,6

Residuos

Observado

Estimado

90

Madrid

91

0,8

0,4

-0,4

-0,8

10,0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

8,0

0,0

8,8

9,2

9,6

Residuos

Observado Estimado

90

La Rioja

0,8

0,4

-0,4

-0,8

8,0

94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

5,5

0,0

6,5

7,0

7,5

Residuos

Observado

Estimado

España

88

0,6

0,4

0,2

-0,2

-0,4

12,0

90 92 94 96 98 00 02 04

10,4

0,0

10,8

11,2

11,6

Residuos

Observado

Estimado

6,0

6,4

7,58,4

7,0

6,8

8,4

8,8

03 04

04 04 03

93

GRÁFICO 7 (conclusión)RESIDUOS DEL AJUSTE DE LA FUNCIÓN DE OFERTA EN EL MODELO DE REGRESIÓN POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS. 1990-2004





Como resumen de los resultados, podría decirseque la oferta de viviendas en España reacciona deacuerdo con la teoría y la experiencia en otros paí-ses, aunque presenta particularidades que han ge-nerado su visión como uno de los ciclos más dinámi-cos de la Europa de los noventa. La primera es lareacción positiva ante los signos del mercado, queha hecho mostrar una elasticidad de oferta preciocercana a la unidad (0,86) durante toda la década delos noventa, distinguiéndose, aparentemente, de otrospaíses de la UE, como Reino Unido u Holanda, en losque su elasticidad de largo plazo es baja (entre 0,3 y0,6). No obstante, estimando la función en el perío-do más largo (1988-2004) disponible, el valor de laelasticidad precio en España se reduce a 0,46, lo quesería coherente con los valores mencionados en otrospaíses. Si se calcula por períodos, la elasticidad (a máscorto plazo) aumenta por encima de la unidad, to-mando valores en un rango de entre 1,12 y 2,4, de-pendiendo del ámbito y período de análisis, lo que im-plica la existencia de una elevada sensibilidad del cicloedificador al recibir las señales del mercado durantelos últimos quince años. La mayor reacción de la nue-va oferta que ello implica sugiere que los factores res-trictivos tradicionales de este sector (costes, escasezde suelo, limitación de materiales y mano de obra,regulación…) no han actuado de forma permanen-te en España, permitiendo la expansión estable du-rante los noventa, lo que no implica que puedan ha-ber afectado en algún subperíodo, como parece haberocurrido entre 1990 y 1992. Los factores limitativosde la edificación son, principalmente, los costes sa-lariales, lo cual es razonable dada la elevada intensi-vidad en trabajo que es característica de la edifica-ción de viviendas. Los tipos de interés, como coste, noson significativos para los promotores, lo cual puedesorprender, dados los elevados volúmenes de capitalque son requeridos, aunque el corto plazo de finan-ciación previo a la subrogación de los créditos con laventa (tres años) y el pequeño peso de los costes fi-nancieros sobre el total podrían explicar estos resul-tados. No obstante, podrían existir no linealidadesentre edificación y tipos de interés (y costes de ma-teriales) que explicasen esta baja relación.

Esta elevada elasticidad es el resultado de un com-portamiento dispar de las regiones en España en suoferta de viviendas. Las CC.AA. más relevantes tie-nen elasticidades cercanas o mayores que la unidad,aunque algunas de las más dinámicas presentan unaoferta inelástica, existiendo tres que no parecen se-guir las pautas del mercado, en las que otro tipo deintervenciones puede estar dirigiendo el ciclo edifi-cador, como así parece reflejarse en su reducido gra-do de explicatividad del modelo. No obstante, la he-

terogeneidad es muy relevante en este sector, por loque la determinación de las causas de esta distintasensibilidad tendría que realizarse analizando mer-cado a mercado.

Se han examinado otros indicadores de sensibili-dad relativa a los precios distintos a la elasticidad con-vencional, con el fin de detectar el grado de respues-ta de la oferta. Los tres (elasticidad de oferta ante loscambios en los precios, elasticidad de los cambios enla oferta ante variaciones de los precios desfasados unperíodo, y elasticidad de corto plazo que mide la sen-sibilidad de los cambios en la oferta ante cambios enlos precios desfasados) reflejan elevadas reacciones derespuesta en la mayor parte de los casos, mostrandocómo, incluso, las regiones con ciclos descendentesreaccionan rápidamente ante cambios en las señales delmercado. Hay, sin embargo, algunos casos en los quelas capacidades de reacción son estrechas o inexisten-tes, mostrando mercados en los que existen otras va-riables explicativas de la sensibilidad de oferta.

Diferencias regionales, temporales y elevados va-lores de reacción son, pues, las características de laoferta residencial en España a lo largo de la décadade los noventa.

La implicación que estos resultados tienen es re-levante, ya que indica que la oferta bien puede ha-ber matizado el crecimiento de los precios impidiendoque se elevasen al nivel que les correspondería enuna situación de mayor rigidez. Si esto es así, el cre-cimiento de los precios que observamos en Españaes menor del que podría haber correspondido de nohaberse desarrollado una oferta muy sensible.

