Riesgo sA�smico y precios de la vivienda en la Ciudad de MA�xico

A mA?s de un aA�o del sismo que dejA? al menos 229 muertes y mA?s de 5,000 construcciones daA�adas sA?lo en la Ciudad de MA�xico, mucha de la atenciA?n de la ciudadanA�a y organizaciones de la sociedad civil se ha centrado en el dinero disponible para la reconstrucciA?n. Hay muchA�simas preguntas en el aire, que van desde el origenA�y monto de los fondos disponibles, el destinoA�que se ha dado al dinero hasta ahora repartido, y los trA?mites necesariosA�para que los afectados tengan acceso a distintos apoyos.

En un proyecto de investigaciA?n reciente, MarA�a Esther RodrA�guez[1], Kensuke Teshima y yo nos hacemos una pregunta un tanto distinta, pero tambiA�n relevante en un contexto como el mexicano, en que los fondos disponibles son limitados y el uso eficiente de los mismos es urgente. Una pregunta que puede contribuir a definir quiA�nes deberA�an tener prioridad para recibir ayuda por parte del gobierno, con quiA�nes tienen las autoridades una responsabilidad mA?s inmediata (ademA?s de la que tienen con aquellos que perdieron su vivienda por irregularidades en la verificaciA?n del cumplimiento de los cA?digos de construcciA?n, resultado seguramente de actos de corrupciA?n del gobierno de la ciudad). En particular, investigamos si el precio de la vivienda adquirida en los aA�os anteriores a este A?ltimo sismo por los trabajadores en el sector formal reflejaba correctamente el riesgo sA�smico que las construcciones enfrentaban, y que las autoridades conocA�an.

En un mundo de esos que nosotros los economistas dibujamos en el pizarrA?n en los cursos introductorios de la licenciatura, si existe informaciA?n perfecta, los precios de la vivienda en zonas de riesgo sA�smico alto deberA�an ser menores: los individuos estarA�an conscientes del riesgo de perder su vivienda en un siniestro de este tipo y, por lo tanto, pedirA�an pagar menos por viviendas con las mismas caracterA�sticas, pero que enfrenten un riesgo mayor. Y, en ese mundo de pizarrA?n, si los mercados de seguros fueran perfectos, quienes compraran su vivienda en zonas mA?s riesgosas pagarA�an esa diferencia en precios a una compaA�A�a aseguradora para recibir el monto necesario para reconstruir en caso de efectivamente enfrentar un desastre como el que vivimos el 19 de septiembre del aA�o pasado.

En ese mundo feliz, con informaciA?n y mercados perfectos, la creaciA?n de un fondo de reconstrucciA?n y la discusiA?n sobre cuA?l deberA�a ser el destino de los recursos entonces no tendrA�a lugar: las compaA�A�as aseguradoras pagarA�an directamente a todos los propietarios un monto igual al costo de reconstruir su vivienda.

Desde luego, ambas condiciones, informaciA?n y mercados perfectos, no existen en MA�xico. La tragedia que viven los miles de damnificados que llevan mA?s de un aA�o sin techo, o las personas de la tercera edad que no son ni siquiera elegibles para recibir un crA�dito que les permita financiar las reparaciones que sus hogares necesitan es obvia, ofensiva y debe atenderse. Sin embargo, la evidencia para otros paA�ses sugiere que los precios de las casas y departamentos efectivamente responden a los riesgos que enfrentan dada la zona en que se encuentran: a los niveles de contaminaciA?n (Currie et al, 2015; Chay y Greenstone, 2005), los niveles de crimen (Linden and Rockoff, 2008), la calidad de las escuelas (Black, 1999), otros riesgos a la salud (Davis, 2004) y a inundaciones y accidentes nucleares (Gallagher, 2014; Kawaguchi et al, 2017). En particular, para el contexto de JapA?n, varios artA�culos acadA�micos han demostrado quelos precios de la vivienda son menores en zonas de mayor riesgo sA�smico (Nakagawa et al, 2007; Naoi et al, 2009; Hidano et al, 2015).[2]A�Vale la pena entonces preguntarnos si en MA�xico tambiA�n es asA�.

