ARTÍCULO ORIGINAL

 

Determinación de modelos econométricos para la valoración de tierras rurales en Guatemala

 

Determination of econometric models for rural land valuation in Guatemala

 

 

M.Sc.Mario Eddy Díaz Visquerra^I, D. Sc.Eddi Alejandro Vanegas Chacón^II, Ph. D. Jorge Camacho Sandoval^III

^I Fondo Nacional de Tierras, Ciudad de Guatemala, Guatemala.
^II Universidad de San Carlos (USAC), Facultad de Agronomía, Guatemala.
^III Instituto Tecnológico, Programa DOCINADE, Costa Rica.

 

 

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RESUMEN

Se estima el valor de las tierras rurales del país con objeto de facilitar de forma objetiva los procesos de financiamiento de fincas, para el establecimiento de comunidades agrarias sostenibles. En esta investigación se analizaron mediante trabajo de campo 64 fincas en vías de mercado para estimar relaciones entre el precio por unidad de área y una serie de variables independientes tanto cuantitativas como cualitativas mediante análisis de regresión múltiple. Con significancia del 5% se concluye que las variables que ejercen mayor efecto sobre el valor de las tierras rurales son: la región natural donde están ubicadas las fincas.el área.la distancia a la cabecera departamental y la infraestructura vial de acceso (con o sin asfalto). Se determinaron modelos estadísticos de tipo logarítmico de la forma:LN (Precio·ha^-1) = β₀+β₁LN (área)+β₂LN (distancia cabecera departamental).

Palabras clave: valoración de tierras rurales, modelos econométricos, precios hedónicos.

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ABSTRACT

The value of rural lands in the country is estimated in order to facilitate, in an objective way, the financing processes of farms, for the establishment of sustainable farming communities. In this research, were analyzed, by fieldwork, 64 farms in the process of market to estimate the relationship between the price per unit area and a series of independent variables either quantitative or qualitative through the analysis of nonlinear regression with significance of 5% it is concluded that the variables that exert greater effect on rural land values are: the natural region where the farms are located, the area, the distance to the departmental main city and the access road infrastructure ( with or without asphalt). Logarithmic statistical models of form: LN (Price·ha^-1) = β₀+β₁LN (area) + β₂LN (distance to the departmental main city) were determined.

Key words: rural land valuation, econometric models, hedonic prices.

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INTRODUCCIÓN

La técnica que actualmente se conoce como valoración de tierras rurales o agrarias es el resultado de los aportes de las Escuelas española, italiana y anglosajona, cuyos trabajos han derivado en los actuales métodos de valoración: los analíticos, los sintéticos y los estadísticos o econométricos (Caballer, 1993). Los métodos sintéticos explican el valor de la tierra por su semejanza con otras tierras con características similares. Los métodos analíticos determinan el valor de la finca por la actualización de la renta, sin embargo, es difícil determinar el tipo de actualización que permita obtener el valor de mercado (Alonso y Serrano 2007; García Pérez et al.,2003). Los métodos econométricos asumen que el valor de mercado de las tierras es el resultado de la agregación ponderada del valor que toman un conjunto de variables explicativas que expresan características técnicas y/o económicas de las tierras. Son numerosos los trabajos que optan por los modelos econométricos para la estimación del valor de las tierras, entre otros: Calatrava y Cañero (2000); Plantinga y Millar (2001); Perry y Robison (2001). El precio de las tierras rurales es un indicador de las perspectivas del negocio en el campo perspectivas que son bien diferentes en función de las características inherentes de las tierras y delaregión donde se localizan, así como del tipo de orientación productiva a implementar (Gracia et al., 2004). Los principales factores que motivan este comportamiento son: el área de la propiedad,la ubicación respecto de los principales mercados de productos agropecuarios, las condiciones de acceso a las fincas,la disponibilidad de agua para riego,la infraestructura productiva interna y externa de la finca,los cultivos existentes y su condición,la calidad de las tierras y la topografía. Ahora bien, es importante considerar la influencia que ejercen la especulación, la disponibilidad de suficientes unidades productivas en situación de venta, la incertidumbre macroeconómica, la existencia o no de respaldo legal sobre la propiedad (CEPAL, 1998). Para contar con una herramienta práctica que permita estimar el valor de las tierras rurales de Guatemala.con objeto de facilitar de forma objetiva los procesos de financiamiento de fincas, para el establecimiento de comunidades agrarias sostenibles, En estainvestigación se analizaron64 fincas en vías de mercado para estimar relaciones entre el precio por unidad de área de las tierras rurales.a través de la generación de modelos estadísticos multivariados que expliquen la relación entre el precio de las tierras rurales en función de sus características técnicas y/o económicas.porla región natural donde estén ubicadas.