VI. CONCLUSIONES

En el presente artículo se ha abordado un análisisde la oferta de viviendas en España a lo largo de ladécada de los noventa y principios del siglo XXI. Trasuna revisión de la literatura que da luz a la evidenciareconocida sobre los factores determinantes de la fun-ción, se ha estimado el modelo de oferta de nuevas vi-viendas con el objeto de obtener una estimación de laelasticidad de largo plazo y por períodos, que mues-tre el papel que ésta ha tenido para explicar la ex-pansión de los precios en España. Se han utilizado tresherramientas econométricas para estimar el modelo,el método de regresión aplicado a un panel dinámico,a las series temporales individuales y un vector de co-rrección de error, todo ello sobre el modelo de ofertadefinido sobre la serie agregada para España y sobrelas individuales para cada comunidad autónoma.

Los resultados respaldan la teoría, al obtener unaelevada capacidad explicativa de la oferta de nue-vas viviendas. Las elasticidades obtenidas varían enel tiempo y en el espacio, reflejando las distintas con-diciones económicas y locales que tienen los mer-cados de vivienda en España. Las elasticidades esti-madas son cercanas a la unidad, pero cuando sedesagrega en períodos o por comunidades, su valores superior a la unidad, reflejando una situación deelevada elasticidad-precio de la oferta de viviendasnuevas en buena parte de las regiones en España.

Los resultados no permiten establecer una pautade comportamiento por comunidades, de forma quesólo algunas de las más dinámicas tienen, a la vez,una elevada elasticidad y pueden ser explicadas porel modelo. Lo que sí puede realizarse es una clasifi-cación entre las comunidades que menor grado dereacción tienen a las señales del mercado, que sonExtremadura y Castilla y León.

Se calculan distintas medidas de sensibilidad queson el resultado de los parámetros estimados porlas distintas técnicas, encontrando elevados valoresque muestran una alta reacción ante variaciones enlos precios, actuales y desfasados, sobre el ciclo deedificación.

Estos resultados pueden ser interpretados comouna alta sensibilidad en la oferta de viviendas nue-vas en España desde la década de los noventa, queha podido suavizar la presión sobre los precios que hanejercido las intensas fuerzas de demanda que expe-rimenta su mercado, aunque más en algunas regio-nes que en otras. También es un factor diferencialcon otros países europeos, que han experimentadocrecimientos en los precios, pero no en la oferta denuevas viviendas, ante similares influencias econó-micas. Así, las condiciones de oferta durante los no-venta pueden haber jugado un papel crucial para eldesarrollo del mercado de viviendas, aunque aspec-tos como el papel del suelo o la estructura producti-va requieren de mayor investigación.

NOTAS

(*) Los avisos de precaución ante la posible existencia de burbujasinmobiliarias han venido desde el ámbito internacional, con varias pu-blicaciones extraordinarias de The Economist, con avisos de control des-de el Fondo Monetario Internacional y el Banco Central Europeo, y tam-bién desde el ámbito local, con las continuas llamadas del Banco deEspaña a la precaución en los ámbitos inmobiliarios y financieros.

(1) Como, por ejemplo, en el Reino Unido. Ver Barker Review,http://www.hm-treasury.gov.uk.

(2) De hecho, hay trabajos que estiman la elasticidad de oferta a es-cala nacional agregada y por regiones, obteniendo resultados dispares

de la elasticidad. Por ejemplo, MAYER y SOMERVILLE (2000), obtienen unaelasticidad de nuevas construcciones sobreestimada con respecto a losresultados del cálculo en distintas áreas locales, e infraestiman el tiem-po requerido para responder ante un shock de precios.

(3) MALPEZZI y MACLENNAN (2001), lo definen como Qs = b0 + b1 Ph,y MEEN (2003), H. = b1g – δH, siendo δ la tasa de depreciación.

(4) La definición de SOMERVILLE (1999) es St = f (∆pt …. ∆pt – j, ∆ct, ∆it,∆it – 1). POTERBA (1991) incluye los costes ponderando los precios de las vi-viendas en la función de oferta de nuevas unidades Ht – Ht – 1 = φ (PH,t /Ct)– δHt – 1 y DIPASQUALE y WHEATON (1994), definen directamente los costesdesagregados: Vivin = f (pv, ticp, pr. suelo, costes constr, stock desfasado).

(5) La oferta depende del valor del stock y de los factores propiosque caracterizan el mercado: lnQt

s = γ lnVt + Σk ηk Gtk + εt

s.

(6) Aunque estaría mostrando una situación de ausencia de reac-ción de la oferta ante los cambios en los precios, probablemente reflejode una reacción ante los cambios en la demanda; es decir, la edificaciónreflejaría la percepción que tienen los constructores sobre el cambio enla demanda futura como resultado de una variación en los precios, o dela existencia de incentivos procedentes de otro ámbito distinto al mercado.

(7) Ya que son variables tales como la localización en la costa, lascaracterísticas básicas del sistema productivo, el nivel de población,etcétera.

