Análise de preços hedônicos para o município de Curitiba: impactos da Linha Verde (BRT)

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1 Análise de preços hedônicos para o município de Curitiba: impactos da Linha Verde (BRT) Jani Rogério Branco* Alexandre Alves Porsse** 2015, Mar Resumo O objetivo do trabalho é verificar a influência das amenidades urbanas sobre o valor dos imóveis na cidade de Curitiba. Mais especificamente, aquelas relacionadas às intervenções realizadas nos últimos dez anos em sistemas viários de integração (Linha Verde) e corredores de linhas expressas de transporte coletivo (BRT), obras de revitalização e ampliação viária. A base de dados a ser analisada refere-se à pesquisa de mercado imobiliário da Prefeitura Municipal de Curitiba, e o mapeamento georeferenciado dos imóveis por micro-regiões e por bairro. O tratamento dos dados e o estudo está baseado na literatura existente sobre Desenvolvimento Urbano (CBD) e a aplicação da análise de preços Hedônicos. O artigo utiliza os modelos hedônicos de Regressão Linear (MLR), autorregressivo espacial (SAR), autorregressivo espacial no termo de erro (MEV) para estimar as variações dos preços dos imóveis em áreas metropolitanas afetadas direta e indiretamente, como resultado da mudança ocorrida com a implantação da Linha Verde. A qualidade dos diferentes modelos será comparada com uma série de hipóteses sobre o desempenho das especificações considerando relações espaciais entre as observações. 1 Palavras-chaves: preços imóveis, modelos hedônicos, BRT. 1 * Jani Rogério Branco - Graduado pela Faculdade Católica de Economia - FAE - em Auditor de Tributos Municipais - Secretaria de Finanças de Curitiba - Mestrando da Universidade Federal do Paraná - UFPR. - Rua Tamoios, 199 Ap, 601B, Vila Izabel, Curitiba, Paraná, CEP: ** Dr. Alexandre Alves Porsse - Graduado em Economia pela Universidade Estadual de Maringá (1996), Mestre em Economia pela Universidade Federal da Paraíba (2000) e Doutor em Economia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2005). Atualmente trabalha como Professor Adjunto do Departamento de Economia da UFPR e vice-coordenador do programa PPGDE-UFPR. Exerceu o cargo de Secretário Adjunto do Planejamento e Gestão do Governo do Estado do Rio Grande do Sul entre 2009 e 2010 e de Assessor da Secretaria da Fazenda do Estado do Rio Grande do Sul entre 2007 e Av. Prefeito Lotário Meissner, 632, térreo, Jardim Botânico, Curitiba, Pr,

2 Abstract The aim of this study is to verify the influence of urban amenities on the value of properties in the city of Curitiba. More specifically, those related to interventions in the past five years in road systems integration (Linha Verde) and Bus Rapid Transit (BRT), redeveloped and road widening. The database to be analyzed will be the real estate market research of the City of Curitiba, and the geo-referenced mapping of the properties of micro-regions and neighborhoods. The data and the study will be based on existing literature on Urban Development (CBD) and the application of hedonic price analysis. The article will present hedonic models of Linear Regression (MLR), spatial autoregressive (SAR), spatial autoregressive in error (SEM) to estimate the variations in property prices in metropolitan areas directly affected and indirectly, as result of the change that occurred with the implementation of textit Green Line. The quality of different models will be compared to a number of assumptions about the performance specifications considering spatial relationships between observations. Keywords: real estate, hedonic pricing models, BRT 1 Introdução Inaugurada em maio de 2009, o projeto de aproveitamento do eixo viário constituído por um trecho da BR-116 e da BR-376 que corta a cidade de norte a sul, e batizado de Linha Verde, irá transformar de maneira radical o ambiente urbano e a acessibilidade entre o norte (bairro Atuba) e o sul (bairro Pinheirinho) da cidade de Curitiba. O zoneamento, uso e ocupação do solo no Município de Curitiba, definido pela Lei n o 9800/2000 estabelecia, em ser Art. 9 o que o trecho urbano da BR-116 (Rodovia Régis Bitencourt) em seu inciso III, a classificação de "zona de Transição ZT-BR-116", que compreendem áreas limítrofes à zoneamentos conflitantes, onde se pretende amenizar os impactos e usos e ocupação do solo. Com o projeto da Linha Verde, houve a necessidade de alteração do zoneamento. A Lei n o /2011, promove essa alteração de acordo com as diretrizes urbanísticas para a área de influência do novo sistema viário, desde o bairro Atuba até os bairros Cidade Industrial de Curitiba (CIC) e Tatuquara, criando incentivos para a sua implantação, instituindo o Grupo Gestor e a Comissão Executiva da Linha Verde. Essa intervenção urbana, ainda em andamento, que está transformando o trecho urbano da BR-116 em Curitiba na maior avenida da cidade, terá 18 km de extensão. Ao final das obras, previstas para 2016, 20 bairros que antes ficavam separados pela rodovia serão interligados pela nova via municipal com sistemas integrados de transporte público. Finalizada, terá dez pistas de rolamento, sendo seis para o sistema viário (três em cada sentido), duas vias locais de passagem (uma em cada sentido) e duas exclusivas para a circulação rápida de ônibus biarticulados - (BRT). Apenas na Linha Verde, circularão três novas linhas do Sistema Expresso Ligeirão - ônibus curitibanos que transitam nos corredores expressos e fazem paradas a cada 1 km em média. Com isso, o novo eixo de BRT será integrado à rede de transportes local, que 2

