1987

VACNCIA RESIDENCIAL NOS CENTROS HISTRICOS URBANOS: O CASO DE SO PAULO

Vanessa Gapriotti Nadalin

TEXTO PARA DISCUSSO

VACNCIA RESIDENCIAL NOS CENTROS HISTRICOSURBANOS: O CASO DE SO PAULO

Vanessa Gapriotti Nadalin1

1. Tcnica de Planejamento e Pesquisa da Diretoria de Estudos e Polticas Regionais, Urbanas e Ambientais (Dirur) do Ipea. E-mail: .

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Texto para Discusso

Publicao cujo objetivo divulgar resultados de estudos

direta ou indiretamente desenvolvidos pelo Ipea, os quais,

por sua relevncia, levam informaes para profissionais

especializados e estabelecem um espao para sugestes.

Instituto de Pesquisa Econmica Aplicada ipea 2014

Texto para discusso / Instituto de Pesquisa Econmica Aplicada.- Braslia : Rio de Janeiro : Ipea , 1990-

ISSN 1415-4765

1.Brasil. 2.Aspectos Econmicos. 3.Aspectos Sociais. I. Instituto de Pesquisa Econmica Aplicada.

CDD 330.908

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Ouvidoria: http://www.ipea.gov.br/ouvidoriaURL: http://www.ipea.gov.br

SUMRIO

SINOPSE

1 INTRODUO ..........................................................................................................7

2 HABITAO NOS CENTROS DAS CIDADES ...............................................................9

3 MODELO EMPRICO DOS DETERMINANTES DA VACNCIA .....................................19

4 RESULTADOS DA ESTIMAO ................................................................................21

5 CONSIDERAES FINAIS ........................................................................................25

REFERNCIAS ...........................................................................................................26

SINOPSE

A Regio Metropolitana de So Paulo (RMSP) um dos maiores aglomerados urbanos do mundo. Como em qualquer outra grande metrpole, no tarefa fcil investigar sua estrutura, problemas e dinmica. A estrutura das cidades foi analisada pela economia urbana desde que a teoria de usos do solo de Von Thnen foi adaptada ao contexto urbano. As pesquisas sobre os mercados imobilirios e de habitao seguiram uma abordagem diferente. Por um lado, o mercado de habitao foi modelado com nfase em caractersticas especficas, como durabilidade, heterogeneidade e custos de construo. Por outro lado, pesquisas em finanas imobilirias vm aplicando uma srie de mtodos de avaliao, focando os mecanismos de oferta e de demanda e considerando imveis como ativos. Estas trs linhas de pesquisa no tm sido conectadas de maneira sistemtica. Entretanto, argumenta-se que a dimenso espacial dos objetos investigados enseja uma anlise integrada.

Nas ltimas dcadas, So Paulo vivenciou grandes incrementos populacionais, desde que se se tornou o grande polo da indstria nacional. Muitos problemas surgiram, especialmente aqueles conectados com a habitao, como favelas, assentamentos ilegais, cortios, invases e moradores de rua. Este deficit habitacional indica a necessidade de se procurar alternativas na proviso de habitao de boa qualidade. Ao mesmo tempo, h um padro na vacncia residencial: alta nas reas centrais e baixas na periferia. As vantagens locacionais do centro da cidade e suas amenidades urbanas, recursos escassos, so subutilizadas. Este trabalho procura contribuir para este debate pela anlise emprica dos determinantes das taxas de vacncia residenciais na RMSP e suas diferenas no centro histrico. Combinaram-se mtodos de econometria espacial com modelagem hednica aplicada a dados de setores censitrios em painel para 2000 e 2010. Os resultados deste estudo sugerem que h dois grupos de determinantes: um relacionado s caractersticas locais dos mercados de habitao e outro constitudo por caractersticas individuais dos edifcios. Foi identificada a diferenciao dos determinantes para o centro histrico de So Paulo, indicando a existncia de um submercado com dinmica prpria nesta localizao.

Palavras-chave: taxas de vacncia; habitao; centros urbanos; modelagem hednica.

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

1 INTRODUO

So Paulo uma das maiores cidades do mundo. Assim como acontece com as outras cidades, um desafio para a cincia econmica entender seus problemas e a dinmica de sua organizao. A estrutura das cidades vem sendo estudada pela economia urbana desde que se comeou a analisar a teoria de localizao, com os modelos de Von Thnen (1826). O modelo de Von Thnen foi desenvolvido originalmente com o objetivo de explicar a alocao espacial das atividades de agricultura. No entanto, em Alonso (1964), esta teoria foi adaptada para explicar a distribuio de famlias e residncias nas cidades. Muth (1969) e Mills (1972) tambm fizeram suas verses, que combinadas com a de Alonso conformam o modelo de Alonso-Muth-Mills (AMM) de cidades monocntricas. Fora do campo da economia urbana, mas dentro da abordagem da teoria econmica surgiram teorias especficas sobre o mercado de habitao. Estas se justificam por tratarem do bem habitao a partir de suas caractersticas peculiares, como a durabilidade, a heterogeneidade, o custo de oferta e a manuteno. Paralelamente, ainda houve espao para o crescimento do campo de estudos sobre o mercado imobilirio, com ateno especial ao mecanismo de ajuste da oferta e da demanda. Diferentemente da viso econmica, que v as moradias como bens de consumo, os estudos de finanas imobilirias abordam as residncias como ativos financeiros, investimentos.

Essas trs reas de estudo, apesar de tratarem de perspectivas de um mesmo tema, costumam se desenvolver em separado. No entanto, foi reconhecido recentemente que as trs reas tm potencial para uma integrao frutfera. O assunto em comum so os elementos especficos das reas urbanas. A base para a integrao so as relaes espa-ciais entre os objetos estudados.

