Desarrollo de un modelo de formación del valor inmobiliario en ...

F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O 1

R E S U M E N

R E S U M E N

Una de las principales líneas de investigación de la economía urbana es el comportamiento

del mercado inmobiliario y sus relaciones con la estructura territorial. Dentro de este

contexto, la reflexión sobre el significado del valor urbano, y abordar su variabilidad,

constituye un tema de especial importancia, dada la relevancia que ha supuesto y supone

la actividad inmobiliaria en España.

El presente estudio ha planteado como principal objetivo la identificación de aquellos

factores, ligados a la localización que explican la formación del valor inmobiliario y justifican

su variabilidad. Definir este proceso precisa de una evaluación a escala territorial

estableciendo aquellos factores de carácter socioeconómico, medioambiental y urbanístico

que estructuran el desarrollo urbano, condicionan la demanda de inmuebles y, por tanto, los

procesos de formación de su valor.

El análisis se centra en valores inmobiliarios residenciales localizados en áreas litorales

donde la presión del sector turístico ha impulsado un amplio. Para ello, el ámbito territorial

seleccionado como objeto de estudio se sitúa en la costa mediterránea española, al sur de

la provincia de Alicante, la comarca de la Vega Baja del Segura.

La zona, con una amplia diversidad ecológica y paisajística, ha mantenido históricamente

una clara distinción entre espacio urbano y espacio rural. Esta dicotomía ha cambiado

drásticamente en las últimas décadas, experimentándose un fuerte crecimiento

demográfico y económico ligado a los sectores turístico e inmobiliario, aspectos que han

tenido un claro reflejo en los valores inmobiliarios. Este desarrollo de la comarca es un claro

ejemplo de la política expansionista de los mercados de suelo que ha tenido lugar en la

costa española en las dos últimas décadas y que derivado en la regeneración de un amplio

tejido suburbano.

El conocimiento del marco territorial ha posibilitado realizar un análisis de variabilidad

espacial mediante un tratamiento masivo de datos, así como un análisis econométrico que

determina los factores que se valoran positivamente y negativamente por el potencial

comprador. Estas relaciones permiten establecer diferentes estructuras matemáticas

basadas en los modelos de precios hedónicos, que permiten identificar rasgos diferenciales

en los ámbitos económico, social y espacial y su incidencia en el valor inmobiliario.

También se ha sistematizado un proceso de valoración territorial a través del análisis del

concepto de vulnerabilidad estructural, entendido como una situación de fragilidad debida a

circunstancias tanto sociales como económicas, tanto actual como de tendencia en el

futuro. Actualmente, esta estructura de demanda de segunda residencia y servicios ha

mostrado su fragilidad y ha bloqueado el desarrollo económico de la zona al caer

drásticamente la inversión en el sector inmobiliario por la crisis global de la deuda. El

proceso se ha agravado al existir un tejido industrial marginal al que no se ha derivado

inversiones importantes y un abandono progresivo de las explotaciones agropecuarias.

El modelo turístico no sería en sí mismo la causa del bloqueo del desarrollo económico

comarcal, sino la forma en que se ha implantado en la Costa Blanca, con un consumo del

territorio basado en el corto plazo, poco respetuoso con aspectos paisajísticos y

medioambientales, y sin una organización territorial global. Se observa cómo la vinculación

entre índices de vulnerabilidad y valor inmobiliario no es especialmente significativa, lo que

2 F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O

S U M M A R Y

denota que las tendencias futuras de fragilidad no han sido incorporadas a la hora de

establecer los precios de venta del producto inmobiliario analizado.

El valor muestra una clara dependencia del sistema de asentamiento y conservación de las

áreas medioambientales y un claro reconocimiento de tipologías propias del medio rural

aunque vinculadas al sector turístico. En la actualidad, el continuo descenso de la demanda

turística ha provocado una clara modificación en la estructura poblacional y económica. Al

incorporar estas modificaciones a los modelos especificados podemos comprobar un

verdadero desmoronamiento de los valores. Es posible que el remanente de vivienda

construida actualmente vaya dirigido a un potencial comprador que se encuentra en

retroceso y que se vincula a unos rasgos territoriales ya no existentes. Encontrar soluciones

adaptables a la oferta existente, implica la viabilidad de renovación del sistema poblacional

o modificaciones a nivel económico. La búsqueda de respuestas a estas cuestiones señala

la necesidad de recanalizar el desarrollo, sin obviar la potencialidad del ámbito.

S U M M A R Y

One of the main lines of research regarding the urban economy focuses on the behavior of

the real estate market and its relationship to territorial structure. Within this context, one of

the most important themes involves considering the significance of urban property value and

dealing with its variability, particularly given the significant role of the real estate market in

Spain, both in the past and present.

The main objective of this study is to identify those factors linked to location, which explain

the formation of property values and justify their variability. Defining this process requires

carrying out an evaluation on a territorial scale, establishing the socioeconomic,

environmental and urban planning factors that constitute urban development and influence

the demand for housing, thereby defining the processes by which their value is established.

The analysis targets residential real estate values in coastal areas where pressure from the

tourism industry has prompted large-scale transformations. Therefore, the focal point of this

study is an area known as Vega Baja del Segura, which is located on the Spanish

Mediterranean coast in southern Alicante (province).

Characterized by its scenic and ecological diversity, this area has historically maintained a

clear distinction between urban and rural spaces. This dichotomy has drastically changed in

past decades due to the large increase in population attributed to the tourism and real estate

markets – factors which have had a direct effect on property values. The development of this

area provides a clear example of the expansionary policies which have affected the housing

market on the coast of Spain during the past two decades, resulting in a large increase in

suburban development.

Understanding the territorial framework has made it possible to carry out a spatial variability

analysis through massive data processing, as well as an econometric analysis that

determines the factors that are evaluated positively and negatively by potential buyers.

These relationships enable us to establish different mathematical systems based on hedonic

pricing models that facilitate the identification of differential features in the economic, social

and spatial spheres, and their impact on property values.


R E S U M E N

Additionally, a process for land valuation was established through an analysis of the concept

of structural vulnerability, which is understood to be a fragile situation resulting from either

social or economic circumstances. Currently, this demand structure for second homes and

services has demonstrated its fragility and has inhibited the area’s economic development

as a result of the drastic fall in investment in the real estate market, due to the global debt

crisis. This process has been worsened by the existence of a marginal industrial base into

which no important investments have been channeled, combined with the progressive

abandonment of agricultural and fishing operations.

In and of itself, the tourism model did not inhibit the area’s economic development, rather it

is the result of the manner in which it was implemented on the Costa Brava, with a land

consumption based on the short-term, lacking respect for landscape and environmental

aspects and without a comprehensive organization of the territory. It is clear that the link

between vulnerability indexes and property values is not particularly significant, thereby

indicating that future fragility trends have not been incorporated into the problem in terms of

establishing the sale prices of the analyzed real estate product in question.

Urban property values are clearly dependent on the system of development and

environmental conservation, as well as on a clear recognition of the typologies that

characterize rural areas, even those linked to the tourism industry. Today, the continued drop

in tourism demand has provoked an obvious modification in the populational and economic

structures. By incorporating these changes into the specified models, we can confirm a real

collapse in values. It’s possible that the surplus of already-built homes is currently being

marketed to a potential buyer who is in recession and linked to certain territorial

characteristics that no longer exist. Finding solutions that can be adapted to the existing

offer implies the viability of renewing the population system or carrying out modifications on

an economic level. The search for answers to these questions suggests the need to reform

the development model, without leaving out an area’s potentiality.


Í N D I C E

ÍNDICE PÁG.

PLANTEAMIENTO Y JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN 006

i Introducción. Planteamiento y justificación del problema objeto de

la investigación 007

ii Formulación de objetivos 009

iii Propuesta metodológica 011

PARTE I ELEMENTOS TEÓRICOS Y METODOLOGICOS QUE FUNDAMENTAN

LA INVESTIGACIÓN

1 EL BIEN INMOBILIARIO Y LA VALORACIÓN INMOBILIARIA EN ESPAÑA 017

2 LAS EXTERNALIDADES Y LOS MODELOS DE FORMACIÓN DE VALOR DE SUELO 021

2.1 Las externalidades urbanas y ambientales: Factores que determinan

la formación del valor urbano 022

2.1.1 Factores socio demográficos 022

2.1.2 Factores medioambientales 023

2.1.3 Factores urbanísticos 023

2.1.4 Factores económicos 024

2.2 Principios teóricos sobre el significado del valor urbano 025

2.3 Determinantes y modelos de distribución espacial de los valores urbanos 028

2.3.1 Las teorías de accesibilidad 029

2.3.2 Las teorías de externalidades urbano-ambientales 032

2.3.3 Las teorías de jerarquización social 038

2.4 Aplicabilidad de las teorías clásicas de formación del valor del suelo

en áreas de crecimiento suburbano 039

3 TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN Y VALORACIÓN INMOBILIARIA 043

3.1 Aplicación de Modelos Precios Hedónicos a la valoración inmobiliaria 044

3.2 Métodos estadísticos aplicables a la valoración inmobiliaria 047

3.2.1 Análisis de clúster 047

3.2.2 Análisis factorial 049

3.2.3 Análisis de regresión multivariante 050

3.3 Sistema de información geográfica y su aplicación en la formulación de modelos

052

4 PROCEDIMIENTO DE CÁLCULO DEL VALOR DEL SUELO 055

4.1 Factores de producción de la inversión inmobiliaria 056

4.2 El valor del suelo como valor residual 057

4.3 Análisis de las variables que influyen en el proceso de valoración del suelo 060

4.3.1 Valor de mercado del producto terminado 060

4.3.2 Costes de construcción 066

4.3.2.1 El coste de construcción dentro del valor inmobiliario 066

4.3.2.2 El coste de construcción. Procedimiento de cálculo 068

4.3.2.3 Estandarización de Costes de construcción del producto terminado 069

4.3.2.4 Análisis comparativo y modelización de costes 072

4.3.3 Gastos necesarios de edificación y promoción 081

4.3.4 Margen de rentabilidad o beneficio del promotor 085

4.3.4.1 El beneficio del promotor: antecedentes normativos 086

4.3.4.2 Cálculo del beneficio del promotor 089

4.4 Modelo de valoración para determinar valores de repercusión del suelo 091


Í N D I C E

PARTE II DESCRIPCION TERRITORIAL DEL AMBITO DE ESTUDIO:

COMARCA DE LA VEGA BAJA DEL SEGURA

5 CARACTERIZACIÓN TERRITORIAL Y DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE VARIABLES 093

6 EL ESPACIO RURAL COMO SISTEMA DE ASENTAMIENTOS 098

6.1 Asentamientos tradicionales y desarrollo turístico. Nuevas formas de crecimiento

suburbano 098

6.2 Factores de localización. Causas de la diseminación del poblamiento 102

6.2.1 El patrón del sistema de asentamiento de la población 102

6.2.2 El marco geográfico como elemento que define el sistema de asentamiento

territorial 104

6.2.3 El marco climático como elemento de contraste 107

6.2.4 Accesibilidad y red viaria 108

6.2.5 Estructura de la propiedad 110

6.3 Los Paisajes y espacios diferenciales del hábitat rural en la comarca 111

6.3.1 Paisaje rural y paisaje urbano. Su interacción con el sistema

de asentamientos 111

6.3.2 Espacios Naturales y su valor para la conservación 112

6.3.2.1 Zonas alto valor para la conservación 114

6.3.2.2 Zonas de medio y bajo valor para la conservación 116

6.3.3 Sistema de asentamiento rural 118

6.3.3.1 La vega o huerta tradicional 119

6.3.3.2 Espacios del interior septentrional de la comarca 119

6.3.3.3 La transformación turística de los municipios prelitorales 120

6.3.3.4 Los espacios del turismo litoral 122

6.4 Red de Poblaciones 124

7 ESTRUCTURA POBLACIONAL 125

7.1 Sistema poblacional y modelo económico 126

7.2 La evolución de la población 128

7.3 La distribución municipal de la población de la Vega Baja 143

7.4 La estructura de la población 149

7.5 El saldo migratorio y la procedencia de la población 168

7.6 El nivel de instrucción de la población activa 180

8 ACTIVIDAD ECONÓMICA Y SISTEMA PRODUCTIVO 191

8.1 Modelo económico y sectores productivos 192

8.2 Variables socioeconómicas: mercado de trabajo y sectores productivos 193

8.2.1 Nivel de renta y riqueza económica 193

8.2.2 El mercado de trabajo y sectores productivos 204

8.2.2.1 La población activa y el índice de dependencia 204

8.2.2.2 Distribución y especialización de la población activa

por sectores productivos 213

8.2.2.3 Áreas de especialización agrícola 222

8.2.2.4 Áreas de especialización industrial 225

8.2.2.5 Áreas de especialización en construcción 228

8.2.2.6 Áreas de especialización en servicios 244

8.2.2.7 Áreas de especialización en turismo 249

8.2.2.8 Situación profesional de la población activa 259

8.2.2.9 Evolución del desempleo 273

8.2.2.10 Evolución de la contratación 289

8.2.3 Inversión 294


Í N D I C E

9 INFRAESTRUCTURA Y EQUIPAMIENTOS 303

9.1 Ciudad y calidad de vida 304

9.2 La regulación urbanística y estandarización de dotaciones 304

9.2.1 La regulación urbanística estatal 304

9.2.2 La regulación urbanística en la Comunidad Valenciana 307

9.3 Análisis global de equipamientos y dotaciones 311

9.3.1 Introducción 311

9.3.2 Zonas verdes 312

9.3.3 Educativo -Cultural 313

9.3.4 Cultural y recreativo 318

9.3.5 Asistencial y administrativo 321

9.4 Análisis global de infraestructuras y servicios urbanos 324

9.4.1 Infraestructuras del transporte 324

9.4.1.1 Red viaria 324

9.4.2 Ferrocarriles 324

9.4.3 Puertos 328

9.4.4 Aeropuertos 328

9.4.5 Servicios urbanos 330

9.4.5.1 Telecomunicaciones 330

9.4.5.2 Infraestructuras Hidráulicas 332

9.5 Otros equipamientos: Playas y Campos de Golf 335

9.5.1 Playas 336

9.5.2 Campos de Golf 345

PARTE III APLICACIÓN ELEMENTOS TEÓRICOS AL ÁMBITO DE ESTUDIO:

COMARCA DE LA VEGA BAJA DEL SEGURA

10 LA MUESTRA Y SU CARACTERIZACIÓN 347

10.1 Criterios de selección de la muestra 348

10.2 Caracterización fuentes de información 349

10.3 Representatividad de la muestra 350

11 CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA 359

11.1 Ámbitos de caracterización: el inmueble y el territorio 360

11.2 Clasificación de variables y fuentes de información 360

11.3 Caracterización del inmueble 361

11.3.1 Atributos intrínsecos- Variables tipológicas 362

11.3.2 Atributos extrínsecos- Variables de localización 363

11.3.3 Variables de mercado 366

11.4 Caracterización del territorio 367

11.4.1 Atributos extrínsecos- Sistema de asentamientos 367

11.4.2 Atributos extrínsecos- Variables sociológicas y población 369

11.4.3 Atributos extrínsecos- Variables de carácter económico 370

11.4.4 Atributos extrínsecos- Infraestructuras y servicios 371

12 SEGMENTACIÓN DE VALORES DE MERCADO 373

12.1 Comportamiento segmentado del mercado inmobiliario 374

12.2 Segmentación de valores de mercado 391

12.3 Segmentación de valores del suelo 395


Í N D I C E

13 DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE VARIABLES 403

13.1 Valoración y caracterización territorial 404

13.2 Indicadores de referencia 405

13.3 Categorización de variables 407

13.4 Indicadores Poblacionales 409

13.4.1 Estructura de la población 412

13.4.2 Nacionalidad de la población 422

13.4.3 Tipo de núcleo familiar 425

13.4.4 Nivel de estudios 427

13.4.5 Tipo de puesto profesional de la persona de referencia 429

13.4.6 Sector de referencia del Hogar 433

13.4.7 Valoración poblacional. Fragilidades y potencialidades 435

13.5 Indicadores de Estructura Económica 437

13.5.1 Población productiva 437

13.5.2 Condición Socioeconómica 440

13.5.3 Tasa de paro 443

13.5.4 Tasa de actividad 445

13.5.5 Valoración económica. Fragilidades y potencialidades. 447

13.6 Indicadores de Estructura de Sistema de asentamientos 448

13.6.1 Ocupación del territorio 448

13.6.2 Uso de la vivienda 452

13.6.3 Tipología de la vivienda 455

13.6.4 Acceso a puntos de interés 458

13.6.5 Paisaje 462

13.6.6 Valoración del sistema de asentamientos. Fragilidades y

potencialidades 465

13.7. Indicadores de Infraestructuras y servicios 467

13.7.1 Equipamientos 467

13.7.2 Problemáticas urbanas 469

13.7.3 Servicios 472

13.7.4 Transporte 474

13.7.5 Valoración del sistema de infraestructuras y servicios. Fragilidades

y potencialidades 477

14 LA VULNERABILIDAD ESTRUCTURAL Y VALORACIÓN TERRITORIAL 479

14.1. La Vulnerabilidad estructural como herramienta de análisis territorial 480

14.2. El indicador social como técnica de medida 481

14.3. Interpretación de la vulnerabilidad en la comarca de la Vega Baja.

Sistemas de indicadores 484

14.4. Selección de indicadores de vulnerabilidad en el ámbito de estudio 486

14.5. El valor de la Vulnerabilidad en la Vega Baja 487

14.6 Fragilidades y potencialidades territoriales en el ámbito de estudio 487

14.6.1 Indicadores Demográficos 487

14.6.1.1 Indicadores de Crecimiento y Estructura de la Población 487

14.6.2 Indicadores Sociales 501

14.6.2.1 Indicadores de Población 501

14.6.2.2 Indicadores Educativos 509

14.6.2.3 Indicadores de Trabajo 513

14.6.2.4 Indicadores de Entorno Físico 522

14.6.2.5 Indicadores de Cultura 528

14.6.3 Valoración de la Vulnerabilidad Global del ámbito. 539

14.7. Influencia de la vulnerabilidad en el valor inmobiliario 544


Í N D I C E

15 INCIDENCIA DE LAS EXTERNALIDADES URBANAS EN LA FORMACIÓN

ESPACIAL DEL VALOR DEL SUELO 549

15.1 Análisis exploratorio de la base de datos 550

15.1.1 Exploración de las variables independientes 551

15.1.2 Exploración de la variable dependiente 558

15.2 Relación entre variables. 563

15.3 Análisis multivariable de regresión y especificación de modelos

de predicción. Formación de valor del suelo 567

15.3.1 Modelos de predicción para uso residencial en bloque plurifamiliar 571

15.3.2 Modelo de predicción para uso residencial unifamiliar 583

15.3.3 Interacción entre modelo uso plurifamiliar-uso unifamiliar 594

15.3.4 Especificación de modelos general explicativo. Funciones de demanda 602

16 CONCLUSIONES 609

17 BIBLIOGRAFÍA 617

ÍNDICE DE ANEXOS

ANEXO 01. DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA (EXTRACTO DE BASE DE DATOS)

ANEXO 02. GLOSARIO DE TÉRMINOS

ANEXO 03. COSTES DE CONSTRUCCIÓN

ANEXO 04. PIRÁMIDES POBLACIONALES

ANEXO 05. CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA (EXTRACTO DE BASE DE DATOS)

ANEXO 06. INDICADORES DE VULNERABILIDAD

ANEXO 07. ESTRUCTURAS DE AGRUPAMIENTO. ANÁLISIS CLÚSTER.

ANEXO 08. SEGMENTACIÓN DE VALOR URBANO

ANEXO 09. VALORACIÓN TERRITORIAL. INDICADORES DE REFERENCIA Y MÉTODOS

DE ANÁLISIS FACTORIAL

ANEXO 10. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE LOS DATOS

ANEXO 11. ANÁLISIS DE REGRESIÓN MULTIVARIANTE

ANEXO 12. RED DE POBLACIONES EN LA COMARCA DE LA VEGA BAJA.


P L A N T E A M I E N T O Y J U S T I F I C A C I O N

D E L A I N V E S T I G A C I Ó N

P L A N T E A M I E N T O Y J U S T I F I C A C I Ó N D E

L A I N V E S T I G A C I Ó N

i . I n t roducc ión . P lan teamien to y j us t i f i cac ión de l p rob lema

ob je to de la i nves t igac ión .

i i . Fo rmu lac ión de ob je t i vos

i i i . P ropues ta me todo lóg ica


P L A N T E A M I E N T O Y J U S T I F I C A C I Ó N


P L A N T E A M I E N T O Y J U S T I F I C A C I Ó N D E

L A I N V E S T I G A C I Ó N

i . I n t r oducc ión . P lan teamien to y j us t i f i cac ión de l p rob l ema ob je to

de la i nves t i gac ión .

El presente trabajo plantea una investigación vinculada al mercado inmobiliario como marco

para profundizar en campos de conocimiento íntimamente ligados a la planificación y

gestión urbana. Tiene como principal objetivo identificar aquellos factores que explican

satisfactoriamente la distribución espacial de los valores inmobiliarios residenciales

localizados en áreas litorales turísticas con marcado carácter suburbano, así como su

cuantificación y evaluación a través de diferentes metodologías e indicadores. Esta ha sido

una de las principales líneas de investigación de la economía urbana que aborda una

problemática de carácter territorial y urbano (Richardson, 2006).

Para ello, se establecerá la distribución espacial de valores de suelo urbano en un contexto

físico-espacial delimitado, estableciendo y analizando las variaciones que se producen y los

factores, tanto intrínsecos como extrínsecos, que han influido en su formación. El ámbito

territorial objeto de estudio se ubica en la costa mediterránea, en la comarca de la Vega

Baja del Segura, situada al sur de la provincia de Alicante. Se trata de una zona que ha

experimentado en los últimos años un fuerte crecimiento demográfico vinculado de modo

muy significativo con destinos de segunda residencia. Este crecimiento ha estado ligado

fundamentalmente a los sectores turístico e inmobiliario, que han supuesto uno de los

motores económicos a escala comarcal y provincial. Estos factores se convierten en piezas

clave para la interpretación de fenómenos tanto económicos como sociológicos.

La teoría general de la localización clasifica en tres grupos a los factores que condicionan la

formación de la renta que se transfiere al suelo de todo tipo de inmuebles urbanos (Roca,

1988): accesibilidad, jerarquía social y externalidades urbano ambientales. Los

condicionantes particulares de cada uso de suelo (industrial, comercial, residencial, etc.),

generan factores específicos dentro de esta clasificación, que toman mayor importancia

que el resto, creando elementos de localización propios que aportan valor a cada zona

específica y generan una segmentación en el mercado inmobiliario de las ciudades.

Estas formulaciones han sido utilizadas ampliamente en investigaciones aplicadas a los

mercados de viviendas. Sin embargo, se conocen pocas experiencias en el ámbito español

vinculadas a tejidos metropolitanos consolidados. En el área de análisis, los cambios a nivel

territorial han provocado que los modelos clásicos de formación de valor urbano pierdan

validez. Cambios significativos a nivel tecnológico, amplio avance del sector servicios,

mejoras de los transportes y un intenso desarrollo urbanístico, han provocado una profunda

reestructuración no sólo económica, sino también social, política y territorial (Leinfelder,

2007). Estos factores, unidos a un significativo crecimiento de la población, han motivado la

regeneración y la planificación de un amplio territorio de carácter suburbano.

Este desarrollo se ha producido bajo criterios que responden a pautas definidas por los

mercados de suelo pero que no han contemplado la integración sostenible de los

elementos del medio. Este fenómeno ha sido muy significativo en la provincia de Alicante,

sometida a una fuerte presión de la demanda turística, donde el significativo incremento del

suelo residencial ha supuesto la ocupación de suelo históricamente de carácter rural y

contribuido a una pérdida paulatina de los valores ambientales del territorio.




La discusión sobre el significado del ámbito urbano y el ámbito rural no es única para todos

los países. Las conclusiones sobre el proyecto europeo RURBAN (Overbeek, 2006) indican

un discurso dominante en el que la ciudad y el campo son dos entidades distintas que

necesitan de políticas complementarias y opuestas al mismo tiempo. Como tendencia

generalizada, las políticas de desarrollo intentan proteger el espacio libre con valor

medioambiental de la expansión urbanística. No obstante, se detectan diferencias

significativas entre los diferentes países.

Los países del norte de Europa comparten una tradición rural donde la agricultura y el

medio ambiente son elementos centrales dentro de la planificación urbana. Como

consecuencia, el campo está positivamente valorado como un espacio de producción y

consumo, mientras que el suelo urbanizado se percibe de una forma más negativa. Por el

contrario, la tradición mediterránea percibe positivamente la ciudad y la urbanización, ya

que estimula el desarrollo económico.

No obstante, la tradicional dicotomía entre "ciudad" y "campo" está siendo cuestionada, ya

que no tiene en cuenta la compleja estratificación de la sociedad actual (Halfacree, 2004)

que ha provocado la aparición de nuevos modelos de asentamiento de carácter mixto. En el

ámbito de análisis, la mayor parte de las posibilidades de desarrollo están en el espacio

suburbano de carácter rural, donde en la actualidad hay áreas de interés ambiental. Esta

postura ha llevado a la devaluación del potencial medioambiental de muchas zonas de la

costa mediterránea de España debido a la intensa presión de la industria del turismo. En

estos lugares, el aumento significativo de suelo residencial ha contribuido a una pérdida

gradual de los valores ambientales del territorio. El principal problema es que la economía

de estas zonas se basa en el turismo vinculado a los valores ambientales. El objetivo

principal de fomentar la preservación de los valores ambientales no puede ser financiero,

pero la justificación financiera para estas acciones es casi siempre necesaria (Crompton,

2007). Por lo tanto, nos encontramos ante una situación contradictoria y es notable cómo

las políticas de desarrollo urbano no han adoptado una posición clara para afrontar el

problema (Leinfelder, 2007).

Dentro de este contexto, el valor del suelo no responde únicamente a factores de

accesibilidad o jerarquización urbana (Roca, 1986), sino que se precisa de otra serie de

factores para su definición. Para ello, partimos del hecho de que el inmueble representa un

bien económico definido por una serie de atributos que lo diversifican del resto de los

bienes intercambiables, dando lugar a la existencia de escenarios de demanda y contextos

de oferta muy concretos para este mercado. Se trata de bienes multiatributo que presentan

un marcado carácter de exclusividad, cuyo valor de mercado depende de un conjunto de

cualidades que no se intercambian explícitamente en mercados independientes sino

conjuntamente en un mercado integrado (Meloni y Ruiz, 2002). El conjunto de variables que

condicionan cada elección tiene una incidencia directa en el proceso de formación del valor

inmobiliario (Roca, 1988; Kauko, 2008), siendo su análisis de fundamental interés para la

comprensión del complejo sistema de desarrollo y crecimiento de la trama urbana.

Las cualidades intrínsecas son comunes a gran número de inmuebles dentro de una misma

tipología. Sin embargo, los factores extrínsecos vinculados con la localización tienen un

carácter marcadamente diferencial. Por tanto, el análisis de la diferenciación espacial

precisa de la evaluación de aquellos factores de carácter socio-económico, ambiental y

urbanístico que hayan estructurado el desarrollo urbano del área.




Estas externalidades condicionarán la demanda del producto inmobiliario justificando así la

mayor o menor disponibilidad a pagar por un determinado bien. Es en este momento

cuando la renta de externalidad se convierte en un referente económico del grado de

preferencia del usuario y del nivel de competitividad de la concreta localización.

El análisis de la formación espacial del valor inmobiliario y la justificación de su variabilidad

nos enfrenta a la necesidad de definir modelos predictivos de valoración territorial. Ante este

escenario resulta especialmente relevante desarrollar metodologías innovadoras que

concreten herramientas capaces de dar respuestas a los requerimientos en materia de

desarrollo y gestión del territorio a escala regional y local. El objetivo principal de la

investigación es ensayar nuevas técnicas apoyadas en aplicaciones tecnológicas para la

planificación del desarrollo de forma sostenible, estableciendo una metodología para la

valoración territorial a través del análisis de externalidades que han influido en el crecimiento

urbano y en la formación del valor del producto inmobiliario residencial. Este desarrollo

implica un análisis de variabilidad basado en los modelos de precios hedónicos (Griliches,

1971; Can, 1992; Dubin, 1992; Bover y Velilla, 2001;Kauko, 2008) que nos permite estudiar

cómo el conjunto de atributos urbanos que caracterizan a un determinado bien inmueble

son capaces de definir, directa o indirectamente, relaciones matemáticas con el valor del

bien.

El estudio nos permitirá fijar, a nivel territorial, cuales son los factores que se valoran

positivamente y negativamente en el momento de elección por el potencial comprador. El

resultado se aproxima a una valoración económica a escala territorial, permitiendo analizar

la incidencia de aquellos atributos urbanos y naturales que dan atractivo a la ciudad. Esta

diferenciación mediante los atributos que se aprecian a través de la demanda de vivienda

nos permite estudiar integralmente las características del mercado inmobiliario del ámbito.

Explorar en qué medida las características diferenciales de esos productos se adecuan al

nivel de significación o valoración de su emplazamiento territorial, establece si las

previsiones de planeamiento se adecuan a los requerimientos de la demanda. La oferta

tiene una localización en el espacio y la consideración de esa componente espacial resulta

fundamental en el análisis de mercados (Gutiérrez y Gould, 1994). El valor se convierte en

una directriz para el estudio de los diferentes escenarios territoriales que contribuye a

mejorar el proceso de la ordenación sostenible del territorio.

El trabajo representa una aportación novedosa, al identificar los factores que participan de

una manera relevante en la formación de los valores urbanos sujetos a nuevos patrones de

desarrollo urbano, evaluando la magnitud de esta participación. Se considera de especial

interés la investigación planteada por el dinámico desarrollo que ha experimentado en los

últimos años la zona, su marcado carácter suburbano destinado a segunda residencia y la

significativa influencia que ha tenido el turismo en su expansión.

i i . Fo rmu lac ión de ob je t i vos

La finalidad de caracterizar modelos de desarrollo urbano es identificar los rasgos

fundamentales del territorio, estableciendo los requisitos de competitividad, habitabilidad y

sostenibilidad que debe satisfacer para poder garantizar el progreso territorial en los

ámbitos económico, social y espacial (Fernández, 2006).




Por tanto, el estudio tiene como objetivo básico reflexionar sobre el significado del valor

urbano y verificar en qué medida las teorías clásicas de formación de valores urbanos

explican satisfactoriamente la distribución espacial de los valores inmobiliarios residenciales

en la comarca de la Vega Baja del Segura. Para ello de determinan modelos predictivos de

valoración territorial a partir de la evaluación de externalidades de carácter socio-

económico, ambiental o urbanístico que han definido el desarrollo urbano del área. La

investigación se vincula a campos de conocimiento relacionados con la planificación,

gestión y valoración urbana, planteando un estudio global con diferentes objetivos de

acuerdo a las diferentes líneas de investigación.

Desarrollar una metodología específica que permita identificar los diferentes

submercados existentes dentro del mercado analizado, explicando la estructura que

los caracteriza y definiendo la segmentación del valor de mercado del producto

inmobiliario de uso residencial, tanto de tipología unifamiliar como plurifamiliar, a partir

de la muestra obtenida en el proceso de toma de datos.

Determinar el valor de repercusión del suelo, su distribución espacial y la incidencia del

valor del suelo en el valor final del producto inmobiliario.

Identificar y analizar los diferentes factores, tanto intrínsecos como extrínsecos, que

expliquen la formación de los valores inmobiliarios y su vinculación con la distribución

espacial de los mismos. Las variables o factores de análisis deben permitir la

caracterización tanto del inmueble como del territorio a nivel municipal y de unidad

censal.

Confeccionar indicadores de referencia para los diferentes ámbitos de caracterización.

Sistematizar un proceso de valoración territorial a través del análisis del concepto de

vulnerabilidad estructural, que permita identificar las potencialidades y fragilidades del

territorio que haya influido en el crecimiento urbano, determinando una referencia del

valor de cada una de las zonas que lo integran así como sus interrelaciones espaciales.

Realización de mapas temáticos de las diferentes variables que definen el valor

territorial mediante un sistema de información geográfica y georeferenciación de las

muestras. La superposición de dichos mapas nos permite obtener un mapa cualitativo

de valoración del territorio que establece una referencia de valor para cada una de las

zonas.

Realizar un análisis de variabilidad mediante un tratamiento masivo de los datos y un

análisis de carácter econométrico, basado en modelos de precios hedónicos,

introduciendo diferentes metodologías e indicadores, con el objetivo de determinar si la

distribución de valores y variables definidas responde a sucesos de carácter estadístico

con un significado económico.

Formular y diseñar modelos predictivos que permitan establecer una relación funcional

entre el valor del suelo y las distintas variables explicativas, determinando su capacidad

de significación y explicación dentro del modelo.

Determinar la interacción entre mercado residencial plurifamiliar y unifamiliar,

estableciendo la diferenciación en cuanto a la significación de las externalidades, la

sectorización de la demanda y factores de preferencia.




Establecer el grado de interacción entre valor urbano y valor territorial, determinando la

sostenibilidad de las actuaciones inmobiliarias

Establecer la adecuación de las teorías clásicas de formación de valores de mercado al

área de análisis.

i i i . P ropues ta me todo lóg ica

Para alcanzar los objetivos de este trabajo ha sido necesario desarrollar una metodología

específica que nos ha permitido alcanzar un conocimiento válido, mediante la utilización de

un conjunto de procedimientos basados en principios lógicos, utilizados para alcanzar un

conjunto de objetivos de carácter científico (Eyssautier de la Mora, 2006).

De modo general, se ha realizado un ejercicio metodológico de descripción y cuantificación

de los diferentes aspectos que definen el territorio e inciden en la evaluación del producto

inmobiliario, con el fin de analizar posteriormente su incidencia. La evaluación se plantea

desde una doble perspectiva, la territorial y la inmobiliaria y establece las siguientes

cuestiones. ¿Cómo determina las características territoriales el valor urbano? ¿la distribución

de valores urbanos existentes responde a las características territoriales? ¿el desarrollo

inmobiliario responde a pautas territoriales sostenibles? Y desde el análisis espacial de

mercados ¿dónde podemos o “debemos” establecer nuevos puntos de oferta? (Beaumont,

1991).

Ante este escenario resulta especialmente adecuado desarrollar metodologías innovadoras

que concreten técnicas y herramientas capaces de dar respuestas a los requerimientos en

materia de desarrollo y gestión del territorio a escala regional y local. La metodología de

investigación prevé un análisis desde diversas vías mediante la utilización de métodos

estadísticos multivariantes. El análisis multivariante es una herramienta estadística que

estudia el comportamiento de diversas variables al mismo tiempo y ayuda al investigador a

tomar decisiones óptimas teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de

datos analizado. Existen diferentes modelos y métodos, utilizando en este caso métodos de

dependencia mediante estudio de regresión y análisis factorial, y métodos de

independencia como el análisis clúster.

La investigación se estructura en tres bloques. En el primer bloque, se aborda la

argumentación teórica, donde se exponen las bases que utilizaremos como instrumentos

de análisis para la evaluación económica, social y ambiental del tejido urbano.

Apoyándonos en ellas comprendemos cómo se produce la formación del valor del suelo,

comprobando la validez y aplicabilidad de las mismas en el área objeto de estudio. Dicha

línea nos llevará a la determinación de otros factores que delimitan la localización de los

diferentes valores dentro de un contexto físico-espacial determinado y su repercusión en el

valor del producto inmobiliario residencial. Este bloque se divide en cuatro capítulos con los

siguientes contenidos.

En el capítulo 1 se platea el significado del bien inmobiliario y la situación de la

valoración inmobiliaria en España.

http://es.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica

http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cient%C3%ADfica

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica




En el capítulo 2 se define el concepto de externalidad, los modelos de formación del

valor urbano y la aplicabilidad de las teorías clásicas de formación del valor urbana

en áreas de crecimiento suburbano.

En el capítulo 3 se establecen las bases teóricas que fundamentan el cálculo del

valor del suelo y la identificación de los diferentes factores de producción que

definen la inversión inmobiliaria.

En el capítulo 4 las técnicas de investigación vinculadas a los procesos de

valoración inmobiliaria. Se analiza la aplicabilidad de técnicas estadísticas y

sistemas de información geográfica.

En la segunda parte se define el ámbito de estudio, la comarca de la Vega Baja del Segura.

Se realiza una amplia descripción territorial estructurada en cuatro ámbitos. Este bloque se

divide en cuatro capítulos con los siguientes contenidos.

En el capítulo 5 se define el espacio rural como soporte a un nuevo sistema de

asentamientos, estableciendo los factores de localización y las causas de

diseminación de la población

En el capítulo 6 se describe el sistema poblacional.

En el capítulo 7 se describe el modelo económico, definiendo las diferentes

variables socioeconómicas que definen el mercado de trabajo y los sectores

productivos característicos de la comarca.

En el capítulo 8 se establece un análisis global de infraestructuras y equipamientos.

La tercera parte plantea la aplicación de los elementos teóricos a un ámbito espacial

concreto. Se establece una descripción de la muestra analizada y de la base de datos

utilizada para el análisis, señalando los diferentes métodos e indicadores utilizados. Por

último se establece la jerarquización de variables obtenida y la interacción con el valor

urbano. Este bloque se divide en cuatro capítulos con los siguientes contenidos.