3 atualmente já conecta 13 dos 29 municípios da região metropolitana de Curitiba, e também à primeira linha de metrô da cidade, que está em processo inicial de licitação. 2 Figura 1 Curitiba - Bairros e Traçado da Linha Verde Dada a sua repercussão no sistema viário e de transporte de massas, resultando em um novo padrão de acessibilidade, e o impacto, principalmente nos valores de mercado dos imóveis próximos ao seu traçado, motivou esse estudo que, baseado na recente literatura, faz a opção pela abordagem empírica e métodos relacionados aos modelos de regressão, que utilizam as características tanto dos imóveis como das amenidades urbanas que possam influenciar a variação de preços. Desse modo, os modelos de preços hedônicos são os que estão mais adequados à presente pesquisa. Assim, as amenidades ligadas à mobilidade, distância, localização, facilidade de acesso, infra-estrutura, comércio, escolas, etc., devem ser identificadas e quantificadas em termos de influência nos preços dos imóveis para traçar um panorama do comportamento de preços no mercado imobiliário da cidade de Curitiba. 2 Na figura 1 podemos ver a área afetada diretamente pelo traçado da Linha Verde bem como os pontos de parada do BRT - Fonte: IPPUC - Curitiba. 3

4 A abordagem dos preços hedônicos (ou preços implícitos), como método de avaliação de bens, tem por base a hipótese de Lancaster (1966) de que os atributos de uma determinada mercadoria têm valor por propiciar utilidade a quem os consome. Desse modo, os atributos são responsáveis por parte do valor de mercado de um bem. Segundo Bajari e Benkard (2005), a abordagem de Rosen solidificou a teoria hedônica e permitiu sua aplicação em ampla variedade de áreas, que vão desde habitação, economia do setor público, economia ambiental, mercado de trabalho, até marketing e organização industrial. O estudo será baseado na literatura existente sobre Desenvolvimento Urbano (CDB) e também apresentará modelos hedônicos de Regressão Linear (MLR), autorregressivo espacial (SAR), autorregressivo espacial no termo de erro (MEV) para estimar as variações dos preços dos imóveis em áreas metropolitanas afetadas direta e indiretamente com a implantação da Linha Verde. A qualidade dos diferentes modelos será comparada com uma série de hipóteses sobre o desempenho das especificações considerando relações espaciais entre as observações. O presente trabalho está estruturado em cinco partes, sendo a primeira, uma breve introdução sobre as características das amenidades urbanas a serem investigadas e os modelos a serem empregados. Na segunda parte é feita a revisão da literatura relacionada com a pesquisa e o estado da arte em termos das possibilidades de uso dos modelos hedônicos de preços, suas vantagens e deficiências. A metodologia e especificação teórica de cada modelo, bem como a apresentação das possíveis variáveis a serem utilizadas é mostrada na terceira parte, sendo a análise dos dados e resultados obtidos será apresentado na quarta, e na quinta parte as conclusões e considerações finais. 2 Revisão da Literatura O método de preços hedônicos trata o valor de um bem imóvel como um bem composto com vários valores determinantes relacionados as suas características. O desenvolvimento dos estudos hedônicos teve suas raízes em ambos os estudos iniciais empíricos de Courte (1939) e a reformulação da teoria do consumidor realizada por Lancaster (1966). No entanto, foi Rosen (1974), que, finalmente, formaliza a teoria de como os mercados de bens heterogêneos funcionam. Assim o modelo hedônico estabelece que a soma do valor atribuído a todas as características individuais compreende o valor da propriedade (em se tratando de bens imóveis) como um todo. Estudos sobre os preços dos imóveis em geral, dividem o valor determinando as características de propriedades em três categorias: física, ambiental e acessibilidade (Fujita, 1989; Bowes e Ihlanfeldt, 2001). A metodologia de preços implícitos "hedônica"introduzida por Rosen (1974) levou a uma maneira mais fácil de se atribuir valor às características de propriedades. Em estudos posteriores, observa-se a integração das características ambientais, físicas e de acessibilidade da propriedade em modelos que abordam as diferenças nos valores dos imóveis. Acessibilidade, no entanto, continua a ser um elemento-chave para valores de propriedades urbanas. A introdução de um conceito mais amplo de acessibilidade, incluindo todos os recursos que contribuem para o potencial de interação econômica e social em um determinado local (Hansen, 1959; Martellato et al., 1998) podem ser introduzidos aos modelos, embora, a falta de dados e técnicas de medição adequadas geralmente implica que medidas simples são usadas com mais frequência. Assim, na 4