A taxa de vacncia a quantidade de propriedades no ocupadas com relao ao total do estoque. A calibragem dos preos incapaz de equilibrar a oferta e demanda do mercado devido a frices como os custos de transao e de busca, alm dos processos de ajuste de preos e de pareamento entre compradores e vendedores. Os primeiros estudos que incorporam a vacncia nos modelos de mercado de habitao propem a existncia de uma relao causal entre os desvios das vacncias de seu nvel natural e movimentos de preos.2 A taxa de vacncia natural aquela na qual os preos tendem

2. Ver Blank e Winnick (1953) e Rosen e Smith (1983).

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a no mudar. Este um conceito comum nos estudos sobre o mercado de trabalho e a taxa de desemprego. Ampliando o paralelo com o mercado de trabalho, Gabriel e Nothaft (2001) dividem a vacncia em dois componentes: durao e incidncia. Um estoque com grau mais alto de heterogeneidade apresenta unidades vagas por mais tempo, enquanto caractersticas demogrficas de diferenciao da demanda explicam mais incidncia para um mercado especfico. Recentemente, para o mercado de aluguel, Miceli e Sirman (2013) propuseram uma teoria da renda eficiente,3 na qual taxas de vacncia natural positivas estimulam os proprietrios a investir na manuteno dos imveis.

A validade desse mecanismo de ajuste de preos questionada por Wheaton e Torto (1994). De acordo com eles, deveria haver uma relao contempornea entre a vacncia e os aluguis. Em seu modelo, os movimentos de preo dependem de um aluguel de equilbrio, que por sua vez depende do fluxo lquido de consumidores e de taxas de vacncia passadas. Englund et al. (2008) complementam os modelos de Hendershott et al. (1999; 2002), propondo a incorporao de elementos que influenciam a demanda por espao, alm de considerarem simultaneamente os desvios da taxa de vacncia natural e os desvios do aluguel de equilbrio. Estes desvios so justificados principalmente pela existncia de custos de mudana e contratos de locao com extenso muito longa.

Este trabalho continua essa discusso trazendo o foco para as diferenas de mercados segmentados internos a uma cidade, especificamente o do centro histrico.4 Se uma rea metropolitana no considerada um nico mercado, cada segmento de mercado apresenta sua taxa de vacncia natural correspondente, e comum ver diferentes taxas naturais ao longo de uma mesma cidade. A prpria dinmica da localizao das novas unidades habitacionais construdas em uma cidade, cada vez mais afastadas do centro histrico, corrobora a concentrao de unidades mais antigas no centro. Isto abre duas possibilidades: a filtragem e a mudana do nvel de renda da vizinhana para classes de menor renda, ou a renovao e gentrificao (Rosenthal, 2008). Em ambos os casos, se as vacncias esto acima de seus nveis naturais, amenidades urbanas especficas desta localizao central esto sendo desperdiadas.

3. Inspirados pela teoria do salrio eficiente dos modelos de mercado de trabalho.4. Ver Goodman e Thibodeau (1998) sobre a definio de mercados de habitao segmentados.

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

Na Regio Metropolitana de So Paulo (RMSP), observa-se um padro espacial das vacncias residenciais: vacncias altas nas reas centrais e baixas nas periferias. As vantagens locacionais do centro histrico esto sendo subutilizadas. Nas ltimas dcadas, So Paulo vivenciou grandes incrementos populacionais, desde que se tornou o grande polo da indstria nacional. Muitos problemas surgiram, especialmente aqueles conectados com a habitao, como favelas, assentamentos ilegais, cortios, invases de imveis abandonados e moradores de rua. Uma medida destes problemas habitacionais dada pelo deficit habitacional, que, em 2010, somava quase 700 mil unidades,5 enquanto o total de unidades residenciais vagas era de quase 500 mil.6 Este deficit indica a necessidade de se procurarem alternativas na proviso de habitao de boa qualidade.

Este estudo procura contribuir para a anlise emprica dos determinantes das taxas de vacncia, e suas diferenas nos centros histricos. Combinaram-se mtodos de econo-metria espacial com modelagem hednica aplicada a dados de setores censitrios em painel para os anos de 2000 e 2010. A prxima seo apresenta os estudos em habitao que descrevem caractersticas especficas dos centros. Em seguida, mostra-se uma breve evolu-o urbana da RMSP e seus problemas habitacionais. A seo 4 traz algumas estatsticas descritivas, dados estilizados e indicadores de dependncia espacial para o centro histrico e a parte no central da regio. Explica-se ainda a metodologia utilizada na explorao dos determinantes empricos da vacncia. Na sequncia, apresentam-se os resultados desta estimao e, por ltimo, as concluses.

2 HABITAO NOS CENTROS DAS CIDADES

Alonso (1964) e em seguida Muth (1969) e Mills (1972) expandiram o modelo de Von Thnnen de anis concntricos de atividade rurais para reas urbanas, chegando ao modelo Alonso-Muth_Mills (AMM). Alonso usou o conceito de curvas de lance de aluguel para mostrar como os preos da terra variam em diferentes distncias a partir do centro da cidade. Estas curvas decrescem medida que a distncia ao centro aumenta, visto que uma das hipteses feitas a de que os moradores preferem

5. Essa medida computa o nmero de unidades necessrias para repor o estoque e o nmero de unidades que deve ser construda para acomodar a populao que est vivendo em condies precrias. O nmero de unidades em deficit em 2010 de 694.042 (Furtado, Lima e Krause, 2013).6. Em 2010, so 476.112 unidades vagas enquanto em 2000 eram 674.842 (IBGE, 2010).

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melhor acessibilidade. O consumo de terrenos maiores e outros bens substitudo pelas melhores opes de mobilidade das localizaes mais centrais.

Anas, Arnott e Small (1998) criticam os modelos AMM apontando, entre outros, sua falta de dinmica temporal. De acordo com estes autores, os modelos poderiam ser mais teis se inclussem a passagem do tempo na explicao da distribuio espacial dos preos residenciais e de terrenos. Se isto fosse feito, necessariamente a existncia de domiclios vagos teria de ser reconhecida no modelo. Sua existncia consequncia de uma caracterstica especfica da habitao como bem de consumo, a durabilidade. Seguindo um arcabouo analtico paralelo, os modelos de filtragem de mercado de habitao incluem a durabilidade como uma das caractersticas principais da habitao. Sweeney (1974) prope o primeiro destes modelos em que o processo de deteriorao da estrutura fsica das moradias faz com que o padro de qualidade delas se altere, piorando ao longo do tempo. Este processo pode ser suspenso ao investir-se na manuteno da qualidade. A deciso de manter uma unidade com o padro de qua-lidade em que foi construda depende da comparao dos seus custos de manuteno com os custos de se construir uma nova casa daquele mesmo padro de qualidade. Quando no vale mais a pena gastar com a manuteno de uma moradia do pior nvel de qualidade, esta abandonada, no sendo mais ocupada.