En el capítulo 9 se describe y analiza la muestra analizada. Como base de análisis

utilizaremos los propios datos del mercado inmobiliario, estableciendo vinculaciones

entre territorio y valor urbano. La planificación territorial debe concebirse de manera

integral y comprender varios niveles de detalle, desde una escala global a una

escala local, permitiendo visualizar la dinámica de usos de suelo así como sus

interrelaciones espaciales (referencia artículo). Esto implica la realización de un

estudio pormenorizado sobre valores en venta de producto terminado y una

caracterización completa del territorio según criterios ecológicos, paisajísticos,

productivos y medio ambientales.

En el capítulo 10 se diseña la base de datos y caracteriza la muestra. En esta fase,

la observación o reconocimiento del mercado se convierte en un instrumento

indispensable, donde las características comunes de diferentes inmuebles

seleccionados nos permitirán obtener resultados y conclusiones generales a

implantar en un modelo de predicción. Con el fin de explicar la variabilidad de los

valores del suelo urbano, se ha recurrido a un análisis soportado por conceptos de

carácter económico, social, ambiental y urbanístico. Este proceso implica la




selección de una serie de variables que puedan ser cuantificadas y definan, directa

o indirectamente, relaciones matemáticas con el valor del bien.

Por tanto, las muestras serán cualificadas convenientemente y se referirán a uso

residencial de tipología unifamiliar y plurifamiliar de obra nueva durante un periodo

temporal acotado (primer trimestre año 2009-tercer trimestre año 2010), donde se

establece la estabilidad de los valores, criterios de selección y preferencia de la

potencial demanda. Se plantea trabajar con un estudio de aproximadamente 4000

muestras de inmuebles, caracterizadas por 250 variables diferentes y referidas a la

propia muestra o a la unidad censal donde se ubica.

La caracterización de la muestra presenta una doble vertiente, por un lado se

determinarán aquellas características físicas que cualifican el elemento construido,

así como las encaminadas a la caracterización del territorio. Se definen para ello

todos aquellos datos que permiten la diferenciación del producto inmobiliario, tanto

desde un punto de vista territorial como desde la perspectiva de los criterios de

demanda. Este proceso facilita la estratificación de la muestra según criterios de

homogeneidad, permitiéndonos establecer criterios explicativos con posterioridad.

Las variables o factores de análisis se pueden agrupar en cuatro familias, las dos

primeras encaminadas a la caracterización del inmueble relativas a variables de

mercado y atributos intrínsecos o tipológicos, y las dos últimas a la caracterización

del territorio, estableciendo atributos extrínsecos o locacionales vinculados tanto a

las unidades censales como al inmueble.

Las variables obtenidas vinculadas al elemento construido o mercado local se

obtienen a partir de elaboración propia a partir de trabajos de campo. Las variables

tipológicas características del ámbito territorial o unidad censal se han obtenido a

partir de diferentes fuentes, el Padrón de 2001 del Instituto Nacional de Estadística,

y los datos del Instituto Valenciano de Estadística y del Anuario Económico de La

Caixa, entre otras.

En el capítulo 11 se establece la segmentación del valor de mercado del inmueble

construido y del valor de suelo. Se clasifica la muestra mediante un análisis clúster

en un número limitado de grupos, de forma que las observaciones pertenecientes a

un grupo sean muy similares entre sí y muy disimilares del resto. Esto nos permite

diferenciar las diferentes submercados dentro del sistema urbano. Posteriormente,

se realiza una distribución espacial de los valores de mercado y de los valores de

suelo obtenidos mediante la aplicación del método residual estático, estableciendo

la segmentación de los mismos según usos.

En el capítulo, 12 el conjunto de datos obtenidos se introducen en una base de

datos adecuadamente codificada, convirtiendo éstos en factores que determinarán

la calificación final de cada parte del territorio y que permiten definir una distribución

espacial de variables. Para ello se ha utilizado como base la cartografía catastral de

cada municipio, que ha supuesto una base fiable para la georeferenciación de cada

una de las muestras para la posterior producción y control de calidad de las

coberturas temáticas.

Mediante la aplicación del análisis factorial se crean indicadores de diferentes

ámbitos, agrupando la información aportada por variables vinculadas. El análisis

factorial permite la reducción de datos usados para explicar la variabilidad entre las




variables observadas en términos de un número menor de variables no observadas

llamadas factores. Las variables observadas se modelan como combinaciones

lineales de factores más expresiones de error.

En el análisis se emplea una herramienta tipo sistema de información geográfica SIG

(Geomedia Professional) para la gestión ágil de la información y la elaboración de

mapas que representen el valor cualitativo de cada parte del territorio.

En el capítulo 13 se sistematiza un proceso de valoración territorial a través del

análisis del concepto de vulnerabilidad estructural, que permita identificar las

potencialidades y fragilidades del territorio que hayan influido en el crecimiento

urbano. Se aplica el sistema actual de indicadores utilizado por organismos públicos

como el INE y la OCDE, estableciendo umbrales de vulnerabilidad e identificando la

situación del territorio analizado. Se confeccionan una serie de indicadores que

determinan la existencia o no de vulnerabilidad con respecto a diferentes ámbitos.

Mediante la realización de diferentes mapas temáticos y de un mapa de valoración

de la vulnerabilidad estructural global que resulte de la superposición de las

valoraciones ambientales, paisajísticas, sociales, productivas, y culturales, se

establece una referencia de valor para cada una de las zonas así como sus

interrelaciones espaciales. Este proceso nos permitirá posteriormente definir si la

distribución de los valores urbanos responde a criterios de sostenibilidad territorial y

si está relacionada con la valoración del territorio y los indicadores de vulnerabilidad

estructural o es independiente de ellos

La vinculación de este concepto de vulnerabilidad estructural con el valor urbano

nos aproxima a una valoración económica a escala territorial, de forma que el

resultado nos permite establecer de qué modo los factores característicos de la

zona litoral se valoran, y cómo pueden incorporarse a una política sostenible de

desarrollo. Los resultados de esta evaluación nos permiten establecer si existe una

correspondencia entre valor territorial y valor inmobiliario. Por tanto, a través de la

demanda de viviendas se determina cómo se valoran las características específicas

de la costa y cómo pueden ser incorporadas dentro de una política de desarrollo

sostenible.

En el capítulo 14 se establece la jerarquización de variables e indicadores por

ámbitos confeccionados en el capítulo 12 y la interacción con el valor urbano.

Basándonos en los modelos de precios hedónicos (MPH) y mediante la aplicación

de técnicas propias del análisis estadístico y econométrico, se realiza un tratamiento

masivo de los datos que nos permitirá extraer conclusiones en relación a la forma

funcional del proceso de formación del valor a partir de la información obtenida en el

estudio de mercado. Este análisis de variabilidad nos permite determinar si la

distribución de valores de suelo y las variables definidas responden a sucesos de

carácter estadístico con un significado económico.

En una primera fase, se procesan los datos mediante un análisis descriptivo

(Devore, 2005) con la intención de aportar una lectura general y determinar si el

territorio realmente presenta capacidad para dar respuesta a los requerimientos de

la demanda o a las intenciones del promotor inmobiliario.

A continuación se adoptan como técnicas de análisis las funciones de regresión

múltiple, funciones de regresión espacial y análisis factorial mediante un programa




específico de análisis estadístico (IBM SPSS Statistics), que contribuye finalmente a

jerarquizar los factores que definen las preferencias de localización. Mediante

medidas estadísticas multivariantes se perfilan criterios de diferenciación cualitativa

entre los elementos estudiados, atendiendo a ámbitos urbanos y suburbanos. Se

trata de determinar rangos de competencia con respectos a los componentes más

relevantes y definir qué elementos de calidad aumentan su posición relativa respecto

a otros productos edificados.

En el capítulo 15, conocida la relación cuantitativa entre variables, se pueden

formular modelos de predicción que determinen el valor del suelo en función de una

serie de variables explicativas. Se diseñan los modelos de predicción de valores,

para cada una de las tipologías residenciales analizadas, que interpretan el mercado

inmobiliario estudiado mediante una aproximación basada en MPH. En relación a los

modelos de predicción se predeterminará la amplitud del intervalo de confianza o

aceptación y el grado de probabilidad de la estimación. De este modo se

establecerá el grado de fiabilidad que presenta el valor calculado, y qué garantías o

probabilidad existen de que sea aceptable. Se establecen las interacciones

existentes entre los submercados analizados (unifamiliar y plurifamiliar) encontrando

los puntos de encuentro y diferenciación.

Finalmente se presenta la exposición de resultados, discusión de los mismos y

conclusiones del estudio realizado.


E L B I E N I N M O B I L I A R I O Y S U

V A L O R A C I Ó N

1 E L B I E N I N M O B I L I A R I O Y S U





1 E L B I E N I N M O B I L I A R I O Y S U


El valor del bien inmobiliario se corresponde con la cuantificación del aprovechamiento o

rendimiento económico que puede producir o disponer el bien dentro de un determinado

escenario (Villanova, 2009). Fernández Pirla (1985) afirma que “la conducta económica

consiste en una serie de elecciones entre las distintas alternativas posibles, lo que implica

un juicio, una valoración”, e identifica el valor como el “criterio para determinar qué

alternativa se prefiere, suponiendo que el sujeto económico que elegirá aquella que le

proporcione más satisfacción o, lo que es lo mismo, buscará la situación óptima”. Esta

definición indica que el valor es el resultado de una elección, que puede presentar dos

posibles acepciones, el valor como grado de utilidad o como valor de cambio (Villanova,

2009).

El valor del inmueble se puede derivar de la posibilidad de uso y fijarse en función de su

utilidad. Esta aptitud para satisfacer necesidades no se vincula a un contenido de carácter

económico sino al concepto de bienestar. En la teoría económica clásica, Adam Smith

denomina “valor de uso” de un objeto a aquel que expresa su utilidad, es decir, su

capacidad para satisfacer una necesidad concreta. Lo contrapone así al concepto de “valor

de cambio”, definido como la capacidad que confiere la propiedad de ese objeto para

adquirir otros bienes o la cantidad de dinero necesaria para adquirir el bien que se valora

(García Erviti, 2010).

El valor de cambio se fija en función al funcionamiento de una economía de mercado donde

las funciones de oferta y demanda serán las que definan el montante económico que define

ese cambio. En este caso, el valor se convierte en un concepto económico. El “mercado” es

el ámbito donde se producen todas las operaciones de intercambio, la adquisición y la

venta, de un objeto concreto, de forma que el valor de éste estará sujeto a aquellas

dinámicas que definan las relaciones de intercambio en ese concreto mercado. Así

planteado, los precios o valores inmobiliarios presentan un fuerte contenido de opinión: la

opinión de los consumidores sobre la utilidad de los bienes inmobiliarios, traducida por

medio de su disposición y capacidad de pagar por ello (Roca, 1988). Es decir, el valor no

es, al menos únicamente, una cualidad inherente de las cosas (García Erviti, 2010).

En el ámbito inmobiliario, la Orden ECO/805/2003, de 27 de marzo, sobre normas de

valoración de bienes inmuebles para ciertas finalidades financieras, define en su artículo 4 el

concepto del valor de mercado del bien inmobiliario (VM) como “el precio al que podría

venderse el inmueble, mediante contrato privado entre un vendedor voluntario y un

comprador independiente en la fecha de la tasación en el supuesto de que el bien se

hubiere ofrecido públicamente en el mercado, que las condiciones del mercado permitieren

disponer del mismo de manera ordenada y que se dispusiere de un plazo normal, habida

cuenta de la naturaleza del inmueble, para negociar la venta.”

De acuerdo con esta acepción, el valor de mercado se corresponde con una expresión

cuantitativa que define el precio más probable que un potencial comprador, estaría

dispuesto a pagar en un momento determinado, después de una exposición razonable en

un mercado competitivo, por un bien inmueble del cual conoce sus cualidades funcionales,

limitaciones urbanísticas y entorno donde se ubica. Se estima que el comprador y el

vendedor actúan libremente pero también con prudencia, conocimiento de causa, por

interés propio y no están bajo coacción indebida (Appraisal Institute, 2002).




Dentro de este contexto, la emisión de un valor implica la fijación de una apreciación

basada en la convergencia de los precios en valores probables. Consiste en fijar una

situación ideal y representativa dentro del mercado, fundamentada en la interpretación de

los datos provenientes del mismo. Se trata de un valor cambiante, siendo el propio mercado

el que fije las diferencias de valor de productos inmobiliarios análogos de acuerdo a

múltiples factores, como son las circunstancias socio-económicas de carácter local que

cualifican cada localización y que afecten a la producción inmobiliaria.

Es importante indicar cómo el valor de cambio que constituye el valor de mercado refleja no

solo su componente producida, sino también su dimensión irreproducible que constituye la

localización (Roca, 1996). El comportamiento del mercado inmobiliario cambia

dependiendo de cada localización, existiendo importantes diferencias en los valores del

mercado entre las distintas zonas geográficas, lo que nos conduce a una diferenciación de

múltiples orígenes. Un amplio conjunto de aspectos incide en la valoración económica de

bienes inmuebles de naturaleza urbana. Los condicionantes de coyuntura económica,

dinámica de mercado, parámetros ligados a las características socioeconómicas,

funcionales y medioambientales de su ubicación, las determinaciones físicas

arquitectónicas, la situación urbanística de acuerdo a cada marco jurídico, integran un

conjunto de disciplinas que influyen a la valoración de los bienes inmuebles.

Se trata de un complejo proceso que precisa del tratamiento de un gran número de

aspectos, tanto para determinar los valores como para explicar su formación, que precisa

una decisión entre múltiples posibilidades. Para ello la definición estadística del valor de

mercado, como precio más probable, ha de ser un elemento clave de la disciplina teórica

de la valoración incluyendo técnicas de procesamientos de datos, como la inferencia

estadística, propios de la metodología científica, que enriquecen el trabajo de investigación

y optimizan la estimación de valores de mercado (Roca, 1996).

Por tanto, la modelización del mercado es la única manera de conocer realmente el

comportamiento inmobiliario e, indiscutiblemente, un análisis estadístico del mercado es

necesario. La aplicación de la teoría de precios hedónicos (MPH) desarrollada mediante

modelos de regresión ha sido utilizada ampliamente en la literatura (Casahuga, 1985; D.

Azqueta, 1985, J. Pascual, 1999). Según indica Roca Cladera “es probablemente el

instrumento técnico más adecuado para acercar la valoración de mercado a la finalidad

última de “alcanzar” un conocimiento objetivo de la realidad” (Roca, 1996).

La precisión, exactitud y validez en su definición, dependerá de la mayor o menor claridad

del mercado analizado y la correcta interpretación de los procesos de oferta y demanda

(Villanova, 2009). Sin embargo, el mercado inmobiliario es un sistema muy atomizado,

heterogéneo e individualizado, que se caracteriza por su gran opacidad y la coexistencia de

asimetrías informativas importantes. La relatividad de la fijación del valor debe suplirse con

un trabajo riguroso basado en la objetividad de la relación de los datos utilizados.


L A S E X T E R N A L I D A D E S Y L O S M O D E L O S

D E F O R M A C I Ó N D E V A L O R D E S U E L O

2 L O S M O D E L O S D E F O R M A C I Ó N D E

V A L O R E S I N M O B I L I A R I O S

2 . 1 . Las ex te rna l i dades u rbanas y ambien ta les : Fac to res que

de te rminan la fo rmac ión de l va lo r u rbano

2.1.1 Factores socio demográficos

2.1.2 Factores medioambientales

2.1.3 Factores urbanísticos

2.1.4 Factores económicos

2 . 2 . P r i nc ip ios teó r i cos sobre e l s ign i f i cado de l va lo r u rbano

2 . 3 . De te rminan tes y mode los de d is t r ibuc ión espac ia l de los

va lo res u rbanos

2.3.1 Las teorías de accesibi l idad

2.3.2 Las teorías de externalidades urbano-ambientales

2.3.3 Las teorías de jerarquización social

2 . 4 . Ap l i cab i l i dad de l as t eo r í as c lás icas de f o rmac ión de l va lo r

de l sue lo en á reas de c rec imien to suburbano




2 L A S E X T E R N A L I D A D E S Y L O S M O D E L O S


2 . 1 . Las ex te rna l i dades u rbanas y ambien ta les : Fac to res que

de te rminan la fo rmac ión de l va lo r u rbano

El territorio se estructura y configura a partir de múltiples factores, y el bien inmobiliario

internaliza su influencia como rentas de externalidad. Las externalidades inciden de modo

directo en la formación del valor urbano y en su diferenciación espacial, ya que condicionan

la demanda, pudiendo justificar la mayor o menor predisposición a pagar por un

determinado bien. Se establece una vinculación entre la apreciación social de un ámbito

urbano determinado y la importancia que tiene para el usuario aspectos extrínsecos al

propio uso. El análisis de dichas externalidades permite establecer modelos explicativos

que justifican las diferencias de valor en inmuebles con características similares pero

ubicados en zonas, ciudades o países diferentes. Mediante su identificación y análisis

podemos establecer la incidencia de los atributos urbanos y medioambientales en las

apreciaciones de localización.

La renta de externalidad se convierte en un referente económico del grado de preferencia

del usuario y del nivel de competitividad de la concreta localización frente a otras dentro de

un ámbito territorial concreto. Según su carácter pueden proporcionar atributos deseables

(externalidades positivas) o no deseables (externalidades negativas). Estos condicionantes

pueden variar a lo largo del tiempo, y eso nos obliga a realizar análisis de corte transversal,

que identifique la situación en cada momento. Las variables pueden referirse a diferentes

ámbitos, considerándose los de mayor relevancia los factores de carácter socio

demográfico, económico, medioambiental y urbanístico.

2.1.1 Factores socio demográficos

La concentración de la población es producto de diversas circunstancias económicas,

políticas y sociales que configuran el tejido construido sobre el territorio. Y los cambios que

se producen en el perfil demográfico de la población, categorización socio-profesional del

espacio, o el nivel de renta de la población tienen repercusiones directas en la tipología de

la demanda. Por tanto, la consideración de variables demográficas es necesaria para

encontrar modelos que expliquen la variación de valores inmobiliarios.

En los últimos años se han producido rápidas transformaciones en la estructura familiar

generando nuevas estructuras demográficas y necesidades. Por estructuras demográficas

entendemos patrones o regularidades que pueden distinguirse en la distribución de la

población que permiten la clasificación en grupos que guardan rasgos estructurales

similares. Dentro de los principales indicadores socio demográficos se encuentra la

estructura de la población, el nivel educativo de los ciudadanos, los movimientos

migratorios producidos y el estado del mercado laboral. Estos factores nos permitirán

definir la jerarquización social de la zona, entender la dinámica demográfica y sus

implicaciones en la planificación (económica, social, cultural, educativa) de un determinado

ámbito territorial. La clasificación más frecuente es según sexo, edad, nacionalidad, lugar

de nacimiento y nivel de estudios.

http://es.wikipedia.org/wiki/Patrones

http://es.wikipedia.org/wiki/Planificaci%C3%B3n




Pueden existir otros criterios como el nivel de instrucción, nivel socio profesional y nivel

educativo de la población que pueden definir la capacidad de crecimiento de una

determinada zona. La población con niveles altos de instrucción tiende a tener una posición

socio-profesional de mayor reconocimiento, mayor nivel de ingresos y por consiguiente,

tienen mayor capacidad para acceder a una mejor localización. Todos estos datos pueden

ser detallados a nivel municipal e inframunicipal o sección censal, con la información que

ofrece diferentes bases estadísticas a nivel nacional y provincial.

También es interesante incluir, dentro de las características poblacionales, algunos

indicadores referidos a los movimientos migratorios en los que se ve implicada la población

residente. Esta información es elaborada por el Instituto Nacional de Estadística e incluida

dentro del Informe Estadístico de Variaciones Residenciales (EVR). Dichos movimiento

caracterizan de modo muy significativo el área litoral alicantina estableciendo, en muchos

casos, una diferenciación clara entre zonas destinadas a mercado nacional y a mercado

extranjero. Por otro lado, existirán zonas que por su vinculación a los centros urbanos,

infraestructuras y dotaciones estén destinadas a un mercado principalmente de primera

residencia. Sin embargo otras, por cercanía a la línea de costa o a campos de golf, se

vinculan directamente a la segunda residencia.

2.1.2 Factores medioambientales

El medio ambiente posee un valor económico que en muchas ocasiones es difícil de

cuantificar. Algunos factores son evidentes y tienen reflejo directo o indirecto en el mercado,

son los valores de uso. Pero hay otros que no son evidentes, y su valor se deriva del mero

hecho de la existencia, como puede ser un entorno natural determinado. La economía,

como señala Uclés Aguilera (2006) “ha tomado conciencia de la importancia del medio

ambiente como 'sustrato' en el que se producen las actividades humanas y, por tanto, las

de mercado. …un sistema influyente e influenciable por parte de la economía” y que, por

tanto, se presenta como criterio de decisión en la elección de una determinada localización.

La economía ambiental ha desarrollado sistemas y metodologías de valoración que

pretenden establecer unos valores aproximativos que muestren la utilidad económica del

activo ambiental. Por tanto, la finalidad no es obtener un precio del bien medioambiental, ya

que no existen mercados para la mayoría de los casos, pero si una cuantificación de su

apreciación que permitirá la justificación de su sostenibilidad a largo plazo. Es decir, aún no

habiendo mercados directos, el activo ambiental influye en mercados reales como es el

mercado de la vivienda, pudiendo explicar parte de su variabilidad. Dentro de los factores

ambientales, en un entorno de sol y playa, podemos definir la calidad ambiental (bajos

niveles de polución y ruido), condiciones atmosféricas favorables (temperaturas agradables

la mayor parte del año, baja pluviosidad,…), cercanía y posibilidad de acceso a la playa,

entornos protegidos y zonas verdes.




2.1.3 Factores urbanísticos

El nivel de bienestar y desarrollo social de una zona está ligado con el nivel de desarrollo

urbano. Cabe esperar un mayor nivel de desarrollo y bienestar en aquellas zonas con

mayores y mejores equipamientos e infraestructuras, internalizando dicho factor en el propio

valor del producto residencial. Resultan de especial interés las infraestructuras de tipo

sanitario, deportivo, educativo y comunicaciones.

Los factores vinculados a las infraestructuras de tipo sanitario que son susceptibles de valor

explicativo e interés estadístico, serían el número de hospitales (públicos o privados) y

centros de salud. Esta información es publicada anualmente por el Ministerio de Sanidad y

Consumo. Para disponer de datos relativos a la dotación de centros deportivos podemos

acudir al Consejo Superior de Deportes, que ofrece un Censo Nacional de Instalaciones

Deportivas. A su vez la Consellería de Educación de la Comunidad Valenciana, ofrece

información detallada, a nivel municipal, del número de centros por nivel educativo, por

especialidad (para centros de educación secundaria y de formación profesional) y por

titularidad del centro (público o privado). La oferta de espacios verdes es un factor valorado

positivamente por la demanda. Dentro de este ámbito y vinculado a la dotación de tipo

deportivo encontramos la oferta de golf. El desarrollo del producto de golf se presenta

como un elemento dinamizador de la actividad económica al diversificar y desestacionalizar

del sector turístico.

Por otro lado destaca la importancia de las comunicaciones para el desarrollo de la

actividad económica de una zona geográfica. La accesibilidad y cercanía a estas

infraestructuras se internalizan de modo muy significativo en los valores de mercado. La

accesibilidad entendida como la facilidad de acceso y cercanía a dichos medios, influye

sobre la estructura espacial de los precios de las viviendas, tanto a nivel municipal como

comarcal. Esta variable depende, a su vez, del nivel actual de la tecnología de los medios

de transporte y de las mejoras en las vías de comunicación (calidad de las carreteras, vía

férrea,…), que afecta a todos los niveles.

Cuando se hace referencia al tráfico terrestre de un municipio se puede hacer la distinción

entre tráfico urbano (vías de dependencia municipal) e interurbano (autopista y autovías). El

Ministerio de Fomento publica información fiable y actualizada referida al tráfico en

autopistas y autovías. La medida operativa en este caso es la Intensidad Media Diaria (IMD),

la cual refleja el número medio de vehículos que pasan por las estaciones de aforo

ubicadas en las diferentes estaciones de control y es indicativa de la intensidad de tráfico

diario soportado por una vía.

2.1.4 Factores económicos

El desarrollo de una zona está íntimamente relacionado con su actividad económica, ya sea

en el sector industrial, comercial, servicios o turístico. Por tanto, en el análisis de las

externalidades, es necesario identificar aquellos indicadores que reflejan la importancia de

la economía de una determinada zona con respecto a otro ámbito de mayor rango, como

puede ser, el ámbito nacional. Podemos indicar índices comparativos de la importancia de

la industria, el comercio, el turismo y la restauración. Dentro del sector industria cobra

especial significación el sector de la construcción por el intenso desarrollo del parqué

inmobiliario. Por otro lado, el turismo, tanto en el ámbito nacional como en la Comunidad

Valenciana, es un sector económico estratégico dinamizador de la economía.




Se cuantifican variables como la condición socioeconómica media de los hogares, parque

de vehículos, líneas de teléfono contratadas, oficinas bancarias, actividades comerciales y

oferta hotelera. Cabe destacar que la ausencia o escasez de dichos elementos actúa como

limitador de la actividad económica. Está información es publicada por diferentes

organismos como el Instituto Nacional de Estadístico, el Servicio de Estudios de La Caixa

mediante su Anuario Económico y el Instituto de Estudios Turísticos en el balance del

turismo en España que realiza anualmente.

2 . 2 . Pr i nc ip ios teó r i cos sobre e l s ign i f i cado de l va lo r u rbano

Richard Hartshorne (1959) plantea que la geografía es la ciencia de los lugares,

manteniendo una permanente preocupación por dilucidar las cuestiones concernientes a la

localización de las actividades en el espacio. Surge así el concepto de espacio geográfico,

utilizado para definir el espacio organizado por la sociedad para ubicar los objetos en el

territorio (Tricard, 1978). ¿Qué mueve a decidir localizar una actividad en un determinado

sitio en lugar de otro? ¿A qué se debe la diferenciación de valores entre localizaciones

distintas? Las razones que llevan a decidir las localizaciones y su apreciación varían en el

tiempo. Por ello, existe una lógica de localización en la sociedad industrial y otra en la

postindustrial con puntos de unión pero también divergencias.

Mediante el análisis de diferentes principios que configuran la teoría del valor,

estableceremos cuáles han sido los criterios que han definido la localización espacial de

actividades y el concepto de valor urbano desde el renacimiento hasta nuestros días. Este

análisis nos permite abrir una discusión en torno a la aplicabilidad de las teorías clásicas en

nuevas áreas de crecimiento suburbano y los actuales modelos de formación espacial del

valor urbano. Son muy diversas las teorías económicas enunciadas y según señala

Fernández Pirla (1985), existen “aquellas que explican la renta de la tierra como renta

diferencial y las que, por el contrario, conceptúan la renta de la tierra como el precio de un

valor de producción.”

El concepto de riqueza, con frecuentes referencias a la naturaleza, es un elemento

importante en la interpretación del proceso de crecimiento económico y está presente en

las teorías económicas mercantilistas, fisiocráticas y, en general, en todo el pensamiento de

la escuela clásica. Los mercantilistas establecían que el valor de la tierra estaba en función

de su riqueza natural y específicamente mineral. Esta teoría se desarrolla entre 1500 a 1750

(siglo XVI a mediados del XVIII), donde la tierra no implicaba costo de producción, pero era

valiosa porque la gente la deseaba. De este modo se incorpora el valor de cambio,

desarrollando el concepto de competencia, el principio de oferta y demanda y su influencia

sobre el valor.

Por otro lado, encontramos la teoría de los fisiócratas, escuela de

pensamiento económico del siglo XVIII fundada por François Quesnay, Anne Robert

Jacques Turgot y Pierre Samuel du Pont de Nemours en Francia. La fisiocracia surge como

una reacción de tipo intelectual a la concepción intervencionista del

pensamiento mercantilista, insistiendo en que la intervención de intermediarios en las

diferentes etapas del proceso de la producción y distribución de bienes tiende a reducir el

nivel total de prosperidad y producción económica. Estas prácticas estaban asociadas con

el corporativismo comercial, el monopolio o el énfasis desmesurado en el crecimiento

industrial.

http://es.wikipedia.org/wiki/Econom%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XVIII

http://es.wikipedia.org/wiki/Fran%C3%A7ois_Quesnay

http://es.wikipedia.org/wiki/Anne_Robert_Jacques_Turgot

http://es.wikipedia.org/wiki/Anne_Robert_Jacques_Turgot

http://es.wikipedia.org/wiki/Pierre_Samuel_du_Pont_de_Nemours

http://es.wikipedia.org/wiki/Francia

http://es.wikipedia.org/wiki/Intervencionismo

http://es.wikipedia.org/wiki/Mercantilismo




La corriente fisiócrata estimaba que la tierra y el trabajo son los agentes o factores

causantes de la producción y, en oposición al mercantilismo, sostenía que la riqueza de una

nación procede de su capacidad de producción y no de las riquezas acumuladas por el

comercio internacional. Por tanto, la única actividad generadora de riqueza para las

naciones era la agricultura, defendiendo la tierra como agente productivo elemental. Sin

embargo, no consideraban a la industria y el comercio como potencias equivalentes para la

generación de la riqueza.

La fisiocracia encontró muchos oponentes, incluyendo a los mercantilistas que hasta

entonces habían dirigido la política económica de la corte de Francia, y a los incipientes

liberalistas y economistas pre-marxistas liderados por Adam Smith. Este pensador,

conocido como el padre de la economía, muestra a lo largo de su obra una marcada visión

liberal que surge como respuesta a las condiciones históricas de finales del siglo XVIII.

Ataca el sistema mercantilista a través de la doctrina del laissez-faire, que plantea una

economía regulada por leyes naturales que le permitían conducirse "por la acción de una

mano invisible" hacia su óptimo desarrollo.

La teoría de Adam Smith enfoca su proyecto de pensamiento económico en su obra “La

riqueza de las naciones” (Smith, 1776). El libro fue esencialmente un estudio acerca del

proceso de creación y acumulación de la riqueza donde, por primera vez, expone los

grandes problemas a resolver por el análisis económico y muestra el camino a seguir en el

desarrollo de la teoría moderna del valor y de la renta del suelo. Smith establece que la

renta se corresponde con el precio pagado por el uso de la tierra o "lo que el arrendatario

esté dispuesto a dar" por el acceso al mismo suelo, incorporando así el concepto del valor

de uso. Otra concepción avanzada por Smith fue identificar el valor de los bienes

inmobiliarios, y por tanto del valor del suelo, como la suma de diferentes componentes:

salarios, capital, beneficios y renta del suelo (Roca, 1988). Sin embargo, las rentas no

determinan el precio, como otros costes, sino que son determinados por él.

Dentro de este contexto, es importante destacar a David Ricardo, miembro de la corriente

de pensamiento clásico económico, y uno de los más influyentes junto a Adam

Smith y Thomas Malthus. Desarrolló la conocida teoría del valor-trabajo y su obra más

importante, “Principios de economía política y tributación” (Ricardo, 2005) constituye la

exposición más madura y precisa de la economía clásica. En el prefacio afirma que "el

principal problema de la economía política es determinar las leyes que regulan la

distribución". Con ese fin desarrolló una teoría del valor y su distribución. Es considerado

uno de los pioneros de la macroeconomía moderna por su análisis de la relación entre

beneficios y salarios y uno de los iniciadores del razonamiento que daría lugar a la Ley de

los rendimientos decrecientes y la teoría cuantitativa del dinero.

Por ello ha influido en corrientes de pensamiento económico muy diferentes, desde

los neoclásicos a los marxistas ingleses. Dedicó una atención especial a la teoría del valor,

considerando que el valor de cambio de las mercancías venía determinado por la cantidad

de trabajo necesaria para su producción. Por tanto, los bienes inmobiliarios tendrían un

valor intrínseco o coste de producción al que debería tender su precio en el mercado. Adam

Smith consideró que esta formulación era exacta en las sociedades primitivas, pero no en

aquellas en donde la producción de los bienes requería a su vez capital y trabajo.

http://es.wikipedia.org/wiki/Mercantilismo

http://es.wikipedia.org/wiki/Agricultura

http://es.wikipedia.org/wiki/Francia

http://es.wikipedia.org/wiki/Adam_Smith

http://www.monografias.com/trabajos54/resumen-economia/resumen-economia.shtml

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http://es.wikipedia.org/wiki/Clasicismo_(econom%C3%ADa)



http://es.wikipedia.org/wiki/Thomas_Malthus

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http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_del_valor-trabajo#La_teor.C3.ADa_del_valor-trabajo_en_la_econom.C3.ADa_pol.C3.ADtica_cl.C3.A1sica

http://es.wikipedia.org/wiki/Macroeconom%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_los_rendimientos_decrecientes


http://es.wikipedia.org/wiki/Neoliberalismo

http://es.wikipedia.org/wiki/Marxista

http://es.wikipedia.org/wiki/Pueblo_ingl%C3%A9s




Ricardo dedicó también gran atención al tema de la renta de la tierra. En esa época en

Inglaterra, los propietarios no explotaban directamente sus tierras, que en la mayoría de las

ocasiones se arrendaban. La tesis que mantiene Ricardo es que la renta de la tierra es

debida a la diferente fertilidad de la misma y a la ley de los rendimientos decrecientes,

definiendo la renta como “aquella porción del producto de la tierra, que es pagado al dueño

del terreno, para poder utilizar el original e indestructible poder del suelo”. Según Ricardo

cuando la población es escasa para la explotación de las tierras disponibles, solo serán

cultivadas las mejores, no existiendo por tanto renta, ya que nadie estaría dispuesto a

pagarla mientras existan otras igualmente buenas y no ocupadas. Lo mismo sucedería de

no existir la ley de los rendimientos decrecientes, ya que si al aplicar mayor cantidad de

trabajo y capital a una misma tierra, se obtiene de ella rendimientos proporcionales, solo se

cultivarían las más fértiles y por lo tanto no habría renta.

La teoría del rendimiento decreciente y del valor marginal permite a Ricardo a

conceptualizar la renta como “la diferencia entre el capital más productivo y el menos

productivo”, elaborando la más refinada definición de la renta diferencial entre los

economistas clásicos. El valor, la ganancia y la renta son las categorías claves para el

análisis de la sociedad capitalista y su futuro según Ricardo admite la existencia de tierras

de distinta calidad al introducir el concepto de intensidad de explotación.

James Anderson desarrolla las teorías iniciadas por Ricardo y es, según Marx, el verdadero

descubridor de la ley de la renta diferencial que sostiene el derecho de la propiedad

territorial a cobrar "su" renta, justificando la existencia de las rentas por la demanda de

suelo. Anderson señalaba que “no es la renta la que determina el precio de su producto,

sino que el precio del producto es el que determina la renta de tierra”.

Por tanto, si el producto es único, el precio también debería ser único. Para tal afirmación,

Anderson establece un modelo mediante el cual señala que a causa de las fertilidades

diferenciales de los distintos terrenos puestos sucesivamente en cultivo, merced a

incrementos también sucesivos de la demanda por ocupación creciente del territorio, se

deberá crear un sólo precio de mercado basado en los mayores costos de producción que

corresponden a los de las peores tierras. Estas últimas presentarán una renta inferior, pero

mayores costes de producción, mientras que las mejores serán más productivas.

Junto a Ricardo y Anderson, cabe señalar las aportaciones de Thomas Robert Malthus,

representante de la economía clásica y amigo de David Ricardo con quien polemiza

influenciado por Jean Charles Léonard de Sismondi. La contribución más significativa que

hizo Malthus fue su publicación anónima en 1798 del libro Ensayo sobre el principio de la

población (An Essay on the Principle of Population). Desarrolla una teoría económica y

sociopolítica durante la revolución industrial, según la cual el ritmo de crecimiento de la

población responde a una progresión geométrica, mientras que el ritmo de aumento de los

recursos para su supervivencia lo hace en progresión aritmética. Según esta hipótesis, de

no intervenir obstáculos represivos (hambre, guerras, pestes, etc.), el crecimiento de la

población aumentaría el empobrecimiento gradual de la sociedad e incluso podría provocar

su extinción. Malthus reclama medidas económicas encaminadas al aumento de la

producción agrícola como único medio para aumentar la "riqueza de las naciones", que él

mismo considera indisociable de un incremento en la felicidad de la población y en

concreto en la mejora de la situación de las clases más desfavorecidas (Rodríguez, 2006).

Ricardo, Anderson y Malthus preparan el camino para la original síntesis de Marx. Karl

Heinrich Marx definió al valor como “un mero conglomerado homogéneo humano de mano

http://es.wikipedia.org/wiki/Economia_cl%C3%A1sica

http://es.wikipedia.org/wiki/David_Ricardo

http://es.wikipedia.org/wiki/Jean_Charles_L%C3%A9onard_de_Sismondi

http://es.wikipedia.org/wiki/1798

http://es.wikipedia.org/wiki/Ensayo_sobre_el_principio_de_la_poblaci%C3%B3n

http://es.wikipedia.org/wiki/Ensayo_sobre_el_principio_de_la_poblaci%C3%B3n

http://es.wikipedia.org/wiki/Crecimiento_de_la_poblaci%C3%B3n


http://es.wikipedia.org/wiki/Hip%C3%B3tesis



http://books.google.es/books?id=R5Bj2tTdHwcC&pg=PA67&dq=malthusianismo&hl=es&ei=E4yfTMe6H8-k4QbprImyDg&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=2&ved=0CC0Q6AEwAQ#v=onepage&q=malthusianismo&f=false




de obra”, involucrando en el concepto de valor los intereses humanos y el bienestar social.