5 literatura observa-se que a ênfase é dada apenas para um número limitado de fatores, especialmente a interação orientada a CBD, relacionadas ao emprego e compras. Os tipos de modelos hedônicos foram sistematizadas pela primeira vez por Paelinck e Klaassen (1979) e mais tarde tiveram contribuições de vários autores, Anselin (2010). Estes tipos de modelos receberam cada vez mais atenção no campo de estudos hedônicos aplicados ao estudo da relação entre transporte e preços de imóveis. Armstrong e Rodríguez (2006) utilizaram um modelo autorregressivo espacial para examinar o aumento dos valores dos imóveis na sequência da abertura de um subúrbio ferroviário no leste, MA, EUA. Martínez e Viegas (2009) examinaram a relação entre a disponibilidade de infraestrutura de transportes e valores de propriedade em Lisboa, Portugal, a fim de estabelecer sistemas de captura de valor para introduzir um novo serviço de transporte público. Löchl e Axhausen (2010) compararam os tipo de modelos hedônicos (MLR, SEM, SDM) com base em uma regressão geograficamente ponderada (GWR). Esta comparação foi feita para estabelecer a melhor especificação de uma regressão hedônica para ser utilizada no modelo de interação entre transporte e uso da terra. Os autores optaram pelo modelo SEM como o mais apropriado, devido ao modelo de SDM ter mostrado um grande número de variáveis não significativas e,ainda, porque o GWR mostrou uma forte correlação entre os parâmetros estimados, resultado também encontrado por Wheeler e Tiefelsdorf, (2005). Debrezion et al. (2007) realizaram uma meta-análise com mais de 50 estudos hedônicos para explicar a diversidade dos resultados da pesquisa. Os autores buscaram controlar a influência de variáveis como o tipo de propriedade que está sendo modelado (comercial ou residencial), o tipo de estação ou a forma funcional escolhido para o modelo hedônico. Os resultados encontraram uma influência significativa das variáveis tais como o tipo de imóvel ou estação que está sendo estudada na variação da relação entre a acessibilidade às estações ferroviárias e os preços dos imóveis. Imóveis comerciais em geral apresentaram maiores aumentos de preços do que imóveis residenciais, no entanto, os autores encontraram supervalorização de impactos positivos no caso em que a especificação dos modelos com variáveis omitidas, que podem captar a influência de outros modos de transporte em matéria de acessibilidade. De acordo com Spiekermann e Neubauer (2002), a acessibilidade é o principal produto do transporte, sendo a medição da vantagem da localização de uma região sobre outras. Desta forma, o acesso pode ser entendido como um certo grau de benefícios do transporte a uma determinada área. Enquanto isso, como afirma Carruthers e Lawson (1995), a acessibilidade urbana é um aspecto relevante do bem-estar da população, e sua importância é cada vez maior com a urbanização da população, e por causa disso, os autores argumentam que as cidades devem ser planejadas de forma que todos os cidadãos devem ter um bom acesso a todas as partes das cidades. Para (Perez et al., 2003) os benefícios de novos investimentos em infraestrutura de transporte são capitalizadas nos preços dos imóveis no curto prazo, enquanto sobre o uso da terra ocorre um ajuste, porém, no longo prazo. Enquanto os impactos de preços da terra podem ser instantâneos, o uso do solo tende a ser mais lento, em parte devido à defasagens institucionais (por exemplo, licenças de construção e alterações no zoneamento). Como medida de vantagem locacional, a acessibilidade é um componente comum de modelos hedônicos para a avaliação de valor. No entanto, devido à falta de dados, 5