Las caracterA�sticas de la Ciudad de MA�xico ofrecen una oportunidad mA?s o menos A?nica para responder esta pregunta de forma bastante precisa: las caracterA�sticas del subsuelo en la ciudad determinan de manera importante la fuerza con que los movimientos telA?ricos se sienten en distintas zonas de la ciudad. Nuestras autoridadesA�y la comunidad cientA�ficaA�lo saben desde hace dA�cadas. Lo que MarA�a Esther, Kensuke y yo hacemos es entonces utilizar informaciA?n de todos los crA�ditos hipotecarios financiados parcial o totalmente por el INFONAVIT entre enero de 2010 y diciembre de 2016 y, controlando por casi todas las caracterA�sticas de cada una de estas viviendas (incluida, en la medida de lo posible, su ubicaciA?n geogrA?fica), preguntarnos si los precios que los individuos pagaron por aquA�llas que se encuentran dentro de la frontera geogrA?fica que determina un mayor riesgo sA�smico son efectivamente menores que los que pagaron por aquA�llas que se encuentran fuera de esa frontera.

Este ejercicio es posible porque, para cada una de estas viviendas, conocemos las coordenadas geogrA?ficas exactas de su ubicaciA?n, si se trata de vivienda horizontal o vertical, si es de segunda mano, y otras caracterA�sticas. En concreto, para aislar el impacto del riesgo sA�smico en los precios de la vivienda, dividimos a la ciudad en cuadrados de 1km por 1km (Figura 1), y suponemos que, excepto por el riesgo sA�smico asociado a que se encuentren dentro o fuera de la frontera geogrA?fica que determina el riesgo sA�smico, las caracterA�sticas de las viviendas al interior de cada cuadrado son similares. Para tener mayor certeza de que no estamos comparando viviendas en zonas muy distintas de la ciudad, restringimos la muestra a aquellas que se encuentran a menos de 750 metros de la frontera de riesgo sA�smico que reportan las autoridades de la Ciudad de MA�xico (Figura 2).

Figura 1

Figura 2

El Cuadro 1 muestra nuestra estimaciA?n de la diferencia porcentual en el precio por metro cuadrado entre las viviendas que se encuentran dentro y fuera de la frontera de riesgo. La Columna 1 incluye el total de viviendas ubicadas a menos de 750 metros de la frontera. Las columnas 2 y 3 restringen la muestra a aquA�llas ubicadas a menos de 500 y 250 metros de la frontera, respectivamente.

La primera columna muestra que no existen diferencias importantes en el precio por metro cuadrado de la vivienda que se encuentra dentro o fuera de la frontera. El coeficiente de interA�s es pequeA�A�simo y no es significativamente distinto de cero. Las columnas 2 y 3 confirman el resultado, pues incluso reduciendo la muestra a viviendas ubicadas a menores distancias de la frontera, el coeficiente de interA�s se mantiene muy pequeA�o y nunca es significativamente distinto de cero. Concluimos entonces que no parece que en el contexto de la Ciudad de MA�xico, los precios de la vivienda reflejen el riesgo de daA�os por sismos asociado al subsuelo sobre el cual estA?n construidas.

Cuadro 1

Nuestros resultados sugieren que en la Ciudad de MA�xico los precios de las unidades habitacionales no reflejan el riesgo sA�smico asociado a la zona en que se encuentran, y contrastan con los resultados obtenidos para otros contextospues, al menos para JapA?n,los precios de la vivienda son menores en zonas de mayor riesgo sA�smico (Nakagawa et al, 2007; Naoi et al, 2009; Hidano et al, 2015).[1]