Esta línea de pensamiento abre el camino a la corriente de economistas que admiten el

trabajo como la fuente de las riquezas y, en consecuencia, analizarán la renta del suelo en

la perspectiva del valor del trabajo. En su obra “El Capital” desarrolla y complementa la

teoría de Ricardo sobre la renta de la tierra.

La siguiente aportación al valor la hizo Henry C. Carey, uno de los principales

representantes de la escuela americana de economía política en el siglo XIX. Su teoría

fundamental se refiere a la distinción entre riqueza y valor. Carey argumenta que la tierra en

sí misma no tiene un valor, siendo los gastos de mano de obra en la tierra la única razón

para darle valor. Por tanto, la tierra constituye capital y el valor de la renta es el costo de

reposición.

La tierra, como pieza dentro de un proceso industrial, es un instrumento de producción que

se ha construido como tal por los humanos y su valor solamente puede venir de las mejoras

que aún subsisten como resultado del trabajo realizado sobre ella en el pasado o de las

mejoras nuevas. No puede considerarse un bien escaso, pues siempre estarán disponibles

tierras de calidad y además la tecnología y el trabajo para mejorarlas y aumentar la

producción. Por tanto, la ley de los rendimientos decrecientes no tiene, según Carey (1988),

una validez universal. Esto significa el rechazo a la teoría de la renta del suelo de Smith y

Ricardo.

En el último tercio del siglo XIX, la escuela austriaca (Jevons y otros) desarrollaron la teoría

de valor-utilidad o marginalista, según la cual los bienes adquieren valor de acuerdo a la

utilidad que tienen para la demanda medida como el precio de equilibrio entre la oferta y la

demanda. La renta diferencial deja de concebirse como una anomalía económica para

pasar a ser una consecuencia normal de la ley de oferta y demanda.

Finalmente, Alfred Marshall concilia las teorías ricardianas con las del marginalismo,

formando así las bases de la escuela neoclásica. El resultado de sus esfuerzos fue la

denominada «síntesis neoclásica», base de la teoría económica. En 1890 publicó su obra

capital, “Principios de economía”, en cuyo primer volumen compaginó conceptos de la

economía clásica como riqueza, producción, trabajo, capital o valor con aportaciones de la

escuela marginalista como utilidad y utilidad marginal. A los agentes de la producción

(tierra, trabajo, capital) añadió un nuevo factor, el de la organización industrial.

En el segundo volumen realizó una exposición del funcionamiento de los mercados, un

análisis de oferta y demanda y expuso su teoría del equilibrio parcial, de la formación de la

oferta, la incidencia de los monopolios y la distribución de la riqueza nacional. Los

problemas más destacados que analizó fueron la formación de los precios y la distribución

de la renta. En el primer caso estableció como determinantes del valor de un bien tanto el

coste de producción como la utilidad. A partir del valor del bien, la formación de los precios

vendría dada por la confluencia de la oferta y la demanda; la primera, determinada por los

costes de producción, y la segunda, por la utilidad marginal. También estableció una

relación entre precio y cantidad demandada cuya sintaxis gráfica (curvas de oferta y de

demanda) sigue vigente hoy día.

http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_americano

http://es.wikipedia.org/wiki/Riqueza

http://es.wikipedia.org/wiki/Valor

http://es.wikipedia.org/wiki/Tierra_(econom%C3%ADa)


http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Renta_del_suelo&action=edit&redlink=1


http://es.wikipedia.org/wiki/David_Ricardo

http://es.wikipedia.org/wiki/Econom%C3%ADa_neocl%C3%A1sica

http://es.wikipedia.org/wiki/Oferta_y_demanda

http://es.wikipedia.org/wiki/Equilibrio_parcial




2 . 3 . De te rminan tes y mode los de d is t r ibuc ión espac ia l de los

va lo res u rbanos

A partir de estos planteamientos teóricos se desarrollan los primeros estudios sobre la

distribución territorial y sobre los espacios socio-económicos, que fueron realizados en el

siglo XIX y en la primera mitad del siglo XX, por Walter Christaller, August Lösch, Johann

Heinrich von Thünen y Alfred Weber, entre otros, vinculados principalmente a la ubicación

de actividades agrícolas. Partiendo del principio de que los precios de los inmuebles no

varían de una manera arbitraria, ahora se trata de determinar cuáles han sido los factores

determinantes de la diferenciación de valores e incorporarlos a unos modelos explicativos.

Las diferentes teorías clásicas establecen que el valor del suelo variará en función de su

capacidad para generar riqueza y de su concreta localización, estableciéndose una clara

diferenciación en torno a tres ejes fundamentales: la accesibilidad, las externalidades

urbano ambientales y la jerarquización social.

2.3.1 Las teorías de accesibi l idad

Como hemos señalado anteriormente, en el siglo XIX David Ricardo reconoció que las

tierras de carácter agrícola que se encontraban ubicadas más cerca del

del mercado, soportaban menores costos de transporte, acumulando esta diferencia en

forma de rentas de la tierra, lo que aumentaba su competencia

económica (Alonso, 1964). Von Thünen desarrolló esta teoría, estudiando el modo y orden

en la distribución de los usos del suelo en el territorio (Figura 2.1), publicando, con Friedrich

Perthes en 1826, el resultado de sus reflexiones económicas en una obra titulada "El Estado

Aislado en relación con la agricultura y la economía nacional" (Schumpeter, 1982).

Su modelo estudia las diferencias de renta con respecto al mercado, y resulta el paradigma

para todas las teorías posteriores. En su teoría de la localización enuncia una hipótesis

general sobre la distribución de los usos agrícolas del suelo, preguntándose por qué lotes

de tierra con las mismas características tenían diferentes usos y establece que el hombre

trata de resolver sus necesidades económicas en el entorno inmediato, reduciendo sus

desplazamientos al mínimo. La idea central es que la renta varía con la distancia con

respecto al mercado, en un espacio isótropo y aislado, lo que permite establece una

relación inversa entre los valores del suelo y la accesibilidad o costes de transporte hasta el

lugar de trabajo. Por tanto, la renta o valor de las tierras agrícolas es igual al valor de su

producto menos los costos de producción y transporte de los productos al

mercado (Alonso, 1964). A este tipo de renta se le llama renta de localización o renta de

ubicación. De este modo, la variabilidad del mercado se explica mediante las rentas de

accesibilidad de acuerdo a la que posteriormente se denominó “teoría standard” o “trade

off”, donde la accesibilidad es considerada como la directriz de la formación espacial de los

valores. De acuerdo a este planteamiento, la estructura de valores se justifica alrededor de

la optimización de las diferentes localizaciones a través de la maximización de recursos

mediante la reducción de tiempo y costos de trasporte.

http://es.wikipedia.org/wiki/Mercado




Figura 2.1. Relación entre los tipos de cultivo y costes de transporte. Fuente: Von Thunen,

1826.

Interesa destacar que Von Thünen estudió particularmente la ubicación de las explotaciones

agrarias, así como la incidencia de las distancias entre los lugares de producción y los

mercados, llegando a la conclusión de que cuanto más altos son los costes de transporte a

un determinado lugar o región, menores deben ser los costes del trabajo allí incorporado a

la producción, pues de lo contrario los beneficios decrecen, e incluso pueden llegar a ser

negativos.

Por lo tanto, en los lugares más distantes de los mercados y en los lugares con mayores

dificultades de acceso (lugares con peores medios de transporte y con peores servicio de

comunicación), se deberán producir preferentemente aquellos productos que en proporción

a su valor exigen menores costes de transporte y menores costes de mano de obra. Esto

planteamiento le permite elaborar un modelo del uso de la tierra definiendo un escenario

hipotético donde los agricultores racionales y completamente informados se desplazan

hacia un equilibrio espacial de los ingresos (Figura 2.2). Por tanto, los agricultores cercanos

al mercado tendrán granjas más pequeñas con productos de huertas de precios más

elevados. A la inversa los agricultores que ocupan el margen exterior del “estado aislado”

disfrutarán de ingresos similares llevando a cabo operaciones agrícolas extensivas o

pastoreo de ganado.




Figura 2.2. Jerarquía tipo de explotación. Fuente: Roca, 2010

Con el aumento de la urbanización del territorio en el siglo veinte, la estructura de los usos

del suelo de las ciudades se modifican significativamente. Los cambios experimentados en

la movilidad, especialmente a partir de la generalización del automóvil, permitirían la

expansión extensiva de la ciudad. La ciudad densa, con un mínimo consumo de suelo

objeto de la economía urbana clásica, entraría progresivamente en conflicto con la

distribución real de los usos del suelo en las ciudades contemporáneas. La

descentralización de la residencia, especialmente de los sectores sociales medios y altos, y

la sub-urbanización de los centros urbanos, mostrarían la insuficiencia de la teoría clásica

de la renta. Es en este momento cuando los modelos desarrollados para explicar la

variabilidad de valores en suelo agrícola se fueron adaptando para explicar las

variaciones de valor de terrenos urbanos.

Surgen de este modo, en los años 60, una serie de trabajos que plantean conciliar la teoría

de la localización con la estructura real de las ciudades contemporáneas, lo que permite

desarrollar el modelo “trade off” o la teoría de las rentas de accesibilidad (TRA). Este

modelo, planteamiento básico de la teoría urbana, busca interrelacionar el precio del suelo y

el coste de transporte. El intercambio (“trade-off”) entre costes de transporte y precios del

suelo, permite encontrar el equilibrio que define cada decisión de localización estableciendo

la siguiente relación: Cambio en el Precio del Suelo + Cambio en el Coste de Transporte =

0. Destacar en este momento las aportaciones realizada por teóricos como Hurd (1903),

Park y Burguess (1925) y Haig (1926).

En su obra principal "Principios del valor de la tierra la ciudad” (Principles of City Land

Values, 1903), Hurd esboza una teoría de la valoración de suelo urbano que se asemeja a la

de Ricardo y von Thünen. Hurd se centra principalmente en el valor del suelo industrial y su

ubicación frente a la propiedad urbana residencial. Enuncia que “puesto que el valor

depende de la renta, la renta de la localización, la localización de la conveniencia, y la

conveniencia de la proximidad, podemos suprimir los pasos intermedios y decir que el valor

depende de la proximidad”.

Posteriormente, los sociólogos Park y Burguess (1925), investigan acerca del mercado

residencial y la dinámica social de la ciudad y definen el modelo clásico de zonas

concéntricas. Según Burguess, la ciudad crece de forma concéntrica desde el centro de

negocios (CBD) donde se ubica la actividad comercial, social, administrativa y de




transporte. La industria se asienta en una zona de transición alrededor de éste. A partir de

ahí aparecen diferentes círculos de residencias de clases sociales, desde las más humildes,

en el interior, a las más acomodadas, en la periferia.

Este modelo parte de la base de que los valores cambian de forma uniforme en todas

direcciones conforme nos alejamos del punto central de la ciudad. Así lo interpreta Bailly

(1979) que señala: “el espacio urbano se ordena a partir del centro de la ciudad, merced a la

colocación óptima que cada grupo hace de sus recursos. Fuerzas centrípetas y centrífugas

modelan la ciudad y, a su vez explican las invasiones y sucesiones que en ella se producen.”

(Figura 2.3)

Figura 2.3. Modelo monocéntrico Fuente: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Bailly model.svg

R. M. Haig (Towards an Understanding of the Metropolis, 1926) enuncia que también en el

sistema urbano “la renta aparece como la carga que el propietario de un lugar relativamente

accesible puede exigir como consecuencia del ahorro de transporte que la utilización de

dicho lugar posibilita (…) Las rentas de situación y los costos de transporte están

íntimamente ligados a causa de la fricción del espacio”.

Pero la estructura urbana es variable, y la diversificación de los ejes de transportes implica

la modificación de la teoría de las zonas concéntricas (Mayer y Wade,1969) y transforma la

idea de centro único planteando nuevos patrones urbanos íntimamente ligados con

cambios en el modo del transporte interno. No obstante la aparente simplicidad de este

modelo, esconde factores importantes (valoración de sitios céntricos, gradiente de las

rentas, esquema espacial del uso de la tierra,…) y necesarios para comprender la

estructura espacial de los valores y usos del suelo en la ciudad moderna,

Babcock (1932) amplia estas ideas definiendo la teoría axial (Figura 2.4), donde enuncia

que la accesibilidad al centro no es igual para todas las localizaciones que están dentro de

un mismo anillo concéntrico, sino que depende de la red viaria local. El resultado es un

modelo de forma estrellada que modifica la forma de las áreas concéntricas por la

influencia diferencial de los ejes de transporte.

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Bailly%20model.svg




Figura 2.4. Modelo basado en la teoría axial. Fuente: Roca, 2010

2.2.2 Las teorías de externalidades urbano-ambientales

Según señala Fernández Pirla (1985) “el crecimiento vertical de las poblaciones se explica

precisamente en función de la proximidad al centro urbano, al evitarse con tal proximidad

gastos de transportes, pérdidas de tiempos en desplazamientos, etc.” No obstante, no

todos los modelos de crecimiento urbano responden a rentas de accesibilidad, existiendo

una creciente apreciación de otro tipo de localizaciones donde los fenómenos urbanos no

se explican únicamente por la optimización de tiempo y coste de transporte para acceder al

trabajo.

La localización territorial de la población, las actividades sociales y las actividades

productivas, depende de la situación geográfica y geopolítica de los centros urbanos, de las

características y densidad de las vías de transporte, de la ubicación de los centros

comerciales, financieros, cívicos, logísticos de distribución y administrativos, ya que estos

distintos elementos se potencian y complementan de forma recíproca.

Por tanto, frente a la consideración exclusiva de la accesibilidad se elaboraron visiones

alternativas que incorporan nuevos factores que permiten la cualificación del espacio

urbano, Dentro de este contexto, la aportación más significativa, que supuso una revolución

en la década de los cincuenta y sesenta del siglo XX, fue la del geógrafo alemán Walter

Christaller al postular una teoría sobre la distribución y jerarquización de los lugares

centrales en un espacio isótropo. Su contribución principal a la disciplina fue la Teoría de los

lugares centrales, recogida en su obra “Los lugares centrales en Alemania meridional“

(1933), donde establecía las bases para explicar la organización de las redes urbanas. La

teoría del lugar central fue desarrollada para explicar la distribución espacial de los

asentamientos humanos en función de centros de servicios que equipan y satisfacen las

demandas de una población circundante.

http://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XX

http://es.wikipedia.org/wiki/Ge%C3%B3grafo

http://es.wikipedia.org/wiki/Alemania

http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_los_lugares_centrales

http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_los_lugares_centrales





Christaller enuncia que el orden de los asentamientos y núcleos urbanos determina una

clasificación jerárquica del territorio en función del número y clase de esos servicios. Este

enfoque abre un nuevo campo de análisis donde la distribución en el territorio de las

actividades comerciales, financieras, productivas, y sociales, así como los problemas

resultantes de la estructuración y la articulación de dichas actividades, son de gran

importancia para la planificación económica y social (Figura 2.5).

Figura 2.5. Modelo complejo de solapamiento de áreas de mercado. Fuente: Encarta 2006

Como se observa en la figura, a menudo se configura una jerarquía compleja, porque las

áreas de mercado de los distintos asentamientos se solapan (Figura 2.6). El principio de la

teoría del lugar central es una clave para entender una parte del concepto de policentrismo

regional. El desarrollo de sub-centros urbanos genera economías de diferentes escalas que

permiten la proximidad de los consumidores a áreas comerciales y de ocio.




Figura 2.6. Desarrollo de subcentros y áreas de influencia. Figura:

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Christaller Model.svg

Este modelo básico fue redefinido por varios investigadores que incluyeron nuevos factores.

Es el caso del modelo o patrón resultante de las teorías de August Lösch, también de

origen alemán, que teoriza un paisaje menos regular y de mayor complejidad (Figura 2.7).

En su obra principal “Die räumliche ordnung der wirtschaft” (Lösch, 1954), señala que los

tres elementos básicos que definen la distribución de los asentamientos humanos son: las

personas, las actividades, y los lugares o entornos geoespaciales.

Figura 2.7. Distribución löschiana de los asentamientos. Fuente: Encarta, 2006

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Christaller%20Model.svg




Los servicios como generadores de funciones centrales dejan su paso al estudio de las

áreas de mercado y centros de producción. Lösch introduce la hipótesis de que la

población es discontinua, así como distinción de las áreas comerciales. Este paisaje

económico propicia una distribución de carácter sectorial, que se vincula a la teoría de la

cualificación urbanística del espacio urbano enunciada por Homer Hoyt en su modelo de

sectores (Hoyt,1939). Se trata de una modificación del modelo anterior que no responde a

una estructura concéntrica, sino al funcionamiento del mercado inmobiliario.

Hoyt establece una estructura urbana organizada en sectores homogéneos por usos y nivel

de calidad urbana (Figura 2.8). Se acepta la existencia de un distrito central de negocios y

zonas de expansión hacia el exterior a lo largo de vías férreas, carreteras y otras arterias de

transporte. En el desarrollo del modelo observó que los hogares de bajos ingresos

normalmente se ubicaban cerca de las líneas de transporte (ferrocarril, tranvía,…) y los

establecimientos comerciales a lo largo de las vías de negocio. Por ello, Hoyt teoriza que las

ciudades tienden a crecer en forma de cuña mediante patrones o sectores que parten

del distrito central de negocios y siguiendo las líneas de transporte. Por lo tanto, muchas de

las funciones comerciales permanecen en el centro de negocios, pero las funciones de

manufactura se desarrollan en una cuña alrededor de las rutas de transporte. Las funciones

residenciales también crecen en forma de cuña, con un sector de viviendas de bajo

costo que bordea los sectores industriales donde el tráfico, el ruido y la contaminación

provocan que estas zonas sean menos deseables, mientras que los sectores de medianos

y altos ingresos se encuentran más alejados de estas áreas (Rodwin, 1950).

Figura 2.8. Modelos de sectores de Hoyt. Fuente:

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Hoyt_model.svg

Este modelo se aplica a numerosas ciudades británicas, por ejemplo, a la ciudad

de Newcastle, con una precisión razonable. Esto puede ser debido a que en el momento en

que se crean, el transporte es una limitación clave. Como regla general, las ciudades

mayores siguen el modelo de Hoyt, mientras que las ciudades más recientes se desarrollan

de acuerdo con el modelo concéntrico de Burgess.

http://en.wikipedia.org/wiki/Concentric_zone_model

http://en.wikipedia.org/wiki/Central_business_district

http://en.wikipedia.org/wiki/Railroad

http://en.wikipedia.org/wiki/Highway

http://en.wikipedia.org/wiki/Central_business_district

http://en.wikipedia.org/wiki/Low-income_housing

http://en.wikipedia.org/wiki/Low-income_housing


http://en.wikipedia.org/wiki/Newcastle_upon_Tyne




No obstante, como sucede con todos los modelos simples que explican fenómenos tan

complejos, su validez es limitada. La teoría se basa en principios de transporte ferroviario,

sin contemplar el trasporte mediante los vehículos particulares que permiten el

desplazamientos a tierras más baratas fuera de los límites de la ciudad. Esto ocurrió

en Calgary, en la década de 1930, cuando muchas barriadas se establecieron fuera de la

ciudad, pero cerca de las terminales del tranvía. Estas aglomeraciones se han incorporado

al límite de la ciudad, constituyendo bolsas de viviendas de bajo costo en las áreas de

costo medio.

Por último, y dentro de los modelos hoy considerados como clásicos, cabe destacar el

modelo de los Núcleos Múltiples, o de desarrollo urbano polinuclear, desarrollado por los

geógrafos Harris y Hullman (1945). La teoría de núcleos múltiples sugiere que la expansión

de la ciudad no se produce a partir de un único distrito central, como así apuntaron las

respectivas tesis de Burgess y Hoyt. Para Harris y Ullman (1945) cuatro son los factores,

que combinados, motivan el desarrollo de núcleos independientes: existen actividades que

requieren servicios y una planificación específica; las actividades semejantes se agrupan

intentando beneficiarse de las economías de aglomeración que generan; las actividades

incompatibles se emplazarán guardando cierta distancia; y, por último, todas las

actividades quedan sometidas al proceso de selección espacial que el precio del suelo

impone (Bailly, 1978).

Este modelo también identifica las áreas homogéneas más comunes, asociando éstas a los

distintos núcleos múltiples (Figura 2.9). Es en este hecho, en la gran variedad tipológica y

en el elevado número de núcleos, donde el modelo ha sido más cuestionado, crítica que ha

dificultado su generalización.

Figura 2.9. Modelo de núcleos múltiples. Fuente:

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Harris&Ullman´s Multiple Nuclei Model.svg

http://en.wikipedia.org/wiki/Commuting

http://en.wikipedia.org/wiki/Commuting

http://en.wikipedia.org/wiki/Calgary

http://en.wikipedia.org/wiki/Slums

http://en.wikipedia.org/wiki/Tram





Gracias a estos modelos iniciales y las posteriores aportaciones de Alonso (1964), Mills

(1967) y Muth (1969) se reinterpreta la teoría clásica en función de los estos nuevos

fenómenos urbanos y surge el llamado “modelo estándar” vinculado a la economía urbana.

Este explica no sólo la distribución espacial de los precios del suelo con el ahorro en los

costes de transporte al trabajo, sino que introduce nuevos elementos para explicar el patrón

real de usos del suelo. Las hipótesis del modelo estándar son las siguientes:

1. Monocentricidad

2. Espacio homogéneo

3. Concentración de los empleos en el centro. Zoning “exclusivo”

4. Demanda de la vivienda derivada de la del suelo

5. Mercado competitivo y en equilibrio a largo plazo

Por tanto, la diferenciación en el valor del suelo urbano y suelo rural estará en función en la

distancia al centro de negocios (CBD), existiendo una función de utilidad U = U (c, t, s), con

c como todos los otros bienes y servicios, t los costes de transporte y s el precio del suelo.

Alonso (1964) se planteó conciliar la teoría de la localización con la economía urbana de las

rentas de accesibilidad a partir de criterios generales de elección individual. Se trata, por

tanto, de buscar la manera de representar el espacio urbano a partir del conjunto de

decisiones individuales basadas en la racionalidad económica. Los hogares, compuestos

de uno o más individuos, buscarían maximizar la utilidad de bienes y servicios obtenidos (y,

entre ellos, la localización urbana), obteniendo diversos grados de satisfacción de sus

necesidades en función de la intercambilidad de dichos bienes y servicios.

El modelo de Alonso parte del hecho de que los criterios de maximización de la renta y

minimización de los costes difieren según los agentes económicos. En su análisis y en su

modelo se suceden tres etapas: determinación del equilibrio residencial de las familias;

determinación del equilibrio industrial en zonas urbanas y de los agricultores en las rurales;

y, determinación del equilibrio y estructura de los precios del suelo combinando las

preferencias de los distintos agentes (Bailly, 1979; Derycke, P.H., 1983). La aportación

principal de Alonso consistirá en la consideración del espacio consumido, como criterio de

localización básico, junto a la accesibilidad, esto es, la fricción del espacio en la

aproximación clásica.

La decisión del consumidor racional significa la elección entre consumo en todos los otros

bienes y servicios, el coste de transporte, el precio del suelo y cantidad de espacio

consumido. El consumidor debe decidir entre distintas combinaciones de los tres bienes a

maximizar en su utilidad, lo que significa que entre la infinidad de esas combinaciones

posibles existe un conjunto que le dará la máxima utilidad. Ese conjunto de decisiones

óptimas es lo que la literatura llama curvas de indiferencia, que en el caso de los precios del

suelo se denominarán “bid-rents”.

La conclusión general del modelo de Alonso es que los hogares más solventes tenderán a

localizarse periféricamente, dada su superior capacidad para comprar más suelo. En

cambio, los económicamente más débiles son más dependientes de los costes de

transporte, no pudiendo permitirse el desplazamiento a la periferia y consumir más suelo. El

modelo de Alonso concilia, por tanto, la teoría de la renta del suelo con la de la localización,

explicando, en parte, la estructura de usos del suelo de las ciudades norteamericanas de la

primera mitad del siglo XX.




2.3.3 Las teorías de jerarquización social

Las aproximaciones teóricas expuestas hasta ahora plantean que el usuario urbano elige

una determinada situación de acuerdo a condicionantes de carácter físico, como son la

mayor o menor accesibilidad o calidad del espacio público. Estas decisiones de

localización, como indican los modelos de Burguess y Hoyt, suponen una cierta

segregación social del espacio, ubicándose los sectores sociales menos solventes en el

centro de la ciudad y los que disponen de mayores recursos en las coronas periféricas

(Roch, 1981). Pero esta segregación se deriva de la libre competencia y del equilibrio del

espacio urbano y se explica como un resultado, y no como una causa (Roca, 1986) al no

incorporar las interrelaciones existentes entre los diversos grupos sociales (relaciones de

repulsión, atracción o indiferencia, prejuicio, discriminación social,…) y su incidencia en los

valores urbanos.

El usuario no valora únicamente aspectos de carácter físico o cuantitativo del espacio, sino

que también incorpora factores cualitativos que permiten identificar el concepto de “calidad

de barrio”. Según señala Roca Cladera (1987) “(…), conduce a una interpretación de la

formación y distribución espacial de valores urbanos en base a barrios homogéneos, tanto

desde el punto de vista físico como social.”

Por ello, a partir de los años sesenta se desarrollan nuevos modelos que intentan explicar la

estructura de valores a partir de comportamientos de carácter social estableciendo que la

diferenciación del mercado urbano puede venir determinada por la propia jerarquización

social. La teoría de las rentas sociales establece que la elección de una determinada

localización no responde siempre a una voluntad o gusto urbano por ocupar un barrio

concreto, ya que, en la ciudad existen tensiones internas por los diferentes sectores para

conseguir las mejores localizaciones. Así, los grupos sociales de mayor nivel económico

buscarán vivir en áreas más representativas y de mayor calidad, provocando dinámicas de

segregación social. Así, “el estatus, la jerarquía, el prestigio y los privilegios proporcionan

formas más atractivas de autoidentificación que las que proporciona el mercado a través de

las relaciones mercantiles” (Harvey, 1979). Esta perspectiva opone a las denominadas

“teorías burguesas de la localización” de Alonso y el resto de la escuela neoclásica la idea

de que “la renta diferencial no es más que un mecanismo económico (entre otros) que

concurre a la reproducción de la división económica y social del espacio (…) pero de

ningún modo es causa de la estructura espacial” (Lipietz, 1979).

Diferentes trabajos sobre la discriminación, prejuicio y segregación racial de diversas

ciudades americanas, abrieron un nuevo campo teórico que superaba ampliamente el

marco analizado por la teoría estándar e incluso con las aportaciones que ofrecía el análisis

de externalidades urbanísticas. Los trabajos de Bailey (1959) y de Muth (1969) han servido

para la construcción de diferentes modelos teóricos de localización urbana basados en el

prejuicio racial. Lo mismo cabe decir de los trabajos de Yinger (1979) y otros. No obstante,

la jerarquización social del espacio urbano no vendrá determinada únicamente por

aspectos étnico raciales, sino también por aspectos vinculados al prestigio o

representatividad de vivir en una determina área, atracción por la proximidad a complejos

terciarios que suponen un reconocimiento del nivel adquisitivo, desagrado de las clases

altas a vivir interrelacionados con clases trabajadoras o la voluntad de aislamiento de

determinados grupos religiosos, inmigrantes o étnicos.




Realmente la segregación social no se produce por la acumulación de preferencias

individuales, sino el producto de tensiones poblacionales derivadas de relaciones de

hegemonía y dominio. No es realista pensar que las diferencias observadas en la

localización de los diferentes grupos sociales se deben a preferencias urbanas diferentes,

sino a una conjunción entre la jerarquía social y la calidad física del barrio. Por tanto, las

rentas sociales, junto a las rentas de accesibilidad y externalidades urbanísticas, permiten

explicar de una forma global la formación y distribución espacial de los valores del suelo.

Algunos autores han avanzado en la línea de una teorización global, destacando trabajos

como los de Kirwan y Ball (Roca, 1996), que hacen hincapié en la preferencia de grupos

socialmente homogéneos a vivir interrelacionados en barrios también homogéneos.

El trabajo que aquí se presenta pretende, precisamente, establecer una serie de modelos

que revelen el importante papel que este tipo de rentas tiene en una trama urbana de

carácter suburbano en la costa mediterránea resultado del desarrollo inmobiliario ligado al

turismo de las últimas décadas.

2 . 4 . Ap l i cab i l i dad d e l as t eo r í as c lás icas de f o rmac ión de l va lo r

de l sue lo en á reas de c rec imien to suburbano

La realidad del desarrollo urbano a partir de la década de los 70 muestra cambios

significativos en la estructura de las áreas metropolitanas; cambios que no pueden ser

explicados por el modelo estándar ni los modelos monocéntricos desarrollados a partir de

la aproximación de Von Thunen. Particularmente, el policentrismo creciente de las ciudades,

concentrando el empleo en diversos subcentros, así como la creciente dispersión de la

actividad económica en la práctica totalidad del tejido urbano, han planteado cambios

estructurales en las relaciones económicas que requieren de nuevos desarrollos teóricos

más allá del modelo monocéntrico tradicional.

La ciudad cambia de escala, la población en los centros de las ciudades disminuye y se

configuran continuos urbanos. En la actualidad aparecen nuevos factores que influyen en la

distribución y diferenciación del valor urbano, con una prevalencia de los factores

cualitativos sobre los cuantitativos y una mayor flexibilidad derivada de factores

tecnológicos. Por tanto, las conclusiones obtenidas con las diferentes investigaciones

realizadas a principios y a mediados del siglo XX, no son enteramente aplicables al siglo

XXI. El tratamiento de asuntos relativos a los sistemas de información, dotación,

interrelación social y relaciones comerciales nos permite establecer criterios de

competitividad y una significativa modificación de los parámetros de distribución de la

población sobre el territorio y, por tanto, su mayor o menor valoración.

Actualmente, el análisis de la distribución espacial de valores puede acometerse desde

puntos de vista distintos a los ejes clásicos (la accesibilidad, las externalidades urbano

ambientales y la jerarquización social) tratados anteriormente. Aspectos como la tecnología,

los conjuntos espaciales, la configuración de las redes y los movimientos, o la dualidad

entre espacios urbanos y espacios rurales, pueden dar respuesta a nuevos interrogantes

sobre la localización y valoración de los espacios económicos. La distribución territorial de

actividades, la formación de las aglomeraciones humanas y la distribución de los factores

productivos, son de una importancia crucial para comprender los nuevos modelos de

desarrollo y su influencia en el marco de la economía urbana.




La dimensión espacio-tiempo adquiere gran importancia en el estudio del territorio. Peter

Hagget (1976) sostiene que el tiempo incide de manera trascendente en la organización del

espacio. Los adelantos técnicos que se han sucedido desde la Revolución Industrial han

provocado progresivas modificaciones que se intensifican actualmente en el marco de una

sociedad global. Los actuales medios de transporte y comunicación hacen viables

interrelaciones sociales espacio-tiempo que varían intensamente los razonamientos de

localización y organización espacial.

Los sistemas espaciales adquieren diferentes formas (nodos, redes, flujos) y están

conformados de dos elementos en constante interacción; la configuración territorial y el

dinamismo social. El primero tiene en cuenta el contexto de los componentes naturales

sobre el territorio. El segundo, compuesto por un conjunto de atributos económicos,

culturales y políticos, da contenido a la distribución territorial. Los sistemas de las ciudades,

transportes, comunicaciones, así como los sistemas regionales forman la estructura

socioeconómica del espacio y certifican la composición de los diferentes conjuntos

espaciales. Dentro del conglomerado de estructuras espaciales se insertan los espacios

urbanos y los espacios rurales.

En la comarca de la Vega baja nos encontramos ante un modelo esencialmente suburbano,

donde la concentración de actividades productivas, centros de comercio y áreas de

entretenimiento y ocio se ubican fuera de las tradicionales áreas urbanas, en lo que habían

sido zonas rurales o semi-rurales. Nos encontramos ante un conglomerado de desarrollos

de borde urbano o "Edge Cities" que han dado paso a una progresa colonización del

tradicional espacio rural.

Garreau (1991) argumenta que la ciudad del borde se ha convertido en la forma estándar

de crecimiento urbano, representando la forma urbana del siglo XX a diferencia de la

polarización en núcleos centrales de las aglomeraciones urbanas del siglo XIX.

Evidentemente en este marco territorial no se dan las condiciones de espacio isótropo

planteadas por Von Thunen, ya que existen diferencias significativas que caracterizan

subzonas dentro de una determinada área, como puede ser la topografía, el acceso a

los mercados a causa de la ubicación y categorización de las vías de comunicación, o la

existencia de diferentes mercados dentro la comarca. Todo ello provoca que el modelo

concéntrico adopte un aspecto irregular.

Pensemos que el modelo de Von Thünen se desarrolla a comienzos del siglo XIX, cuando

aún no estaban creados los mercados nacionales. Pero curiosamente el modelo es más

válido en los grandes mercados, con capacidad para transportar la mercancía de muy lejos,

que en los pequeños. Con respecto a los usos agrícolas, hoy en día tienen un fuerte

comportamiento industrial. La agricultura sin tierra, los invernaderos y sobre todo las granjas

se sitúan cerca de los mercados, como si fueran plantas industriales. Por otro lado, la

continua presión de la actividad inmobiliaria en la zona analizada, ha provocado el retroceso

paulatino de la actividad agrícola.

No obstante es difícilmente explicable la variabilidad de los valores de suelo a partir de un

único modelo. El valor se estructura a partir de multitud de factores que son valorados y

apreciados de modo diferencial por la potencial demanda, convirtiéndose en una renta de

localización. Como señala Garcia Erviti (2010) en relación a la vinculación existente entre

escasez de suelo y demanda efectiva, “Este suelo (el más escaso) es el que tiene el

emplazamiento más demandado; a su vez, al existir una oferta muy limitada (y ajena al

concepto de ´sustituibilidad´), éste es el suelo que alcanzará un precio más elevado,

http://en.wikipedia.org/wiki/Urban_area

http://es.wikipedia.org/wiki/Topograf%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Mercado

http://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XIX

http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Agricultura_sin_tierra&action=edit&redlink=1

http://es.wikipedia.org/wiki/Invernadero




producirá mayor beneficio al promotor y sobre el que, en consecuencia, se construirán las

viviendas más caras.” Las localizaciones más exclusivas reunirán, en mayor número e

intensidad, las apreciaciones positivas del potencial comprador ya sean de carácter

urbanístico o social. Conforme nos alejemos, las localizaciones serán de peor calidad,

aumentando la oferta de suelo y disminuyendo por tanto su valor y demanda. Cada

producto inmobiliario (industrial, comercial, residencial, etc.) genera sus propios factores

creando elementos de localización propios que definen el valor a cada zona específica,

generando una segmentación en el mercado inmobiliario de las ciudades.

La investigación que aquí se lleva a cabo, parte de la base de la existencia de factores que

de manera hedónica tienen capacidad para explicar la conducta de localización de los

bienes inmobiliarios. No obstante, además de la accesibilidad, jerarquización social y

externalidades urbanas, será necesario analizar otros importantes aspectos asociados a

estructuras productivas y sinergias sociales.


C A R A C T E R I Z A C I Ó N D E L A

M U E S T R A

3 T É C N I C A S D E I N V E S T I G A C I Ó N Y

V A L O R A C I Ó N I N M O B I L I A R I A

3 . 1 . Ap l i cac ión de Mode los de P rec ios Hedón icos a la va lo rac ión

i nmob i l i a r i a

3 . 2 . Métodos es tad ís t i cos ap l i cab les a l a va lo rac ión inmob i l i a r i a

3.2.1. Análisis clúster

3.2.2. Análisis factorial

3.2.3. Análisis de regresión multivariante

3 . 3 . S i s temas de i n fo rmac ión geog rá f i ca y su ap l i cac ión en l a

f o rmu lac ión de mode los


C A R A C T E R I Z A C I Ó N D E

L A M U E S T R A

3 T É C N I C A S D E I N V E S T I G A C I Ó N Y

V A L O R A C I Ó N I N M O B I L I A R I A

3 . 1 . Ap l i cac ión de Mode los de P rec ios Hedón icos a la va lo rac ión

i nmob i l i a r i a

La vivienda es un bien multiatributo que satisface varias necesidades simultáneamente y

presenta múltiples cualidades que son valorables. El precio que el consumidor estará

dispuesto a pagar dependerá de estas cualidades y de la valoración económica que él

haga de ellas. Considerando una tipología edificatoria concreta con características

constructivas propias, el valor de mercado de un determinado bien es un referente

económico del grado de preferencia de dicha localización frente a otras, así como de su

nivel de competitividad dentro de un ámbito territorial delimitado. A partir de la cualificación

de las diferentes localizaciones, el territorio se estructura a una escala económica, social,

urbana y medioambiental. Por tanto, la medición o cuantificación del grado de preferencia

de una localización frente a otra no depende de un único atributo, sino de múltiples factores

de diferente naturaleza. Ante este escenario resulta especialmente adecuado desarrollar

metodologías que concreten técnicas y herramientas capaces de dar respuestas a los

requerimientos en materia de desarrollo y gestión del territorio a escala regional y local.