6 algumas simplificações e aproximações de acessibilidade são usados, por exemplo, Herman e Haddad (2005) utilizaram o cálculo da distância euclidiana à Praça da Sé, que é o marco histórico de São Paulo e está localizado na região com a maior densidade de postos de trabalho na Região Metropolitana de São Paulo. De acordo com Villaça (2011), a distribuição espacial do emprego e a infra-estrutura de transportes são os pilares da segregação sócio-econômico em São Paulo e outras cidades brasileiras; as pessoas com melhores condições financeiras vivem próximas dos postos de trabalho e tiram proveito da infra-estrutura viária, enquanto que os mais pobres vivem na periferia, e são dependentes do transporte público. Então, durante o desenvolvimento de uma medida de acessibilidade, é relevante capturar esses dois vetores (distribuição de postos de trabalho e infra-estrutura de transporte). Vários estudos tem se concentrado no impacto causado pelo Bus Rapid Transit (BRT) em preços do mercado imobiliário. Rodríguez e Mojica (2009) estudaram o impacto sobre valores de propriedade causado pela introdução de um sistema de BRT na cidade de Bogotá, Bolívia, e encontraram aumentos de preços entre 13% e 14%. A influência do mesmo sistema de BRT foi novamente examinada por Munoz-Raskin (2010), que descobriu que as propriedades mais próxima as paradas de ônibus tiveram um valor 4,5% menor do que o resto do propriedades em Bogotá. No entanto, eles também descobriram que as propriedades localizadas a menos de 5 minutos de caminhada, a partir das paradas, foram valorizadas em 8,7% a mais do que aquelas localizadas entre 5 e 10 min a pé, concluindo que as famílias estavam dispostos a pagar mais para estar localizadas próximas ao sistema BRT. Cervero e Kang (2011), utilizam vários níveis de regressão hedônica para estimar a capitalização da introdução de um novo sistema de BRT em Seul, Coreia do Sul e os aumentos foram encontrados no valor das propriedades de até 10% para os residentes a menos de 300 m de um ponto de parada na rede. Áreas próximas aos pontos de parada do BRT (clusters), comércio e uso misto da terra (zoneamento) também podem ter influência e serem mensurados em relação aos benefícios em termos de preços dos imóveis (Zhou e Kockelman, 2008). Apesar da utilidade dos estudos hedônicos eles não estão isentos de problemas técnicos. Armstrong e Rodríguez (2006) apontam três deles: o problema da omissão de variáveis, o problema da escolha da forma funcional e o problema de autocorrelação espacial em observações amostrais. A omissão de variáveis teoricamente relevantes pode levar à viés nos parâmetros estimados (Gujarati e Porter, 2009) e os problemas detectados por Debrezion et al. (2007) em um grande número de modelos em omitir a acessibilidade fornecidos por outros modos de transporte é um exemplo claro disso. Malpezzi (2008) recomenda a utilização da forma de log-linear, porque permite estimar os parâmetros a serem interpretados como semi-elasticidades e tem a capacidade de reduzir os problemas derivados de heterocedasticidade. Finalmente,o problema da correlação espacial na amostra pode levar à estimativa de parâmetros que são ineficientes ou mesmo tendenciosos, exigindo o uso de modelos econométricos espaciais (LeSage e Pace, 2009). Nesse trabalho a análise sobre o impacto da Linha Verde e o sistema de transporte BRT a ela agregado levará em consideração, primeiramente, os 20 bairros que estão diretamente afetados pelo seu traçado e os pontos de parada da rede BRT, conforme apresentado 6