Se a falha dos modelos AMM a falta de dinmica, a falha dos modelos de filtragem a falta da localizao intraurbana. Os novos custos de construo incluem o novo preo do terreno naquela localizao, que se altera com mudanas na valorizao daquela vizinhana. Por exemplo: medida que os imveis de uma determinada vizi-nhana so filtrados para nveis de qualidade inferior, seus habitantes tambm mudam, caindo o nvel mdio de renda. Em um mesmo bairro, a qualidade e o tempo de cons-truo das moradias tende a ser similar, enquanto, na organizao da cidade, existem anis de habitao mais antigos e mais prximos ao centro. Rosenthal (2008) traz evi-dncias deste processo nos Estados Unidos, mostrando, para os bairros, a existncia de ciclos de idades mdias dos imveis e ciclos de renda mdia dos habitantes. Brueckner e Rosenthal (2009) enfatizam o papel da idade das moradias na localizao intraurbana de moradores de diferentes faixas de renda. Naquele pas, comum que a populao rica more nas periferias das cidades. Mesmo assim, em anlise emprica que mantm a idade das construes constante, os autores encontram que moradores mais ricos ocupam as unidades mais prximas do centro.

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Os centros histricos em geral apresentam unidades residenciais homogneas e de idade prxima. Sua deteriorao, ou obsolescncia econmica, por si s explicam a predominncia da ocupao por famlias de menor renda. No entanto, Glaeser et al. (2008) mencionam que esta no a nica explicao plausvel para os Estados Unidos. Eles indicam o fato de que a acessibilidade mais importante que a qualidade e no deve ser esquecida. Esta explicao coerente com o modelo AMM, que aponta duas grandes foras da localizao intraurbana: qualidade da moradia (ou mais espao) e custos de transporte.

Outro contexto a ser considerado, concomitantemente ao papel dos custos de transporte e da presena de edifcios velhos, o de projetos de requalificao e renovao urbana dos bairros histricos. Brueckner et al. (1999) questionam o porqu da existncia de centros histricos muito ricos por exemplo, o de Paris. Estes autores lembram como vlida a concentrao de uma srie de amenidades. As do tipo endgeno so as construdas pelo homem e presentes devido concen-trao dos moradores de alto poder aquisitivo. As amenidades exgenas so fruto da vontade poltica que nos centros histricos se traduz na manuteno de stios histricos, ou em projetos de embelezamento.

Apesar disso, tambm existem muitos centros histricos deteriorados e com residentes pobres. Portanto, haveria boas razes para os proprietrios no venderem seus imveis, acreditando que os preos subiriam com uma futura requalificao e valorizao. Brueckner e Rosenthal (2009) argumentam que um processo de gentrifi-cao pode acontecer espontaneamente. Se no, ele acontece como consequncia das decises exgenas governamentais de investimento na renovao dos stios histricos.

Por fim, a teoria econmica s justifica a vacncia no montante que ela neces-sria para o processo de busca do comprador de um imvel. Wheaton (1990) ajuda a compreender a funo da vacncia para o bem-estar social. Por um lado, vacncia zero no a melhor situao, visto que o comprador precisa de tempo para conhecer o leque de possibilidades a partir do qual escolher a melhor unidade. Por outro lado, o excesso de oferta um desperdcio de um bem escasso. Se nos centros urbanos os proprietrios esto esperando a gentrificao, as vacncias esto acima de seu nvel natural e as amenidades locais, como melhor acesso ao transporte pblico, como ressaltado em Glaeser et al. (2008), esto sendo subutilizadas.

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2.1 O caso de So Paulo

Como muitas outras grandes metrpoles, a RMSP apresenta os problemas conhecidos de violncia, poluio e congestionamentos.7 Apesar destes problemas, trata-se de uma regio rica se comparada ao Brasil em geral. A taxa de pobreza menor em So Paulo (4,93%) que a mdia nacional (15,2%).8

So Paulo foi fundada como uma escola por missionrios jesutas em 1554. Se tornou proeminente com o influxo econmico trazido pelo ciclo do caf no fim do sculo XIX e brilhou no sculo XX com a industrializao do pas. Durante o perodo, a cidade passou por grandes saltos populacionais, recebendo imigrantes de diferentes pases e migrantes de muitas regies do Brasil. Nos anos 1970, a concen-trao industrial no municpio de So Paulo comeou a se reverter, com fbricas se espalhando ao longo das rodovias prximas. Foi durante este perodo que a regio se tornou a mais populosa do pas e atraiu mais gente. Em 1960, a populao era de 4,7 milhes, enquanto, em 1970, de 8,1 milhes.9

Nas dcadas mais recentes, a predominncia econmica e o crescimento popu-lacional da RMSP comearam a se estabilizar. Ao mesmo tempo, servios e finanas substituram a indstria como a principal atividade econmica (Diniz e Campolina, 2007). O centro de negcios da cidade saiu do centro histrico em 1960 e comeou a se deslocar na direo sudoeste at o rio Pinheiros, onde as empresas se espalharam por suas margens (Meyer et al., 2004).

O grande crescimento populacional do passado deixou como sequela diferentes problemas habitacionais, como favelas, cortios, loteamentos clandestinos, invases de imveis abandonados e os moradores de rua. Com relao localizao de grupos de mo-radores com o mesmo nvel de renda, os moradores mais pobres e mais bem localizados costumam ser os residentes de favelas prximas a reas de residentes ricos. Alguns edifcios antigos deteriorados da rea central originaram cortios e foram ilegalmente ocupados. Mesmo assim, a maioria da populao de baixa renda vive na periferia (Villaa, 2011).

7. Em 2010, a populao da Regio Metropolitana de So Paulo (RMSP) era de 19,6 milhes. a segunda maior metrpole da Amrica Latina, atrs apenas da Cidade do Mxico (IBGE, 2010; Inegi, 2011).8. Para mais informaes, consultar o Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil 2013. Disponvel em: . Acesso em: 10 ago. 2013.9. Para mais informaes, ver Ipeadata: . Acesso em: 10 ago. 2013.