Los Modelos de Precios Hedónicos estudian cómo este conjunto de atributos urbanos que

caracterizan a un determinado bien inmueble se reflejan en su precio de mercado. La idea

en la que se basa la técnica consiste en que si un bien está constituido por un conjunto de

atributos, entonces su valor de mercado deberá ser la suma de los precios individuales de

todos ellos. Por lo tanto, de lo que se trata con este tipo de modelos es de identificar las

variables o atributos que expliquen el precio del bien y su grado de influencia en el valor

final. La técnica de precios hedónicos estima econométricamente ecuaciones que tienen

como variable dependiente el precio del bien y, como regresores, los atributos o

características del mismo. El valor de mercado deberá ser la suma de los precios

individuales de todos los atributos, estableciendo modelos explicativos que justifiquen las

diferencias de valor en inmuebles con características similares pero ubicados en zonas

diferentes.

La idea central es que los atributos no se transan explícitamente en los mercados sino que

componen un paquete de características que se transfieren junto con los derechos de

propiedad del bien o servicio. Todos aquellos bienes compuestos, cuya utilidad para el

consumidor depende de la utilidad que brinda cada una de las características o atributos

que los componen, son susceptibles de ser analizados mediante el enfoque de precios

hedónicos. El análisis del inmueble destinado a vivienda en estos términos nos permite

explicar su heterogeneidad. La unidad de vivienda se concibe no como un bien homogéneo

e indivisible, sino como un conjunto de atributos o características individuales que

contribuyen de modo independiente, dotando de diferentes servicios a la vivienda, a su

caracterización.

Aplicando técnicas estadísticas, mediante funciones de regresión entre los valores de

mercado y el conjunto de atributos, se puede establecer una estructura matemática que

explique la incidencia de cada una de las variables en el valor de mercado final. De esta

forma se obtienen los precios implícitos de cada una de las variables, es decir, la

cuantificación de aquellos aspectos que entendemos conforman el activo analizado y su

contribución al valor global de mercado.



M U E S T R A

Por tanto, la utilización de Modelos de Precios Hedónicos en el campo de valoración

inmobiliaria puede tener dos objetivos: obtener el precio de la vivienda a partir de la

identificación y cuantificación de las variables u obtener los precios implícitos de cada

variable a partir del valor de mercado del bien

Para determinar la influencia de los diferentes atributos se utiliza un análisis de regresión de

corte transversal en el que la variable dependiente es el valor de mercado, las variables

independientes un conjunto de atributos representativos y los coeficientes de cada una de

las variables independientes los precios implícitos de los atributos. Se plantea

econométricamente una ecuación del tipo:

P = p (A1, A2, ... An) + u

Donde:

P es el precio del bien

Ai, son las magnitudes de sus atributos o cualidades

u es el término aleatorio

La mayoría de los autores sitúan el origen de la metodología de precios hedónicos (MPH)

en los trabajos realizados por Court (1939) para la determinación de precios en el mercado

automovilístico. No obstante el verdadero origen de los modelos hedónicos es preciso

situarlo diecisiete años antes cuando Haas (1922) aplica esta metodología al cálculo de

precios de la tierra de cultivo. Wallace (1926) continúa esta misma línea de investigación en

Iowa. También encontramos una aplicación de la MPH en el estudio de la calidad de las

legumbres realizada por Waught (1929) (Caridad, 2008).

Los estudios posteriores sobre MPH son atribuibles a Lancaster (Caridad, 2008), que a

mediados de los años sesenta del pasado ciclo desarrolla la denominada Nueva Teoría del

Consumidor, según la cual la utilidad se deriva de las características de los bienes y no de

los bienes en sí mismos.

La primera aplicación de esta metodología al mercado de la vivienda (Caridad, 2008) la

hallamos en los trabajos de Ridker y Henning (1967), que aportaron evidencia empírica de

que la polución afectaba al precio de la vivienda. La primera aplicación de esta metodología

al mercado de la vivienda la hallamos en los trabajos de Ridker y Henning (1967), que

evidenciaron cómo la polución afectaba al precio de la vivienda.

Es importante destacar la aportación realizada por Griliches (1971) que estudiará los

cambios de calidad en el mercado automotor mediante el uso de índices de precios

hedónicos. Desde este momento, los economistas han utilizado recurrentemente esta

técnica para estimar el valor de las características no transadas en distintos mercados.

Pero es Shervin Rosen (1974) el primero en establecer un modelo teórico de los mercados

implícitos subyacentes. Tomando como base la hipótesis hedónica de que los bienes son

valorados por la utilidad que brindan sus atributos o características, Rosen desarrolla un

modelo de productos diferenciados en el que los precios implícitos de los atributos son

revelados a los agentes económicos a partir de los precios observados de los productos

diferenciados y de las cantidades y calidades de los atributos asociados a ellos. Según



L A M U E S T R A

Rosen (1974), dependiendo de la heterogeneidad de consumidores y oferentes respecto de

las variables relevantes de la demanda y la oferta, los coeficientes de las regresiones

hedónicas pueden interpretarse como una aproximación de las funciones de oferta-

demanda.

Si los consumidores son idénticos en cuanto a ingresos y gustos, pero los oferentes difieren

entre ellos, entonces la regresión hedónica se asimila a la función de demanda indicando

cuánto está dispuesto a pagar cada consumidor por cambios marginales en las

características. En cambio, si los consumidores son diferentes entre sí, pero los oferentes

son idénticos, lo que se obtendrá serán coeficientes que se aproximarán a una función de

oferta de esos atributos. Pero si tanto consumidores como oferentes responden a

determinadas distribuciones, los coeficientes estimados de las regresiones hedónicas

deben interpretarse como los precios de equilibrio de esos atributos.

A partir de este momento, el modelo desarrollado por Rosen ha llegado a ser generalmente

aceptado como el paradigma del enfoque hedónico. Asimismo, Freeman (1979) facilitó la

primera justificación teórica para la aplicación de esta metodología al mercado de la

vivienda. A partir de Rosen (1974), las aplicaciones de la metodología de precios hedónicos

se han sucedido, especialmente en los países anglosajones, ya sea con el objetivo de

obtener el precio de la vivienda o con el de obtener índices de precios.

En el mercado inmobiliario español (Chica Olmo, 2007) destacan las aportaciones de

Caridad y Brañas (1996) y Caridad y Ceular (2000) sobre el mercado inmobiliario cordobés,

Bilbao Terol (2000) en Asturias, Bover y Velilla (2001) en Madrid, Aguiló Segura (2002) en las

Islas Baleares y Bengochea Morancho (2003) en Castellón. Estas aportaciones ponen en

evidencia, a pesar de que el modelo no está exento de limitaciones, la utilidad de la

metodología hedónica para identificar y cuantificar los factores determinantes del precio de

un inmueble y en consecuencia el valor del suelo.

Esta metodología también presenta problemas a la hora de definir modelos de simulación

útiles en el ámbito de la valoración inmobiliaria, ya que la interpretación de resultados

resulta compleja cuando se analiza un gran número de variables y datos. Por ello, aparecen

otros métodos, englobados en lo que denominamos Minería de datos, capaces de la

extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha

información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras

palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para obtener la

información oculta en ellos. Las bases de la minería de datos se encuentran en

la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando

técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas

de predicción, clasificación y segmentación.

Las redes neuronales, método vinculado a la inteligencia artificial, constituyen un método

computacional en verdadero desarrollo que ha evolucionado durante las últimas décadas.

Su mayor mérito es su formación gracias al aprendizaje, obteniendo la experiencia en la

formación de los valores mediante el estudio de patrones y el entrenamiento con los datos

aportados. Tiene la cualidad, por tanto, de conocer en profundidad el entorno introducido y

prever su funcionamiento para otras muestras. Su mayor defecto, sería la carencia de

análisis de las variables introducidas y, debido a ello, su incapacidad para el análisis

profundo del proceso de formación de valores, si la categorización de los modelos es

correcta o la identificación de las variables que lo configuran.

http://es.wikipedia.org/wiki/Informaci%C3%B3n

http://es.wikipedia.org/wiki/Dato

http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica

http://es.wikipedia.org/wiki/Modelo

http://es.wikipedia.org/wiki/Predicci%C3%B3n

http://es.wikipedia.org/wiki/Clasificaci%C3%B3n

http://es.wikipedia.org/wiki/Segmentaci%C3%B3n



M U E S T R A

La minería de datos, además de las mencionadas redes neuronales, engloba otras técnicas

como los árboles de decisión, los modelos estadísticos o el agrupamiento o clustering,

todos ellos consistentes en la extracción no trivial de información, para así obtener patrones

y observaciones no evidentes a simple vista. En todos los procesos existe una primera fase

de determinación, obtención y limpieza de los datos, una segunda de determinación de los

modelos matemáticos y una tercera fase de validación de los resultados. En este trabajo se

hará uso de varios de ellos para obtener modelos predictivos que se ajusten a los objetivos

de la investigación.

3 .2 . Métodos es tad ís t i cos ap l i cab les a l a va lo rac ión inmob i l i a r i a

La metodología de investigación planteada prevé un análisis desde diversas vías mediante

la utilización de métodos estadísticos multivariantes. Se estudia el comportamiento de

diversas variables al mismo tiempo, lo que nos ayuda a tomar decisiones óptimas teniendo

en cuenta la información disponible por el conjunto de datos analizado (Devore, 2005).

Entre la oferta metodológica al respecto, se utiliza el análisis clúster como método de

independencia, con el cual se caracteriza y agrupa el territorio en función de sus

características, y en cuanto a métodos de dependencia, el análisis factorial para agrupar

variables y reducir su número facilitando el posterior trabajo del último análisis, el estudio de

regresión.

3.2.1. Análisis clúster

La técnica de análisis clúster, diseñada para revelar grupos en bases de datos, combinada

posteriormente con un análisis territorial mediante análisis de información geográfica, es de

gran interés y utilidad en este estudio concreto, por ser una potente herramienta para

clasificar y separar territorios. Este análisis nos permite identificar patrones y sugerir grupos

con características homogéneas en nuestra base de datos compleja, que no son evidentes

de otro modo. En el estudio que aquí se expone, se aplica para la establecer la

segmentación de la muestra analizada, permitiendo identificar si la distribución de valores

responde a patrones relativos a la caracterización territorial. Posteriormente, la pertenencia

o no a un determinado clúster se incluye como variable dentro del análisis multivariante.

El criterio básico utilizado para determinar los grupos o clústers es la distancia, que se

define como la cercanía de las características de cada muestra en función de sus variables,

no se tratándose de una distancia física. Los datos de muestras cercanas y homogéneas

están en el mismo grupo, mientras que las observaciones distantes están en grupos

diferentes de clúster. Existen varios métodos para calcular la distancia, considerándose

varias soluciones antes de decidir sobre la más útil y significativa. Es decir, se realizan

diversos análisis con el fin de establecer el más apropiado para la base muestral estudiada.

El análisis de clústeres se basa en las distancias derivadas de las medidas tomadas en las

observaciones. En este caso, se en valores de escala u ordinales (por ejemplo, se codifican

de 1 a 5 desde una fuerte coincidencia de distancia a una más débil) y, también se estudia

con valores de escala binarias. Además, mediante el procedimiento TwoStep o paso a paso

se trabaja con una mezcla de variables categóricas y continuas. En la práctica, los

diferentes métodos producen soluciones diferentes, se aprovecha este hecho para conciliar

las diferencias, que nos proporcionan distinta información sobre la estructura de la base de

datos.



L A M U E S T R A

Los métodos de agrupación utilizados pueden distinguirse en jerárquicos o no jerárquicos.

La elección del método se hace en función del tipo de datos con los que se trabaja y la

capacidad de formación conceptual de grupos, de modo que tras analizar la base de datos

mediante todos los métodos disponibles, se concilia la información y se determina el

método más apropiado.

A continuación se exponen los distintos métodos utilizados y sus características.

Métodos Jerárquicos.

Dentro de los métodos de agrupamiento jerárquico, las diferencias entre el uso de uno u

otro son de acuerdo con el modo de cálculo de la distancia entre los grupos. Esto repercute

en el nuestro resultado final por las diferentes sensibilidades en el trato de los valores

atípicos, que son determinantes en el resultado final de los agrupamientos. Calculamos la

distancia entre clústeres como la distancia más pequeña entre todos los pares de puntos,

uno de cada grupo, mediante el método del vecino más cercano o enlace único. En el otro

extremo se analiza también, el estudio de la distancia entre vecinos más lejanos o

vinculación completa, resultando valores menos sensibles con los atípicos, ya que la

distancia de las dos muestras más alejadas entre clústeres determina la distancia entre las

agrupaciones.

Mediante la alternativa del método Centroide, que evalúa la distancia entre los grupos sobre

las distancias entre sus medias, obtenemos también agrupaciones robustas a los valores

atípicos, pero el método tiene la desventaja de ser más sensible a los datos de ruido o

datos entre grupos. Por su parte, el método de Ward tiene la particularidad de tender a

crear grupos de más o menos similar tamaño. En nuestro caso, esta característica es de

gran utilidad, para evitar los agrupamientos exagerados entre gran cantidad de secciones

censales y la creación de clústeres, por otra parte, con una o dos secciones censales, cosa

que como comprobamos en el análisis, ocurre con bastante facilidad.

El análisis finalmente, se realiza mediante el método por defecto para evaluar distancias en

SPSS, que es el ligamento promedio entre grupos que evalúa la distancia para todos los

pares posibles, y luego toma la distancia entre los grupos como el promedio de estas

distancias, funcionando bien con los datos de ruido y en gran variedad de condiciones. Su

debilidad como método, es la influencia de los valores extremos sobre él, pero en el caso

que nos ocupa es de utilidad para determinar secciones censales en puntos extremos,

atípicas.

Métodos no Jerárquicos.

Por su parte, los métodos no jerárquicos no requieren que dos muestras dentro del mismo

clúster deban permanecer juntas creando una estructura menos rígida en la información.

Tras el análisis jerárquico, se realiza un análisis no jerárquico, que consta

fundamentalmente de dos tipos, mediante el método TwoStep y, una vez analizados los

resultados obtenidos mediante los análisis previos, el método K-means. Estos métodos son

de gran utilidad para determinar el número de clústeres que se pretenden incorporar

definitivamente en el estudio y para los que contamos con la experiencia previa de las

agrupaciones mediante el resto de métodos.

Comparado con otros métodos, TwoStep tiene bastantes ventajas potenciales. En términos

de escala, este método se puede realizar en una única ejecución de la base de datos, por lo



M U E S T R A

que nos permite realizar gran número de pruebas a una buena velocidad. TwoStep

selecciona automáticamente el número de clústeres basándose en criterios estadísticos, y

además incorpora el estudio de variables categóricas y continuas en su algoritmo, variables

que mediante otros métodos no se pueden incluir en el análisis, teniendo en cuenta sus

diferentes propiedades.

Una vez realizados los análisis jerárquicos y el análisis mediante TwoStep, el método con el

que se obtienen las agrupaciones de uso en el estudio multivariante es el K-means,

sirviéndonos de la experiencia previa con el resto de métodos y aprovechando sus

cualidades y capacidades de selección y edición. Esto permite que para nuestro análisis

específico, se pueden seleccionar el número de clústeres (K) que encajan en la muestra..

Se evalúan los grupos obtenidos mediante los criterios enunciados anteriormente:

separación, tamaño del grupo, tendencia de las medias y validación.

El método K-means es más ágil al limitar el seguimiento a los grupos seleccionados. Este

tipo de análisis permite aplicar ideas preconcebidas sobre la muestra o del resultado de

otros estudios previos que definen clústeres. También está disponible la opción de proveer

los valores de partida de los grupos para que K-means base su análisis en ellos, pero la

complejidad de las variables analizadas es tal que se ha desestimado esta opción. Se

evalúa de antemano entre cuatro y ocho agrupaciones para las 147 secciones censales que

se pretenden agrupar

3.2.2. Análisis factorial

Se acude a la técnica estadística del análisis factorial para explicar la variabilidad entre

variables no observadas a simple vista mediante unas nuevas relaciones generadas

llamadas factores o indicadores. Las variables observadas se modelan como

combinaciones lineales de factores capaces de definir elementos inobservables que

permiten unificar características del territorio en indicadores abstractos sólo mesurables

mediante la combinación de diversas variables. La utilidad del análisis factorial es, para el

estudio presente, la de combinar variables en elementos abstractos que definimos

previamente y que ayudan a resumir y comprender mejor los modelos posteriores.

Los indicadores derivados del análisis factorial son factores asociados a una serie de

características concretas que pretendemos medir y que nos sirven para evaluar medidas

globales de aspectos económicos, poblacionales o sociales, lo que nos permite

parametrizar y caracterizar la muestra. Por tanto, en nuestro análisis factorial podemos

identificar el significado de cada factor obtenido, lo que da validez al análisis. El propio

análisis nos provee de información sobre las variables que definen cada uno de los

factores, lo que permite establecer el significado de lo que el factor o indicador representa y

cuáles son las variables más influyentes para cada uno de los grupos de variables

definidos.

La base teórica para el análisis factorial es que las variables están correlacionadas porque

comparten uno o más componentes. Esto quiere decir, las correlaciones entre variables se

explican por los factores subyacentes. Matemáticamente un modelo de un único factor para

tres variables puede ser representado del siguiente modo (V son las variables, F los factores

y E representa el error aleatorio).

V1=L

1*F

1+E

1

V2=L

2*F

1+E

2

V3=L

3*F

1+E

3



L A M U E S T R A

Cada variable se compone del factor común (F1) multiplicado por un coeficiente (L, los

lambdas) más un componente que representa el azar (E). Si el factor fuese directamente

mesurable esto equivaldría a una ecuación de regresión simple. Un concepto relacionado

con la mayoría de los métodos de factorización, es la idea del Componente Principal. Un

componente principal es una combinación lineal de variables observadas que son

independientes u ortogonales de otros componentes. El primer componente principal es el

que cuenta con la mayor varianza en la base de datos. El segundo componente será el que

tenga la mayor varianza de la restante en la base de datos, y así sucesivamente. Una

consecuencia importante de la ortogonalidad de los componentes, es que son partes no

correlacionadas entre ellas dentro de las variables.

Para la selección del número de factores o componentes, se acudirá a diferentes medidas

técnicas. En primer lugar, nos basamos en el conocimiento previo del territorio, y

posteriormente nos ayudamos con los autovalores, que son los índices más comúnmente

utilizados para determinar cuántos factores extraer de un análisis factorial. Los pasos

necesarios, para la realización de nuestro análisis factorial, son, en este orden: la

formulación del problema o detección de los subgrupos de variables y su definición como

elemento abstracto, un primer análisis de la matriz de correlaciones, extracción y

determinación del número de factores, rotación e interpretación de factores y validación del

modelo. Este proceso nos permite la obtención de indicadores de referencia de cada uno

de los ámbitos en los que se estructura la caracterización territorial a partir de las variables

que lo caracterizan.

3.2.3. Análisis de regresión multivariante

Finalmente, el análisis de regresión es la técnica estadística que permite determinar la

influencia de las variables llamadas explicativas o exógenas (independientes) sobre otra

variable, llamada endógena o explicada (dependiente). En valoración urbana la variable

endógena o explicada es el valor de mercado del inmueble o valor de repercusión del suelo

fijado a partir del anterior. Las variables exógenas o explicativas son las diferentes

características que cualifican el inmueble. También permite el establecimiento de modelos

predictivos de valoración encaminados a reproducir el funcionamiento normal del mercado.

La regresión consiste básicamente en determinar una función matemática que, conociendo

el valor que toman una o más variables de caracterización de la muestra o inmueble,

permite predecir cuál será el valor de repercusión del suelo para una muestra hipotética. Por

tanto es necesario que entre las variables independientes y la dependiente, en este caso

valor de repercusión del suelo, exista una relación funcional, ajustando estadísticamente la

correspondiente ecuación a una nube de puntos testigos. Los procedimientos estadísticos y

econométricos establecen una relación de influencia observable entre las variables

exógenas y la variable endógena, pero no una relación causa-efecto. De este modo, una

variable explicativa, como es la proximidad a una vía rápida, puede influir sobre el precio

unitario de la vivienda, según se puede llegar a intuir en las observaciones realizadas

durante el proceso de toma de datos. Pero no se puede afirmar por ello, que dicha variable

sea causa de ese precio en un marco general.

Para obtener una función de regresión es necesario definir el tipo de relación que puede

existir entre las variables estudiadas. La dependencia puede ser de tipo funcional (si X

entonces Y), para estudios matemáticos, o de tipo estadístico (si X entonces probablemente

Y), que es el ámbito en el que se mueve la valoración urbana, y, en este último caso, una

dependencia fuerte o débil. Dependiendo de cómo sea la distribución de la nube de puntos



M U E S T R A

de los datos con que se cuenta, podemos adoptar diferentes tipos de modelos (lineales,

potenciales, exponenciales, logarítmicos,…), eligiendo aquel que se adapta de un modo

más satisfactorio y por tanto presenta mayor grado de explicación. A partir de la función que

se obtiene, representamos la recta de regresión que mejor se ajusta a la nube de puntos,

también llamado diagrama de dispersión, generada por la distribución de pares de datos de

la muestra analizada (variable explicada-variable explicativa).

En el ámbito de la valoración inmobiliaria el análisis de regresión múltiple (ARM) es una

técnica estadística que permite la estimación de los valores de venta probables de los

inmuebles a partir de muestras representativas del mercado. Estos modelos son una

explicación simplificada de la realidad y reproducen el patrón espacial de valores

inmobiliarios a partir de factores explicativos, permitiendo reflejar la relación entre valores de

mercado y atributos con una aproximación suficiente para los intereses de la valoración. La

relación funcional o ecuación de regresión responde a la siguiente expresión, donde V es el

valor estimado en base a características I intrínsecas y E extrínsecas o externalidades.

V = f (I , E )

También se puede expresar como:

V = a1x1+ a2x2+......+ an xn+ c

Donde xi, expresa la cantidad de las i características (i=1...n), ai el valor implícito de cada

una de ellas y c es la constante de la ecuación.

La técnica de estimación más utilizada es la de los Mínimos Cuadrados, en la que dado un

conjunto de datos, se intenta encontrar la función que mejor se aproxime a los datos (un

"mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático. En este contexto, la

validez del modelo de predicción también vendrá determinada por la relación vinculación

entre variables. El análisis de correlación es la técnica estadística que permite analizar esta

relación entre variables cuantitativas. Se determina mediante un índice estadístico

denominado coeficiente de correlación de Pearson (R), que mide la fiabilidad de una

predicción efectuada a partir de una función de regresión.

El cálculo del coeficiente de correlación lineal se realiza dividiendo la covarianza por el

producto de las desviaciones estándar de ambas variables. Se trata de dos variables

estrechamente relacionadas. La varianza nos indica la medida de la dispersión conjunta de

ambas variables y la desviación estándar o desviación típica es una medida (cuadrática)

que indica la media de distancias que tienen los datos respecto de su media aritmética.

El coeficiente puede variar de -1,00 a +1,00 y si r = 0, no existe relación lineal. Pero esto no

necesariamente implica una independencia total entre las dos variables, es decir, que la

variación de una de ellas puede influir en el valor que pueda tomar la otra, pudiendo existir

relaciones no lineales entre las dos variables.

Se hace uso de este análisis también para conocer los criterios a seguir en la selección de

variables dentro del conjunto de acuerdo a su mayor representatividad. Las variables que

presentan una mayor correlación, ya sea positiva o negativa pasan a ser consideradas

como componentes teóricos con mayor capacidad de explicación en la formación espacial

del valor, de este modo conocemos el grado de influencia de cada una de ellas en el valor

de repercusión del suelo.

http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Diagrama_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&redlink=1

http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_binomial

http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_binomial

http://es.wikipedia.org/wiki/Covarianza



L A M U E S T R A

Entre los problemas que se presentan en el modelo hedónico pueden destacarse la

multicolinealidad entre las variables predeterminadas del modelo debido a las

características intrínsecas de dichas variables. La multicolinealidad indica dependencia o

fuerte correlación entre dos o más variables explicativas del modelo. Cuando se detecta

fuerte colinealidad entre variables se puede aumentar el tamaño muestral para reducir el

problema, pero en este estudio concreto, se opta por suprimir las variables que están

correladas con otras, siempre que la pérdida de capacidad explicativa sea pequeña y la

colinealidad se reduzca. En cualquier caso, este problema se reduce drásticamente con la

creación de indicadores mediante el análisis factorial que nos permite agrupar las variables

similares y compararlas únicamente con elementos de carácter diferencial a ellas.

Un factor íntimamente relacionado con el coeficiente de correlación de Pearson (R) es el

Coeficiente de Determinación (R2

). Éste expresa el grado de ajuste de la función o la

fiabilidad de las predicciones que ofrece la función de regresión. Se expresa como el

porcentaje de variabilidad de la variable dependiente que explica la función de regresión o

porcentaje de casos explicados. Este coeficiente siempre estará en el intervalo (0,1)

correspondiéndose los mayores valores a mejores ajustes de la función de regresión.

Para medir el grado de significación de las variables independientes en cada una de las

variables dependientes se utiliza el estadístico t (cociente de los coeficientes de cada

variable entre su error estándar). El valor de t para cada variable se contrasta con el valor

crítico en base a un nivel de significación. El valor estadístico F, también está directamente

relacionado con el coeficiente de correlación, de modo que conociendo ambos y los grados

de libertad, determinamos la probabilidad de que se produzca por azar. El valor estadístico

F, es un valor intrínseco a la regresión, que se compara con los valores críticos de las tablas

de distribución.

3 . 3 . S i s temas de i n fo rmac ión geog rá f i ca y su ap l i cac ión en l a

f o rmu lac ión de mode los

La evaluación de la diferenciación espacial de la ciudad, atendiendo a la disposición y

intensidad de determinados atributos urbanos, y su contribución en la formación de valores

urbanos, hace imprescindible la utilización de herramientas con una capacidad de gestión

de conceptos espaciales y relaciones entre datos. Las nuevas tecnologías de aplicación

geográfica como son la cartografía analítica, los Sistemas de Información Geográfica o la

Teledetección han supuesto un avance notorio en los métodos de gestión del territorio así

como de la producción cartográfica. El empleo de la tecnología SIG, que ha crecido muy

considerablemente dentro del ámbito de las ciencias medioambientales, tiene también

cabida en muchos otros ámbitos como es la gestión urbanística y la valoración inmobiliaria.

La importancia de utilización de un SIG como herramienta de investigación científica

(Moldes, 1995), deriva de su capacidad para responder a preguntas de tipo espacial

(Gutierrez y Gould, 1994) y la posibilidad de elaboración de mapas complejos que

representen el valor cualitativo total de un territorio. El análisis mediante la tecnología SIG

permite obtener nueva información espacial que permiten orientar y sensibilizar respecto a

la distribución de los valores que se puede ubicar geográficamente sobre un territorio y

apoyar de manera efectiva futuras decisiones estratégicas.



M U E S T R A

La filosofía implícita en estos sistemas SIG es que los datos territoriales son

complementarios y cualquier dato gráfico puede llevar asociada información alfanumérica

para poder trabajar de forma conjunta. Para ello es fundamental que la información gráfica

se organice en capas temáticas formadas sólo por los elementos territoriales pertenecientes

a ellas (Sobra, 20014). Tras la organización de la base de datos por campos pertinentes, se

dispone de un conjunto de datos georeferenciados a partir del cual se puede proceder a la

explotación de la información. En unos casos, el análisis se puede realizar de forma

horizontal, considerando las variables pertenecientes a cada elemento territorial de forma

segregada, para posteriormente conocer la plasmación espacial de cada fenómeno

estudiado y sus posibles variantes. En otros, sin embargo, se utiliza la información de forma

vertical mediante la intersección espacial de la información, mezclando los datos

pertenecientes a capas diferentes, bien para entender las relaciones entre diferentes

elementos territoriales, bien para buscar explicaciones a determinado tipo de fenómenos

espaciales (Queraltó, 2009). Los sistemas de información geográfica nos brindan la

posibilidad de realizar múltiples consultas en el territorio, desde la visualización de variables

a análisis de proximidad o búffer de distancia respecto a unos puntos, líneas o áreas de

referencia. Este proceso permite establecer la influencia de elementos en las diferentes

unidades territoriales (puntos de interés geográfico, zonas de conservación para la

naturaleza, núcleos urbanos, las playas o los campos de golf), densidad (para discernir

cuáles son las áreas donde se concentran muestras o variables asociadas a ellas) o

espaciales (áreas, perímetros, longitudes, o coordenadas).

El punto de visualización de las variables es una de las posibilidades con mayor aplicación

en el estudio, ya que nos permite realizar mapas temáticos de las diferentes etapas de la

investigación, ayudándonos a cartografiar y reconocer el territorio, así como a discernir

sobre la viabilidad de los resultados obtenidos mediante análisis estadístico. La

combinación de ambos enfoques, gestión espacial de datos y tratamiento estadística

(análisis clúster, división factorial e inferencia) convierte un sistema de información

geográfica y una aplicación de análisis estadístico en una herramienta de análisis territorial

completa.

Podemos contrastar los resultados obtenidos y su validez final para el estudio mediante el

enfrentamiento de cartografías. Gracias al sistema de información geográfica vinculamos

los valores de suelo (objeto final de estudio) con aquellas zonas en las que detectamos

fragilidad o vulnerabilidad dentro de cada ámbito de estudio (poblacional, dotacional,

sistema de asentamientos y económico) así como con las zonas con mayor potencial para

el crecimiento. Asimismo, hacemos lo propio con el enfrentamiento entre el resultado

obtenido para los valores del suelo y el mapa de valoración cualitativo total, ello nos

permitirá definir si existe una vinculación entre la valoración del territorio y la distribución

espacial de valores inmobiliarios.



L A M U E S T R A


P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O

D E L V A L O R D E S U E L O

4 P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O D E L

V A L O R D E L S U E L O

4 .1 Fac to res de p roducc ión de la i nve rs ión inmob i l i a r i a

4 . 2 E l va lo r de l sue lo como va lo r r es idua l

4 . 3 . Aná l i s i s de las va r iab les que i n f l uyen en e l p roceso de

va lo rac ión de l sue lo

4.3.1 Valor de mercado del producto terminado

4.3.2 Costes de Construcción

4.3.2.1 El coste de construcción dentro del valor inmobi l iario

4.3.2.2 El coste de construcción. Procedimiento de cálculo

4.3.2.3 Estandarización de Costes de construcción del producto

terminado

4.3.2.4 Anál isis comparativo y model ización de costes

4.3.3 Gastos necesarios de edif icación y promoción

4.3.4 Margen de rentabil idad o Beneficio del promotor

4.3.4.1 El benef icio del promotor: antecedentes normativos

4.3.4.2 Cálculo del benef icio del promotor

4 . 4 Mode lo de va lo rac ión pa ra de te rmina r va lo res de r epercus ión

de sue lo



D E L V A L O R D E L S U E L O

4 P R O C E D I M I E N T O D E C Á L C U L O D E L

V A L O R D E L S U E L O

4 .1 Fac to res de p roducc ión de la i nve rs ión inmob i l i a r i a

En la composición del valor inmobiliario intervienen factores de diversa índole, con una

participación que varía en función de la oferta y demanda del entorno. La formación del

valor urbano constituye un complejo proceso que dificulta establecer una formulación que

determine el porcentaje de cada uno de los elementos que lo componen. No obstante, a

continuación realizamos una aproximación a una modelización del valor de mercado a partir

de los diferentes factores de producción de la inversión inmobiliaria.

Los componentes base del valor de mercado son el valor del suelo, o soporte donde se

ubica el bien y los costes de construcción que suponen su materialización. A su vez el

promotor debe soportar unos gastos derivados de la actividad de edificar y promover,

obteniendo en el último estado del proceso unos beneficios que remuneran el riesgo

asumido en el proceso. Considerando todos los componentes que intervienen en la

formación del valor inmobiliario podemos llegar a la siguiente expresión:

VM = S + CC

+ ( GNc + GNp ) + BP

Donde:

VM = Valor de mercado

S = Valor de repercusión de suelo

CC = Coste de construcción

GNc + GNp = Gastos necesarios para edificar y promover

BP = Beneficio promotor o rendimiento económico de la operación

Los gastos necesarios y beneficios de promotor normalmente se evalúan como un

porcentaje sobre el importe conjunto del valor del suelo más el coste de construcción –en

otras ocasiones, del valor de venta (Guinea, 1999)-, obteniendo una formulación sencilla

que relaciona valores en venta de productos inmobiliarios terminados con valores de suelo

y costes de construcción mediante un coeficiente K, denominado coeficiente de mercado:

VM = K x (S + CC)

Por tanto, la complejidad del proceso deriva en la dificultad de establecer la vinculación

existente entre las diferentes variables que intervienen en la formación del valor del producto

inmobiliario. No obstante, en varias normativas técnicas y manuales se recogen expresiones

para definir el concepto del valor inmobiliario que permiten una aproximación.




4 .2 E l va lo r de l sue lo como va lo r r es idua l

Como hemos comprobado, un componente esencial del valor inmobiliario es el valor del

suelo. El suelo adquiere valor en función de su potencialidad como soporte de productos

inmobiliarios terminados y se convierte en la materia prima o “soporte”, siendo la mercancía

o “producto” el techo edificable. Por tanto, la utilidad que puede obtenerse de ese suelo

será su aprovechamiento urbanístico, factor que, junto a al localización, determina su valor

desde un punto de vista económico.

A efectos del presente estudio se entenderá como valor de suelo la repercusión que el

suelo tiene en el valor de venta de cada metro cuadrado edificable, por entender que es el

indicador más representativo a la hora de diferenciar y jerarquizar espacialmente el territorio

(Roca, 1986). De este modo el valor de repercusión del suelo se convierte en una renta

diferencial de emplazamiento del valor inmobiliario (García Erviti, 2010), que representa la

incidencia de su concreta localización y que refleja el valor atribuido a dicha localización por

los agentes que intervienen en el mercado: propietarios de suelo, promotores inmobiliarios y

demandantes del producto inmobiliario terminado.

El valor del suelo como soporte se puede definir aplicando la técnica aditiva. Su valoración

supone establecer un procedimiento de cálculo basado en los principios del valor residual y

del mejor y mayor uso, que plantea que el valor del suelo es una parte del valor total del

inmueble que llegue a construirse sobre él. En definitiva, el método residual constituye un

modelo que reproduce el comportamiento del mercado inmobiliario en una zona concreta

del territorio urbano, mediante el análisis del proceso de formación de los precios de venta

de los productos construidos en dicho mercado (Roca, 1986).

La aplicación de este criterio de valoración está consensuada en las principales normativas

técnicas de aplicación y referencias científicas dentro del ámbito de la valoración

inmobiliaria. The Appraisal Institute, asociación estadounidense de valoradores inmobiliarios

(libro Appraisal of Real Estate) en referencia a la metodología residual para la valoración del

suelo, señala que el suelo es destinado a la promoción de su mayor y mejor uso. El

resultado de deducir los ingresos atribuibles al capital invertido del resultado total de la

operación son los ingresos atribuibles al suelo. El tratado está enfocado principalmente a la

valoración de inmuebles en explotación, por lo que dicha cantidad deberá actualizarse para

obtener una estimación del valor del suelo.

Por otra parte, The European Group of Valuers Associations (TEGoVA) -asociación

internacional que acoge a asociaciones de tasadores de 27 países, entre ellas las

españolas ATASA (Asociación de Sociedades de Valoración registradas en el Banco de

España)- y el Consejo General de la Arquitectura Técnica de España (CGATE) editan

periódicamente un manual sobre normas de valoración. En este manual (cuarta edición,

apéndice 1) se define el método residual como una herramienta para valorar el suelo como

base para una nueva promoción. Al igual que en la normativa española citada, el valor del

suelo se determina a partir del precio de venta de la promoción resultante, deduciendo los

costes y gastos necesarios para obtener un producto nuevo en sentido comercial.

Además, The Royal Institution of Chartered Surveyors. UK, organización de origen británico

y expansión internacional, publica sus normas de valoración en el conocido como RICS

Valuation Standards: The Red Book.




En relación con el método residual y el valor obtenido por su aplicación, se define el valor

residual como la cantidad que una entidad obtendría del traspaso de un activo, después de

deducir los costes del traslado, si el activo tuviera la edad y condiciones esperadas al final

de su vida útil. Por tanto, el objeto del método residual puede ser el valor del suelo, pero no

se establece un procedimiento de cálculo concreto para ello.

Este es el marco teórico en que se basa el método residual. En cuanto a la regulación del

método en nuestro ordenamiento jurídico, las normas técnicas de valoración catastral

aprobadas por el citado RD 1020/1993 establecen en su Norma 9.2 que el valor de

repercusión del suelo se obtendrá mediante el método residual, para lo que se deducirá del

valor del producto inmobiliario el importe de la construcción existente, los costes de la

producción y los beneficios de la promoción. Para obtener el valor residual del suelo remite

a la expresión de la Norma 16.1, que se ha citado en el epígrafe precedente de este trabajo:

VV =1,40 [VR + VC] Fl

en la que:

VV= Valor en venta del producto inmobiliario, en euros/m² construido.