7 no mapa (fig.01). Será verificada a variação dos valores dos imóveis, comerciais e residenciais, bem como de terrenos vagos na faixa que se estende desde o bairro Atuba até o bairro Pinheirinho. Serão também detalhadas a estrutura de zoneamento e espécies permitidas de ocupação e exploração dos imóveis. Como o projeto foi amplamente divulgado em meados de 2004, e teve a sua primeira fase inaugurada em 2009, com previsão de conclusão para 2016, é fácil perceber que o mercado tem se antecipado em termos de comercialização e lançamento de novos empreendimentos, o que poderá ser verificado com os resultados da coleta de dados feita através da pesquisa imobiliária do setor de avaliação e tributação da Prefeitura Municipal de Curitiba. Posteriormente será modelada a função de preços hedônicos de acordo com as variáveis a serem apresentadas na próxima seção e traçada a estratégia para a escolha do modelo mais adequado para revelar o impacto desse grande projeto no mercado imobiliário de Curitiba. Como visto anteriormente, uma grande parte da literatura confirma que os preços de mercado dos imóveis responde positivamente às melhorias nos sistemas de transporte afetando ainda mais diretamente os valores das propriedades quando associados à alteração do zoneamento com o uso da terra de modo mais intensificado permitindo uma maior aglomeração pelo aumento do potencial construtivo e permissões comerciais (Cervero, 1997; Ryan, 1999). 3 Metodologia O estudo dos efeitos da implantação da Linha Verde em Curitiba, que combina um binário de autopistas e um canteiro central exclusivo para BRT, revitalização das áreas próximas aos pontos de parada, paisagismo, iluminação, sistemas de passagem elevadas e trincheiras, bem como a alteração do uso do solo, seguem a metodologia especificada de acordo com a teoria de preços hedônicos (Rosen, 1974) através da técnica de regressões multiplas. Os dados pesquisados foram obtidos através do departamento de avaliação imobiliária da Prefeitura Municipal de Curitiba e compreendem a pesquisa imobiliária do período de , sendo este o período anterior ao da inauguração do primeiro trecho (centro-sul da LV), e o período de para contrapor e analisar o efeito antes-depois. Esse recurso de comparação entre cortes no tempo segue o disposto em Cervero, Kang (2011) que analisaram o impacto da implantação do BRT no uso da terra e no valor dos imóveis para Seoul, Korea do Sul. A motivação do estudo advém do fato, principalmente, de ter sido Curitiba a pioneira nesse tipo de sistema, denominado inicialmente de sistema de ônibus"expresso", iniciado em O sistema inovador seguia a premissa do planejamento feito a partir do tripé: Uso do Solo, Sistema Viário e Transporte Coletivo. Nesse contexto, o ônibus foi um indutor de crescimento com a liberação de alvarás para os prédios mais altos da cidade justamente ao longo dos eixos. Podemos facilmente perceber esse efeitos, atualmente, ao analisarmos a concentração demográfica produzida desde a década de oitenta até os dias de hoje ao longo 7

8 dos corredores onde estão situadas as "canaletas expressas". O sistema Expresso 3 conta atualmente 193 ônibus biarticulados. São oito linhas, duas delas do Expresso Ligeirão, que transportam, por dia, em torno de 600 mil passageiros. O Expresso (BRT) é a base da Rede Integrada de Transporte que registra, por dia, 2,3 milhões de passageiros. A estrutura atual do sistema de transporte conta com 81 quilômetros de canaletas, 30 terminais de transporte (nove deles metropolitanos), 357 estações tubo, pontos de parada e uma frota operante de ônibus. Por dia, os ônibus fazem 21 mil viagens percorrendo, diariamente, em torno de 480 mil quilômetros. Com a entrega final do projeto da linha verde serão mais 14 pontos de BRT em um eixo que divide a cidade de Norte a Sul. Com a aprovação da Lei N o /2011 que define, dentre outros incentivos, o modelo de zoneamento e aproveitamento do solo ao longo do eixo da LV, esta ficou dividida em três setores: Norte, Central e Sul. Como exemplo da significância dessas alterações transcrevemos aqui parte do inciso I do Art. 5 o que diz "...Polo Linha Verde compreende as áreas de ocupação diferenciada de média e alta densidade onde se pretende adensamento, verticalização e predominância de usos comerciais e de serviços, com edificações de altura livre...". Dada sua importância, as variáveis de zoneamento foram mensuradas como característica dos imóveis (dummies zoneamento, ZC, Z-CONEC, ZT, ZR1, ZR2, ZR3, ZR4) 4, bem como, a idade, área, padrão de construção (dummies padrão Alto, Médio e Baixo) e o tipo do imóvel (condomínio residencial vertical). A amostra pesquisada para o período de possui observações e para são 8.326, sendo esta as observações que permaneceram na amostra após o tratamento dos dados brutos para a retirada de observações com informações incompletas e outliers que pudessem causar distorções. Para adequar o valor nominal de cada observação foi utilizado o IPCA como deflator e os preços foram trazidos para preços correntes de Como em Cervero, Kang (2011), para compor a variável dependente, o valor dos imóveis a preços correntes por metro quadrado está em logaritmo natural, o que possibilita a captação dos resultados das elasticidades parciais entre as variáveis analisadas. Aqui cabe ressaltar que o componente espacial considerado no modelo é a medida de distância do ponto de parada do BRT até cada ponto observado (georreferenciado). Ainda como medida de controle foi incluida a distância de todos os pontos pesquisados em relação ao Central Business District-CBD devido a sua correlação com o valor dos imóveis em Curitiba. O cálculo das distâncias foi obtido através dos sistemas Esri ArcGIS de geoprocessamento. 5 Foram adotados os intervalos de distâncias de (200, 400, 600, 800 e 1000 metros) em relação às paradas de BRT para captar a influência e se esta é positiva ou negativa. A estrutura do modelo de preços hedônicos utilizou como variável dependente o logaritmo natural do valor dos imóveis a preço corrente de 2015 (deflacionados pelo IPCA de Curitiba)LNVALORCT E e como variáveis explicativas a idade IDADE, a área construída AREACONST, dummies de zoneamento DZ, dummies de padrão de construção DP e as dummies de intervalo de distâncias dos imóveis até os pontos de BRT da Linha 3 No sitio da Prefeitura de Curitiba há um breve histórico sobre o sistema BRT em Curitiba e sua evolução 4 As descrições e características de cada zoneamento estão descritas detalhadamente na Lei N o / Informações de distância e mapas fornecidas pelo setor de Geoprocessamento do Instituto de Pesquisa e Planejamento Urbano de Curitiba-IPUC. 8