 

MÉTODOS

Mediante investigación de campo se establecióel precio de venta de 64 fincas en vías de mercado ubicadas en los departamentos de Alta Verapaz. Izabal. Escuintla. Retalhuleu. Suchitepequez. San Marcos. Santa Rosa. Quetzaltenango. Huhuetenango. San Marcos. Chimaltenango. Zacapa. El Progreso y Guatemala. Como variables explicativas se utilizaron: la región natural donde están ubicadas las fincas.se identifican las Tierras del Norte. Altas Cristalinas. Boca Costa. Depresión de Izabal. Altas volcánicas y Llanura Costera del Pacífico. Figura 1. El área o superficie total en hectáreas. La capacidad de uso de las tierras, determinada por la metodología INAB (2000), a nivel semidetallado. La distancia al mercado más cercano en km. La infraestructura vial de acceso a la finca (acceso con o sin asfalto). La distancia a la ciudad capital en km. La distancia a la cabecera municipal en km. La distancia a la cabecera departamental en km. Servicio de agua potable (si/no). Servicio de electricidad pública (si/no). Presencia de centros educativos (si/no) y presencia de recursos hídricos (si/no). El valor de infraestructura no fue considerado, con objeto de reducir la variación del precio de las fincas en estudio. Con base en la información de las fincas estudiadas, Tabla 1, primeramente se realizaron correlaciones de Sperman para seleccionar las variables explicativas cuantitativas de mayor asociación con el precio y análisis de varianza para determinar las variables cualitativas que ejerzan efecto significante sobre el precio a 5%.

Se realizó un análisis de regresión lineal múltiple utilizando un modelo completo y el procedimiento GLM del programa SAS. El modelo completo utilizó el logaritmo natural del precio por hectárea como variable dependiente y los logaritmos naturales de las variables explicativas. Las variables categóricas se incluyeron como variables indicadoras y sus interacciones con las variables independientes cuantitativas. Posteriormente se utilizó un modelo reducido que excluyó del análisis a las variables independientes que no mostraron significancia (P0,05) o que mostraron índices de inflación de la varianza superiores a 10. Se estimó además el efecto de cada variable independiente sobre la variación de la variable dependiente usando el estadístico Eta cuadrado.seutilizó el programa de computadora SAS versión 9.1.

 

ESULTADOS Y DISCUSIÓN

R Con base en el análisis de la información de campo de las 64 fincas, se determinó a través de correlaciones de Sperman que el precio por unidad de área está altamente asociado al área de la finca (-0,786) y a la distancia a cabecera departamental (-0,623), también, a través de análisis de varianza se obtuvo una relación significativa al 5%, entre el precio por unidad de área y la región natural donde se encuentran ubicadas las fincas, así como, el tipo de infraestructura vial de acceso a las fincas (con o sin asfalto). El mejor ajuste para la linealización del modelo multivariado se obtiene a través de la transformación logarítmica. El modelo reducido utiliza el logaritmo natural del precio por hectárea como variable dependiente y como variables independientes los logaritmos naturales del área y de la distancias a cabecera departamental, así como la infraestructura vial de acceso (variable categórica). La variable categórica se incluye como variable indicadora (Dummy) y sus interacciones con las variables independientes cuantitativas. El modelo propuesto es de la forma:

LN (Precio·ha^-1) = β₀+β₁LN (área)+β₂LN (DistDepto).

El efecto significante de las variables explicativas sobre el valor del precio de las fincas, obtenidos en esta investigación son concordantes en comparación con otros estudios realizados sobre modelos econométricos de valoración de tierras rurales, en los que se determina que el precio está fuertemente influenciado por la región natural o zonificación donde se ubican las fincas, el área o superficie de las fincas (Calatrava y Cañero, 2000; Arriaza et al., 2002; Segura et al., 1998). Distancia a cabeceras departamentales, como condición de accesibilidad e infraestructura vial de acceso a las fincas (Caballer, 1993; Stewart y Libby, 1998).

Se generaron 12 diferentes ecuaciones de regresión múltiple, como se muestra en la Tabla 2. El modelo tiene un R² de 0,79 con una significancia de 5%. Así mismo, de acuerdo con el análisis del parámetro Eta cuadrado semiparcial del modelo se concluye que el área explica el 27,28%,de la variabilidad del precio de la finca,la región natural el 6,81%,la infraestructura vial de acceso el 4,98% y la distancia a la cabecera departamental el 2,99%. Esto implica que el precio de las tierras rurales en Guatemala es fuertemente influenciadopor factores externos, entre otros, la inestabilidad social y económica del país, inseguridad social y violencia.