La evidencia que encontramos pone de manifiesto uno mA?s de los errores de quienes se han encargado de la planeaciA?n urbana en la ciudad en las A?ltimas dA�cadas. A pesar de saberlo, nuestras autoridades fueron incapaces de informar a la ciudadanA�a sobre el riesgo sA�smico asociado a su patrimonio. No deberA�a entonces sorprender a nadie el descontento y la exigencia de aquellos que perdieron sus casas hace poco mA?s de un aA�o por que el gobierno los ayude a superar la tragedia. Pero tambiA�n sugiere que existen acciones relativamente simples que podrA�an contribuir a que, cuando un sismo de igual o mayor magnitud sacuda a la ciudad en el futuro, el nivel de destrucciA?n sea menor. Es, por ejemplo, urgente que el Atlas de Riesgos de la ciudad (y de todo el paA�s) no solamente se haga pA?blico, sino tambiA�n que se diseA�en mecanismos que aseguren que los ciudadanos conozcamos el riesgo asociado con las construcciones en las que vivimos y trabajamos. Falta muchA�simo por hacer, y entiendo que es necesario definir prioridades dadas las restricciones presupuestales que enfrentan las autoridades. Pero hacer pA?blica la informaciA?n que ya tienen es gratis.

BibliografA�a

  • Chay, Kenneth Y., y Michael Greenstone. “Does air quality matter? Evidence from the housing market.”A�Journal of political EconomyA�113, no. 2 (2005): 376-424.
  • Currie, Janet, Lucas Davis, Michael Greenstone, y Reed Walker. “Environmental health risks and housing values: evidence from 1,600 toxic plant openings and closings.”A�American Economic ReviewA�105, no. 2 (2015): 678-709.
  • Davis, Lucas W. “The effect of health risk on housing values: Evidence from a cancer cluster.”A�American Economic ReviewA� 94, no. 5 (2004): 1693-1704.
  • purchase cyklokapron uses

  • Gallagher, Justin. “Learning about an infrequent event: evidence from flood insurance take-up in the United States.” American Economic Journal: Applied Economics 6, no. 3 (2014): 206-33.
  • Hanaoka, Chie, Hitoshi Shigeoka, y Yasutora Watanabe. “Do Risk Preferences Change? Evidence from the Great East Japan Earthquake.” American Economic Journal: Applied Economics 10, no. 2 (2018): 298-330.
  • Hidano, Noboru, Tadao Hoshino, y Ayako Sugiura. “The effect of seismic hazard risk information on property prices: Evidence from a spatial regression discontinuity design.” Regional Science and Urban Economics 53 (2015): 113-122.
  • Kawaguchi, Daiji, y Norifumi Yukutake. “Estimating the residential land damage of the Fukushima nuclear accident.” Journal of Urban Economics 99 (2017): 148-160.
  • Linden, Leigh, y Jonah E. Rockoff. “Estimates of the impact of crime risk on property values from Megan’s laws.”A�American Economic ReviewA�98, no. 3 (2008): 1103-27.
  • Nakagawa, Masayuki, Makoto Saito, y Hisaki Yamaga. “Earthquake risk and housing rents: evidence from the Tokyo Metropolitan Area.” Regional Science and Urban Economics 37, no. 1 (2007): 87-99.
  • Naoi, Michio, Miki Seko, y Kazuto Sumita. “Earthquake risk and housing prices in Japan: Evidence before and after massive earthquakes.” Regional Science and Urban Economics 39, no. 6 (2009): 658-669.
  • Seed, Harry Bolton, M. P. Romo, J. Sun, A. Jaime, y J. Lysmer. “Relationships between soil conditions and earthquake ground motions in Mexico City in the earthquake of Sept. 19, 1985.”A�Earthquake Engineering Research Center, University of California, Berkeley, EERC, Report UCB/EERC-87/15A�(1987).

[1]Hanaoka et al (2018) encuentran que las preferencias por riesgo tambiA�n cambian como resultado de la ocurrencia de sismos.

[1]MarA�a Esther presentA? los resultados de una primera versiA?n de este trabajo como su tesis de licenciatura hace apenas dos semanas.

[2]Hanaoka et al (2018) encuentran que las preferencias por riesgo tambiA�n cambian como resultado de la ocurrencia de sismos.