9 Verde DBRT e o logaritmo da distância dos imóveis coletados até o ponto central da cidade LDISTCBD. Essa especificação segue Herman e Haddad (2005) em que para captar a correlação espacial utilizam o "Marco Zero"como referência, sendo que o modelo geral pode ser representado por: ln p = β 0 + n n=0 β n Z n onde: e o modelo específico (MLR): δ p/δz n = β n LNVCT E = β 0 +β1idade +β2area+dz β3+dp β4+dbrt β5+ldcbd β6+ε i Na presença de dependência espacial, quando observações de determinado local i dependem de outras observações situadas em outros locais j, com j i, utilizou-se, conforme ANSELIN (1988), duas formas possíveis de avaliar a presença de dependência espacial: através de um modelo que adiciona ao modelo tradicional, como regressor, a variável dependente espacialmente desfasada (spatial lag-sar) e através de um modelo de autocorrelação nos resíduos (spatial error-mev). Então temos que (SAR): y = ρw 1 y + Xβ + ε Assim temos, que W é uma matriz espacial de pesos; W 1 y é a componente autorregressiva espacial que capta os valores médios das observações vizinhas (variável dependente desfasada espacialmente); ρ é o coeficiente auto-regressivo espacial que capta a influência média da unidade vizinha; e ε é o erro. A matriz de pesos, portanto,quantifica a força da relação entre as variáveis em diferentes locais. Já o modelo (MEV) de dependência espacial dos erros ou spatial error model irá tratar quando o termo do erro em cada local está correlacionado com os valores do erro de outros locais, localizados numa vizinhança próxima. A solução é incorporar a dependência espacial através de um termo de erro auto-regressivo dos modelos hedônicos, assim temos que: onde, y = Xβ + ε ε = λw 2 ε + µ Desse modo temos que, W 2 ε é o termo de desfasamento espacial do erro arbitrariamente escolhido; λ são os coeficientes autorregressivos estimados; e µ é um vetor do erro. A matriz de pesos é determinante no estudo dos efeitos espaciais e é baseada na vizinhança espacial (rook e queen) ou em distâncias métricas (distance decay). Estas 9

10 matrizes têm em cada célula da diagonal principal valores iguais a zero e cada célula W i j igual a zero se i não for vizinho de j ; de outra forma assumem o valor 1. Para captarmos os efeitos espaciais foi utilizada a matriz Queen1 e os dados após a depuração das falhas de pesquisa em relação à homogeneidade e retirada de outliers foi submetida aos modelos de regressão através do software GEODA conforme detalhamento na próxima seção. 4 Análise dos dados e Resultados Os dados coletados através de pesquisa do mercado imobiliário de Curitiba nos períodos de 2004 à 2009 e 2010 à 2015,fazem parte do banco de dados do Departamento de Rendas Imobiliária, ligado à Secretaria Municipal de Finanças da Prefeitura de Curitiba. Essa base de dados compreende os imóveis pesquisados através de anúncios em todos os meios disponíveis (jornais, publicidade direta, revistas, sites na internet). Figura 2 Curitiba - Pesquisa Imobiliária Para este trabalho foram utilizados apenas os dados referentes a apartamentos (condomínios verticais) de idade, tamanho, padrões de acabamento e localização diversos. 10