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

As famlias mais abastadas moravam no centro histrico e no centro expandido durante a primeira metade do sculo XX. Gradualmente elas se mudaram seguindo o caminho do centro de negcios. Ento, o centro histrico foi totalmente deixado para a ocupao de classes de renda menores (Villaa, 2011). Nesta rea, h evidncias de mui-tas unidades fechadas, conjuntamente com evidncias de proprietrios esperando para venderem ou ocuparem suas unidades aps o processo de revalorizao (Bomfim, 2004).

2.2 Dados, fatos estilizados e dependncia espacial

2.2.1 Dados

A principal fonte de informaes utilizada neste trabalho o Censo Populacional do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica (IBGE). A unidade de anlise o setor censitrio, e seu estoque de domiclios. Foi utilizado um painel de setores censitrios para os anos de 2000 e 2010,10 com 21.594 observaes. H 32 municpios na RMSP.

O censo deve contabilizar todos os domiclios existentes, e com este intuito acaba tambm produzindo informao sobre quantas unidades residenciais no esto ocupadas. A taxa de vacncia a proporo entre os domiclios vagos e todas as unidades residenciais de um determinado estoque. Todas as outras caractersticas do estoque habitacional proveem exclusivamente das unidades ocupadas. No h mais informaes sobre as unidades vagas alm de seu nmero total. Isto acontece porque as informaes sobre as caractersticas dos domiclios so originadas do questionrio respondido por seus habitantes.

TABELA 1 Estatsticas descritivas da RMSP para o centro histrico e resto da RMSP (2010 e crescimento entre 2000 e 2010)

Centro histrico Resto da RMSP

MdiaDesvio- -padro

Crescimento 2000-2010

(%)Mdia

Desvio- -padro

Crescimento 2000-2010

(%)

Taxa de vacncia (%) 9,8 5,8 -46,2 6,8 5,4 -37,5

Mdia dos rendimentos dos chefes dos domiclios (R$ de 2010)

3.180 2.202 -17,8 1.719 1.825 -18,9

Nmero mdio de banheiros 1,50 0,62 -0,6 1,48 0,51 6,4

10. Setores censitrios compatveis para 2000 e 2010 so propostos por Mation (no prelo).

(Continua)

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Centro histrico Resto da RMSP

MdiaDesvio- -padro

Crescimento 2000-2010

(%)Mdia

Desvio- -padro

Crescimento 2000-2010

(%)

Proporo de unidades com mais de trs banheiros (%) 14 21 -4,0 11 15 19,4

Proporo de unidades alugadas (%) 42 17 -0,7 21 11 14,2

Proporo de chefes com mais de 50 anos (%) 22 8 -15,3 17 8 1,6

Proporo de apartamentos (%) 81 27 -2,0 17 31 -5,4

Proporo de unidades com um morador (%) 27 12 -10,6 9 6 -25,1

Densidade (km2) 60.649 119.590 12,5 23.004 52.346 1,4

Desigualdade da renda do chefe do domiclio 0,66 0,29 62,0 0,50 0,29 24,4

Desigualdade do nmero de banheiros 0,16 0,09 7,1 0,19 0,09 13,2

Distncia ao centro histrico (km) 2,08 0,73 18,07 9,35

Fonte: IBGE (2003; 2011).Elaborao da autora.

Muitas variveis explicativas so propores, como a quantidade de domiclios apresentando uma caracterstica especfica com relao ao total de domiclios na unidade espacial, ou a proporo de famlias com uma determinada caracterstica com relao ao total de famlias. Duas caractersticas so medidas em termos de desigualdade: a renda do chefe do domiclio e o nmero de banheiros. Estas variveis medem a heterogeneidade do perfil dos moradores e a heterogeneidade da qualidade da habitao referente a cada setor censitrio. Estes ndices foram calculados a partir de dados agrupados por faixa de renda e nmero de domiclios com determinado total de banheiros.11

Um resumo das variveis para o centro histrico e o resto da RMSP apresentado na tabela 1. As diferenas entre o centro e RMSP so semelhantes em 2000 e 2010, por-tanto apresentam-se somente as estatsticas de 2010. Em termos da evoluo na dcada, importante ressaltar uma grande mudana de 2000 para 2010, o nmero total de unidades vagas decresceu de 674.847, em 2000, para 476.112, em 2010. Esta queda de 30% no nmero total traduzida em um decrscimo ainda maior das taxas de vacncia.

O centro histrico descrito como um bairro com alta taxa de vacncia, grande proporo de apartamentos (81%), alta densidade populacional e muitas unidades alugadas. A renda maior que a mdia, mais pessoas vivem sozinhas e os chefes de domiclios so ligeiramente mais velhos que o resto da RMSP.

11. O ndice no considerou a possvel desigualdade interna a cada faixa de renda e/ou nmero de banheiros. O clculo seguiu Kalkwani (1980).

(Continuao)

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

2.2.2 Fatos estilizados Nesta subseo, as estatsticas descritivas so complementadas com outras informaes para montar um quadro mais preciso sobre a situao do mercado de habitao em So Paulo. De acordo com as teorias sobre habitao nos centros urbanos, a localizao re-lativa das classes de renda, a idade dos imveis e a acessibilidade (em termos de melhor mobilidade) so caractersticas-chave a serem observadas neste mercado.

Comeando com a localizao das classes de renda, o mapa coropltico da mdia dos rendimentos dos chefes de domiclio de 2010 (mapa 1) mostra uma concentrao bastante clara de valores altos na direo sudoeste do centro histrico da cidade. Ao mesmo tempo, ele mostra outros valores altos mais distantes, correspondentes a aglomeraes de condom-nios fechados. Apesar da presena destes condomnios, a periferia ocupada principalmente por famlias de baixa renda.12 O centro histrico est em situao intermediria, no das regies mais valorizadas, mas apresenta renda maior que a mdia, como visto na tabela 1.

MAPA 1 Mapa coropltico da mdia dos rendimentos dos chefes de domiclio(Em R$ de 2010)

Fonte: IBGE (2011).Elaborao da autora.