La Aplicabilidad del modelo se presenta de forma gráfica (Figura 2A), para las 15 fincas ubicadas en las Tierras de la Boca Costa. Únicamente las fincas número 10. 11 y 13 tienen acceso asfaltado. El precio se estima por el modelo multivariado correspondiente a dicha región, se considera el acceso asfaltado y no asfalto, como puede observarse existe una buena correlación entre los valores estimados y los observados (Figura 2B).

 

CONCLUSIONES

• Las variables independientes cuantitativas que presentaron mayor efecto sobre el precio de la tierra son el área expresada en hectáreas y la distancia a cabecera departamental en kilómetros. y las variables cualitativas de mayor efecto son la región fisiográfica y la infraestructura de acceso vial (acceso asfaltado o no).

• Se determinan 12 ecuaciones econométricas que explican el precio de las tierras rurales con variables cuantitativas independientes área y distancia a cabecera departamental (Dcd).y variables cualitativas región fisiográfica y presencia o no de acceso asfaltado.el modelo tiene R² ajustado de 0,79 a un nivel de significancia del 5%.

• El parámetro Eta cuadrado del modelo econométrico indica que la variabilidad del precio de las fincas es explicado en 27,28% por el área. 6,81% por la región fisiográfica donde están ubicadas las fincas. 4,98% por la infraestructura vial de acceso y 2,99% por la distancia a la cabecera departamental. lo que implica que en Guatemala el precio de la tierras rurales está fuertemente influenciado por factores externos.

 

 

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. ALONSO, R.;A. SERRANO: Valoración Agraria, Casos Prácticos de Valoraciónde Fincas, 2ª edición Agrícola Española, Madrid, 2007.

2. ARRIAZA, M.; J.A. CAÑAS; J.J. FERNÁNDEZ: "Valoración defincas agrarias en la comarca de Pedroches.Córdoba", En: I Congreso Internacional de Valoración y Tasación, Valencia, España, 3-5 julio 2002.

3. CABALLER, V.: Valoración Agraria. Teoría y Práctica, 3ª Edición. Ed. MundiPrensa. Madrid, España, 1993.

4. CALATRAVA, L. J.;R. CAÑERO: “Valoración de fincas olivareras desecano mediante métodos econométricos”, Investigación Agraria: Producción y Protección Vegetal, 15(1-2): 91-103, 2000.

5. CEPAL: Tierra, Mercado y Estado. Unidad de Desarrollo Agrícola en Perspectivas sobre mercados de Tierras Rurales en América Latina, Comisión Económica para América Latina y el Caribe, BID, Santiago de Chile, 1998.

6. INAB: Clasificación de tierras por capacidad deuso. Aplicación de una metodología para tierras de la República de Guatemala, Instituto Nacional de Bosques, Guatemala, 2000.

7. GARCÍA, P. J.; R. HERRERÍAS; L.B. GARCÍA: “Valoración agraria: contrastes estadísticos para índices y distribuciones en el método de las dos funciones de distribución”, Revista Española de Estudios Agrosociales y Pesqueros, (199): 93-118, 2003.

8. GRACIA, A. P. L.; A. SAN JUAN, J. HURLÉ: “Análisis hedónico de los precios de la tierra en la provincia de Zaragoza”, Estudios Agrosociales y Pesqueros, (202): 51-69, 2004.

9. PERRY, G. M.; J. ROBISON: “Evaluating the influence of personal relationships on land sale prices: a case study in Oregon”, Land Economics, 77(3): 385-398, 2001.

10. PLANTINGA, A. J.;J. MILLER: “Agricultural land values and the value of rights to future land development”, Land Economics, 77(1): 56-67, 2001.

11. SEGURA, B.; R. GARCÍA; F. VIDAL: “Modelos econométricos de valoración: aplicación de la valoración fiscal” Investigación Agraria: Producción y Protección Vegetal, 13(1-2): 221-241, 1998.

12. STEWART, P.A.; L. LIBBY: “Determinants of farmland values: The case of DeKalb County”, , Review of Agricultural Economics, 20(1): 80-95, Illinois, 1998.

 

 

Recibido: 14 de octubre de 2012.
Aprobado: 5 de septiembre de 2013.

 

 

Mario Eddy Díaz Visquerra. Fondo Nacional de Tierras Guatemala, Tel. [phone]. Correo electrónico: [e-mail]