VR= Valor de repercusión del suelo en euros/m² construido.

VC= Valor de la construcción en euros/m² construido.

FL= Factor de localización, que

De modo que, implícitamente, el RD 1020/1993 propone la obtención del valor residual del

suelo mediante una expresión del tipo:

VR = VV - VC

1,40 x Fl

Siendo, VR el valor de repercusión del suelo, Vv el valor de venta del producto terminado,

VC el valor de la construcción y 1,4xFl un coeficiente de mercado que representa los gastos

y beneficios de promoción. Pero la realidad del mercado inmobiliario es otra, ya que se

compone de múltiples submercados con comportamientos muy diferentes que implican

coeficientes de mercado no homogéneos. Esto ya se establece en el RD 1020/1993 al

prever en su norma 16 un rango de valor variable para el factor de localización. Así se refleja

en la Circular 12.04/04, de 15 de Diciembre sobre ponencias de valores de la Dirección

General de Catastro, en la que se introducen novedades en relación a la componente

(G+B). En la Instrucción undécima se establece el modo en que: “La fijación del valor del

factor FL, en función de los tipos de promoción, recogerá la particularidad de los distintos

mercados o submercados existentes, y con carácter general dependerá para cada municipio

de su MBR”

Posteriormente en la Circular 01.04/08 de 8 de febrero se actualiza el contenido de la

circular 12.04/04, sobre ponencias de Valores, para el año 2008, estableciendo en su anexo

6 los Criterios de aplicación del factor Fl, de modo que a cada municipio se le asigna un

valor para el factor de localización (Fl) en función del área económica (MBR) a la que

pertenezca, de acuerdo con el siguiente cuadro:




Figura 4.1. Rangos de valor del factor Fl. Fuente: Circular 01.04/08 de 8 de febrero.

Por su parte, el artículo 22.2 del Reglamento de valoraciones de la Ley del suelo, aprobado

por Real Decreto legislativo 2/2008, de 20 de junio, prevé la aplicación del método residual

estático en suelo urbanizado de acuerdo con la siguiente expresión, análoga a la

desarrollada en el RD 1020/1993:

VRS = Vv - Vc

K

Siendo, VRS el Valor de repercusión del suelo en euros por metro cuadrado edificable del

uso considerado; Vv el Valor en venta del metro cuadrado de edificación del uso

considerado del producto inmobiliario acabado, calculado sobre la base de un estudio de

mercado estadísticamente significativo, en euros por metro cuadrado edificable; y K el

coeficiente que pondera la totalidad de los gastos generales, incluidos los de financiación,

gestión y promoción, así como el beneficio empresarial normal de la actividad de

promoción inmobiliaria necesaria para la materialización de la edificabilidad.

En el citado artículo del Reglamento se dispone que el coeficiente K, tendrá con carácter

general un valor de 1,40, y podrá ser reducido hasta un mínimo de 1,20 o aumentado hasta

un máximo de 1,50, fijando los criterios de aplicación en cada caso. Estos criterios están

referidos a las características de diversos submercados, correspondiendo el valor mínimo a

viviendas unifamiliares en municipios con escasa dinámica inmobiliaria, viviendas sujetas a

un régimen de protección o naves industriales. En cuanto al valor máximo deberán tenerse

en cuenta supuestos de extraordinaria localización, fuerte dinámica inmobiliaria o alta

calidad de la edificación, entre otros. En todo caso, el rango de valores de K se sitúa en el

Reglamento en los límites de lo previsto en la citada Circular 01.04/08 de la D.G. del

Catastro, puesto que, como se ha visto, esta prevé límites de dicho valor situados entre 1,1

y 1,7.

Para terminar con la regulación del método residual en el ordenamiento jurídico, la Orden

ECO/805/2003 diferencia entre los métodos residuales de carácter estático, o de análisis de

inversiones con valores actuales, y los métodos residuales dinámicos, o de análisis de

inversiones con valores esperados. En ambos casos, el valor del suelo se calcula como

residuo del resto de componentes que inciden en el valor del producto inmobiliario

terminado. La diferencia reside en que los métodos estáticos no incorporan el factor tiempo

en su planteamiento, limitando su aplicación, como se indica en el artículo 34 de la Orden

ECO, a suelos urbanos donde no exista impedimento y sea factible el comienzo de la

edificación en un corto plazo. Sin embargo los métodos dinámicos incorporan en el cálculo

la influencia del tiempo en el que razonablemente se concluirá el proceso hasta llegar a la

puesta en el mercado del producto final. Su aplicación se vincula a suelos urbanos no

consolidados o suelos urbanizables.




Este estudio se limita a inmuebles que se ubican en áreas de suelo urbano consolidado, lo

que justifica la aplicación procedimientos de carácter estático. La normativa hipotecaria

coincide con las bases teóricas y normativas que antes se han citado en que el valor del

suelo se obtendrá retrotrayendo del valor de mercado del producto inmobiliario terminado el

resto de los componentes que no son suelo. En el artículo 42 de la orden ECO 805 se

establece una formulación para el cálculo del valor residual por el procedimiento estático.

Artículo 42. Fórmula de cálculo del valor residual por el procedimiento estático

El valor residual por el procedimiento estático del objeto de valoración se calculará

aplicando la siguiente fórmula:

F = VM x (1 - b) - Ci

En donde:

F = Valor del terreno o inmueble a rehabilitar.

VM = Valor del inmueble en la hipótesis de edificio terminado.

b = Margen o beneficio neto del promotor en tanto por uno.

Ci = Cada uno de los pagos necesarios considerados.

Esta propuesta normativa aporta como novedad la referencia del beneficio de promoción al

valor de venta del producto terminado, cuyos valores mínimos se fijan en tanto por uno para

cada uso edificatorio en la Disposición transitoria única de la Orden.

Finalmente, en esta modelización propuesta por la normativa existente se coincide, aunque

con matizaciones, con diferentes referencias de la doctrina científica (Roca, 1986; Ferrando,

2008). En todo caso, puede concluirse que intentar establecer unos coeficientes fijos que

minoran al valor de mercado y mayoran los costes de construcción introduce una cierta

rigidez en el proceso, ya que estas variables son reflejo de condicionantes propios de cada

mercado y estos son múltiples.

4 .3 . Aná l i s i s de las va r iab les que i n f l uyen en e l p roceso de

va lo rac ión de l sue lo

4.3.1 Valor de mercado del producto terminado

Cuando se obtiene el valor del suelo como factor residual, el valor de mercado de producto

terminado se convierte en uno de los elementos más importantes de la valoración. Su

definición depende de factores de rendimiento económico ligados a la ley oferta-demanda,

que son de difícil interpretación. Hay que tener en cuenta que el mercado no es siempre

ideal y que en muchas ocasiones es difícil que comprador y vendedor actúen de manera

libre y que realicen una transacción sin condicionantes (Garrido, 2010).




El instrumento principal para el análisis de un segmento concreto es un estudio de mercado

de inmuebles en venta, denominados “testigos” o “muestras” (Garrido, 2010). Mediante

este estudio de mercado se podrá definir la situación concreta del mercado inmobiliario, su

nivel de actividad, evolución de precios o el interés que demuestra tanto la oferta detectada

como la potencial demanda existente para la tipología y localización concreta.

El precio de venta de cada uno de los inmuebles se convierte en el dato de partida que va a

caracterizar el mercado objeto de análisis. Dependiendo del aspecto a analizar, podremos

adoptar el propio valor de mercado de cada una de las muestras, el valor medio para cada

unidad censal o el valor medio municipal. Para un análisis de carácter territorial, el estudio

de mercado se convierte en un elemento estadístico, por lo que cuanto mayor sea el

número de datos, mayor será la exactitud de la información.

Es de gran importancia delimitar correctamente el mercado concreto del bien a valorar

(Roca, 1987). En el caso de estudio, los diferentes datos que configuran la muestra se

refieren a un estrato concreto del mercado residencial, estableciendo grupos de inmuebles

homogéneos en virtud a sus principales características constructivas y de localización. Las

muestras analizadas se refieren a un periodo temporal acotado, en el que se ha

considerado una estabilidad tanto de valores como de preferencias. De este modo los

resultados se pueden considerar relacionables.

La orden ECO 805/2003 establece en su artículo 22 el Procedimiento de cálculo del valor

por comparación, donde establece el tipo de información a utilizar:

Artículo 22. Procedimiento de cálculo

1. Para calcular el valor por comparación se seguirán las siguientes reglas generales:

(…) b. Se analizará el segmento del mercado inmobiliario de comparables y, basándose en

informaciones concretas sobre transacciones reales y ofertas firmes apropiadamente

corregidas en su caso, se obtendrán precios actuales de compraventa al contado de

dichos inmuebles.

El análisis se podrá basar tanto en transacciones reales u ofertas firmes apropiadamente

corregidas. Lo óptimo hubiera sido contar con los precios de las transacciones

efectivamente realizadas. No obstante, la gran opacidad del mercado inmobiliario

imposibilita en gran medida la obtención de información sobre el importe real de las

transacciones que, normalmente queda reducido al ámbito privado del comprador y

vendedor (Garcia Erviti, 2010). Se han utilizado a estos efectos datos suficientemente

representativos y apropiadamente corregidos de ofertas no condicionadas que respondan a

los criterios de selección señalados. Una vez filtrada la muestra, dispondremos de un valor

de mercado correspondiente con el precio ofertado por el vendedor o intermediario

obtenido en la fase de toma de datos que se denomina precio encuestado (PRECIO_E). El

precio encuestado se expresará en euros nominales referidos al momento de la oferta.

No resulta posible establecer si dichos precios son o no firmes, ya que están sujetos casi

siempre a una posterior negociación que provoca diferencias entre los precios de oferta y el

importe real al que se podría finalmente realizar la operación.




Ante esta situación, el art. 24.1 del citado Reglamento de la Ley del suelo establece que

“Cuando en el conjunto de comparables seleccionadas se aprecien diferencias sustanciales

entre los precios de oferta y los valores reales de mercado, podrá aplicarse un coeficiente

corrector de valor comprendido entre 0,7 y 1, siempre que esta circunstancia quede

debidamente justificada en la valoración”.

En nuestro caso, la valoración se vincula a un momento y coyuntura económica que permite

establecer que las diferencias entre el valor encuestado y el valor final en el que se

materializa la compraventa son significativas, existiendo márgenes de negociación

importantes. De acuerdo al estudio realizado por la compañía especializada en análisis de

mercados, Aguirre Newman, sobre “Coyuntura global del mercado inmobiliario español” de

diciembre de 2010, en prácticamente la totalidad de los casos ha sido posible una rebaja

de precio vía negociación en un rango que oscila desde el 5 al 20% respecto al precio de

salida. También en su informe sobre “Mercado Residencial en la Costa del Sol” de Abril

2009, se indica que la respuesta de los promotores activos en Costa del Sol ante la

situación del mercado se ha materializado mediante un importante incremento de los

márgenes de negociación en todos los municipios analizados, situándose los mismos entre

el 20% y el 40% del precio de salida solicitado por el promotor. En aquellas promociones en

las que se habían producido descensos oficiales en los precios de venta durante los últimos

12 meses los márgenes de negociación se sitúan entre el 10% y el 20%. Sin embargo, en el

caso de las promociones en las que no se han producido descensos oficiales en los

precios, los márgenes de negociación se mueven en el entorno del 30%-40%.

Esto se corrobora con el estudio realizado por CB Richard Ellis sobre “Mercado Residencial

de Obra Nueva” en septiembre de 2010, donde se indica que las transacciones que se han

producido en este periodo responde al producto de precios ajustados con existencia

generalizada de descuentos de negociación. A efectos del presente estudio se ha

considerado un factor estándar de minoración del valor de mercado del 10 % en línea a la

práctica utilizada actualmente para la emisión de informes de valoración cuya finalidad es la

garantía hipotecaria. A partir del precio encuestado (PRECIO_E) determinaremos el valor

adoptado (VM adop) donde no se incluirán los impuestos, el valor de las servidumbres y

limitaciones del dominio que recaigan sobre el inmueble que no hayan sido tenidas en

cuenta en los pasos precedentes ni posibles rebajas por negociación. Por tanto, el valor de

mercado adoptado (VM adop) se corresponderá con el precio encuestado minorado en un

10 %.

VM adop = 0,90 x PRECIO_E

Por otro lado, la comparación entre inmuebles implica que los valores sean estables en el

periodo en el que se realice la toma de datos o que el valor adoptado a efecto de análisis

se corrija en función de las variaciones de valor que se hayan producido en dicho periodo.

Es importante señalar que tras la drástica modificación de los factores que favorecieron el

crecimiento del mercado residencial en el periodo 2000-2007, se ha producido una intensa

desaceleración del crecimiento del valor de los activos inmobiliarios de manera

ininterrumpida desde el mes de enero de 2007, con un hito excepcional en marzo de 2008

cuando entró por primera vez en tasas negativas.

Por tanto, la muestra ha sido recabada durante un periodo (enero de 2009 a agosto de

2010) donde se ha producido una significativa variabilidad en los valores inmobiliarios. Este

aspecto hace necesario una corrección del precio de venta obtenido en la toma de datos,

que permita homogeneizar las diferentes muestras a valores a agosto de 2010.




Como referencia para analizar la variabilidad del valor de mercado en este periodo nos

apoyamos en diferentes fuentes:

1. Índice General de Precios de Vivienda (base 2005) que emite el Ministerio de Fomento

2. Índice de precios de vivienda (base 2007) (IPV) que emite el Instituto Nacional de

Estadística

3. Índice de Mercados Inmobiliarios Españoles IMIE (índice general y evolución relativa

interanual) emitido por TINSA Consultoría

En el anexo 1, podemos comprobar las variaciones intertrimestrales que ha sufrido el precio

de la vivienda en el periodo analizado, indicando a continuación la variación total de precio

de la vivienda desde la fecha de la toma de datos y la fecha a la que se referencia la

valoración (Agosto 2010) para los diferentes trimestres y de acuerdo a las diferentes fuentes

analizadas:

Periodo referencia toma de datos IGV IPV G IPV ON IPV 2º IMIE

1ºtrimestre 2009 a 3ºtrimestre de 2010 -9,60 -4,63 -6,48 -2,32


3ºtrimestre 2009 a 3ºtrimestre de 2010 -7,90 -2,91 -3,44 -2,27 -4,90




IGV Índice General de Precios de Vivienda del Ministerio de Fomento

IPV G Índice de Precios de Vivienda General del Instituto Nacional de Estadística

IPV ON Índice de Precios de Vivienda Obra Nueva del Instituto Nacional de Estadística

IPV 2ª Índice de Precios de Vivienda Segunda Mano del Instituto Nacional de Estadística

IEMI Índice de Mercados Inmobiliarios Españoles IMIE emitido por TINSA Consultoría

Figura 4.3. Variación total de precio de la vivienda desde la fecha de la toma de datos y la

fecha a la que se referencia la valoración para los diferentes trimestres y de acuerdo a las

diferentes fuentes analizadas. Fuente: Elaboración propia.




Figura 4.4. Variación total de precio de la vivienda desde la fecha de la toma de datos y la

fecha a la que se referencia la valoración para los diferentes trimestres y de acuerdo a las

diferentes fuentes analizadas. Fuente: Elaboración propia.

Nos encontramos ante una aparente disparidad de cifras en torno a los índices de variación

de precios de vivienda, indicando el Ministerio de Fomento unas caídas de valor mucho

más acusadas que el resto de fuentes. Esto es debido a los diferentes ámbitos territoriales

de análisis: provincial (Ministerio de Fomento), comunidad autónoma (Instituto Nacional de

Estadística) y costa mediterránea (Tinsa Consultoria). Esto indica que se ha producido una

minusvaloración más acusada de los activos inmobiliarios en la provincia alicantina que en

el resto de la comunidad autónoma y área litoral. Además, los descensos de valor han sido

más significativos para las viviendas de obra nueva que para las de segunda mano.

En el presente estudio adoptaremos, como referencia para la actualización, el Índice

General de Precios de Vivienda (base 2005) que emite el Ministerio de Fomento por ser la

que más se ajusta al ámbito territorial analizado. No se dispone de tasa de variación para

los meses julio y agosto de 2010, por lo que las muestras fechadas en estos periodos no

serán corregidas por considerarse el valor estable y homogéneo a los valores referidos a

agosto de 2010. Por tanto, el valor de mercado adoptado actualizado (VM adop act) se

corresponderá con el valor de mercado adoptado minorado en un porcentaje acorde con la

variación de valor de mercado experimentada en el periodo correspondiente.

VM adop act = VM adop x Cf minusvaloración (IGVn)

Como último aspecto a tener en cuenta, la práctica de la valoración inmobiliaria limita el

alcance del método residual al cálculo del valor del suelo o edificio existente a partir del

precio de venta de un producto de obra nueva. Por tanto, el valor del suelo se obtiene a

partir del valor “a nuevo” del producto terminado, no considerando en ningún caso el precio

de venta en el mercado secundario.




Los diferentes inmuebles que componen la base de datos presentan una antigüedad

variable, existiendo desde vivienda de obra nueva hasta vivienda con una antigüedad

máxima de 10 años. Dada su utilización para un método residual estático se establece la

necesidad de una mayoración del valor de mercado con el fin de convertir en valor de venta

de nueva planta el obtenido como de segunda mano.

Para ello, consideraremos la apreciación del valor de la construcción y gastos asociados,

mediante un coeficiente equivalente al utilizado para calcular la pérdida de valor o

depreciación física sufrido por el inmueble a causa de su antigüedad. El valor que adopta el

coeficiente de depreciación física depende de la antigüedad, vida útil, estado de

conservación y calidad constructiva del inmueble.

Para su definición se ha consultado la citada normativa técnica española vinculada al

ámbito de la valoración (Orden Eco 805/2003, RD 1020/1993 y Reglamento de la Ley del

Suelo), realizando un posterior análisis comparativo de las depreciaciones asignadas para

los primeros diez años de una edificación:

Figura 4.5. Coeficientes de depreciación física para uso residencial durante los primeros 10

años Fuente: Elaboración propia.

ANTIGÜEDAD ECO RD CS RD CM RD CA REGL

1 AÑO 0,01 0 0 0 0

2 AÑO 0,02 0 0 0 0,0051

3 AÑO 0,03 0 0 0 0,0102

4 AÑO 0,04 0 0 0 0,0208

5 AÑO 0,05 0,07 0,08 0,1 0,0263

6 AÑO 0,06 0,07 0,08 0,1 0,0318

7 AÑO 0,07 0,07 0,08 0,1 0,0375

8 AÑO 0,08 0,07 0,08 0,1 0,0432

9 AÑO 0,09 0,07 0,08 0,1 0,0491

10 AÑO 0,1 0,13 0,15 0,18 0,055

Figura 4.6. Coeficientes de depreciación física para uso residencial durante los primeros 10

años Fuente: Elaboración propia.




Se adopta a efectos de valoración los coeficientes fijados en la orden Orden Eco 805/2003,

por ajustarse a la medida de tendencia central de las referencias utilizadas.

VM adop act corregido = VM adop act + coeficiente de depreciación física x (Cc+GN)

4.3.2 Costes de Construcción

4.3.2.1 El coste de construcción dentro del valor inmobi l iario

En el ámbito de la valoración, el coste de construcción se identifica con el valor intrínseco

de la edificación (Fernández Pirla, xx) y se corresponde con la relación valorada a precios

normales de mercado de las unidades de obra ejecutadas o a la liquidación del precio

contratado de construcción, en un mercado libre y transparente (Ferrando, 2004). No

obstante, conviene realizar una matización. La Orden ECO/805/2003, como referencia

ampliamente utilizada en el ámbito de la valoración inmobiliaria, establece que el concepto

de coste de la edificación debe asimilarse al de construcción por contrata. En el punto 3 del

artículo 18, donde se desarrolla el procedimiento para el cálculo de coste de reposición de

edificaciones y construcciones se indica en relación a la determinación del coste de la

edificación: “El coste de la edificación…será el coste de la construcción por contrata. Se

considerará como coste de la construcción por contrata, la suma de los costes de ejecución

material de la obra, sus gastos generales, en su caso, y el beneficio industrial del

constructor. No se incluirán en dicho coste el de los elementos no esenciales de la

edificación que sean fácilmente desmontables ni, excepto para los inmuebles ligados a una

explotación económica, los costes de los acabados e instalaciones no polivalentes.” Este es

también el criterio establecido para calcular el valor o coste de la construcción tanto en la

normativa catastral (Norma 12.1 del RD 1020/1993) como en el Reglamento de la Ley del

suelo (art. 18.2).

Por tanto, el coste de construcción equivale a la inversión realizada por un empresario del

sector para construir una edificación nueva de similares características que las que tiene el

edificio que se valora construido con técnicas constructivas actuales y referenciadas a

precios también actuales. Esta inversión se equipara al coste de ejecución por contrata que

incluye dos conceptos distintos: el coste de ejecución material y otros gastos vinculados a

la actividad empresarial del constructor.

El Real Decreto 1098/2001, de 12 de Octubre, por el que se aprueba el Reglamento general

de la Ley de Contratos de Administraciones Públicas desarrollando la Ley 30/2007, de 30 de

octubre, de Contratos del Sector Público establece, en el artículo 130, el procedimiento para

definir el cálculo de los precios de las unidades de obra:

“Artículo 130. Cálculo de los precios de las distintas unidades de obra.

1. El cálculo de los precios de las distintas unidades de obra se basará en la

determinación de los costes directos e indirectos precisos para su ejecución, sin

incorporar, en ningún caso, el importe del Impuesto sobre el Valor Añadido que pueda

gravar las entregas de bienes o prestaciones de servicios realizados.

2. Se considerarán costes directos: a. La mano de obra que interviene directamente en

la ejecución de la unidad de obra. b. Los materiales, a los precios resultantes a pie de




obra, que quedan integrados en la unidad de que se trate o que sean necesarios para

su ejecución. c. Los gastos de personal, combustible, energía, etc, que tengan lugar por

el accionamiento o funcionamiento de la maquinaria e instalaciones utilizadas en la

ejecución de la unidad de obra. d. Los gastos de amortización y conservación de la

maquinaria e instalaciones anteriormente citadas.

3. Se considerarán costes indirectos: Los gastos de instalación de oficinas a pie de

obra, comunicaciones, edificación de almacenes, talleres, pabellones temporales para

obreros, laboratorio, etc., los del personal técnico y administrativo adscrito

exclusivamente a la obra y los imprevistos. Todos estos gastos, excepto aquéllos que se

reflejen en el presupuesto valorados en unidades de obra o en partidas alzadas, se

cifrarán en un porcentaje de los costes directos, igual para todas las unidades de obra,

que adoptará, en cada caso, el autor del proyecto a la vista de la naturaleza de la obra

proyectada, de la importancia de su presupuesto y de su previsible plazo de ejecución.”

Posteriormente, en el artículo 131 se establece la diferencia entre presupuesto de ejecución

material y presupuesto de licitación y establece su vinculación. El presupuesto de ejecución

material se define como “el resultado obtenido por la suma de los productos del número de

cada unidad de obra por su precio unitario y de las partidas alzadas.” El presupuesto base

de licitación se obtendrá incrementando el de ejecución material en los gastos generales de

estructura que inciden sobre el contrato y el impuesto sobre el valor añadido que grave la

ejecución de la obra. Por tanto, a efectos de valoración inmobiliaria identificaremos el coste

de construcción con el coste de ejecución por contrata sin incluir impuestos. El coste de

ejecución por contrata equivale al presupuesto de ejecución material incrementado

únicamente por los gastos generales y el margen de beneficio industrial que el contratista

incorpore al contrato. El concepto de gastos generales del constructor engloba tanto los

vinculados a la empresa como a la obra y el beneficio industrial varía dependiendo del tipo

de obra, tipo contratación y margen de oportunidad. Estos dos conceptos se determinan

estableciendo una relación proporcional con el coste de ejecución material, estableciendo

el mercado ratios medios entre un 15 % y un 20 %.

El propio Reglamento General de Contratos para las Administraciones Públicas en su

artículo 131 establece una serie de criterios para cuantificar dichos gastos, “ 1.Gastos

generales de estructura que inciden sobre el contrato, cifrados en los siguientes porcentajes

aplicados sobre el presupuesto de ejecución material: 1. Del 13 al 17 %, a fijar por cada

Departamento ministerial, a la vista de las circunstancias concurrentes, en concepto de

gastos generales de la empresa, gastos financieros, cargas fiscales, Impuesto sobre el Valor

Añadido excluido, tasas de la Administración legalmente establecidas, que inciden sobre el

costo de las obras y demás derivados de las obligaciones del contrato. Se excluirán

asimismo los impuestos que graven la renta de las personas físicas o jurídicas. 2. El 6 % en

concepto de beneficio industrial del contratista.”

Como referencia encontramos el coeficiente de gastos generales publicado en la revista

EME DOS nº 137 3º trimestre de 2010 que establece un coeficiente multiplicador sobre

coste de ejecución material del 13 %, descomponiendo el importe en gastos de personal,

asesoramiento, financieros y amortizaciones. El coeficiente conjunto de gastos generales

más beneficio industrial se cuantifica en un 20 %, que queda dentro de los ratios medios

establecidos anteriormente. Por tanto, en lo siguiente adoptaremos que los gastos

generales y beneficio industrial del constructor ascienden a un 20 % del presupuesto de

ejecución material, de acuerdo a la siguiente expresión:




Cc = CEM

+ GG + BI ≈ 1,20 x C

EM

Cc Costes de ejecución (por contrata)

CEM

Coste de ejecución material

GG Gastos Generales

BI Beneficio industrial del contratista

4.3.2.2 El coste de construcción. Procedimiento de cál culo

Existen diferentes modos de determinar los costes de construcción de una edificación

dependiendo del grado de precisión requerido. De modo general podríamos considerar

procedimientos analíticos o sintéticos. El cálculo analítico implica un análisis exhaustivo, con

la medición y valoración de cada una de las unidades de obra que componen la edificación,

obteniendo un presupuesto exacto. Este procedimiento requiere un trabajo laborioso y

riguroso, presentando la dificultad de medición y valoración de ciertos elementos ocultos en

edificios ya construidos. La complejidad de su desarrollo desaconseja su utilización en gran

número de valoraciones, y en algunos casos lo imposibilita, ya que normalmente existen

elementos cuyas características constructivas reales se desconocen.

En el ámbito de la valoración inmobiliaria, normalmente se utilizan procedimientos de

carácter sintético que determinan los costes a partir de estudios realizados para tipologías

edificatorias estándar. Para individualizar el cálculo de dicho coste de una manera

simplificada se puede recurrir a diferentes fuentes como son los módulos base sobre costes

de construcción unitarios emitidos por organismos oficiales, los costes periódicos

publicados por las revistas especializadas y las aplicaciones informáticas que permiten el

predimensionado a partir de bases de datos. Los módulos utilizados en valoraciones de

carácter masivo resultan de gran ayuda. La fórmula de cálculo se basa en un módulo

unitario genérico que es corregido mediante factores que evalúan aspectos diferenciales de

carácter geográfico o tipológico. Existen diferentes bases de precios de la construcción

territoriales, tanto públicas como privadas, que publican costes de referencia de tipos

edificatorios de aplicación en su ámbito de influencia. Dentro de este grupo cobra especial

relevancia los módulos de coste de construcción aprobados periódicamente por la

Administración para las valoraciones catastrales.

Además, algunas demarcaciones territoriales de los Colegios de arquitectos publican

“Costes de Referencia” de diferentes tipos edificatorios, de aplicación en su ámbito

territorial durante el periodo anual considerado. La fiabilidad de la aplicación de estos

procedimientos de cálculo de costes colegiales es diversa, pero con frecuencia los

tribunales de Justicia han aceptado estos procedimientos de cálculo de coste por entender

que se trata de un “valor objetivo” (STSJ Comunidad Valenciana, Sala de lo Contencioso-

Administrativo, Sección 3º, num. 447/2006, de 17 de marzo (JCa 2007, 47)) (Erviti, 2010).

Para comprobar la idoneidad de los costes de construcción adoptados en procesos de

valoración masiva podemos recurrir a la comparación con precios o costes unitarios

publicados periódicamente en revistas especializadas. Revistas, como EME DOS, Construc

o Boletín económico de la construcción publican los costes de construcción medios para

diferentes tipos edificatorios y áreas geográficas. No obstante, los datos que aportan dichas

fuentes normalmente se vinculan a una edificación concreta que presenta sus propios

rasgos diferenciales y la extrapolación a un tipo genérico resulta en ocasiones difícil o un

tanto imprecisa.




Otra fuente de información la encontramos en aplicaciones informáticas

(predimensionadores de Cype, Presto,...) que permiten la definición de presupuestos

simplificados ajustados a mercado. Este tipo de software realiza cálculos de forma

automática, fijando un número mínimo de parámetros de referencia, sin ser necesaria la

definición y medición exhaustiva de la edificación a valorar. Permiten generar un

presupuesto simplificado con estructura de capítulos (cimentación, estructura, cubierta,...),

e incluso un desglose exhaustivo por unidades de obra. De este modo, se obtiene una

óptima aproximación ajustada al mercado, generando un presupuesto de referencia

adaptado a las singularidades de cada tipología elegida.

4.3.2.3 Estandarización de Costes de construcción del producto

terminado

En el presente estudio, se debe establecer el coste de construcción para cada uno de los

elementos que constituyen la muestra de análisis, a incluir como factor determinante en el

cálculo del valor del suelo en el correspondiente método residual. Dado el objeto este

trabajo y el carácter masivo de la valoración generado por la amplitud de la muestra, se ha

establecido una sistematización en la estimación de módulos de coste unitario para las

diferentes tipologías analizadas. Para ello nos hemos basado en diferentes procedimientos

de carácter sintético utilizando diversas fuentes de información y realizando un análisis

comparativo posterior que ha permitido definir un modelo de estimación de coste de

construcción de carácter masivo. Las fuentes utilizadas son las siguientes:

1 Estimación de costes basada en la utilización de módulos base

Módulos Base de Construcción (MBC) para valoración catastral

Precios de referencia orientativos para la redacción de presupuestos de obras

del Colegio Territorial de Alicante

Estimación de coste a partir módulos de construcción de Ministerio de Fomento

Sistema de verificación de presupuestos de la Asociación de Seguros Mutuos

de Arquitectos Superiores (Asemas) 2011

2 Estimación de costes basado en aplicaciones informáticas

Predimensionador de Mediciones y Presupuestos de Cype

3 Estimación de costes basada en revistas especializadas

Revista Eme Dos

En la totalidad de los casos, la cuantificación de costes se realiza mediante la aplicación de

un módulo base corregido por una serie de coeficientes de carácter tanto geográfico como

tipológico. Con objeto de estandarizar los costes de construcción adoptados se han fijado

un conjunto de posibilidades representativas del conjunto de muestras recopiladas en el

estudio de mercado, con características comunes en ambos ámbitos.

A nivel tipológico, se establecen cuarenta y dos opciones base que abarcan los diferentes

tipos de inmuebles incluidos dentro de la base de análisis. Se agrupan de acuerdo a su tipo

edificatorio (unifamiliar y plurifamiliar en sus diferentes variantes), nivel de calidad

constructiva (alta, media y sencilla) y superficie construida media, de acuerdo con la

siguiente relación.




Figura 4.7.Tipologias según tipo de vivienda, m2

y calidad. Fuente: Elaboración propia.

Posteriormente, se ha identificado cada una de las muestras con uno de los tipos

anteriores. Para ello, ha sido necesario definir la tipología dentro del uso residencial

(unifamiliar y plurifamiliar), superficie construida y nivel de calidad constructiva (sencilla,

media y alta) de cada uno de los inmuebles. Para establecer los estándares de calidad se

han seguido una serie de criterios de clasificación de acuerdo a la naturaleza de los

diferentes elementos constructivos. Como base de partida, se ha considerado que existen

una serie de características constructivas estándar que, con carácter general, no varían de

modo significativo dentro del conjunto de viviendas analizado y se consideran comunes

para los tres niveles. Como consecuencia del análisis realizado, se estima que únicamente

en un 12 % de las muestras alguna de las características anteriormente mencionadas varía.

No obstante, la repercusión de estas diferencias sobre el coste y posterior análisis muestral

no se considera representativo.

TIPO DESCRIPCIÓN TIPO DESCRIPCIÓN

T1 Unifamiliar aislada o pareada de menos de

150m2, calidad alta T19

Plurifamiliar aislada superficie media de vivienda 90

m2, calidad alta

T2 Unifamiliar aislada o pareada de menos de 150

m2, calidad media T20

Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2,

calidad media

T3 Unifamiliar aislada o pareada de menos de de

150m2, calidad sencilla T21

Plurifamiliar aislada 4P superficie media vivienda 90

m2, calidad sencilla

T4 Unifamiliar aislada o pareada de 150 m2 a


Plurifamiliar aislada superficie media vivienda 90 m2

con garaje, calidad alta


250m2, calidad media T23


con garaje, calidad media




con garaje, calidad sencilla

T7 Unifamiliar aislada o pareada de más 250m2,

calidad alta T25


con garaje con urbanización, calidad alta

T8 Unifamiliar aislada o pareada de 250m2, calidad

media T26


con garaje con urbanización, calidad media

T9 Unifamiliar aislada o pareada de 250m2, calidad

sencilla T27


con urbanización, calidad sencilla

T10 Unifamiliar entre medianeras de menos de


Plurifamiliar entre medianeras superficie media vivienda

90 m2, calidad alta



Plurifamiliar entre medianeras superficie media vivienda

90 m2 , calidad media



Plurifamiliar entre medianeras de superficie media

vivienda 90 m2, calidad sencilla

T13 Unifamiliar entre medianeras de 100 m2 a


Plurifamiliar entre medianeras de 4P superficie media

vivienda 90 m2 con garaje, calidad alta




vivienda 90 m2 con garaje, calidad media




vivienda 90 m2 con garaje, calidad sencilla

T16 Unifamiliar entre medianeras de más de 200 m2,

calidad alta

T17 Unifamiliar entre medianeras de más de 200m2,

calidad media

T18 Unifamiliar entre medianeras de más de 200m2,

calidad sencilla




Características Constructivas Estándar

Características Material / Tipo

Topografía Plana

Cubierta Tejado y Azotea.

Red de saneamiento Mixta

Calefacción No

Cimentación Z. aisladas o corridas

Estructura H.A. Unidireccional

Revestimiento paredes Yeso y pintura plástica

Geometría de la planta Cuadrada

Figura 4.8. Características constructivas estándar. Fuente: Elaboración propia.

No obstante existe otra serie de aspectos, denominados características constructivas

diferenciales, que determinan el estándar de calidad, como son los materiales utilizados en

el sistema envolvente (fachada, cubierta y carpintería exterior), los sistemas de acabado

(pavimentos y alicatados), sistemas de instalaciones (instalación de climatización) y

existencia de zonas comunes urbanizadas (garaje, piscina, jardín o club social). La

definición de las diferentes características constructivas de cada una de las muestras nos

ha permitido establecer el estándar de calidad de cada inmueble. Con respecto a este

grupo se adoptan los siguientes criterios:

Características Constructivas Diferenciales

Características Calidad Material

Carpintería

exterior

Calidad alta PVC

Calidad media Aluminio Lacado

Calidad sencilla Aluminio Anodizado

Instalación de

climatización

Calidad alta Instalación y máquinas

Calidad media Preinstalación

Calidad sencilla Sin instalación

Fachada

Calidad alta Aplacado pétreo o cerámico. Fachada ventilada

Calidad media Ladrillo caravista-Revestimiento continuo

Calidad sencilla Revestimiento continuo

Revestimiento

suelo

Calidad alta Mármol y granito

Calidad media Baldosa cerámica tipo porcelánico o gres alta calidad

Calidad sencilla Baldosa cerámica tipo gres

Revestimiento

paredes cocina

y baños

Calidad alta Piedra natural

Calidad media Baldosa cerámica tipo porcelánico o gres alta calidad

Calidad sencilla Baldosa cerámica tipo gres

Figura 4.9. Características constructivas variables según la calidad de la construcción.

Fuente: Catastro y elaboración propia.

Para evaluar las diferencias geográficas, se han definido cinco ámbitos de acuerdo con el

número de habitantes de los distintos municipios y la división de la comarca en áreas

económicas homogéneas a efectos de valoración catastral. Se establece la siguiente

relación en ámbitos geográficos homogéneos:




Ámbitos geográficos homogéneos

Tipo de municipio MBC Subtipología

< 3.000 hab. 4 A

< 3.000 hab. 5

B

3.000-20.000 hab. 4 C

3.000-20.000 hab. 5

D

> 20.000 hab. 4

E

Figura 4.10. Nomenclatura de las tipologías según el tipo de municipio y MBC. Fuente:

Elaboración propia.

Por tanto, cada uno de los treinta y tres tipos establecidos a nivel tipológico se subdividen

en cinco subtipologías (A, B, C, D y E), dando lugar a más de doscientas opciones (por

ejemplo, tipología T1A o T2B) que han permitido la caracterización completa de la muestra.