12. Esse padro espacial de 2010 similar ao de 2000.

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Para investigar a distribuio espacial da idade das unidades habitacionais, o grfico 1 traz informao sobre quo longe do centro histrico esto localizadas a unidades habitacionais de acordo com o perodo em que comearam a ser construdas. At uma distncia de sete quilmetros as frequncias crescem medida que a distncia cresce e as unidades mais velhas so mais frequentes que as mais novas. Ao redor de treze quilmetros de distncia e para distncias maiores, esta situao se reverte para a oposta.

GRFICO 1 Estimao da densidade kernel da distncia ao centro histrico de novas unidades residenciais, agrupadas pelo ano da construo

Fonte: Centro de Estudos da Metrpole da Universidade de So Paulo.Obs.: 1. Estes dados foram originalmente produzidos pela empresa de consultoria imobiliria Empresa Brasileira de Estudos do Patrimnio (EMBRAESP). Disponvel em:

. Acesso em: 8 out. 2013.2. Densidade kernel = epanechnikov, bandwidth = 0,4215

Essas so evidncias de que para o perodo de 1985 a 2011 a cidade no cresceu pela agregao de anis totalmente compactos, mas mostra que as novas construes esto em localizaes cada vez mais distantes.

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

O ltimo fato diz respeito ao princpio mais simples do modelo AMM: localiza-es mais centrais tm melhor acessibilidade, ou seja, menores custos de deslocamento casa-trabalho. De fato, o centro histrico de So Paulo concentra parte considervel da infraestrutura de transporte da cidade. A tabela 2 mostra o nmero de residen-tes que gastam mais de trinta minutos ou mais de sessenta minutos para se deslocar diariamente para o trabalho de acordo com os anis de distncia ao centro. O centro histrico apresenta as menores propores de ambos os tipos de residentes, indicando sua melhor acessibilidade.

TABELA 2 Viagens de deslocamento casa-trabalho de mais de trinta minutos ou sessenta minutos de acordo com os anis de distncia ao centro histrico

Anis a partir do centro histrico

Pessoas se deslocando diariamente

Viagens de mais de 30 minutos

Viagens de mais de 60 minutos

Total (%)Total do

anel (%)

Total do anel

(%)

Centro histrico 34.138 0,5 12.926 38 2.249 7

Entre 1,5 km e 3 km 136.024 2 59.001 43 14.623 11

Entre 3 km e 9 km 771.413 11 411.597 53 123.823 16

Entre 9 km e 15 km 1.695.904 25 1.060.822 63 424.605 25

Entre 15 km e 21 km 1.854.800 27 1.234.728 67 570.776 31

Entre 21 km e 33 km 1.674.594 24 1.157.592 69 630.591 38

Mais que 33 km 711.108 10 402.846 57 197.847 28

Total 6.877.980 100 4.339.513 63 1.964.515 29

Fonte: dados da amostra do Censo IBGE 2010.

2.2.3 Dependncia espacial

Os dados utilizados esto conectados a uma localizao espacial especfica dentro da cidade. Devido a este fato, espera-se que apresentem dependncia espacial. Uma das possveis causas desta dependncia o erro de medida. No entanto, os setores censit-rios so frequentemente to pequenos que pode-se supor que o estoque habitacional suficientemente homogneo dentro deles. Como proposto por Can (1992), estes efei-tos de spillovers so relacionados qualidade da estrutura fsica e ao uso das habitaes.

Comeando com a caracterstica foco do estudo, a autocorrelao espacial con-firmada na taxa vacncia. A estatstica do teste de Moran global apresentou o valor de

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0,3 para 2000 e 0,2 para 2000.13 Todas as variveis na tabela 1 tambm apresentam autocorrelao espacial estatisticamente significante. O padro espacial de vacncias com altas vacncias nas localizaes centrais verificado no mapa 2, em que se mostra o resultado dos testes de Moran local. As vacncias altas se concentram em uma regio de cor vermelha mais ampla que o centro histrico. Esta concentrao de aglomeraes de valores altos cercados por vizinhos com valores altos rodeada por aglomeraes de valores baixos cercados por vizinhos de valores baixos. As altas vacncias prximas s bordas da regio indicam vacncias fora da rea urbanizada. Como uma rea de densi-dade muito baixa, as regies muito grandes no significam uma proporo considervel do mercado de habitao.

MAPA 2 Mapa de autocorrelao espacial local das taxas de vacncia (2010)

Fonte: IBGE (2011).Elaborao da autora.

13. Ambas estatisticamente significantes ao nvel de 1%, usando matriz queen de contiguidade de primeira ordem. Os clculos foram feitos utilizando o pacote spdep no software R.

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

3 MODELO EMPRICO DOS DETERMINANTES DA VACNCIA

Utilizou-se a modelagem de preos hednicos para estimar possveis determinantes das taxas de vacncia. Esta abordagem tem sido amplamente empregada em estudos em-pricos de mercado imobilirio. Nesta seo, elencam-se as principais caratersticas da modelagem de preos hednicos e apresenta-se sua adaptao para o uso em taxas de vacncia, ressaltando dificuldades decorrentes.

Como as moradias esto usualmente fixas no territrio, suas caractersticas fsicas e atributos da sua localizao so inseparveis. Casas e apartamentos so bens heterog-neos, formados por uma cesta de caractersticas com atributos de diferentes qualidades. So possveis inmeras combinaes destas caractersticas, o que torna a comparao de dois bens difcil. No entanto, quando estes bens so precificados no mercado, as preferncias dos consumidores so tornadas explcitas e podem ser comparadas pelo seu preo. Rosen (1974) descreve o mercado de habitao como um mercado hednico. As regresses hednicas conectam o preo da moradia a seus atributos. Os coeficientes estimados para cada atributo so seus respectivos preos hednicos.

Os trabalhos de Rosen e Smith (1983) e Gabriel e Nothaft (2001) usam a variao das taxas de vacncia mdia de cidades para estimar a taxa de vacncia natural de cada uma delas. Neste trabalho, adotou-se uma abordagem diferente, pois partiu-se do pressuposto de que cada bairro tem uma taxa de vacncia natural diferente e explorou-se esta variao interna RMSP.