11 Figura 3 Curitiba - Pesquisa Imobiliária Para a obtenção do geo-referenciamento dos imóveis foi utilizada a Indicação Fiscal dos imóveis, que possibilita a referência entre endereço e posição nos mapas fornecidos pelo Instituto de Pesquisa e Urbanismo de Curitiba - IPUC. O IPUC também forneceu as distâncias dos imóveis da amostra até os pontos de BRT da Linha Verde, bem como a distância para cada ponto pesquisado em relação ao "Marco Zero"da cidade, o qual foi considerado como cento o ponto onde colapssa o CBD de Curitiba. A forma escolhida para apresentar o comportamento das variáveis em relação aos três modelos foi a elaboração de uma tabela para cada período em que estão disponíveis os coeficientes para cada variável, para cada modelo e a sua significância. Na tabela 1, podemos perceber que os intervalos de distância escolhidos em relação aos pontos de BRT para os três modelos não apresentaram significância e que a distância em relação ao CBD foi significante à 1% com valores negativos também para todos os modelos estudados, o que nos leva a intuir que nesse período, em que a Linha Verde praticamente esteve em obras e chegou a entregar, em 2009, apenas um terço dos pontos de parada e pistas de rolamento exclusivas, não teve influência direta no seu entorno sobre a 11

12 valorização dos imóveis já existentes e destinados a habitação unifamiliar em condomínios verticais. 6 Tabela 1. Regressão para os dados do período Variáveis OLS Lag Spatial Spatial Error W LNVALORCTE * - CONSTANT * * * IDADE * * * AREACONST * * * DZ ZR DZ ZR * * * DZ ZR *** ** DZ ZR *** DZ ZC * ** * DZ ZT ** DZ CONEC * ** ** DP BAIXO * * * DP MEDIO D D D D D LDISTCBD * * * LAMBDA * R Log likelihood I-Moran * - - LM Robusto (Lag) * - - LM Robusto (Erro) * - - Var.Dependente LNVALORCTE N o de Observações 4277 Méd. Var. Dependente Número de Variáveis 18 S.D. dependent var Graus de Liberdade 4259 Spatial Weight QUEEN1.gal Podemos ainda observar que nesse período os valores que apresentaram significância estão ligados às características individuais dos imóveis, como idade, área, zoneamento e padrão de construção. Como esperado a idade apresentou sinal negativo indicando que a depreciação influi no preço dos imóveis construídos ao nível de significância de 1%. 6 Tabelas 1 e 2 Elaboração própria utilizando o software Geoda - Significância: *1%, **5% e ***10% 12

13 Também como previsto a variável área construída apresentou sinal positivo e significativo à 1%. Quanto à alternância dos sinais entre os diferentes tipos de zoneamento, podemos destacar que, para ambos os modelos, praticamente quase todos apresentaram sinais negativos ou, quando positivos, sem significância, o que faz retomar a questão da falta de definição, antes do início do projeto, da nova Lei de Zoneamento. Como exceção temos que a ZR4 foi a única a apresentar um coeficiente positivo, para o modelo Lag Espacial, com significância de 10%. Esta incerteza, quanto à disciplina do uso do solo, pode ter sido responsável pelos reflexos negativos no comportamento das variáveis de zoneamento para essa região da cidade nesse período. Para as variáveis dummies referentes ao padrão construtivo, observou-se o comportamento positivo para os imóveis de baixo padrão de construção, apresentando para os três modelo sinal positivo e nível de significância de 1%, porém para o padrão médio não houve valores significantes, apesar dos sinais positivos. Outro fato relevante foi o transtorno causado no entorno da Linha Verde com a obras, principalmente, aqueles relacionados à mobilidade urbana. O fato dos imóveis selecionados na amostra já estarem construídos e serem destinados para habitação imediata, e não para um período futuro leva-nos a intuir que o consumidor, pensando na sua utilidade imediata, prefira adquiri-los em regiões que não estão passando por obras cujo prazo de conclusão e fruição dos benefícios ainda é a médio e longo prazo. Para o segundo período abordado, conforme a Tabela 2., podemos identificar uma sutil alteração nos padrões de comportamento das variáveis de zoneamento, com destaque para o modelo "Lag Espacial"em que podemos perceber um comportamento positivo para ZR1 e ZR4, com uma variação positiva de 6,77% e 1,27% respectivamente com um intervalo de confiança de 5%. Para o primeiro período a ZR1 não foi significante e a ZR4 com intervalo de 10% de confiança apresentou um comportamento positivo em 1,9%. Com relação ao comportamento relativo ao padrão de construção, percebemos valorização para ambos padrões de construção 7, entretanto, há uma maior valorização para os padrões baixo 33,08% e médio 27,04%, como esperado, já que os bairros atingidos pela Lina Verde são mais afastados do CBD e abrigam moradias de padrão popular e médio. A distribuição de empreendimentos de alto padrão em Curitiba é bem definida e concentrada, estando nas proximidades do CBD e em bairros cujo zoneamento definido em anos anteriores permitiu aos construtores obter um uso mais intensivo da terra e do capital em imóveis de alto padrão (Batel, Bigorrilho, Ecoville, Cabral, Juvevê, Centro Cívico). A grande alteração que podemos notar para o segundo período está nos intervalos de distância em relação aos pontos de BRT (relação espacial). Mesmo não estando completamente entregues os 14 pontos do projeto podemos perceber que já há uma relação, tanto positiva quanto negativa, significante dessas variáveis. O destaque está no intervalo de 400 metros que apresentou uma variação positiva para os três modelos, sendo de 21,62% no modelo OLS, 21,25% no Lag Espacial e de 19,03% para o Espacial no erro. Apesar de os outros intervalos ainda mostrarem reflexos negativos, ainda assim são significantes, ao contrário do período anterior, o que mostra uma reação, ainda que adversa em decorrência 7 Destacamos que foi incluída a variável dummy de padrão alto na amostra para os dois períodos como variável de controle para padrão de construção na base de dados fornecida pela PMC. 13