4.3.2.4 Anál isis comparat ivo y model ización de costes

La categorización descrita en el apartado anterior ha permitido determinar el coste de

construcción para cada uno de los tipos en función de cada una de las seis fuentes de

información analizadas. La metodología de cuantificación adoptada en cada caso se

recoge en el anexo xxx, incluyendo a continuación una relación de los costes asignados:




Fig

ura 4

.11

. Caracte

rís

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A partir de esta información, se ha realizado un análisis comparativo que ha permitido

definir si existe una variabilidad significativo o por el contrario una homogeneidad en los

datos obtenidos. Al disponer de un grupo de seis observaciones para definir el coste de

cada tipo, se ha considerado conveniente resumir la información obtenida con una

referencia, que se sitúe hacia el centro de la distribución. En la ciencia estadística, esta

medida de datos se denomina parámetro de tendencia central o de centralización. Se ha

definido, por tanto, como medidas de tendencia central el promedio o media muestral y la

mediana.

La media maestral es un parámetro de extrema importancia en la inferencia estadística ya

que permite estimar la media poblacional, definiendo tanto la media aritmética como la

media geométrica. La media aritmética es el valor obtenido por la suma de todos sus

valores dividida entre el número de sumandos (referencia). La principal ventaja de su

aplicación es que aporta un valor único para la serie de datos dada, interpretado como

“punto de equilibrio" o "centro de masas" que tiene la propiedad de equilibrar las

desviaciones de los datos respecto de su propio valor. No obstante, la influencia de la

dispersión en la media aritmética puede ser significativa distorsionando los resultados

finales. Para minimizar los efectos de la dispersión de datos también se ha calculado la

media geométrica. El logaritmo de la media geométrica es igual a la media aritmética de los

logaritmos de los valores de la variable. La principal ventaja de esta medida es que

considera todos los valores de la distribución y que es menos sensible que la media

aritmética a los valores extremos. No obstante, su significado estadístico es menos intuitivo

que la media aritmética,

Por otro lado, la mediana es el valor de la variable que deja el mismo número de datos

antes y después del mismo, una vez ordenados estos. De acuerdo con esta definición el

conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos, y

los que sean mayores que la mediana representarán el otro 50% del total de datos de la

muestra, coincidiendo con el percentil 50. La mediana no toma en cuenta los valores

cuantitativos de los datos y, por tanto, no se ve afectada por los valores extremos de forma

tan importante como la media aritmética. (Incluir referencias de los dos libros de estadística)

El análisis se ha realizado tanto para vivienda de carácter unifamiliar como en bloque

plurifamiliar, diferenciando cinco situaciones de acuerdo a los ámbitos geográficos

homogéneos. En cada caso, se han indicado los valores máximos, los valores medios en

torno a mediana y media, y los valores mínimos, encontrando vinculaciones entre ellos y

justificando su variabilidad. Los ámbitos de análisis, incluidos dentro del anexo 03 son los

siguientes:

Vivienda unifamiliar en municipios de <3000 habitantes/MBC-4 (subtipología A)

Vivienda unifamiliar en municipios de <3000 habitantes/MBC-5 (subtipología B)

Vivienda unifamiliar en municipios de 3000-20.000 habitantes/MBC-4 (subtipología C)

Vivienda unifamiliar en municipios de 3000-20.000 habitantes/MBC-5 (subtipología D)

Vivienda unifamiliar en municipios de >20.000 habitantes/MBC-4 (subtipología E)

Vivienda plurifamiliar en municipios de <3000 habitantes/MBC-4 (subtipología A)

Vivienda plurifamiliar en municipios de <3000 habitantes/MBC-5 (subtipología B)

Vivienda plurifamiliar en municipios de 3000-20.000 habitantes/MBC-4 (subtipología C)

Vivienda plurifamiliar en municipios de 3000-20.000 habitantes/MBC-5 (subtipología D)

Vivienda plurifamiliar en municipios de >20.000 habitantes/MBC-4 (subtipología E)

http://es.wikipedia.org/wiki/Inferencia_estad%C3%ADstica

http://es.wikipedia.org/wiki/Equilibrio_mec%C3%A1nico

http://es.wikipedia.org/wiki/Centro_de_masas

http://es.wikipedia.org/wiki/Logaritmo

http://es.wikipedia.org/wiki/Media_aritm%C3%A9tica

http://es.wikipedia.org/wiki/Variable

http://es.wikipedia.org/wiki/Percentil




A modo de compendio, pasamos a enunciar las conclusiones obtenidas para los tipos de

calidad media, tanto de carácter unifamiliar como plurifamiliar. Como tónica general, en el

caso de edificaciones residenciales de uso plurifamiliar (referente T20, T23, T26, T29 y T32),

los menores costes de construcción se obtienen mediante la aplicación de la metodología

catastral, mientras que los mayores valores se calculan utilizando el Predimensionador de

Mediciones y Presupuestos de Cype. Sin embargo, los costes obtenidos mediante

aplicación de los Precios de referencia del Colegio de Arquitectos, los módulos de

construcción del Ministerio de Fomento y el sistema de verificación de presupuestos

Asemas 2011 se sitúan próximos al valor promedio y la mediana de cada una de las

tipologías.

Figura 4.13. Estimación de costes para Viviendas en bloque plurifamiliar con calidad media para el

conjunto de la comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.

En los tipos de carácter unifamiliar esta tendencia no es tan clara, con rasgos diferenciales

entre las viviendas aisladas o pareadas (Fig referente T2, T5 y T8) y entre medianeras (Fig

referente T11, T14 y T17). Se mantiene la tendencia de los costes mínimos mediante

aplicación de la metodología catastral y los mayores valores utilizando el Predimensionador

de Mediciones y Presupuestos de Cype. Sin embargo, en el caso de los datos obtenidos

mediante la aplicación de Precios de referencia orientativos para la redacción de

presupuestos de obras del Colegio Territorial de Alicante, se producen un comportamiento

no homogéneo, debido a la diferente cualificación de las tipologías.




Figura 4.14. Estimación de costes para Viviendas unifamiliares con calidad media para el conjunto

de la comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.

En todo caso, se observa una alta variabilidad de costes dependiendo de la fuente utilizada.

Esto se debe a la diferente conceptualización de los factores correctores en cada caso,

tanto a nivel tipológico como geográfico, como podemos comprobar en la figura 3.15.

Fuentes Factores geográficos Factores tipológicos

Zona económica homogenea MBC Tipologia constructiva

Categoria o calidad constructiva

Número de habitantes de municipio Altura del edificio

Clasificación de calleTipologia edificatoria: bloque exento o entre

medianeras

Número de habitantes de municipio Tipologia edificatoria: aislada o pareada;fila

Grado de urbanización Superficie construida

Provincia Tipologia edificatoria: Colectiva, Aislada o Adosada

Número de habitantes del municipio Superficie construida edificación

Calidad constructiva

Numero de habitantes de municipioTipología:Piso, Adosado, Pareado o Aislado

Capital de provincia Calidad constructiva

Caracteristicas constructivas

Coeficiente específico

Zona geográfica Caracteristicas constructivas

Zona sísmica Superficie de la edificación

Topografia Calidad constructiva

Accesibilidad

M. Fomento

P. CYPE

Catastro

Colegio

Asemas

Plurifamiliar

Unifamiliar

Figura 4.15. Factores correctores según la fuente. Fuente: Elaboración propia.




De este modo, se comprueba cómo, en todos los casos, la media aritmética y la mediana

están muy próximas, con variaciones inferiores al 10 %. La media geométrica se sitúa entre

ambos valores y se presenta como un valor representativo de la tendencia central de la

muestra. Este proceso ha permitido la modelización del coste de construcción, al identificar

éste con la media geométrica de los costes obtenidos mediante las diferentes fuentes y

metodologías.

Figura 4.16. Estimación de costes para Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media

para el conjunto de la comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.

Los resultados obtenidos para las diferentes áreas geográficas presentan un

comportamiento muy similar, lo que permite establecer que se dan situaciones muy

similares en todo el ámbito geográfico analizado. A continuación se incluyen los análisis

realizados para los cinco ámbitos geográficos definidos en el apartado 3.3.2.3 y valores

extremos y medios para cada subtipología.

Valor máximo Valor promedio Valor mínimo Valor máximo Valor promedio Valor mínimo

< 3.000 hab. 4 920 700 550 1200 750 550

< 3.000 hab. 5 920 680 480 1200 800 550

3.000-20.000 hab. 4 950 700 520 1200 850 600

3.000-20.000 hab. 5 920 680 480 1200 800 550

> 20.000 hab. 4 920 700 520 1200 850 600E

Tipo de municipio MBC Subtipología

A

B

C

D

Variabilidad de valores por ámbitos geográficos homogéneos

Plurifamiliar Unifamiliar

Figura 4.17. Variabilidad de valores por ámbitos geográficos homogéneos. Fuente: Elaboración

propia.




Figura 4.18. Estimación de costes para Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media

en municipios de < 3.000 habitantes y MBC-4 (subtipología A). Fuente: Elaboración propia.

Figura 4.19. Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media en municipios de < 3.000

habitantes y MBC-5. (subtipología B). Fuente: Elaboración propia.




Figura 4.20. Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media en municipios de 3.000-

20.000 habitantes y MBC-4. (subtipología C). Fuente: Elaboración propia.

Figura 4.21. Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media en municipios de 3.000-

20.000 habitantes y MBC-5. (subtipología D). Fuente: Elaboración propia.




Figura 4.22. Viviendas unifamiliares y plurifamiliares con calidad media en municipios más de

20.000 habitantes y MBC-4. (subtipología E). Fuente: Elaboración propia.

4.3.3 Gastos necesarios de edif icación y promoción

Según dispone el artículo 40 de la orden ECO la aplicación del método residual estático

supone realizar estimaciones de todos aquellos factores que configuran el valor inmobiliario.

Artículo 40. Procedimiento de cálculo estático.

1. Para el cálculo del valor residual por el procedimiento estático se seguirán los siguientes

pasos: a. Se estimarán los costes de construcción, los gastos necesarios a que se refiere

el artículo 18.3 y 4 de la presente Orden, los de comercialización y, en su caso, los

financieros normales para un promotor de tipo medio y para una promoción de

características similares a la analizada. En el caso de inmuebles en rehabilitación y en

aquellos terrenos que cuenten con proyecto de obra nueva también se tendrán en cuenta

los costes de construcción presupuestados en el correspondiente proyecto.

Por tanto, junto al cálculo del coste de construcción del edificio, se deberán evaluar todos

aquellos gastos e inversiones necesarios vinculados a la actividad de construcción,

promoción y puesta en el mercado del producto terminado. El Real Decreto 1020/1993, por

el que se aprueban las normas técnicas de valoración catastral, dada la naturaleza y

finalidad propia de la valoración catastral, únicamente incorpora el concepto de gasto

necesario vinculado a la construcción. En su Norma 12 indica: “Se entenderá por coste

actual el resultado de sumar al coste de ejecución, incluidos a los beneficios de contrata,

honorarios profesionales e importe de los tributos que gravan la construcción.”

Sin embargo la orden ECO amplia el ámbito considerando como gastos necesarios

aquellos vinculados al desarrollo de la actividad promotora. En su artículo 18, indica el

procedimiento de cálculo del valor de reemplazamiento bruto incorporando como gastos

necesarios los siguientes:

http://noticias.juridicas.com/base_datos/Admin/o805-2003-eco.t2.html#a18




Artículo 18. Procedimiento de cálculo del valor de reemplazamiento bruto

(…)4. Los gastos necesarios serán los medios del mercado según las características del

inmueble objeto de valoración, con independencia de quien pueda acometer el

reemplazamiento. Dichos gastos se calcularán con los precios existentes en la fecha de la

valoración. Se incluirán como gastos necesarios, entre otros, los siguientes:

Los impuestos no recuperables y aranceles necesarios para la formalización de la

declaración de obra nueva del inmueble.

Los honorarios técnicos por proyectos y dirección de las obras u otros necesarios.

Los costes de licencias y tasas de la construcción.

El importe de las primas de los seguros obligatorios de la edificación y de los

honorarios de la inspección técnica para calcular dichas primas.

Los gastos de administración del promotor.

Los debidos a otros estudios necesarios.

No se considerarán como gastos necesarios el beneficio del promotor, ni cualquier clase

de gastos financieros o de comercialización.” (…)

Por tanto, existen una serie de gastos necesarios de carácter administrativo (licencias y

tasas) e impositivo (impuestos y aranceles no recuperables), además de los que

corresponden a los honorarios técnicos. Los gastos establecidos como necesarios en la

orden ECO coinciden básicamente con los referidos en el Real Decreto 1020/1993, no

obstante lo cual incorporan dos conceptos adicionales. Se trata de las primas de los

seguros obligatorios de la edificación, los honorarios de la inspección técnica para calcular

dichas primas y los gastos de administración del promotor. De modo general se puede

establecer que no forman parte, en sentido estricto, del proceso de construcción del

edificio, sino del desarrollo de la actividad promotora. Dentro de este último grupo también

deben incluirse los de comercialización y, en su caso, los financieros normales para un

promotor de tipo medio y para una promoción de características similares a la analizada.

El importe de cada uno de los citados gastos variará en función del tipo de promoción y

características propias del municipio. Su cuantificación es variable, pudiéndose realizar en

función a la inversión (suelo y construcción) o en función del valor de mercado del producto

terminado dependiendo de la naturaleza del gasto. Es importante señalar que dentro de los

gastos necesarios nunca consideraremos el beneficio del promotor. A continuación se

incluye una relación de los principales gastos necesarios para edificación y promoción,

clasificados en cuatro grupos: honorarios facultativos; gastos fiscales de promoción; gastos

financieros y gastos de empresa promotora (Ferrando, 2004). De acuerdo con las diferentes

fuentes consultadas (Real Decreto 1426/1989, de 17 de noviembre, por el que se aprueba el

arancel de los Notarios y Real Decreto 1427/1989, de 17 de noviembre, por el que se

aprueba el arancel de los Registradores de la Propiedad) y datos derivados de consultas a

empresas promotoras y otros organismos se ha realizado una estimación porcentual de su

cuantía fijando si se debe realizar sobre el coste de construcción de contrata, coste de

suelo o valor de mercado.




GASTOS NECESARIOS EDIFICACIÓN Y PROMOCIÓN

% DE GASTO

ADOPT PEM PEC SUELO

Gh HONORARIOS FACULTATIVOS

PROYECTO DE EDIFICACIÓN (arquitecto) 70 % de 6 % PEM 4,20% 3,50%

DIRECCIÓN DE OBRA 30 % de 6 % PEM 1,80% 1,50%

DIRECCIÓN EJECUCIÓN DE LA OBRA 30 % de 6 % PEM 1,80% 1,50%

ESTUDIO DE SEGURIDAD Y SALUD Y COORDINACIÓN 0,5 % PEM 0,50% 0,42%

PROYECTO TELECOMUNICACIONES, INSTALACIONES, GEOTÉCNICO 0,4 % PEM 0,40% 0,33%

TOTAL HONORARIOS FACULTATIVOS

9,70% 8,08%

Gfis GASTOS FISCALES PROMOCIÓN

ADQUISICION DEL SOLAR

ITP+AJD 7,0% Vs 7,00%

IMPTO.S/INCR. VALOR TERRENO 5X0,0072XVs 3,60%

IBI 0,7 % del 75 5 Vs 0,53%

CONSTRUCCION

ICIO 4 %PEM 4,00% 3,33%

ALINEACIÓN (TIRA DE CUERDAS) 0,25 % PEC 0,25%

LICENCIA OBRAS 1,5 PEM 1,50% 1,25%

TASA DE VALLAS 0,02 % PEC 0,02%

TITULACION Y A.J.D

SEGREGACION O AGRUPACION 1% 75% Vs 0,75%

OBRA NUEVA 0,5 % s/ PEC 0,50%

DIVISION HORIZONTAL

0,5 % s/ 75 %

Vs+PEC 0,50% 0,38%

TOTAL GASTOS FISCALES PROMOCIÓN

5,50% 5,85% 12,25%

Gg GASTOS GENERALES DE PROMOCION

NOTARIA

ADQUISICION DEL SOLAR 0,3 por mil s/ 75 % Vs 0,02%

SEGREGACION O AGRUPACION 0,3 por mil s/ 75 % Vs 0,02%

PRÉSTAMO HIPOTECARIO 0,3 por mil s/ (Vs+Cc) 0,03% 0,03%

OBRA NUEVA Y DIVISION HORIZONTAL

0,3 por mil s/ (75 %

Vs+Cc) 0,02% 0,02%

REGISTRO DE LA PROPIEDAD

ADQUISICION DEL SOLAR 0,2 por mil s/ 75 % Vs 0,02%

SEGREGACION O AGRUPACION 0,2 por mil s/ Vs fiscal 0,02%

PRÉSTAMO HIPOTECARIO

0,2 por mil s/ 70 %

(Vs+Vc) 0,01% 0,01%

OBRA NUEVA Y DIVISION HORIZONTAL

0,2 por mil s/ (Vs

fiscal+Cc) 0,02% 0,02%

PRIMAS DE SEGUROS

PRIMA SEGURO DECENAL DE DAÑOS 0,40 % PEM 0,40% 0,33%

ORGANISMO DE CONTROL TÉCNICO 0,1 % PEM 0,10% 0,08%

ADMINISTRACIÓN DE EMPRESA

GESTIÓN, ADMÓN, COMERCIALIZACIÓN, EST.GEOT., SEGURO, ETC. 2 % VM 2,00%

TOTAL GASTOS GENERALES DE PROMOCIÓN 0,50% 0,16% 2,00%

Gfin GASTOS FINANCIEROS

CONSTITUCIÓN DEL PRESTAMO HIPOTECARIO

1% DEL 80 %+2,71 3

XVM

0,82%

INTERESES DEUDA 2,71 % s/ 75 % VM 2,03%

TOTAL GASTOS FINANCIEROS 2,85%

Gfin GASTOS COMERCIALIZACION

GASTOS DE COMERCIALIZACIÓN PROMOCIÓN 2-3 % VM 2,50%

TOTAL GASTOS COMERCIALIZACIÓN

2,50%

TOTAL GASTOS NECESARIOS EDIFICACIÓN Y PROMOCIÓN

14,44% 12,41% 7,35%

Figura 4.23. Gastos necesarios edificación y promoción. Fuente: (Ferrando, 2004) Elaboración

propia.




Los gastos de administración de empresa, gastos de financiación y comercialización se

vinculan con el valor de venta mercado. Los gastos financieros deberán estimarse en

relación con la coyuntura del mercado y el tipo de promoción, y estarán en función del

interés medio de las hipotecas a un año. Dicho interés se ha fijado de acuerdo a la media

ponderada emitida por Atasa para el periodo junio de 2010 a noviembre de 2010 que se

cifra en un 2,71 % (2,499 % para Bancos y 2,996 para cajas de ahorros). Se ha considerado

que se financia una media del 75 % de la promoción (aproximadamente 80 % para primera

residencia y 70 % para segunda residencia). Los gastos de comercialización de la

promoción son muy variables y dependen del sistema de marketing e intermediación. Se

pueden estimar en torno al 2 o 3 % del valor de mercado.

Como resultado de este análisis, los gastos necesarios pueden estimarse de forma

aproximada en torno a un 14,5 % sobre el valor de suelo, un 12,5 % sobre el coste de

ejecución y un 7,5 % sobre el valor de venta. En la práctica habitual se tiende a estandarizar

un porcentaje de gastos aplicados sobre el valor de la construcción que oscila en torno a

18-22 % al que se le suma los costes financieros y de comercialización. El ajuste de dicho

porcentaje dependerá de forma decisiva de la relación existente entre el valor del suelo y

valor de construcción.

Algunos de los módulos base utilizados en la aproximación de costos mediantes técnicas

sintéticas, incluyen parte de los gastos anteriormente enunciados. En el caso de la

valoración para finalidades catastrales y de acuerdo con la Norma 12.1 del Real Decreto

1020/1993, “Se entenderá por coste actual el resultado de sumar al coste de ejecución,

incluidos los beneficios de contrata, honorarios profesionales e importe de los tributos que

gravan la construcción”. Por lo tanto, existe una parte de gastos necesarios para construir

incluidos en el módulo MBC actualizado. Según el desglose realizado, dichos costes

suponen un 8,35 % del coste de ejecución por contrata.

Además, en el art. 22.2 del Reglamento de la Ley del Suelo, donde se establece, se indica

el significado del valor de construcción en la valoración del suelo en situación básica de

suelo urbanizado no edificado:

Artículo 29. Valoración en situación de suelo urbanizado no edificado.

(…)

Vc =Valor de la construcción en euros por metro cuadrado edificable del uso

considerado. Será el resultado de sumar los costes de ejecución material de la obra, los

gastos generales y el beneficio industrial del constructor, el importe de los tributos que

gravan la construcción, los honorarios profesionales por proyectos y dirección de las

obras y otros gastos necesarios para la construcción del inmueble.

(…)

Por lo tanto, en este caso los gastos vinculados a la construcción son similares a los

incluidos en el módulo básico de construcción catastral, quedando sin incluir todos aquellos

vinculados a la actividad empresarial de promoción y fiscales.




4.3.4 Margen de rentabil idad o Beneficio del p romotor

La promoción inmobiliaria, como en cualquier otra actividad empresarial de tipo comercial o

industrial, lleva implícito el beneficio que ha de producir ese negocio en el cual se ha hecho

una inversión de capital. El punto débil del método residual radica en establecer

adecuadamente el beneficio futuro del promotor (Guinea, 1999). La falta de transparencia

del mercado inmobiliario dificulta la estandarización los márgenes de beneficio que

normalmente obtiene el promotor por su actividad empresarial, siendo un factor de muy

difícil evaluación. Cuantificar este factor, de cara a la valoración de suelo, supone establecer

la rentabilidad que hace atractiva la inversión en una promoción similar a la analizada y que

esperaría obtener un promotor medio, en un momento económico y coyuntura financiera

concreta, referida al momento de la valoración.

Para ello es necesario definir factores de gran importancia, como son el riesgo, la

incertidumbre y la certeza. La aplicación de un método residual supone establecer una

previsión de hechos futuros que siempre contiene imprecisiones sobre lo que exactamente

va a ocurrir y el momento en que se va a producir. Por ello, la valoración de aquellos bienes

sujeta a hechos futuros, como es el caso del suelo, está sujeta a un margen de riesgo y de

incertidumbre. El margen de beneficio deberá incorporar este aspecto.

No obstante, este beneficio es muy variable, existiendo múltiples referencias que han

intentando aproximarse a un valor único o global. En la práctica habitual, el beneficio

esperado para una promoción inmobiliaria se cuantifica en relación al total de la inversión

realizada, pudiéndose estandarizar en un porcentaje homogéneo de las cantidades

invertidas en dicha actividad empresarial: suelo, construcción y gastos de promoción (Roca,

1987; Fernández Pirla, 1982).

Sin embargo, en cada caso es el propio promotor quien lo fija en función del riesgo que se

asuma en la operación. Por ejemplo, será tanto menor cuanto más rápida sea la operación

o menor dificultad tenga la comercialización del producto a promover. El valor de venta del

edificio en muchos casos dependerá del beneficio de promoción esperado, ya que el valor

del suelo y el de la construcción, así como los gastos generales de promoción son

prácticamente fijos. Por tanto, del mayor o menor valor del beneficio de promoción

dependerá la fijación del valor del bien inmobiliario, que debe buscar el conveniente

equilibrio para que ese beneficio sea el mayor posible pero sin imposibilitar la venta

(Fernandez Pirla, 1982).

Roca Cladera asimila la actividad inmobiliaria a otro tipo de actividad empresarial

considerando que el beneficio se sitúa en torno un 15 % sobre el total de la inversión.

(Guinea, 1992). No obstante, se intuye que un promotor no arriesgaría su capital por una

rentabilidad similar a otras actividades de menor compromiso. En coyunturas previas al

boom inmobiliario las rentabilidades, se podían estimar entre un 20 y 30 por 100 de la

inversión (Ferrando, 2004), aunque pueden asignarse márgenes superiores para

promociones inmobiliarias realizadas durante el periodo 2005-2007. En este planteamiento

se incrementa sustancialmente el beneficio estimado por Roca. ¿Esto se debe a únicamente

a un cambio drástico de la coyuntura económica con un incremento intenso de los

beneficios?




La normativa sobre valoraciones en nuestro ordenamiento jurídico incorpora este concepto

en la formulación necesaria para determinar el valor del suelo mediante la aplicación del

método residual estático. Por lo tanto, se procederá a revisar el modo de cuantificación y

rangos del valor que adopta el beneficio del promotor en la normativa vigente, para

después adoptar un criterio propio de

4.3.4.1 El benef icio del promotor: antecedentes normativos

A) Normativa de valoración catastral

La normativa técnica vinculada a la valoración catastral ha ligado siempre el beneficio de la

promoción con los gastos de la promoción (Guinea, 1992). En la práctica catastral se

agrupa en un único coeficiente los gastos y beneficios de promoción (G+B) que equivale al

producto 1.4 x Fl (factor de localización). Por tanto, cuantificando el concepto de gastos es

posible determinar el valor asignado al beneficio del promotor, como resta del concepto

gastos más beneficio y el concepto gastos (B= (G+B) – G).

En el Anexo 03 se incluye el cálculo del citado beneficio de acuerdo a lo jerarquía de valores

a nivel municipal y de polígono establecidas en la Circular 01.04/08 de 8 de febrero que

actualiza el contenido de la circular 12.04/04, sobre ponencias de Valores para el año 2008.

Posteriormente se ha cuantificado el porcentaje que supone dicho beneficio sobre la

inversión y sobre el valor de mercado.

Podemos detectar una significativa influencia positiva del factor de localización y del valor

de mercado en la cuantificación del beneficio. Se producen situaciones incoherentes, con

valores de beneficio por debajo a la rentabilidad media para una actividad empresarial

estimada en un 15 %. Esta situación tiene lugar cuando el factor de localización es igual o

inferior a 1,3. Para obtener beneficios sobre el valor de mercado cercanos a los mínimos

establecidos en la orden ECO para primera residencia (beneficios sobre VM no inferiores al

18 %) el factor 1,4xFl no puede ser inferior a 1,4-1,5.

B) Reglamento de la Ley del Suelo

En esta misma línea se establece la metodología seguida a la hora de fijar el margen de

beneficio en el Reglamento de valoraciones de la ley del suelo. Como ya se ha indicado en

anteriores epígrafes de este trabajo el art. 22.2 fija en el método residual un coeficiente K

que pondera la totalidad de los gastos generales, incluidos los de financiación, gestión y

promoción, así como el beneficio empresarial normal de la actividad de promoción

inmobiliaria necesaria para la materialización de la edificabilidad. Se añade que K tendrá

con carácter general un valor de 1,40, y podrá ser reducido hasta un mínimo de 1,20 o

aumentado hasta un máximo de 1,50, fijando los criterios de aplicación en cada caso. Estos

criterios están referidos a las características de diversos submercados, correspondiendo el

valor mínimo a viviendas unifamiliares en municipios con escasa dinámica inmobiliaria,

viviendas sujetas a un régimen de protección o naves industriales. En cuanto al valor

máximo deberán tenerse en cuenta supuestos de extraordinaria localización, fuerte

dinámica inmobiliaria o alta calidad de la edificación, entre otros. En todo caso, el rango de

valores de K se sitúa en el Reglamento en los límites de lo previsto en la citada Circular

01.04/08 de la D.G. del Catastro, puesto que, como se ha visto, esta prevé límites de dicho

valor situados entre 1,1 y 1,7.




C) Orden ECO 805/2003

En el art. 40 de la Orden ECO 805/2003 se establece la necesidad de fijar el margen del

beneficio de promotor para calcular el valor del suelo mediante un método residual estático.

Este beneficio se deberá justificar razonada y explícitamente, estableciéndose como un

porcentaje sobre el valor de mercado. Como se indica en el artículo 41 dicho margen

normalmente se establecerá por la entidad tasadora a partir de información relativa al

mercado inmobiliario analizado.

Artículo 41. Margen de beneficio del promotor.

1. El margen de beneficio del promotor se fijará por la entidad tasadora, a partir de la

información de que disponga sobre promociones de semejante naturaleza, y atendiendo

al más habitual en las promociones de similares características y emplazamiento, así

como los gastos financieros y de comercialización más frecuentes.

El principio de prudencia deriva en la exigencia, establecida en la disposición transitoria

única de la orden, de un margen mínimo para el beneficio de la promoción para su

aplicación en el método residual estático. Se indica que durante los tres primeros años

contados a partir de la fecha de su entrada en vigor, los márgenes de beneficio del

promotor tendrán los valores mínimos reflejados en Fig. 3.24. No obstante, la ORDEN

EHA/3011/2007, de 4 de octubre, por la que se modifica la Orden ECO/805/2003, de 27 de

marzo, sobre normas de valoración de bienes inmuebles y de determinados derechos para

ciertas finalidades financieras añadió una Disposición adicional sexta a la Orden

ECO/805/2003 en la que mantuvo estos márgenes.

TIPO DE INMUEBLE MARGEN sin financiación ni Impuesto sobre la

Renta de Sociedades (IRS)

Edificios de uso residencia

Viviendas primera residencia 18

Viviendas segunda residencia 24

Edificios de oficinas 21

Edificios comerciales 24

Edificios industriales 27

Plazas de aparcamiento 20

Hoteles 22

Residencias de estudiantes y 3ª

edad

24

Otros 24

Figura 4.24. Márgenes mínimos de beneficio del promotor según tipo de inmueble. Fuente:


Los márgenes contenidos en dichas tablas se podrán revisar en función de la evolución del

mercado inmobiliario, y los tipos de interés de la deuda pública a largo plazo, el índice de

precios al consumo o cualquier otro factor que se considere influya en su valor. Para uso

residencial, la orden ECO 805/2003, adopta unos márgenes mínimos de beneficio del 18 %

para vivienda destinada a primera residencia y 24 % para vivienda destinada a segunda

residencia. En caso de tipologías mixtas o inmuebles que no se ajusten a tipologías señalas

de modo estricto, estos márgenes podrán ser corregidos mediante un diferencial.




La orden de 30 de Noviembre de 1994 sobre Normas de Valoración de Bienes Inmuebles

para determinadas entidades financieras, sustituida por la orden ECO 805/2003, en el

apartado 2 del capítulo IV sobre Método Residual sobre el Análisis de inversiones con

valores actuales (Método residual estático), indicaba:

d) Fijar el margen de beneficio del promotor atendiendo al común en las promociones

de similares características y emplazamiento. Dicho margen será, como mínimo el

resultado de multiplicar por 1,5 el tipo de actualización que figura en la letra f) del

apartado IV.1 precedente.

Estableciendo en el apartado IV.1 como tipo de actualización:

f) Fijar un tipo de actualización (i). Como tipo de actualización se utilizará el

representativo de la tasa de rentabilidad media anual sobre fondos propios que

obtendría un promotor medio en una promoción de las características de la analizada,

calculado de acuerdo con la siguiente fórmula:

i = Tasa libre de riesgo + prima de riesgo

La tasa libre de riesgo será una tasa porcentual representativa de la rentabilidad media

anual de la Deuda del Estado a plazo no inferior a dos años del país donde esté situado el

inmueble. Dicho tipo deberá haber sido publicado oficialmente y su media se referirá a un

período continuado no inferior a tres meses ni superior a un año contados antes de la

fecha de la tasación. Para inmuebles situados en España se tomará la rentabilidad media

anual de la Deuda del Estado con vencimiento residual entre dos y seis años.

La prima de riesgo se determinará mediante la evaluación del riesgo de la promoción

teniendo en cuenta el tipo de activo inmobiliario a construir, su ubicación, liquidez, plazo,

así como el volumen de la inversión necesaria.

Cabe destacar cómo en esta normativa el beneficio no se considera una variable

únicamente vinculada a la actividad empresarial, sino que se encuentra ligada también al

tipo de inversión y al riesgo que supone la inversión en promoción inmobiliaria.

D) El beneficio del promotor en la normativa vigente: conclusiones

Concluyendo, tanto la normativa catastral como el Reglamento de la Ley del suelo plantean

la determinación del beneficio de promoción en combinación con los gastos de promoción.

Mientras que el Reglamento prevé la modulación del coeficiente K conjunto de gastos y

beneficios en función de los usos residencial unifamiliar o multifamiliar, dejando a la

discrecionalidad del tasador la modulación del valor correspondiente, el RD 1020/1993 no

llega siquiera a establecer esta diferenciación.

Por el contrario, la normativa hipotecaria separa el beneficio de los gastos de promoción y

diferencia con claridad los márgenes que corresponden a las tipologías de primera y

segunda residencia, cuestión relevante en el contexto de este trabajo, dadas las

características del mercado inmobiliario del ámbito territorial de referencia.

El proceso de aplicación del método residual que se propone aquí plantea una obtención

analítica de los gastos de promoción, lo que dificulta la aplicación de las hipótesis

planteadas tanto en la normativa catastral como en el Reglamento de la Ley del suelo.




Esto unido a la citada diferenciación que la normativa hipotecaria lleva a cabo en relación

con los márgenes de las distintas tipologías de uso residencial aconseja adoptar este último

criterio como base para el cálculo del valor del suelo. Así pues, para determinar el beneficio

del promotor con vistas a la obtención del valor residual del suelo, se adoptarán los criterios

de la Orden ECO/805/2003, con los criterios de ponderación que se proponen a

continuación.

4.3.4.2 Cálculo del benef icio del promotor

Se admite la realidad de que intentar establecer una relación entre el valor de mercado o la

inversión y el beneficio estándar es un proceso muy complejo, ya que existen múltiples

factores que dependen de las características concretas de la promoción, de la localización

y de la coyuntura económica que pueden influir en su definición.

Comprobamos cómo en la normativa catastral el factor de localización y la relación

existente entre el valor del suelo y el valor de mercado son las variables que definen el

beneficio. Recordamos que según se indica en la Norma 16 del RD 1020/1993 el factor de

localización “evalúa las diferencias de valor de productos inmobiliarios análogos por su

ubicación, características constructivas y circunstancias socio-económicas de carácter local

que afecten a la producción inmobiliaria.” Por tanto, se admite que existen variables de

carácter socio-económico, tipológico y de ubicación que definen estas diferencias.

También es relevante que en la orden ECO se establece que el beneficio depende

principalmente de dos factores, la situación financiera, y el riesgo de la operación. La

situación financiera determinará la rentabilidad de una inversión libre de riesgo que será

variable en el tiempo. En la orden ECO se identifica la Tasa libre de riesgo con la

rentabilidad de la Deuda Pública en un plazo medio, entre dos y seis años, en su valor

promedio de los 12 meses anteriores a la fecha de referencia. Sin embargo el riesgo de la

operación se evalúa por la prima de riesgo, que es también variable en el tiempo, ya que

depende de la coyuntura económica en cada momento y en cada país, pero es también

variable en función del uso, ya que no todos los productos inmobiliarios tienen el mismo

riesgo en su producción y comercialización. La prima de riesgo de la operación es

difícilmente estereotipable, ya que existen multitud de circunstancias diferenciales que

determinan la puesta en el mercado de un determinado producto. Múltiples posibilidades

de productos a promover establecen múltiples posibilidades al evaluar la prima de riesgo.

En el presente estudio, nos encontramos con un territorio muy heterogéneo con rasgos

socioeconómicos y condicionantes ambientales muy dispares. Es una comarca con una

clara diferenciación de zonas de primera residencia y de segunda residencia, altos índices

de viviendas vacías, un complejo sistema de acceso a las infraestructuras, una economía

dependiente del sector de la construcción y el turismo, altos índices de paro, y una

población muy variable en las diferentes áreas (edad, procedencia, nivel de renta, nivel de

estudios,…). Son todos ellos aspectos que influyen en el riesgo de la actividad empresarial

de promoción inmobiliaria y deben reflejarse en la los márgenes de beneficio adoptados.

Como se ha dicho, en nuestro caso la referencia más clara la encontramos en la Orden

ECO que nos permite acotar el análisis para un uso concreto, en este caso el residencial,

diferenciando entre primera y segunda residencia. Por tanto, partimos de un beneficio base

mínimo sobre el valor de mercado del 18 % para primera residencia y del 24 % para

segunda residencia.




Al tratarse de márgenes mínimos dichos márgenes pueden corregirse en concepto de:

Identificación de tipologías mixtas

Incertidumbre en ventas

Valor de mercado medio del producto terminado

1 Identificación de tipologías mixtas

La definición del uso característico de la zona se realiza en función del índice de

estacionalidad de la unidad censal (variable estac_hog sc), como la relación entre el

porcentaje de vivienda secundaria de la unidad sobre la suma de viviendas principales

convencionales (variable %vivprinc_hog sc) y viviendas secundarias (variable Hxx

%vivsec_hog sc).

Índice de estacionalidad = estac_hog sc = %vivsec_hog sc / (%vivprinc_hog

sc+%vivsec_hog sc)

Por tanto al beneficio base para primera residencia de un 18 % se sumará un diferencial de

acuerdo al índice de estacionalidad. Al tratarse de una variable que fluctúa entre 0-1 y la

diferencia entre el beneficio mínimo y máximo estimado de 6 puntos porcentuales, el

beneficio base será corregido según la siguiente expresión:

Diferencial Tipología = índice estacionalidad*6 = estac_hog sc*6

De este modo obtenemos un beneficio base corregido del 18 % para unidades censales

destinadas exclusivamente a primera residencia y del 24 % para unidades censales

destinadas exclusivamente a segunda residencia.