Apesar disso, no objetivo deste estudo estimar a taxa de vacncia natural de cada bairro. Os movimentos das taxas de vacncia e seu nvel natural dependem do mecanismo de ajuste de preos. De acordo com Wheaton e Torto (1994), os principais determinantes dos preos de equilbrio so: acessibilidade e qualidade da vizinhana; fatores que influenciam a velocidade do ajuste dos preos; e fatores que influenciam a chegada de novos residentes e os determinantes da mobilidade familiar. Ao assumir que as vacncias observadas tm uma relao direta com os preos de equilbrio, ento os determinantes destes tambm sero os determinantes das vacncias.

A modelagem hednica vlida porque a regresso deste estudo implicitamente uma regresso de preos hednicos. Uma diferena-chave que a unidade de anlise

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aqui utilizada no a casa ou o apartamento, e sim o estoque de moradias existentes em um determinado setor censitrio. Desta forma, a equao estimada pode ser vista como a mdia de equaes de preos hednicos. Ento, substituram-se os preos, como varivel dependente, por taxas de vacncia. Provavelmente o fato de ser um atributo de um conjunto de moradias e no de uma nica unidade explica porque as taxas de vacncia no so utilizadas na modelagem hednica tradicional.

Se a hiptese da existncia de mercados segmentados internos cidade feita, deveria haver diferentes curvas de preo-qualidade, e diferentes preos hednicos para cada submercado. Assim, na regresso, os parmetros estimados deveriam ser flexibi-lizados para variar entre os submercados. Os atributos seriam valorizados de maneira diferente em submercados distintos. Neste trabalho, esta hiptese ser testada para o submercado do centro histrico da RMSP.

Na estimao, utilizou-se econometria especial devido dependncia espacial diag-nosticada e externalidades espaciais que se presume existir. Um dos grandes desafios nos modelos empricos de mercado imobilirio lidar com as variveis no observveis das amenidades urbanas. Dubin (1992) menciona os erros de medida intrnsecos s amenida-des urbanas e defende que elas deveriam ser omitidas da estimao, tratando a correlao espacial que com isto surge nos erros com as tcnicas de estimao adequadas. Mesmo assim, no se escolheu seguir este caminho. Presume-se que a dependncia espacial segue uma estrutura espacial, que no observvel, mas sobre a qual se pode fazer hipteses.

Como o conhecimento terico sobre o funcionamento dos mercados de habitao justifica a existncia de externalidades espaciais e efeitos de adjacncia, as hipteses deste es-tudo sobre a estrutura espacial podem ser consideradas menos arbitrrias. Para as regresses em cross-section, utilizou-se o mtodo de momentos espacial general spatial two stages least squares proposto por Kelejian e Prucha (2010). A equao (1) descreve a estrutura espacial que se est considerando na varivel dependente e no termo de erro. A varivel dependente Y est correlacionada com seus vizinhos por meio de , que o coeficiente de correlao entre Y (nx1) e W (nxn). Y(nx1), e os distrbios u esto correlacionados aos vizinhos pelo coeficiente . A matriz de vizinhana do tipo queen com contiguidade de primeira ordem:

(1)

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

Para a estimao em painel, utilizou-se o mesmo modelo que foi estendido para um painel de efeitos aleatrios, sem a defasagem espacial da varivel dependente, seguindo Kapoor et al. (2007). As observaes para 2000 e 2010 so empilhadas, e assume-se que os distrbios u so a soma de um efeito que no varia no tempo e de um efeito de autocorrelao espacial. A matriz de varincia-covarincia deste distrbio tem dois componentes, para o efeito de autocorrelao espacial e para o efeito invarivel no tempo.

4 RESULTADOS DA ESTIMAO

As regresses em cross-section foram feitas no software R usando a funo gtslshet do pacote shet. Para a regresso em painel, foi usada a funo spgm do pacote splm. A equao que segue foi estimada separadamente para o centro histrico e para o resto da RMSP em 2000 e 2010:

taxa de vacncia i = 0+ 1*renda i + 2*banheiros i + 3*mais que trs banheiros i + 4*alugados i + 5*mais de 50 anos de idade i + 6*apartamentos i + 7*um morador i + 8*densidade i + 9*Gini renda i + 10*Gini banheiros i + 11*distncia ao centro i + i

(2)

Onde i indica o setor censitrio. Para o painel, testou-se a diferena nos coeficientes e no intercepto para o centro histrico pela incluso de interaes destas variveis e a varivel binria indicando a presena no centro histrico. A equao estimada foi:

taxa de vacncia i = 0+ 1*renda i + 2*banheiros i + 3*mais que trs banheiros i + 4*alugados i + 5*mais de 50 anos de idade i + 6*apartamentos i + 7*um morador i + 8*densidade i + 9*Gini renda i + 10*Gini banheiros i + 11*distncia ao centro i + 12*centro it + 13*renda it centro it + 14*banheiros it*centro it + 15*mais que trs banheiros it *centro it + 15*alugados it *centro it + 16* mais de 50 anos de idade it*centro it + 17*apartmentos it*centro it + 18*um morador it*centro it + 19*densidade it *centro it + 20* Gini de renda it *centro it + 21* Gini banheiros it*centro it + 22*distncia do centro it*centro it + it

(3)

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Onde i indica o setor censitrio e t os anos 2000 ou 2010. Por exemplo, se o coefi-ciente 13 estatisticamente significante, a varivel renda mdia ter um impacto na taxa de vacncia do centro histrico. A tabela 3 apresenta os resultados. A primeira coluna mostra os coeficientes 0 a 11 da estimao em painel da equao (3). A segunda coluna mostra a soma destes coeficientes e de suas interaes com a varivel binria do centro histrico. Nesta coluna, o nvel de significncia apresentado o das interaes.

Passando para os resultados dessa estimao, possvel confirmar muitos deter-minantes estatisticamente significantes da vacncia. A nica varivel no significante a proporo de domiclios com apenas um morador. Apesar do decrscimo geral nas taxas de vacncia e no nmero absoluto de domiclios vagos observado na subseo 2.2, o coeficiente positivo da varivel binria de 2010 indica que, controlado por todos os outros atributos, a taxa de vacncia cresceu em torno de 5% de 2000 para 2010.