14 Tabela 2. Regressão para os dados do período Variáveis OLS Lag Spatial Spatial Error W LNVALORCTE * - CONSTANT * * * IDADE * * * AREACONST * * * DZ ZR *** DZ ZR * * * DZ ZR * * * DZ ZR ** DZ ZC * * * DZ ZT *** * * DZ CONEC * *** DP BAIXO * * * DP MEDIO * * * D D * * *** D * * * D * ** * D *** LDISTCBD * * * LAMBDA * R Log likelihood LN I-Moran * LM Robusto (Lag) * LM Robusto (Erro) * Var. dependente LNVALORCTE N o de Observações 8343 Méd.Var.dependente Número de variáveis 18 S.D. dependent var Graus de Liberdade 8325 Spatial Weight QUEEN1.gal das obras, para o mercado imobiliário. Quanto aos três modelos hedônicos apresentados, ambos mostraram um alto poder de explicação com R 2 acima de 80% para o primeiro período e ultrapassando 90% para o segundo período. Quanto a dependência espacial, a utilização da matriz de pesos Queen1 mostrou ser eficiente para ponderar as iterações espaciais entre a variável independente e as variáveis explicativas selecionadas, sendo que na comparação, os resultados para o segundo período no modelo Lag Espacial se mostraram mais robustos. 14

15 5 Conclusão O objetivo deste trabalho foi verificar a influência da intervenção urbana "Linha Verde "no valor dos imóveis na cidade de Curitiba. Os modelos de preços hedônicos se mostraram satisfatórios como instrumentos capazes de medir as relações entre os atributos dos imóveis e a sua localização espacial. Tanto os modelos Linear, com lag espacial e espacial no erro apresentaram, quando associados a uma matriz de ponderação espacial Queen de ordem 1, resultados robustos e esclarecedores sobre o comportamento dos preços no espaço. Os intervalos de distância selecionados foram capazes de mostrar um quadro do comportamento de preços, sendo que entre 200 até 1000 metros de amplitude constatamos que entre 400 e 600 metros já há reflexos positivos nos preços dos imóveis. Portanto, concluímos pela dependência espacial na relação de preços do mercado imobiliário nas proximidades da Linha Verde. As hipóteses relacionadas á idade, área e padrão de construção se mostraram válidas e o sinais atendem ao que a literatura de preços hedônicos e CBD determinam. Podemos afirmar ainda que: Curitiba tem um modelo de desenvolvimento urbano com comportamento baseado nas teorias de CBD e a relação entre preço e distâncias em relação ao CBD são significantes. A nova intervenção viária, e o sistema BRT, bem como, a avaliação dos seus impactos para a cidade, ainda mostram algumas lacunas, já que o objeto deste estudo foram as unidades (apartamentos) já construídas. Com a introdução tardia de uma nova Lei de Zoneamento, já citada, faz-se necessária uma ampliação deste estudo para quantificar e avaliar o comportamento dos agentes imobiliários em relação aos terrenos vagos e a possibilidade de um maior aproveitamento do potencial construtivo, haja vista a liberação no setor especial da Linha Verde sem limite de altura (venda através de Leilões Públicos de potencial construtivo). 15

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