(8) Nótese que la pool dinámica no contiene serie alguna de edifi-cación total en España, de manera que la información se combina uti-lizando la de todas las comunidades a la vez.

(9) Aunque los dos métodos de cálculo muestran discrepancias en-tre el ciclo que obtiene la mayor elasticidad.

(10) En ninguna de las ecuaciones se han encontrado raíces no es-tacionarias, aunque los valores de las raíces se encuentran en un amplioespectro entre 0 y 0,72. Los perfiles de ajuste para cada CC.AA. puedenverse en el gráfico 7.

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— (2003), «The economics of social housing», en O’SULLIVAN T., y GIBB, K., Housing Economics and Public Policy, Blackwell Publishing,Londres.

— (2004), Lecture Notes on Housing Economics, London School of Eco-nomics, Londres.





CUADRO A.-1FUENTES DE INFORMACIÓN PARA LA OFERTA DE VIVIENDAS

Definición Denominación Unidades Cálculo Período Fuente

Viviendas Iniciadas ..................................... VIVIN Viviendas 1990.1-2004.4 MFOM

Precios de las viviendas............................... PRE Euros/m2 1987.1-2004.4 MVIV

Precios de las viviendas reales ..................... RPR Euros/m2 reales PRE/IPC 1987.1-2004.5Costes de materiales para la construcción....... CM Índice 1987.1-2004.6 MFOM

Costes de mano de obra ............................ CS Índice 1987.1-2004.7 MFOM

Tipos de interés hipotecarios ...................... i Por 100 1987.1-2004.8 BDE

Tipos de interés hipotecarios reales ............ Ri Por 100 ri = i – infl 1987.1-2004.9Precios al consumo..................................... IPC Índice 1987.1-2004.10 INE

Inflación..................................................... INF Por 100 IPC/IPC (-4) 1987.1-2004.11

Cada variable está disponible a nivel agregado y para cada comunidad autonoma

ANEXO ESTADÍSTICO

Cuadro ADetalle de la base de datos

CUADRO A.-2ESTADÍSTICAS BÁSICAS

VIVIN PRE CM CS I IPC

Media ................... 79211,13 78560,08 87,71611 80,64319 9,684444 83,95194Mediana ............... 71386,5 67238,5 89,31 82,38 10,125 86,55Maximo ................ 159864 178093 110,3 112,51 16,76 111,69Mínimum .............. 44533 28989 69,43 46,18 3,31 54,7Std,Dev, ................ 25924,89 34725,96 10,77831 19,43137 4,599637 16,5567Skewness .............. 0,859432 1,212823 0,082257 -0,203057 0,050306 -0,175776Kurtosis................. 2,944482 3,844523 1,95705 1,963634 1,386751 1,927808

Jarque-Bera ........... 8,872727 19,79094 3,34443 3,71695 7,838083 3,81955Probability ............. 0,011839 0,00005 0,187831 0,15591 0,01986 0,148114

Sum ...................... 5703201 5656326 6315,56 5806,31 697,28 6044,54SumSq, Dev,.......... 4,77E + 10 8,56E + 10 8248,206 26808,05 1502,123 19462,82

Observations ......... 72 72 72 72 72 72

CUADRO A.-3MATRIZ DE CORRELACIONES

VIVIN RPR RI CM CS INF

VIVIN...................... 1,000 0,760 -0,877 0,825 0,772 -0,569RPR ........................ 0,760 1,000 -0,693 0,774 0,756 -0,284RI .......................... -0,877 -0,693 1,000 -0,925 -0,906 0,679CM ........................ 0,825 0,774 -0,925 1,000 0,978 -0,676CS ......................... 0,772 0,756 -0,906 0,978 1,000 -0,728INF......................... -0,569 -0,284 0,679 -0,676 -0,728 1,000



ADF-NIVELES ADF-1.as DIFERENCIAS PHILIPS-PERRON-1.as DIFERENCIAS

BandwidthSeries Prob. Lag Max Lag Obs Series Prob. Lag Max Lag Obs Series Prob. dth Obs

VIVIN................. 0,9964 4 11 67 D(VIVIN) 0,0458 3 11 67 D(VIVIN) 0,0001 1,0 70RPR................... 0,9981 2 11 69 D(RPR) 0,3240 1 11 69 D(RPR) 0,0025 3,0 70RI ..................... 0,9084 0 11 71 D(RI) 0,0000 0 11 70 D(RI) 0,0000 2,0 70CM ................... 0,9743 1 11 70 D(CM) 0,0000 0 11 70 D(CM) 0,0000 1,0 70CS .................... 0,6612 4 11 67 D(CS) 0,0985 3 11 67 D(CS) 0,0001 18,0 70INF.................... 0,3432 0 11 71 D(INF) 0,0000 0 11 70 D(INF) 0,0000 3,0 70

ANEXO ESTADÍSTICO (conclusión)

Cuadro BContraste de raíces unitarias

LA OFERTA DE VIVIENDAS Y EL MERCADO INMOBILIARIO EN ESPAÑA

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