TABELA 3 Determinantes da vacncia residencial para a RMSP e o centro histrico

Painel 2000-2010

Coeficientes para o centro

histrico a partir do painel*

Centro histrico 2000

Centro histrico 2010

Resto da RMSP 2000

Resto da RMSP 2010

Intercepto -0,0262 *** 0,1229 *** 0,0359 0,0192 -0,0033 -0,0287 ***

(-11.7213) (0.5034) (0.6476) (-0.3932) (-12.1265)

Renda 3,15E-06 *** -3,57E-06 *** -6,45E-06 . -1,36E-06 4,70E-06 * 2,79E-07

(8.8413) (-1.719) (-1.0026) (2.0951) (0.7326)

Banheiros 0,0243 *** 0,0175 0,0040 0,0326 ** 0,0240 *** 0,0210 ***

(14.9054) (0.2038) (3.0548) (4.1102) (11.079)

Mais que trs banheiros

-0,0530 *** -0,0237 0,0452 -0,0351 -0,0671 *** -0,0441 ***

(-10.1632) (0.7164) (-1.3353) (-4.6541) (-7.0434)

Alugados 0,0964 *** 0,1170 . 0,1041 ** 0,0411 ** 0,1513 *** 0,0282 ***

(32.7049) (2.7554) (2.716) (23.0178) (8.7688)

Mais que 50 anos0,0410 *** 0,0399 -0,0629 -0,0517 -0,0626 *** 0,0530 ***

(8.3368) (-0.916) (-1.3867) (-4.5679) (7.5302)

Apartamentos 0,0300 *** -0,0179 *** 0,0045 -0,0162 0,0509 *** -0,0015

(24.7999) (0.2451) (-1.3626) (11.9509) (-1.0696)

Um morador -0,0018 0,0131 0,0237 0,0510 * -0,0349 * 0,0216 **

(-0.2998) (0.4721) (2.0815) (-2.2559) (3.0282)

Densidade -8,90E-08 *** -1,18E-07 . -1,32E-07 *** -5,96E-08 *** -1,05E-07 *** -4,77E-08 ***

(-16.1396) (-4.7167) (-3.3846) (-4.6163) (-3.8744)

Gini renda 0,0135 *** -0,0122 *** -0,0040 0,0045 0,0211 0,0067 ***

(9.5026) (-0.0483) (0.6169) (1.4079) (5.1768)

(Continua)

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

Painel 2000-2010

Coeficientes para o centro

histrico a partir do painel*

Centro histrico 2000

Centro histrico 2010

Resto da RMSP 2000

Resto da RMSP 2010

Gini banheiros0,0488 *** -0,0004 ** -0,0081 0,0249 0,0340 * 0,0040

(15.2922) (-0.0907) (0.5312) (2.1182) (0.7959)

Distncia ao centro

0,0006 *** -0,0258 *** -0,0050 -0,0119 ** 0,0008 *** 0,0003 ***

(17.4249) (-0.9663) (-2.7353) (10.6956) (7.8351)

lambda 0,4056 0,6906 *** 0,5321 ** 0,2732 *** 0,6539 ***

(3.7038) (3.1965) (6.2171) (30.7146) ***

Rho 0,3038 -0,6351 *** -0,5498 *** -0,0223 -0,5734

(-4.4021) (-3.7745) (-0.4179) (-20.6752)

sigma^2 v 0,0032

sigma^2 1 0,0037

Ano 2010 0,0492 ***

81,92

N 21.594 776 776 20.818 20.818

Fonte: IBGE (2000; 2010).Elaborao da autora.Obs.: 1. Nveis de significncia: 0%; *** 0.1%; ** 1%; * 5%. Estes coeficientes so a soma dos coeficientes na primeira coluna e dos coeficientes da interao dessas

variveis e da varivel binria indicando o centro histrico. O nvel de significncia corresponde ao dos coeficientes das interaes.2. A varivel dependente a taxa de vacncia dos setores censitrios; entre parnteses so apresentados os valores das estatsticas t.

Algumas variveis esto ligadas s caractersticas individuais das moradias. O nmero mdio de banheiros e a proporo de domiclios com mais de trs banheiros esto medindo explicitamente a qualidade da estrutura fsica das habitaes. Este tipo de atributo pode afetar a vacncia por meio de mudanas nas preferncias dos consu-midores e o respectivo ajuste necessrio na oferta. Se a oferta no se adapta to rpido quanto as preferncias, vacncias podem aparecer. A estimao encontrou que uma maior mdia de banheiros implica maior vacncia, mas o coeficiente da proporo de domiclios com mais de trs banheiros negativo. Assim, para dois bairros com a mesma mdia de banheiros, aquele com mais unidades de melhor qualidade apresentam menor vacncia. Parece intuitivo que os consumidores prefiram unidades de melhor qualidade, com mais banheiros.

Com relao ao tipo de moradia, se o estoque composto principalmente por apartamentos, a oferta menos elstica demanda. Edifcios de apartamentos permi-tem reformas muito mais restritas que as reformas possveis para uma casa. Alm disso, muito difcil que mudem seu uso. Assim, o impacto desta varivel na vacncia esperado como positivo, visto que quanto mais inelstica a oferta, mais unidades vagas deveria haver. Isto confirmado na regresso em painel.

(Continuao)

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Outras variveis que medem a qualidade da estrutura fsica da moradia influenciam o processo de ajuste de preos e a mobilidade dos residentes, em termos de o quanto uma famlia precisa ou est disposta a mudar de moradia. Uma unidade alugada estar vaga mais frequentemente porque muda de residentes mais vezes que as unidades ocupadas por seus proprietrios. O impacto na vacncia esperado como positivo confirmado. Com relao mobilidade das famlias, parte-se da hiptese de que o momento no ciclo de vida teria grande influncia nesta mobilidade. Assim, famlias com chefes de mais idade ten-deriam a se mudar menos que as com chefes mais jovens. Mais mobilidade implica mais vacncia. A varivel medindo a proporo de chefes com mais de 50 anos tem coeficiente positivo. No o efeito esperado, pois estas famlias seriam menos mveis. A hiptese deste estudo sobre a mobilidade das famlias deve estar equivocada, e necessrio buscar outras bases de dados para verific-la.