2 Incertidumbre en ventas

El diferencial en concepto de incertidumbre se fija en función de factores derivados de la

coyuntura económica que interfieren y dificultan la comercialización de activo inmobiliario.

Las variables utilizadas referidas a cada unidad censal son las siguientes:

El porcentaje de viviendas vacías dentro de la unidad censal (variable %vivvac_hog

sc)

Condición socioeconómica media del hogar (variable eco_hog sc)

Índice de paro de la unidad censal, media ponderada de la Tasa de paro en

residentes en viviendas familiares nacionales (variable paronac_hog sc) y viviendas

familiares extranjeras (variable paroext_hog sc)

Mediante un análisis factorial se ha configurado un único coeficiente que incorpora la

influencia positiva y negativa en la comercialización del activo denominado Índice de

incertidumbre de comercialización. Se trata de una variable que fluctúa entre 0-1 y la

influencia máxima por incertidumbre repercutida al beneficio del promotor se estima en 1,5

puntos porcentuales. Por tanto, el beneficio base corregido será incrementado según la

siguiente expresión:




Diferencial Incertidumbre = Factorial (% viviendas vacías/condición

socioeconómica/índice de paro)/1,5

3 Valor de mercado medio del producto terminado

Del análisis realizado sobre los márgenes de beneficio utilizados en la normativa catastral

hemos concluido que el valor de mercado es uno de los factores que lo definen, con una

importante capacidad de explicación. Por otro lado, de la aplicación del coeficiente gastos-

beneficios que señala el Reglamento de la Ley del suelo, se establece que el beneficio

depende del valor de mercado y del ratio Valor de suelo/valor de mercado, que será mayor

conforme aumenta el valor de mercado.

Por tanto, se incluye un diferencial que corrige el beneficio en función del valor de venta

unitario adoptado para cada una de las muestras. En el área de análisis encontramos una

segmentación de valores de mercado que fluctúa entre 1000 y 3500 €/m2. Se configura así

una variable denominada Índice de valor de mercado que fluctúa entre 0-1

Índice de valor de mercado = (Valor de mercado adoptado – Valor mínimo de

mercado comarca) / (Valor máximo de mercado comarca – Valor mínimo de

mercado comarca)

La influencia máxima por valor de mercado repercutida al beneficio del promotor se estima

en 1,5 puntos porcentuales. Por tanto, el beneficio base corregido será incrementado según

la siguiente expresión:

Diferencial Incertidumbre = Índice de valor de mercado/1,5

Por último, el beneficio del promotor estimado para aplicar en el método residual estático se

obtiene corrigiendo el beneficio base estimado para primera residencia en la Disposición

Transitoria 1ª de la Orden ECO por aplicación de tres factores diferenciales en concepto de

tipología, incertidumbre y valor de mercado, de acuerdo a la siguiente expresión:

Beneficio promotor estimado = (beneficio base 1ª residencia según orden ECO) +

diferencial tipología + diferencial incertidumbre + diferencial valor de mercado =

0,18 + índice estacionalidad*6 + Factorial (% viviendas vacías/condición

socioeconómica/índice de paro)/1,5 + Índice de valor de mercado/1,5

4 . 4 Mode lo de va lo rac ión pa ra de te rmina r va lo res de r epercus ión

de sue lo

A continuación se desarrollan los resultados del modelo de valoración utilizado para la

determinación de valor de repercusión del suelo basado en el principio del Valor residual y

que incorpora los análisis de la normativa técnica y de la literatura científica existente

vinculada a la valoración inmobiliaria. Como se señala en el apartado del principio del valor

residual nos permite calcular el valor del suelo a partir del resto de factores que intervienen

en su formación. Partiendo de la expresión, VM = S + CC

+ GN + BP

obtenemos que el

valor del suelo equivale a S = VM – [CC+ GN] - B

P




Donde:

VM = Valor de mercado

S = Valor de repercusión de suelo

Cc = Valor de construcción

GN = Gastos necesarios para edificar y promover

BP = Beneficio promotor o rendimiento económico de la operación

En su definición adoptaremos los siguientes criterios:

De acuerdo con el apartado 3.3.1, como valor de mercado (VM) establecemos el

valor de mercado adoptado actualizado corregido obtenido a partir del valor de

mercado encuestado.

De acuerdo con el apartado 3.3.2, como costes de construcción (Cc) se adopta el

coste de construcción por contrata asignado a cada una de las tipologías

analizadas como la media geométrica de los costes obtenidos de seis de las

fuentes analizadas.

De acuerdo con el apartado 3.3.3, como gastos necesarios de edificación y

promoción se adopta un 14,4 % sobre el valor del suelo, más un 12,4 % sobre el

coste de construcción y un 7,5 % del valor de mercado.

De acuerdo con el apartado 3.3.4 como beneficio de promotor se adopta el beneficio

estimado resultante de aplicar al beneficio mínimo establecido por la orden ECO/805/2003

corregido mediante los diferenciales correspondientes.


C A R A C T E R I Z A C I Ó N T E R R I T O R I A L Y

D I S T R I B U C I Ó N V A R I A B L E S

5 L A C A R A C T E R I Z A C I Ó N T E R R I T O R I A L Y

D I S T R I B U C I Ó N E S P A C I A L D E V A L O R E S


C A R A C T E R I Z A C I Ó N T E R R I T O R I A L

Y D I S T R I B U C I Ó N V A R I A B L E S

5 L A C A R A C T E R I Z A C I Ó N T E R R I T O R I A L Y

D I S T R I B U C I Ó N E S P A C I A L D E V A L O R E S

Un análisis de diferenciación espacial precisa de una evaluación a escala territorial. Son

factores de carácter social, económico, medioambiental y urbanístico, denominados

externalidades, los que estructuran el desarrollo de las diferentes áreas urbanas,

condicionan la demanda de inmuebles y, por tanto, determinan los procesos de formación

de su valor. Dentro de este contexto, es necesario realizar un amplio proceso de

descripción y análisis crítico de los procesos de ordenamiento territorial, que permita

identificar los rasgos diferenciales del territorio, permitiendo posteriormente definir modelos

predictivos de valoración.

El ámbito territorial seleccionado como objeto de análisis se sitúa en la costa mediterránea

española, al sur de la provincia de Alicante, la comarca de la Vega Baja del Segura. La

zona, con una amplia diversidad ecológica y paisajística, ha mantenido históricamente una

clara distinción entre espacio urbano y espacio rural, lo que ha posibilitado identificar y

analizar diferentes patrones urbanos.

Esta dicotomía ha cambiado drásticamente en las últimas décadas, experimentando un

fuerte crecimiento demográfico y económico ligado íntimamente al sector turístico e

inmobiliario, aspectos que han tenido un claro reflejo en los valores inmobiliarios. El

desarrollo de la comarca es un claro ejemplo de la política expansionista de los mercados

de suelo que han tenido lugar en la costa española en las dos últimas décadas.

Este proceso ha ido acompañado de una clara modificación de la estructura poblacional y

los sectores de producción de la comarca, reproduciendo en la comarca de la Vega Baja un

modelo económico reflejo del fuerte impacto que la implantación del sector turístico a gran

escala ha tenido en un ámbito con una fuerte base agrícola y con un sector industrial

marginal. El turismo se ha convertido en un sector estratégico para la generación de riqueza

con efectos sobre la economía comarcal muy importantes. Este desarrollo turístico ha

propiciado un aumento poblacional fortísimo tanto del frente litoral como áreas del interior,

convirtiendo a la comarca en un destacado destino de sol y playa dentro de la Comunidad

Valenciana y del territorio nacional.

La consecuencia clara de este desarrollo es un incremento en el nivel de renta local,

provocando una significativa expansión del sector de la construcción y convirtiendo al

sector terciario en el pilar de la economía comarcal. Este crecimiento ha provocado una

fuerte transformación de los criterios de asentamiento tradicional, produciéndose un

significativo incremento del suelo residencial vinculado con destinos de segunda residencia

que ha supuesto la ocupación de suelo históricamente de carácter rural. Cambios

significativos a nivel tecnológico, amplio avance del sector servicios, mejoras de los

transportes y un intenso desarrollo urbanístico, han provocado una profunda

reestructuración no sólo económica, sino también social, política y territorial.

La revalorización del ámbito ha desembocado en la urbanización masiva de la costa, dando

pie a nuevas posibilidades empresariales que se alejan de la tradicional actividad agraria.

Son factores que intensifican la influencia del turismo en otros sectores secundarios, como

es el industrial y la construcción vinculada a la promoción inmobiliaria.


C A R A C T E R I Z A C I Ó N T E R R I T O R I A L Y

D I S T R I B U C I Ó N V A R I A B L E S

Además, el modelo ha atraído población de elevada edad proveniente en buena medida del

resto de la Unión Europea, que han fijado en la comarca su destino vacacional o segunda

residencia de larga temporada. Actualmente, esta estructura de demanda de segunda

residencia y servicios ha mostrado su fragilidad y ha bloqueado el desarrollo económico de

la zona al caer drásticamente la inversión en el sector inmobiliario por la crisis global de la

deuda. El proceso se ha agravado al existir un tejido industrial marginal al que no se ha

derivado inversiones importantes y un abandono progresivo de las explotaciones

agropecuarias.

En la zona interior, donde la inmigración de tercera edad no es tan intensa, se está

produciendo el clásico proceso de envejecimiento de las economías rurales, que expulsan

mano de obra joven agrícola hacia los núcleos principales de población, estableciendo una

fuerte vinculación de la población activa al sector de la construcción. El modelo turístico no

sería en sí mismo la causa del bloqueo del desarrollo económico comarcal, sino la forma en

que se ha implantado en la Costa Blanca, con un consumo del territorio basado en el corto

plazo, poco respetuoso con aspectos paisajísticos y medioambientales, y sin una

organización territorial global. Se observa cómo la vinculación entre índices de

vulnerabilidad y valor inmobiliario no es especialmente significativa, lo que denota que las

tendencias futuras de fragilidad no han sido incorporadas a la hora de establecer los

precios de venta del producto inmobiliario analizado.

El modelo residencial que da respuesta a este fenómeno plantea urbanizaciones de baja

densidad que desde la costa penetra hacia el interior de la comarca, donde conviven con

tipologías de carácter rural. Según este planteamiento, puede distinguirse un viejo sistema

de asentamientos tradicionales con marcado carácter rural y centro en Orihuela, y un nuevo

modelo que se desarrolla desde el litoral hacia el interior jerarquizado por el polo de

Torrevieja. Del proceso dialéctico entre ambos sistemas surge el modelo actual de

distribución cuya característica principal seria la homogenización, desarrollándose en

núcleos muy pequeños del interior formas de vida típicamente urbanas y en estructuras

urbanas valores del medio rural.

Si antes era posible la definición del hábitat rural por su característica dispersión y escasez

de servicios colectivos, hoy la dispersión obedece a la función residencial, la generalización

de los servicios y la mejora de las comunicaciones en toda la comarca. También las

diferencias visuales entre asentamientos rurales y urbanos se han atenuado de forma muy

significativa, resultando más acertado hablar de un continuo urbano con diferentes

densidades de ocupación sin distinción estricta entre campo y ciudad. Este nuevo modelo

provoca una significativa diseminación de la población presentando la comarca el índice de

dispersión de la población más alto de la provincia.

Nos encontramos ante la regeneración y planificación de un amplio tejido suburbano que

ha provocado un agresivo proceso de transformación, afrontado mediante un complejo

proceso de interacción de disposiciones legales, decisiones políticas, intereses privados y

sin una renuncia clara a la “ruralidad” del ámbito. Surge así la pregunta de si, dentro de este

contexto, queda comprometida la sostenibilidad de esta compleja trama de elementos que

intenta encontrar un necesario equilibrio territorial, ambiental y paisajístico. Se plantea a

continuación una descripción del ámbito de análisis a escala territorial abarcando cuatro

ámbitos de análisis: sistema de asentamientos, sistema poblacional, sistema económico y

productivo, y sistema de infraestructuras y servicios urbanos. Este proceso nos permitirá

posteriormente establecer los atributos extrínsecos ligados a la localización que

condicionan la formación del valor inmobiliario.


C A R A C T E R I Z A C I Ó N T E R R I T O R I A L

Y D I S T R I B U C I Ó N V A R I A B L E S


E L E S P A C I O R U R A L C O M O

S I S T E M A D E A S E N T A M I E N T O S

6 E L E S P A C I O R U R A L C O M O S I S T E M A D E

A S E N T A M I E N T O S

6 .1 Asen tamien tos t rad ic i ona les y desar ro l lo t u r í s t i co . Nuevas

f o rmas de c rec im ien to subu rbano

6 .2 Fac to res de l oca l i zac ión . Causas de la d i seminac ión de l

pob lamien to

6.2.1 El patrón del sistema de asentamiento de la población

6.2.2 El marco geográfico como elemento que define el sistema de

asentamiento terr i torial

6.2.3 El marco cl imático como elemento de contraste

6.2.4 Accesibi l idad y red viaria

6.2.5 Estructura de la propiedad

6 . 3 Los Pa i sa jes y espac ios d i fe renc ia l es de l háb i ta t ru ra l en l a

comarca


de asentamientos

6.3.2 Espacios Naturales y su valor para la conservación

6.3.2.1 Zonas al to valor para la conservación

6.3.2.2 Zonas de medio y bajo valor para la conservación

6.3.3 Sistema de asentamiento rural

6.3.3.1 La vega o huerta t radicional

6.3.3.2 Espacios del inter ior septentr ional de la comarca

6.3.3.3 La transformación turíst ica de los municipios

prel i torales.

6.3.3.4 Los espacios del tur ismo l i toral

6 .4 Red de Pob lac iones




6 E L E S P A C I O R U R A L C O M O S I S T E M A D E

A S E N T A M I E N T O S

6 . 1 Asen tamien tos t rad ic i ona les y desar ro l lo t u r í s t i co . Nuevas

f o rmas de c rec im ien to subu rbano

La comarca de la Vega Baja ha sido históricamente un ámbito con un marcado carácter

rural donde el sector agrícola ha sido el sector productivo principal que ha determinado su

desarrollo. Hasta los años sesenta existía una clara distinción entre espacio urbano y

espacio rural, pero el boom inmobiliario provoca un giro y el sector agrario debe compartir

su protagonismo con un incipiente sector turístico. Aquí comienza un periodo de expansión

inmobiliaria que se ha dilatado hasta la actualidad.

En estos momentos la dualidad espacio urbano-espacio rural es cada vez más difícil de

mantener, ya que la ciudad se diluye con nuevas formas de crecimiento de carácter

suburbano que difunde sus partes por el territorio rural. Si antes era posible la definición del

hábitat rural por su característica dispersión y escasez de servicios colectivos, hoy la

dispersión obedece a la función residencial, la generalización de los servicios y la mejora de

las comunicaciones en toda la comarca.

En la actualidad las diferencias visuales entre asentamientos rurales y urbanos se han

atenuado de forma muy significativa (Figura 6.1). Los asentamientos rurales tradicionales

han ido adquiriendo morfología urbana de la mano de procesos de urbanización y

equipamiento, y los nuevos asentamientos residenciales han buscado tipologías

identificadas con el medio rural.

Este proceso ha ido acompañado de una clara modificación de la estructura poblacional,

produciéndose una paulatina homogeneización de los modos de vida en el campo y la

ciudad. A su vez se han modificado significativamente los sectores de producción de la

comarca. La mano de obra agrícola ha emigrado hacia los núcleos principales de

población, y su presencia en el campo ha sido sustituida por nuevos residentes que

desarrollan sus actividades productivas en la ciudad o turistas que fijan en la comarca su

destino vacacional o segunda residencia de larga temporada.

Por tanto, el espacio rural de la Vega Baja del Segura ha sufrido un proceso de

transformación hacia un sistema de asentamientos de mayor complejidad caracterizado por

la dispersión de funciones desde la ciudad. Esta implantación de nuevos usos, actividades

y formas de vida típicamente urbanas ha producido una creciente homogeneización del

espacio creando un tejido donde se articulan un conjunto de elementos cada vez más

complejos, que interactúan entre ellos y configuran organizaciones del territorio cambiantes.

De este modo, el espacio rural ha ido incorporando a sus funciones tradicionales de

producción agrícola otras estrechamente vinculadas con el desarrollo turístico, relacionadas

con las actividades industriales, la construcción y los servicios. Esa nueva funcionalidad

plantea nuevas exigencias que se intentan responder, mediante un complejo proceso de

interacción de disposiciones legales, decisiones políticas y sin una renuncia clara a la

“ruralidad” del ámbito.




Figura 6.1 Ocupación del territorio y Calificación del suelo. Fuente:Elaboración propia

Nos encontramos ante un proceso de transformación donde explícitamente no se quiere

renunciar al carácter que históricamente ha identificado a la comarca. La justificación de

por qué mantener vivo el espacio rural se puede encontrar en el paradigma de la

sostenibilidad entendida como salvaguarda del medio ambiente. El medio se utiliza como

mecanismo para la conservación de la naturaleza, para la dotación de espacios verdes,

como soporte de recursos paisajísticos, recreativos y turísticos, y como espacio

indispensable para crear áreas de discontinuidad entre aglomeraciones urbanas. Otra

cuestión sería si mantener el marco implica necesariamente la sostenibilidad a todos los

niveles, tanto económico como ambiental, del contenido.




El espacio rural cumple ahora una nueva función, trascendental incluso para el desarrollo

turístico e industrial de la comarca, al mantener de manera presumiblemente sostenible una

compleja trama de elementos indispensables para lograr un necesario equilibrio territorial,

ambiental y paisajístico, que las sociedades modernas demandan como fundamento de

calidad de vida.

Por todo ello, en la Vega Baja resulta más acertado hablar de un continuo urbano con

diferentes densidades de ocupación sin distinción estricta entre campo y ciudad. Puede

establecerse un gradiente cuyo origen está en el centro urbano más desarrollado, donde se

daría el máximo de funciones urbanas y desde el cual se produciría una degradación hasta

el hábitat estrictamente rural y disperso, carente de otra función que no sea la agrícola. En

la siguiente figura observamos cómo en función de la densidad se configura el rango de

tamaño de las diferentes secciones censales, siendo las más grandes las menos densas

(Figura 6.2).

Figura 6.2 Rango-Tamaño de la sección censal. Fuente: Elaboración propia. M2.




En este sistema las casas de labor y aldeas dispersas han sido absorbidas por los nuevos

tejidos adquiriendo la apariencia de elementos urbanos y constituyendo partes de la ciudad

desgajadas sobre el territorio. La casa rural entendida como herramienta de trabajo agrícola

ha sido sustituida por las nuevas unidades residenciales bajo la fisonomía y funcionalidad

propias del chalet. Al mismo tiempo, las nuevas promociones de viviendas se separan de la

ciudad compacta y adoptan con frecuencia la forma de adosados. Estos espacios de baja

densidad se alinean sobre caminos y nuevos viales, manteniendo en cierta medida la

característica morfología de aldea-calle, tan tradicional en la Vega.

Figura 6.3 Red viaria. Fuente: Elaboración propia

Según este planteamiento, puede distinguirse un viejo sistema de asentamientos

tradicionales con marcado carácter rural y centro en Orihuela, que está siendo modificado

por un nuevo modelo resultado del desarrollo turístico y de las actividades económicas

ligadas a él. Este nuevo modelo se desarrolla desde el litoral hacia el interior y esta

jerarquizado por el polo de Torrevieja. Del proceso dialéctico entre ambos sistemas surge el

modelo actual de distribución cuya característica principal seria la homogenización,

desarrollándose en núcleos muy pequeños del interior formas de vida típicamente urbanas y

en estructuras urbanas valores del medio rural.




En conclusión, el sistema de asentamientos en la Vega Baja del Segura se debe analizar

desde un punto de vista territorial y con una perspectiva global e integrada, siendo muy

complicado fijar el umbral entre asentamiento rural y asentamiento urbano. El espacio rural

no puede contemplarse como independiente del espacio urbano, ya que constituye un

espacio funcional jerarquizado que interactúa intensamente con todo el sistema de

ciudades de la Vega Baja. En este sentido, modificaciones en el espacio agrícola implica

alteraciones en su red de ciudades. Claras son las repercusiones que el desarrollo de

grandes urbanizaciones residenciales sobre el medio rural –como Ciudad Quesada en

Rojales, o La Marina en San Fulgencio- han tenido sobre el conjunto del municipio.

6 . 2 Fac to res de l oca l i zac ión . Causas de la d i seminac ión de l

pob lamien to

6.2.1 El patrón del sistema de asentamiento de la población

La fuerte transformación experimentada en la comarca ha modificado los primitivos criterios

del hábitat en el Bajo Segura, implantando un nuevo sistema de asentamientos en

constante evolución. Este proceso ha provocado que la clara distinción que

tradicionalmente ha existido entre el patrón de asentamiento de la población del espacio

agrícola y el espacio urbano, actualmente responda a un límite cada vez son más difuso y

cambiante.

En la actualidad, las cabeceras municipales se caracterizan por acoger un fenómeno de

dispersión en lugar de concentración. El modelo residencial que da respuesta al fenómeno

turístico plantea urbanizaciones de baja densidad que desde la costa penetra hacia el

interior de la comarca, siguiendo las pautas definidas por los mercados de suelo y recursos

de agua disponibles. Este nuevo modelo provoca una significativa diseminación de la

población presentando la comarca el índice de dispersión de la población más alto de la

provincia.

Las causas que explican esta significativa distribución en diseminado son tanto de orden

físico como de orden social, y responden a factores de localización, jerarquización e

interacción espacial de los diferentes asentamientos. Analizaremos a continuación las

consideradas de mayor relevancia como son el medio físico, la accesibilidad y la estructura

de la propiedad.

Observamos ahora la distribución de la población y el aumento de los habitantes en

diseminados y agrupaciones fuera de la cabecera, sobre todo en el interior y en las

secciones censales de ámbito rural de la costa, que responden, en gran medida, a los

nuevos asentamientos de inmigrantes (Figura 6.4 y 6.5).




Figura 6.4 Grado de dispersión de la población, porcentaje de habitantes de diseminado y

porcentaje de habitantes en agrupación. Fuente: Elaboración propia




Figura 6.5. Porcentaje de habitantes en cabecera. Fuente: Elaboración propia

6.2.2 El marco geográfico como elemento que define el sistema de

asentamiento terr i torial

El análisis del marco geográfico nos permite reconocer al territorio como el elemento que

condiciona y define el sistema de asentamientos, propiciando la concentración de

poblaciones en determinados lugares donde se han ubicado las cabeceras municipales. La

comarca de la Vega Baja del Segura, se corresponde con la zona geográfica de la Huerta

de Orihuela, la zona de regadío más importante de la provincia de Alicante que debe su

riqueza a las aguas del río Segura que fertilizan la huerta.

La comarca del Bajo Segura es un buen ejemplo de aprovechamiento de un caudal muy

escaso de agua para construir con él un paisaje agrario capaz de soportar una fuerte

densidad de población, donde el agua es el principal recurso de la economía comarcal. Sin

ella no habría ni agricultura ni turismo, ni en definitiva, riqueza, aunque últimamente se está

deteriorando mucho este recurso por el uso de pesticidas, la salinización de la zona y la

escasez del recurso.

La Vega Baja limita al norte con el Vinalopó Medio y el Bajo Vinalopó, al este con el Mar

Mediterráneo y al oeste y al sur con la Región de Murcia (concretamente con las comarcas

del Mar Menor y de la Huerta de Murcia), comprendiendo el curso bajo del Segura y los

territorios adyacentes.

http://es.wikipedia.org/wiki/Comarca

http://es.wikipedia.org/wiki/Huerta_de_Orihuela

http://es.wikipedia.org/wiki/Huerta_de_Orihuela

http://es.wikipedia.org/wiki/Provincia_de_Alicante

http://es.wikipedia.org/wiki/R%C3%ADo_Segura

http://es.wikipedia.org/wiki/Vinalop%C3%B3_Medio

http://es.wikipedia.org/wiki/Bajo_Vinalop%C3%B3

http://es.wikipedia.org/wiki/Mar_Mediterr%C3%A1neo

http://es.wikipedia.org/wiki/Mar_Mediterr%C3%A1neo

http://es.wikipedia.org/wiki/Regi%C3%B3n_de_Murcia

http://es.wikipedia.org/wiki/Mar_Menor

http://es.wikipedia.org/wiki/Huerta_de_Murcia

http://es.wikipedia.org/wiki/R%C3%ADo_Segura




El relieve de la comarca es esencialmente la vega de un valle fluvial, bordeado por la costa,

y las zonas montañosas del interior. Estos elementos han condicionado la distribución y

diseminación del hábitat de modo decisivo, propiciando la concentración de la población en

determinados puntos donde se han asentado las cabeceras municipales. Podemos

diferenciar dos tipos de asentamientos, en el interior la formación urbana histórica situada

en el entorno del río Segura y la zona litoral donde el sistema de asentamientos va ligado al

impulso recibido por parte de la vivienda de segunda residencia veraniega.

Figura 6.6 Porcentaje de vivienda secundaria y de vivienda principal convencional. Fuente:

Elaboración propia

Se observa en los gráficos esa diferencia entre la zona interior-norte de la comarca y la

litoral-sur. En la zona interior, la agricultura se ha establecido como el sector productivo

predominante, existiendo una clara distinción entre el fondo de valle destinado desde la

antigüedad a la huerta y las vertientes de las sierras destinadas al cultivo de secano.

Los ámbitos descritos adoptan la morfología de tres grandes bandas alineadas en sentido

paralelo al cauce del Río Segura, distinguiendo claramente tres zonas:

La zona central de la comarca denominada la Vega tradicional, llana y fértil dedicada

a la agricultura de regadío donde se ubican la mayor parte de las ciudades y de la

población dispersa de la comarca.

La zona interior, de carácter montañoso de mediana envergadura que flanquea el

valle, con grandes explotaciones agrícolas de secano y escasa población.

La franja litoral costa, dedicada al turismo y con un desarrollo inmobiliario muy

importante.




El eje estructural de este sistema es el río Segura que establece una clara distinción entre el

valle y las sierras. El río fluye siguiendo la dirección impuesta por la depresión prelitoral

murciana hasta Orihuela, donde hace una inflexión hacia el Mar. Entra en la comarca

angostado entre las sierras de Orihuela al Norte y de Hurchillo al Sur. Perfila un amplio valle

de fondo plano denominado llano de inundación que configura una amplia banda

trapezoidal, de unos 32 km de longitud con una anchura que oscila entre los 4 km a la altura

de la ciudad de Orihuela y los 9 km en las proximidades de la desembocadura.

Hasta la ciudad de Orihuela, el río se ciñe al borde septentrional, de manera que el cauce

se extiende sobre su margen derecha. Se trata de un sector de marcado carácter rural

donde alcanzan gran desarrollo las aldeas-calle trazadas sobre veredas. Tras Orihuela, el

río describe un giro hacia el Sur para ceñirse al borde meridional de la fosa, por donde

discurre hasta su desembocadura. De ese modo, la llanura aluvial se extiende por su

margen izquierda al Norte del cauce, abriéndose en abanico sobre un llano de inundación

que, en su amplitud máxima, alcanza los 20 km de Norte a Sur entre El Realengo y

Guardamar. En ese espacio se incluyen otras pedanías de Orihuela, como Molins, La

Campaneta y San Bartolomé, así como los municipios de Rafal, Almoradí, Formentera, Daya

Vieja, Daya Nueva, Dolores y Catral.

En su conjunto, el llano de inundación se extiende sobre una superficie aproximada de 206

km2 susceptibles de quedar bajo las aguas. Esta llanura prelitoral, con notables dificultades

para desaguar en el mar, ha constituido un extenso humedal donde históricamente, hasta el

siglo XVII, se ha evitado la ocupación y se ha transformado en una excelente zona agrícola.

En ese espacio de la Vega, la microtopografía es la que ha definido los emplazamientos

históricos de los asentamientos humanos, siempre sobre motas y relieves a salvo de las

inundaciones o buscando emplazamientos en el borde periférico del llano de inundación.

Pero desde finales de esa centuria, la presión demográfica provocó la necesidad de

ocupación del llano de inundación. La iniciativa del Cardenal Belluga para bonificar los

marjales del llano intensificó este proceso y se crearon nuevos asentamientos, como

Molins, Formentera y Daya Vieja. Se construyó una densa red artificial de avenamiento o

azarbes que permitieron drenar la Vega y pusieron en valor una gran cantidad de tierras,

sobre las que se asentaron nuevas poblaciones, bajo la genérica denominación de Pías

Fundaciones: San Felipe Neri, San Fulgencio y Nuestra Señora de los Dolores.

Otros señoríos siguieron ese proceso de desecación de humedales, y en las márgenes del

regadío se crearon otros núcleos como Benijófar y Bigastro. De ese modo, a principios del

siglo XIX la huerta presentaba ya una intensa ocupación humana. Este proceso se ha

mantenido activo hasta bien entrado el siglo XX, de la mano del Instituto Nacional de

Colonización. Éste levantó los nuevos núcleos de San Isidro (segregado de Albatera en

1993) y El Realengo, que sigue siendo pedanía de Crevillente. Pese a las desecaciones

acometidas todavía podemos encontrar marjales en espacios como los del Hondo de

Crevillente-Elche y las lagunas de La Mata y de Torrevieja. Este carácter de humedal

conlleva ciertos grados de insalubridad y riesgo latente de padecer inundaciones, lo que ha

condicionado la ocupación y desarrollo de estas áreas. Se puede comprobar cómo algunas

poblaciones insertas de pleno en el lecho de inundación, como Las Dayas, Formentera,

Puebla de Rocamora, San Felipe Neri o San Fulgencio, se han desarrollado más lentamente

que otros núcleos emplazados al margen de ese riesgo. Municipios ubicados sobre motas

del terreno en cotas algo más elevadas, tales como Almoradí y Catral en el centro de la

Vega, o como Orihuela, Callosa de Segura, Redován, Cox y Albatera, han experimentado un

desarrollo más activo.




Al Sur de la Vega, en la franja litoral se han desarrollado lentamente otros núcleos ligados a

actividades marítimas como la pesca y la extracción de sales. En ese ámbito litoral, el

hábitat se ha concentrado normalmente en las cabeceras municipales, como Torrevieja,

San Miguel de Salinas, Los Montesinos y el Pilar de la Horadada.

6.2.3 El marco cl imático como elemento de contraste

El clima es un factor importante condicionante de la configuración del paisaje, afectando de

modo directo en las decisiones de asentamiento y distribución de la población. Los

principales elementos del entorno climático que afectan al confort humano son la radiación

solar, la humedad, la temperatura y el movimiento del aire, siendo la concreta combinación

de estas condiciones la que determinará el bienestar o confort climático de una

determinada zona.

La Vega Baja presenta como rasgos climáticos característicos la benignidad térmica y la

escasa pluviometría, convirtiéndose en el sector de mayor aridez de la Comunidad

Valenciana. Se caracteriza por sus inviernos templados, veranos secos y calurosos y

periodos de tiempo fríos poco frecuentes y de escasa intensidad.

Estas características se explican por la influencia de los factores geográficos en el marco

climático de la zona. Se tratan de factores tanto internos como externos, entre los que

destacan los siguientes:

La compartimentación del relieve

La orientación del relieve y de la costa

La posición de la región en la parte oriental de la Península Ibérica y en la vertiente

descendente de la meseta

La temperatura media anual se sitúa en torno a los 18˚C, con invierno suave (enero en

Orihuela de 10’8˚C) y verano muy caluroso. Tanto en julio como en agosto la temperatura

media asciende a los 26˚C, con máximas medias de 33’0˚C. La oscilación térmica es algo

elevada y excede ligeramente los 15˚C. La zona, en la clasificación agroclimática de

Papadakis, pertenece al tipo mediterráneo subtropical seco, y en algún caso, al

mediterráneo subtropical semiárido, resultando en la clasificación climática de Köppen de

esteparios cálidos con lluvias de invierno. (referencias, tenemos dos artículos guardados)

En cuanto a las precipitaciones, el tiempo lluvioso apenas suponen una séptima parte de

los días. Las precipitaciones son muy escasas (unos 300 mm. anuales) y la sequía estival

se prolonga por la primavera y el otoño presentando sólo en abril y octubre precipitaciones

de alguna importancia. La explicación de esta escasa pluviométrica hay que buscarla en su

posición a sotavento, tanto de los vientos de componente W, como a los flujos

mediterráneos del NE.

Por otro lado, la notable aridez de la comarca ha definido un acusado contraste entre la

Huerta y el Campo, creando una clara distinción entre el cultivo de regadío y secano. Este

concreto marco climático, ha propiciado que los suelos más ricos, en este caso los de la

Huerta, hayan atraído más población que los suelos pobres en las márgenes de las sierras.




Por ello el llano aluvial se ha colmatado de diferentes asentamientos humanos, algunos

concentrados en pequeños núcleos, dependientes de la cabecera municipal, y otros

adoptando una notable dispersión conforme a las características concretas del suelo.

Las zonas con cultivo de secano se han caracterizado por condiciones climáticas más

extremas y tradicionales carencias hídricas. En este caso las fuentes y manantiales han

gozado de un especial valor, que las ha convertido en lugares de excepcional atractivo para

el asentamiento humano, concentrando el hábitat junto al punto de agua.

Con respecto a la franja litoral, el Mar Mediterráneo es una agente termonivelador y una

fuente de humedad muy importante que, junto al efecto de las brisas, ha permitido suavizar

los efectos de la aridez, reducir la amplitud térmica y regular las temperaturas. Estos

factores ambientales determinan unas condiciones de confort que cualifican el espacio

litoral de una forma específica.

6.2.4 Accesibi l idad y red viaria

El sistema de asentamientos ha tendido a ordenarse, especialmente en el espacio de

huerta, siguiendo los trazados de las carreteras, los caminos de servicios, las entradas a las

parcelas de cultivo, las veredas, las acequias y los azarbes. El asentamiento ha buscado el

espacio no cultivado pero vinculándose de forma clara con el área cultivada. Esto ha

configurado característicos asentamientos en forma de pueblo lineal o aldea-calle.

A esta situación histórica se le superponen las actuales circunstancias derivadas de las

nuevas relaciones de accesibilidad rodada. Los desarrollos turísticos del litoral han ido

definiendo nuevas formas de ocupación en la que predomina la urbanización extensiva que

han precisado de nuevos viarios rápidos que permiten conectar de forma ágil los diferentes

municipios.

Respecto a las condiciones de accesibilidad, señalar que históricamente los diferentes ejes

territoriales tenían su origen fundamental en Orihuela, uniendo las poblaciones situadas al

noroeste de la comarca con su capital. En la actualidad, la creación de la nueva autopista

AP-7 de Crevillente a Cartagena, cruzando la Vega Baja en sentido noroeste-sureste, ha

creado nuevas relaciones territoriales entre todas las poblaciones cuya relevancia en el

crecimiento de los diferentes núcleos es bastante considerable.

En este sentido, factores como accesibilidad y movilidad han sido determinantes en

caracterización diferencial de cada una de las poblaciones y en el papel urbano que cada

núcleo ha ido adquiriendo a lo largo de los últimos años. Por tanto, el concepto de continuo

urbano a nivel de ocupación territorial se macla con la idea de red de poblaciones en el

caso de la Vega Baja.




Dada la amplitud de la comarca, existen numerosas carreteras de primer y segundo orden

que unen los diferentes municipios y partidas rurales. Además, dado el carácter

eminentemente rural que tiene el territorio, éste se encuentra surcado por numerosas

sendas, caminos y veredas. Muchas de éstas han sido asfaltadas, pero debido a su

carácter histórico y tradicional no han desaparecido a pesar de haberse construido nuevas

carreteras en ocasiones paralelas al primitivo camino.

Figura 6.7 Red viaria. Fuente: Elaboración propia

La red de carreteras de la comarca de la Vega Baja se articula alrededor de tres ejes

fundamentales: tramo de la autovía AP-7 Alicante-Cartagena, la N-340 y la N-332. En cuanto

a las carreteras de titularidad autonómica, la ejecución del Primer Plan de Carreteras de la

Comunidad Valenciana (1987-1993) en el ámbito territorial de la Vega Baja de centro en las

siguientes actuaciones:

-Vertebración de la comarca mediante una vía de primer orden entre Crevillente y Benijófar,

que constituye la base de la autovía Alicante-Cartagena y que además permite desviar el

tráfico que antes discurría por el interior de Catral, Dolores y Almoradí.




- Construcción de la ronda de Orihuela, que permite resolver el problema de las

comunicaciones que confluyen en la cabecera comarcal.

- Acondicionamiento del itinerario Orihuela-Torrevieja desde Bigastro, suprimiendo todas las

travesías a su paso.

- Mejora de la seguridad vial mediante la construcción de variantes (Bigastro, San Miguel de

Salinas, Dolores u Orihuela), y el acondicionamiento de los tramos Rojales-Benijófar-

Torrevieja, Cox-Callosa de Segura-Almoradí, Dolores-Almoradí, Orihuela-Callosa de Segura-

Catral y Redován-San Bartolomé.