Em seguida, pode-se falar sobre os impactos estatisticamente significantes das caractersticas do conjunto dos domiclios de cada setor censitrio. A renda mdia, a densidade populacional e a distncia ao centro histrico so amenidades de vizinhana. Elas influenciam quo atraentes so estes bairros. Bairros mais atraentes com o mesmo nvel de preos ou aluguel apresentariam menor vacncia. Em teoria, maior renda uma amenidade positiva, distncia do centro, uma amenidade negativa, e maior densidade, ambgua. Pode ser uma amenidade negativa devido a externalidades de conges-tionamento, mas pode ser uma amenidade positiva devido interao social, segundo Jacobs (1961). Os sinais dos coeficientes no confirmam todos estes efeitos. A densidade parece ser uma externalidade positiva devido ao efeito negativo na vacncia. A distncia ao centro confirmada como uma amenidade negativa. A renda mdia est aumentando a taxa de vacncia. Este um resultado que mostra a fraqueza do modelo emprico, pois, no caso da RMSP, a renda mdia capta muitas amenidades positivas. Provavelmente esta falha acontece devido falta dos nveis de preo e sua dinmica. A partir da teoria de Englund et al. (2008), estas variveis deveriam estar conectadas no somente valorizao do espao, mas tambm ao mecanismo de ajuste de preos.

Os coeficientes das medidas de desigualdade so consistentes com a teoria. Considerou-se aqui o coeficiente de Gini do nmero de banheiros como uma proxy da heterogeneidade da qualidade do estoque habitacional. O coeficiente de Gini da renda seria uma medida da heterogeneidade da demanda. Quanto mais heterogneo, mais difcil o processo de pareamento entre possveis consumidores e proprietrios. Mais tempo gasto no processo de busca leva a maiores taxas de vacncia. Ambos os sinais so positivos.

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Vacncia Residencial nos Centros Histricos Urbanos: o caso de So Paulo

O teste da diferena desses determinantes para o centro histrico de So Paulo central para o objetivo deste trabalho. Os resultados esto na segunda coluna da tabela 3. A significncia estatstica de oito deles do suporte hiptese de que o centro um submercado com dinmica e caractersticas distintas. Os sinais dos coeficientes so opostos, indicando impactos reversos com relao ao resto da RMSP. O nvel de renda, a densidade e a distncia ao marco zero de criao da cidade (praa da S) so amenidades positivas. O efeito dos apartamentos na elasticidade da oferta est sendo compensado por algum outro efeito, provavelmente melhor qualidade que as casas, visto que edifcios de apartamentos no centro so muito mais recentes que as casas. Os dois coeficientes de Gini tm um sinal negativo, tambm indicando que o efeito da heterogeneidade nas frices do mercado est sendo compensado por algum outro efeito de valorizao da diversidade.

As estimaes em cross-section repetem esses resultados. Nas regresses separadas para o centro histrico, menos variveis se mostraram estatisticamente significantes, mas os determinantes significantes apresentam o mesmo sinal e aproximadamente os mesmos coeficientes que aqueles da estimao em painel.

5 CONSIDERAES FINAIS

Neste trabalho, foram investigados empiricamente os determinantes das taxas de vacncia residencial na RMSP e testados se estes so diferentes para o centro histrico. Combinando econometria espacial com modelagem hednica, foram encontradas evidncias de dois grupos de determinantes. O primeiro est relacionado dinmica do mercado imobilirio e o segundo aos atributos das unidades. Estes resultados esto de acordo com a literatura prvia sobre taxas de vacncia e reas centrais da economia urbana. A hiptese da existncia de um mercado segmentado no centro histrico comprovada, sendo que seus determinantes funcionam de maneira diferenciada do resto da cidade.

O padro espacial da vacncia residencial, que deixa de utilizar as amenidades urbanas do centro, a motivao que justificaria a interveno nas condicionantes do submercado do centro. Se diversidade social e de tipos e qualidade de habitao levam a menos vacncia, apesar de seu papel nas frices do mercado, elas deveriam ser promovidas.

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Se os apartamentos esto menos vagos porque so mais novos, apesar de serem uma oferta menos elstica, uma motivao para programas de renovao do centro. A conexo com a vacncia vem da hiptese de que estas variveis explicam os desvios da taxa de vacncia de seu nvel natural.

Os resultados apresentados por este estudo indicam que a metodologia adota-da neste trabalho promissora, por trabalhar com as vises da economia urbana, do mercado imobilirio e da habitao em reas centrais ao mesmo tempo, e deve gerar outros estudos. Da mesma maneira, podem ser pontuados os pontos fracos do estudo, principalmente a falta de importantes variveis controle como idade das habitaes, nvel e dinmica dos preos e aluguis, e amenidades urbanas. A superao destas falhas ser objeto de futuros estudos.

Em termos da teoria por trs da anlise emprica, identificou-se uma lacuna refe-rente necessidade de modelos mais sofisticados que incorporem os desvios dos preos e das vacncias de seus nveis de equilbrio, e as variveis observveis que descrevem estes desvios.

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Ipea Instituto de Pesquisa Econmica Aplicada

EDITORIAL

CoordenaoCludio Passos de Oliveira

SupervisoEverson da Silva MouraReginaldo da Silva Domingos

RevisoClcia Silveira RodriguesIdalina Barbara de CastroLaeticia Jensen EbleLeonardo Moreira de SouzaMarcelo Araujo de Sales AguiarMarco Aurlio Dias PiresOlavo Mesquita de CarvalhoRegina Marta de AguiarBrbara Pimentel (estagiria) Jessyka Mendes Carvalho Vasquez (estagiria)Karen Aparecida Rosa (estagiria)Taunara Monteiro Ribeiro da Silva (estagiria)

EditoraoBernar Jos VieiraCristiano Ferreira de ArajoDaniella Silva NogueiraDanilo Leite de Macedo TavaresDiego Andr Souza SantosJeovah Herculano Szervinsk JuniorLeonardo Hideki Higa

CapaLus Cludio Cardoso da Silva

Projeto GrficoRenato Rodrigues Buenos

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Misso do IpeaAprimorar as polticas pblicas essenciais ao desenvolvimento brasileiropor meio da produo e disseminao de conhecimentos e da assessoriaao Estado nas suas decises estratgicas.

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