Las principales deficiencias que presentaba el sistema viario se localizaban en la carretera

N-332, que presentaba problemas de congestión de tráfico en temporada estival, a pesar

de la circunvalaciones de Guardamar del Segura y Torrevieja los han reducido. Otros

puntos conflictivos son los tramos que atraviesan parajes naturales de elevado valor

medioambiental como las lagunas de la Mata.

En la red autonómica, algunas carreteras resultan insuficientes para el tráfico que soportan,

a pesar de su reciente mejora, como ocurre con la C-3321 Benijófar-Torrevieja. También se

detectan problemas de accesos a las distintas poblaciones. En el ámbito territorial de la

comarca de la Vega Baja, la Autovía Alicante-Cartagena ha permitido la comunicación

rápida en régimen de alta capacidad desde la autovía Alicante-Murcia en Crevillente a la

zona costera meridional y a Cartagena, permitiendo así una articulación de toda la comarca,

a la vez que mejorará la accesibilidad a su litoral, de gran atractivo turístico. El acceso a

Torrevieja desde esta autovía tiene un carácter claramente urbano, dado el elevado nivel de

urbanización existente.

Se plantea la mejora de la accesibilidad a la autovía Alicante-Murcia, en municipios como

Granja de Rocamora, Cox, Callosa de Segura y Redován, lo que evitará el paso por estos

núcleos de población, mejorando la calidad de vida y seguridad vial de estas travesías.

6.2.5 Estructura de la propiedad

En muchas ocasiones, la estructura de la propiedad de la tierra y la estructura agraria

definen el paisaje rural al determinar el sistema de parcelación y agrupación de la

población. En la comarca del Bajo Segura se ha producido una evolución desde la gran

propiedad hacia la pequeña propiedad conforme se ha ido bonificando el suelo.

De ese modo, el incremento demográfico experimentado en el siglo XVIII fue seguido de un

gran reparto de nuevas tierras entre los colonos mediante contratos enfitéuticos o de

cesión. Este proceso llevó a la modificación paulatina de la estructura de la propiedad,

pasando de grandes propiedades que tendían a concentrar la población en las cabeceras

municipales a pequeñas o medianas propiedades que han propiciado la dispersión del

hábitat por el suelo productivo. El acceso al dominio de la propiedad de la tierra fue causa

de que los colonos edificasen sus casas sobre los terrenos improductivos, en un intento por

aprovechar al máximo la superficie útil. Conforme a ese proceso, surgen una serie de

poblados agrícolas desarrollados sobre grandes haciendas. Algunos sobre el secano,

como San Miguel de Salinas o el Pilar de la Horadada, y otros con una parte de terrazgo de

huerta, como Formentera, Benijófar, Bigastro y Molins.




La Ley de Colonias Agrícolas, de 3 de junio de 1868, ofrecía exenciones fiscales a los

propietarios agrícolas que construyesen casas, roturasen montes y bonificasen humedales.

En el Bajo Segura, los efectos de esa ley se tradujeron en el incremento del número de

casas de labor, dispersas sobre las parcelas puestas en explotación, tanto en el secano

como sobre el llano de inundación.

Los regímenes de tenencia indirecta de la tierra se hallaban también diferenciados según la

potencialidad agrícola de la tierra. De ese modo, la aparcería se hallaba más extendida en

el secano, conforme con el mayor grado de incertidumbre de las cosechas, mientras el

arrendamiento predominaba en el regadío, donde la regularidad de las cosechas hacía

posible asegurar el pago del arriendo. El término de Algorfa, de 1.814 Ha, pertenecía en su

totalidad a los herederos del Marqués de Algorfa, en Jacarilla, el 70% del término (850 Ha)

pertenecían al Duque de Cubas, y en Puebla de Rocamora, 117 Ha pertenecían al Marqués

de Dos Aguas. En otros municipios, como en Benejúzar, Formentera y Granja de Rocamora,

más del 40% de la superficie agrícola se hallaba también afectada por la Ley de Bases para

la Reforma Agraria, de 1932 y por el Registro de la Propiedad Expropiable.

No obstante, será tras la guerra civil cuando se intensifique el proceso de liquidación de los

arrendamientos y de la propiedad de origen señorial, lo que supondría el definitivo acceso

al dominio directo por parte de los antiguos colonos. De ese modo, se producía la

liquidación definitiva de la gran propiedad, favorecedora del hábitat concentrado, y por el

contrario, se producía la atomización de la propiedad que caracteriza la actual estructura de

la propiedad, que ha favorecido la dispersión del hábitat sobre cada una de las nuevas

explotaciones surgidas de ese proceso: el Censo Agrario de 1972 señalaba como casi la

mitad de las explotaciones tenían menos de 1 Ha de superficie.

6 . 3 Los Pa i sa jes y espac ios d i fe renc ia l es de l háb i ta t r u ra l en la

comarca


de asentamientos

El paisaje actual de la Vega Baja es el fruto de la interacción del hombre con el entorno,

insertando su complejo sistema de asentamientos en el espacio rural tradicional. De modo

global es posible establecer una distinción entre espacios interiores y espacios litorales con

marcadas características diferenciales. Los espacios interiores, se caracterizan

fundamentalmente por la explotación agraria del suelo. La modulación y el color definido

por el tipo de parcelación y cultivo determinan un paisaje agrícola singular. Las parcelas

pequeñas y verdes de la huerta intensiva destinadas a hortalizas y árboles frutales,

contrastan con las amplias y ocres extensiones de los secanos extensivos. Por otro lado, los

espacios litorales ampliamente edificados aún conservan importantes enclaves vírgenes y

zonas de costa morfológicamente muy variada.

Dentro de este contexto se pueden diferenciar la zona de vega tradicional destinada

tradicionalmente a la huerta de regadío, el espacio interior destinado a cultivo de secano y

los espacios prelitoral y litoral fuertemente influenciada por el fenómeno turístico. Esos

ámbitos adoptan la morfología de cinco grandes bandas, tres alineadas en sentido paralelo

al cauce del Río Segura y dos a la línea de costa.




Junto a la definición del sistema de asentamiento es importante la identificación y puesta en

valor de los espacios naturales que existen en la comarca y de qué modo determinan su

forma de crecimiento. Dentro de este contexto establecer tres niveles de análisis, en primer

lugar la estructura de espacios naturales, en segundo el sistema de asentamiento rural y en

tercero la red de poblaciones. Pasamos a continuación a describir cada una de estas

entidades. (Figura 6.8)

Figura 6.8 Usos del territorio y tipos de paisaje. Fuente: Elaboración propia

6.3.2 Espacios Naturales y su valor para la con servación

El espacio natural o paisaje natural representa una parte del territorio escasamente

modificada por la acción del hombre y que presentan un especial interés medioambiental.

Estos espacios presentan un papel destacado en la conservación de los ecosistemas, el

mantenimiento de los sistemas hidrológicos y el control de la erosión y sedimentación.

http://es.wikipedia.org/wiki/Conservaci%C3%B3n

http://es.wikipedia.org/wiki/Cuenca_hidrogr%C3%A1fica

http://es.wikipedia.org/wiki/Erosi%C3%B3n

http://es.wikipedia.org/wiki/Sedimentaci%C3%B3n




La catalogación de los espacios naturales se ha realizado siguiendo los criterios

establecidos en el Plan de Acción Territorial de la comarca. A partir de la fotointerpretación

de ortoimágenes digitales georeferenciadas del año 1998, se ha identificado los tipos de

vegetación existentes. Se ha recopilado a su vez información acerca de la fauna y la flora, y

su distribución dentro de la comarca, estableciendo las especies protegidas o amenazadas,

así como de la presencia de hábitats de interés. Atendiendo a la información recopilada, se

establece el nivel de interés para la conservación de cada uno de los entornos analizados.

Se consideran tres categorías: baja, media y alta (Figura 6.9). Todas las áreas delimitadas

con vegetación natural, se incluyeron dentro de las categorías media o alta. El resto de usos

del suelo (urbano, industrial, agrícola, etc...) se incluye en la categoría de bajo valor para la

conservación.

Figura 6.9 Valor para la conservación. Fuente: Elaboración propia




6.3.2.1 Zonas al to valor para la conservación

Como criterio para la catalogación de una determinada zonas dentro “Zona de alto valor

para la conservación”, se ha requerido que cumpliese algunos de los requisitos siguientes.

Existencia de una figura de protección de espacios naturales actual o propuesta

(Parque natural, Lugar de Interés Comunitario, Microrreserva de Flora, y/o Zona

Húmeda)

Riqueza en hábitats de interés comunitario, según el Anexo I de la directiva Europea

de hábitats (Directiva 92/43/CEE), especialmente los prioritarios

Riqueza en endemismos de flora, alta diversidad faunística o presencia de áreas

forestales

Dentro de esta categoría, se ha distinguido la subcategoría Alta-P, correspondiente a los

espacios con una figura de protección de espacios naturales actual o propuesta, y la

subcategoría Alta-NP, en la que se incluyó el resto de espacios de Alto valor para la

conservación.

Zonas alto valor para la conservación con figura de protección

La Directiva 92/43/CEE, relativa a la conservación de los hábitats naturales establece la

creación de una red ecológica europea coherente de zonas especiales de conservación,

denominada “Natura 2000”. Se enumeran a continuación los espacios naturales de Alto

Valor para su conservación que presentan algún tipo de figura de protección dentro de la

comarca.

LAGUNAS SALADAS DE LA MATA Y TORREVIEJA

Las lagunas de la Mata y Torrevieja están situadas en el término municipal de Torrevieja y

tienen una extensión total de 3.720 hectáreas. Constituyen depresiones sin salida al mar, en

la que el agua de lluvia que cae a la cuenca permanece allí, abandonando el sistema

únicamente por infiltración o evaporación, lo cual contribuye a la concentración de sales.

Diferentes cuencas han sido unidas artificialmente y utilizadas tradicionalmente como

explotación salinera, actividad que se mantiene en la actualidad. Este tipo de uso ha

propiciado ecosistemas de gran valor natural y paisajístico.

Estas lagunas, principalmente la de Torrevieja, contienen una concentración de sal excesiva

para el mantenimiento de flora acuática. Sin embargo, sus orillas contienen excelentes

representaciones de los hábitats ligados a suelos salinos, de gran importancia para la

Comunidad Valenciana y posiblemente de la península. El paraje también destaca por su

ornitofauna ya que es utilizado como área de cría e invernada por numerosas especies. La

zona incluye zonas de valor Alto para la conservación, parte con figura de protección y otra

parte sin ella.

El gran interés del lugar desde el punto de vista ecológico y paisajístico condujo a su

definitiva declaración como Parque Natural en 1996, mediante Decreto 237/1996, de 10 de

diciembre, del Gobierno Valenciano, de declaración del Parque Natural de las Lagunas de

la Mata y Torrevieja (DOGV nº 2892, de 18/12/96), habiendo sido anteriormente aprobadas

las disposiciones que habrán de regular el parque a través del Decreto 49/1995, de 22 de




marzo, de Gobierno Valenciano, por el que se aprueba definitivamente el Plan Rector de

Uso y Gestión del Paraje Natural de la Comunidad Valenciana de las Lagunas de la Mata y

Torrevieja (DOGV nº 2489, de 1204/95).

El parque natural de las lagunas de la Mata y Torrevieja forma parte del Catálogo de Zonas

Húmedas de la Comunidad Valenciana, establecido mediante Acuerdo de 10 de septiembre

de 2002, del Gobierno valenciano, de aprobación del Catálogo de Zonas Húmedas de la

Comunidad Valenciana (DOGV nº 4336, de 16/09/02).

Asimismo, el parque está considerado, como una zona húmeda de “importancia

internacional”, que desde 1989 forma parte del listado de áreas establecido por la

Convención relativa a los Humedales de Importancia Internacional, especialmente como

Hábitat de Aves Acuáticas, algunas de las cuales han sido mencionadas al inicio del

presente apartado. Atendiendo también a la importancia de su avifauna, con la presencia

de varias especies recogidas en la Directiva 79/409/CE del Consejo, relativa a la

conservación de las aves silvestres, también ha sido incluido en el listado de Z.E.P.A.

(Zonas de Especial Protección para las Aves) y de L.I.C. (Lugar de Interés Comunitario) con

la intención de integrarlo en la red “Natura 2000”.

SIERRA DE ORIHUELA

La sierra ha sido propuesta como Lugar de Interés Comunitario, para formar parte de la Red

Natura 2000. Con una superficie aproximada de 2300 hectáreas pertenecientes a los

términos municipales de Orihuela y Santomera. La zona incluye zonas de valor Alto para la

conservación, parte con figura de protección y otra parte sin ella.

Incluye la Microrreserva de flora “Rincón de Bonanza” que destaca por su alto valor

paisajístico al encontrarse rodeada de llanos. Existe un marcado contraste de sus laderas

abruptas con las llanuras colindantes y por la importancia de la vegetación presente,

característica del sector alicantino de la provincia Murciano-Almeriense.

SIERRA DE CALLOSA

La sierra de Callosa está propuesta como Lugar de interés comunitario para formar parte de

la Red Natura 2000. Con una superficie aproximada de unas 680 hectáreas está situada

entre los límites de los términos municipales de Callosa del Segura, Cox y Redován. La zona

incluye zonas de valor Alto para la conservación, parte con figura de protección y otra parte

sin ella.

Incluye la Microrreserva “Barranco de en medio”. La vegetación que hallamos en esta sierra

presenta las mismas características que la de la Sierra de Orihuela, con la que forma una

unidad florística.

SIERRA DE CREVILLENTE

Al igual que las dos sierras anteriores, ha sido incluida en la lista de Lugares de Interés

Comunitario para formar parte de la Red Natura 2000. Se trata de una alineación montañosa

con una superficie de 5.105 hectáreas que comprende parte de los términos municipales de

Crevillente, Orihuela y Albatera. La zona incluye zonas de valor Alto para la conservación,

parte con figura de protección y otra parte sin ella.




Destaca por su valor paisajístico ya que se trata de una formación con laderas abruptas que

contrastan con las llanuras que las rodean. Le confiere un gran valor su vegetación, típica

del sector semiárido alicantino, con una buena representación de flora rara, endémica o

amenazada. Destaca la gran variabilidad de formaciones vegetales ya que aparecen desde

formaciones boscosas de pinos o encinas hasta diversos tipos de matorrales o áreas con

flora rupícola.

Junto con una flora y vegetación variadas, y la presencia de especies faunísticas de interés,

confieren a esta área un gran valor natural. Incluye la microrreserva “Rambla de las

Ventanas”.

DUNAS DE GUARDAMAR Y DESEMBOCADURA DEL RÍO SEGURA

El paraje Dunas de Guardamar está incluido en la lista de Lugares de Interés Comunitario

para formar parte de la Red Natura 2000. El paraje de las dunas de Guardamar, en la propia

desembocadura del Segura, comprende cordón dunar de unas 860 hectáreas de superficie,

y ocupa la franja litoral del término municipal de Guardamar y un pequeño territorio del

término municipal de Elx. Su mayor singularidad viene dada por la presencia en la misma

desembocadura de dunas litorales, que a su vez forman parte del LIC “Dunes de

Guardamar”. La zona incluye zonas de valor Alto para la conservación, parte con figura de

protección y otra parte sin ella.

La propia desembocadura del río Segura forma parte del Catálogo de Zonas Húmedas de

la Comunidad Valenciana, establecido mediante Acuerdo de 10 de septiembre de 2002, del

Gobierno valenciano, de aprobación del Catálogo de Zonas Húmedas de la Comunidad

Valenciana (DOGV nº 4336, de 16/09/02). Constituye uno de los cordones de dunas litorales

mejor conservados de la costa mediterránea española donde el proceso dinámico

originado por las interacciones hidrológicas y erosivas en el frente litoral que da lugar a

diversos ambientes que contienen una ecología y vegetación particular, y de gran interés.

Destaca por su alto valor paisajístico y por representar un hábitat en regresión en la costa

mediterránea ibérica, con bancos de arena cubiertos permanentemente por aguas marinas

poco profundas y dunas móviles y fijas. También son de importancia de las formaciones

vegetales presentes.

Además de su importancia por la presencia de los hábitats y especies mencionadas, este

ambiente es capaz de albergar comunidades faunísticas de invertebrados o aves de gran

interés. Se trata de un paraje de alto valor ornitológico por hallarse en un enclave

privilegiado para la observación de aves marinas.

EL HONDO DEL AMORÓS

El paraje El Hondo de Amorós forma en su totalidad parte del Catálogo de Zonas Húmedas

de la Comunidad Valenciana, establecido mediante Acuerdo de 10 de septiembre de 2002,

del Gobierno valenciano, de aprobación del Catálogo de Zonas Húmedas de la Comunidad

Valenciana (DOGV nº 4336, de 16/09/02).

El paraje está situado en el término municipal de San Fulgencio y constituye, junto con los

vecinos parques naturales de El Fondó d’Elx, las Salinas de Santa Pola y las Lagunas de la

Mata y Torrevieja, una zona húmeda que actúa de refugio de especies de avifauna acuática

amenazada, siendo sus poblaciones alicantinas clave en la conservación global de la

especie a nivel europeo.




MEANDROS ABANDONADOS DEL RÍO SEGURA

Los meandros vinculados al río Segura forman parte del Catálogo de Zonas Húmedas de la

Comunidad Valenciana, establecido mediante Acuerdo de 10 de septiembre de 2002, del

Gobierno valenciano, de aprobación del Catálogo de Zonas Húmedas de la Comunidad

Valenciana (DOGV nº 4336, de 16/09/02).

El Catálogo de Zonas Húmedas de la Comunidad Valenciana ha querido recoger bajo esta

denominación varios de los meandros que quedaron parcialmente aislados del cauce del

río Segura tras el encauzamiento de éste. Estas pequeñas áreas, denominadas meandro de

La Noria, Jacarilla y Algorfa, se localizan en los términos municipales de Orihuela, Jacarilla y

Algorfa, respectivamente.

RAMBLA DE LAS ESTACAS

La zona incluye áreas de valor Alto-P. Incluido en la lista de Lugares de Interés Comunitario

para formar parte de la Red Natura 2000, y declarado Microrreserva de Flora, constituye una

zona de alto valor para la concentración. Destaca la presencia en el lugar de una alta

concentración de endemismos de flora.

SIERRA DE ESCALONA Y DEHESA DE CAMPOAMOR

La sierra ha sido propuesta como Lugar de Interés Comunitario, para formar parte de la Red

Natura 2000. La sierra de Escalona y la Dehesa de Campoamor constituyen el principal

espacio forestal de la comarca de la Vega Baja, lo cual constituye en si mismo un motivo

para justificar su conservación. La zona incluye zonas de valor Alto para la conservación,

parte con figura de protección y otra parte sin ella.

Constituye un paisaje en mosaico de cultivos de secano y bosquetes de pinos o matorrales

bien conservados. La zona es rica en endemismos de área restringida propias de tomillares

y matorrales, alguno de ellos al que se le asigna la categoría de “vulnerable” lo que

contribuye a aumentar el notable interés florístico de estas áreas.

CABO ROIG

El área de alto valor ha sido propuesta como Lugar de Interés Comunitario, para formar

parte de la Red Natura 2000. La zona incluye zonas de valor Alto para la conservación, parte

con figura de protección y otra parte sin ella.

La franja litoral de la Vega Baja, está parcialmente protegida por la propuesta de dos LIC,

las Dunas de Guardamar, y el Cabo Roig, protegiendo éste último además una franja

importante de medio marino. Sin embargo, la tremenda alteración sufrida por parte del

medio litoral a lo largo de la última mitad del siglo pasado, hace difícil encontrar espacios

naturales poco alterados. Aún y todo, algunos espacios, como Cabo Roig, han podido

conservar elementos de interés.

Se trata de una zona casi exclusivamente marina caracterizada por albergar una excelente

representación de praderas de Posidonia y otros hábitats marinos. La zona terrestre se

circunscribe a la microrreserva de Cabo Roig.




Zonas de valor alto-NP sin figura de protección

Existen otras zonas que pese a no estar asociadas a una figura de protección, poseen

elevado interés para su conservación. Cabe señalar un núcleo de pequeñas elevaciones

montañosas situadas justo al Sur del río Segura, que incluyen los términos de Bigastro,

Jacarilla, Rojales, Benejúzar, Almoradí, Benijófar y Los Montesinos. Su principal valor natural

proviene de la riqueza en endemismos y en hábitats de interés comunitario.

También encontramos las sierras del Cristo y Pujálvarez que presentan unas características

similares a la Sierra de Escalona, aunque con menor superficie forestal. Es un área de

interés faunístico y botánico, conectada naturalmente con el LIC Sierra de Escalona y

Dehesa de Campoamor, así como con los espacios naturales murcianos, y por ello merece

una categoría Alta de Valor de conservación.

La cara Oeste de la Sierrra de los Frailes, pertenece al término municipal de Orihuela. Esta

sierra mantiene un grado aceptable de conservación, teniendo interés tanto faunístico como

florístico, lo que le hace merecedor de una valoración Alta del interés para la conservación.

Por último el embalse de la Pedrera tiene elevado interés para la avifauna acuática.

6.3.2.2 Zonas de medio y bajo valor para la conservación

El resto de formaciones vegetales naturales se puede considerar de valor medio para la

conservación. Esta categoría proviene más del hecho de que se trata de zonas de matorral

por lo general más alteradas, y aisladas de otras áreas importantes. Sin embargo, no dejan

de tener interés, sobretodo florístico, ya que al igual que el resto de zonas naturales, son

ricas en endemismos de flora, y presentan hábitats de la Directiva Europea de Hábitats. No

hemos de olvidar, que la mayor parte de los matorrales de la zona son ricos en

endemismos de flora.

Dentro de las zonas de bajo valor para la conservación se incluyen aquí los tipos de

explotación, así como los medios urbanos. Sin embargo, debemos advertir que, dada la

actual tendencia a la transformación que está sufriendo el medio agrícola en la comarca de

la Vega Baja, se debería tratar de proteger de alguna forma las extensiones de campos de

cultivo, ya que especialmente los cultivos de secano, son importantes para muchas

especies de fauna. Aunque la mayor parte de la fauna que habita los campos de cultivos no

tiene problemas de conservación, una reducción importante de la superficie de campos de

secano podría suponer una pérdida local de diversidad en la zona.

6.3.3 Sistema de asentamiento rural

En el ámbito interior de la comarca se desarrolla un complejo sistema de asentamientos

rurales donde podemos diferenciar la Vega tradicional, los espacios rurales dedicados a la

agricultura de secano y los nuevos regadíos en la margen derecha del río Segura.

Paralelamente a la línea de costa, encontramos la franja litoral fuertemente influenciada por

el fenómeno turístico y la franja en transformación del territorio prelitoral. Constituyen

unidades con rasgos diferencias muy acusados.




6.3.3.1 La vega o huerta t radicional

En el centro de la comarca se desarrolla la Vega o Huerta tradicional, beneficiada por el

regadío histórico articulado a partir de la densa red de acequias derivadas del Segura. La

zona compatibiliza el uso agrícola con los núcleos urbanos y rurales que se inscriben

dispersos por el ámbito. El relieve es prácticamente llano con una muy suave pendiente

hacia el mar y hacia los límites. La característica más sobresaliente de este paisaje es la

combinación de parcelas minifundistas de cultivos hortícolas y de regadío, con la presencia

de numerosas viviendas dispersas, edificios, una densa red de infraestructuras de

comunicación y sistemas de riego.

Se incluyen en esta zona los municipios de Orihuela y algunas de sus pedanías, como

Molins, La Campaneta y San Bartolomé, así como los municipios de Rafal, Almoradí,

Formentera, Daya Vieja, Daya Nueva, Dolores, Bigastro y Catral.

En todas ellas, se distingue uno o varios pequeños núcleos, formados por agrupaciones del

hábitat, y población en diseminado. Es atravesada por las vías de comunicación más

importantes de la comarca por lo que los potenciales visualizadores de este paisaje son

muy elevados. Este paisaje además presenta un elevado valor cultural y social.

Se trata de un sector de marcado carácter rural donde han alcanzado gran desarrollo las

aldeas-calle trazadas sobre veredas, que pretendían maximizar la superficie de terreno

cultivable. Las alineaciones de casas pueden alcanzar varios centenares de metros y

constituyen un elemento sustancial del paisaje rural del Bajo Segura. De hecho, constituye

el sistema rural de asentamientos más característico en la Huerta, partidas rurales como Las

Norias, La Aparecida y Los Desamparados.

Desde un punto de vista urbanístico esta morfología se encuentra reñida con la adecuada

oferta de servicios precisa necesaria para un núcleo de habitantes considerable siendo

insostenible desde el punto de vista funcional el mantenimiento de una hábitat alineado sin

estructura dotacional. No obstante su impronta paisajística aconseja la conservación de

este tipo de asentamiento en forma de aldea-calle.

6.3.3.2 Espacios del interior septentr ional de la comarca

EL espacio regado de la vega está flanqueado, por el Norte y por el Sur por espacios

rurales dedicados a la agricultura de secano. Al Norte del espacio de Vega tradicional se

extiende una amplia franja entre las sierras de Crevillente y la alineación Sierra de Orihuela-

Sierra de Callosa al Sur, por donde discurre la actual autovía Alicante-Murcia.

Se trata de un espacio de agricultura tradicional, con extensos secano con una parcelación

de mayor tamaño a la que existe en la huerta. En este contexto, con mucha menor

potencialidad agrícola el hábitat rural tradicional ha tendido a concentrarse en pedanías de

Orihuela. Dos han sido desde las que se ha colonizado el territorio, el Pilar de la Horadada,

erigida en nueva capital municipal, y las Casas de Rebate, que ahora depende

administrativamente del nuevo municipio. No obstante existe una transformación reciente de

secano a regadío donde los críticos son el cultivo predominante llenando de colores y

texturas nuevas el paisaje. Esta reconversión de nuevos regadíos se ha producido gracias a

la importación de recursos hídricos y a las captaciones subterráneas creando al sur de la

margen derecha del Río Segura carretera nacional 3331 una zona de transición desde el

regadío de vega hacia el secano.




Existe un pequeño valle vertiente al Segura, entre Loma Larga (209 m) y la pedanía de

Torremendo que fue aprovechado para construir el embalse de La Pedrera, alimentado por

las aguas del trasvase Tajo-Segura, que están permitiendo la transformación en nuevos

regadíos zonas destinados anteriormente a secanos extensivos.

Este ambiente paisajístico se genera en las áreas de pendiente moderadas de los pies de

montes y de afloramientos terciarios fácilmente erosionables. Pueden describirse como un

típico paisaje agrario de cultivos mayoritariamente arbolados, con bancales, una densa red

de infraestructuras de comunicaciones y riego, y una gran cantidad de casitas de aperos y

viviendas dispersas.

Los paisajes forestales ocupan el territorio de mayor pendiente y peor suelo donde su

transformación agrícola es difícil. Estos relieves se sitúan en las partes más altas de la

comarca, poseyendo la vegetación y fauna más valiosa ya que en ellos se han refugiado las

especies endémicas del sur de Alicante. Algunos de estos relieves constituyen verdaderos

hitos topográficos de referencia de toda la comarca como pueden ser la sierra de Orihuela

o la de Callosa.

La presión urbanística sobre estos relieves ha sido reducida, si exceptuamos Orihuela,

Callosa y Redován que desde su origen se asientan en las laderas de estos relieves. En los

relieves menos abruptos son frecuentes las viviendas aisladas tradicionales y los sistemas

de comunicación agrícolas-forestales que se utilizaban para aprovechar los recursos

agroforestales de los mismos.

Tanto el paisaje como el sistema de asentamiento presentan notables diferencias con el de

la Vega tradicional. El porcentaje de población residente fuera de la cabecera municipal ha

sido históricamente mucho menor que en los municipios de la Vega, marcando inicialmente

un fuerte agrupamiento del hábitat en unos pocos núcleos. No obstante las

transformaciones posteriores permitieron una cierta colonización en diseminado del

terrazgo agrícola. Tampoco se manifiesta en este espacio la tendencia a formar aldeas-

calle, propias de la Vega, para ganar terreno cultivable. El hábitat rural, o bien se concentra

en caseríos de formas más compactas, o bien se distribuye en diseminado en sentido

estricto. En las últimas décadas, las viviendas construidas en el diseminado del medio rural

constituyen residencias secundarias, que han configurado alguna urbanización.

6.3.3.3 La t ransformación turíst ica del espacio rural de los municipios

prel i torales

El área prelitoral constituye una franja de transición ente la zona costera y las áreas del

interior que ha adoptado un modelo de desarrollo basado en el turismo residencial. La

saturación de la franja litoral y la propuesta de un modelo residencial han justificado un

desarrollo más vinculado al disfrute del paisaje y de la tranquilidad, que complementa la

oferta de sol y playa de la franja costera. Se puede establecer una clara distinción entre los

municipios de vega, que tienen una parte de huerta, y los estrictamente de secano. En los

primeros, como San Fulgencio y Rojales, las residencias para el ocio complementan el

paisaje del diseminado tradicional. Por el contrario, en los municipios del secano se ha

producido una notable ocupación y transformación de los secanos agrícolas poco

productivos donde el hábitat tradicional se ha concentrado en las cabeceras municipales de

Los Montesinos y San Miguel de Salinas, de forma que el diseminado actual responde

prácticamente al fenómeno de puesta en valor turístico del suelo.




En San Fulgencio, sobre el espacio de huerta el hábitat rural tradicional se ha ajustado al

sistema de aldea-calle, como evidencia la gran alineación de Lo Martínez, emplazada sobre

al antiguo camino de Dolores a San Fulgencio. Otras alineaciones del hábitat rural se dan

sobre el camino de La Huerta, siguiendo el trazado de la Acequia Mayor de Almoradí a su

paso por el municipio. Aunque la aldea-calle constituye elemento destacado en el paisaje

de la vega, resulta difícil mantener ese tipo de asentamientos por la disfuncionalidad que

conlleva la alineación de viviendas sobre la orilla de alguna infraestructura, por las carencias

de suelo para equipamientos y por las servidumbres inherentes a viales y obras de

canalización. De hecho, el hábitat tradicional se halla en manifiesta regresión, si acaso en

menor proporción que en el diseminado, ya que la aldea-calle constituye una cierta

agrupación vecinal, con niveles elementales de relación social.

En los años 1980 comenzó a construirse la macrourbanización turística de La Marina, sobre

los secanos de la suave ladera de la Sierra del Molar recayente hacia el mar. Apoyada en

sus infraestructuras se han desarrollado con posterioridad las promociones urbanísticas

Oasis y La Escuera. Se da la circunstancia que el límite municipal de San Fulgencio con

Elche ha constituido el freno al desarrollo de esa urbanización por las demás laderas de la

sierra.

En Rojales, al igual que en San Fulgencio, el poblamiento rural tradicional mantiene la

tendencia a alinearse según las infraestructuras viales y de aguas. Las Heredades, sobre la

carretera de Benijófar, acogieron la mayor parte de un diseminado que buscaba acomodo

en las márgenes de la Huerta, en el punto de contacto con el secano. Hoy constituyen un

barrio plenamente integrado en Rojales. Dentro del espacio de huerta, el poblamiento se ha

agrupado en pequeños núcleos de casas (entre 5 y 20 por lo general), si bien se hallan

vertebrados en su mayor parte por el trazado del camino antiguo de Rojales a Guardamar.

Mientras la Vega ocupa la mitad septentrional del término municipal de Rojales, en la mitad

meridional se desarrolla el secano tradicional, inserto en una topografía con ligeras

ondulaciones, apoyadas en los altos de La Atalaya, sobre los que se ha asentado la

moderna dedicación funcional hacia el turismo residencial. En ese ámbito, a impulsos del

promotor Justo Quesada, desde los años 1970 se ha ido construyendo el complejo

residencial de “Ciudad Quesada”, con 2.000 viviendas registradas en 1991, al que se han

ido agregando nuevas promociones, como Urbanización Lo Pepín, El Pino, Puerto Bravo y

La Bernarda. Los servicios y equipamientos del complejo superan con holgura la norma

entre las urbanizaciones residenciales de la comarca.

Con parecidas características topográficas se halla el municipio de Los Montesinos, ámbito

del secano tradicional, sobre una superficie con pendiente que desciende hacia la Laguna

de Torrevieja. Por su dedicación preferente a la agricultura de secano, el hábitat rural ha

sido siempre escaso y la población ha tendido a localizarse en el núcleo principal, que fue

hasta 1990 pedanía de Almoradí.

Con todo, las nuevas transformaciones en regadío al Oeste de la cabecera municipal, han

llevado consigo la aparición de un hábitat rural que tiende a agruparse en pequeños

núcleos de viviendas en los parajes de Lo Blanc, Los Sastre, La Rafaela, todos articulados

por el trazado de la carretera A-343 hacia San Miguel de Salinas. En gran parte, esas

nuevas viviendas han sido reconvertidas en residencias secundarias por la tendencia a la

concentración de la población en el núcleo mayor, dotado de más servicios. Buena parte de

las casas de labor rurales en diseminado se han reconvertido en residencias secundarias. A




ese proceso han contribuido la pérdida de funcionalidad por las nuevas técnicas agrícolas,

el cambio en la dedicación laboral y la creciente demanda de servicios.

El término municipal de San Miguel de Salinas alejado de la Vega y separado del mar,

presenta uno de los menores índices de poblamiento disperso. En general, dentro del

ámbito agrícola del secano, su poblamiento ha tendido a concentrarse en la cabecera

municipal: el 99’3% del censo total en 1991. Además, las escasas casas rurales dispersas

han sido paulatinamente despobladas y convertidas en residencias secundarias.

Con todo, el municipio no ha sido ajeno a los procesos de urbanización turística residencial.

De hecho, a finales de los años 1970, sobre la carretera local A-351 que une San Miguel de

Salinas con el litoral, se levantó el complejo residencial de la Ciudad de las

Comunicaciones, con un centenar de viviendas en origen (136 censadas en 1991),

construidas en régimen de cooperativa entre funcionarios de Correos. Mayor envergadura

ha tenido el desbordamiento de la urbanización de Las Filipinas desde el tramo litoral de

Orihuela con 1.100 viviendas registradas en San Miguel.

Es de destacar en esta área los paisajes generados por las salinas y masas de agua, que

gracias a su variable color constituyen áreas visuales muy diferenciadas y singulares. En el

caso, las salinas quedan caracterizadas por un relieve llano y la presencia de una amplia

lámina de agua rodeada por una orla de vegetación adaptada a las extremas condiciones

del medio. La variación de la concentración de sal en el agua ocasiona que adopte distintas

tonalidades de color que varían desde el azul hasta los rojizos. La calidad y fragilidad

paisajística de estas unidades es muy alta.

6.3.3.4 Los espacios del tur ismo l i toral

Los paisajes litorales son siempre singulares por la presencia de un elemento de elevado

valor ambiental como es el mar. Queda limitado por sus 20 Km de costa morfológicamente

muy variada, en donde las diferentes características hacen diferenciar visualmente cada uno

de los tramos que la componen. Al norte de Torrevieja es baja, rectilínea y arenosa con

importantes áreas dunares, al sur de Torrevieja se pueden encontrar acantilados no muy

altos, calas y algunos barrancos que pierden altura al final del área en Pilar de la Horadada

con una gran playa de arena.

En esta área el desarrollo turístico ha introducido un brusco cambio en el paisaje, sufriendo

desde décadas pasadas una fuerte presión urbanística derivada del modelo turístico

utilizado por lo que existen escasos tramos de costa que puedan considerarse como

vírgenes. En la franja litoral la distribución del hábitat rural sufre un intenso proceso de

transformación a partir de los años 1970 por la confluencia de dos factores. Por un lado, la

pérdida relativa de calidad de vida en el medio rural frente a unos núcleos urbanos que iban

dotándose de servicios modernos de tipo social, sanitario, educativo y comercial. Por otro,

se crean nuevas alternativas al trabajo agrícolas creándose nuevas posibilidades en el

sector industrial y de servicios en toda la comarca. Tal circunstancia repercutió en la

concentración del hábitat y en el abandono de las residencias dispersas por el medio rural.

Por otro lado, desde la franja costera se ha ido desarrollando una significativa ocupación

del suelo mediante urbanizaciones compactas de baja densidad. Esto ha tenido un efecto

inverso de dispersión, frente al repliegue del hábitat rural hacia las cabeceras municipales.

El núcleo pionero de este proceso fue el municipio de Torrevieja, desde el que la nueva

colonización rural de vocación residencial se fue extendiendo por los demás tramos

costeros de Guardamar y de Orihuela.




El tramo litoral del vasto término municipal de Orihuela se hallaba articulado en torno a las

entidades rurales de la Torre de la Horadada y de Campoamor. Tras la independencia

municipal de El Pilar de la Horadada, el ámbito litoral de la Torre de la Horadada quedó

adjudicado al nuevo municipio. En la actualidad es un sector muy urbanizado, compuesto

por varios núcleos turísticos que, de Sur a Norte, son: Los Escull del Mojón, Las Villas, Torre

de la Horadada, Pueblo Latino y Mil Palmeras. Ocupan toda la franja litoral y adquieren un

cierto desarrollo hacia el interior, delimitado primero por el trazado de la carretera nacional

N-332, hoy en proceso de trasgresión hasta el nuevo hito delimitador del trazado de la

autovía de Cartagena.

No obstante, todavía quedan algunos segmentos de litoral en los que la urbanización no ha

alcanzado grandes desarrollos, como son los de Playa de la Barra, Cala Redonda y Playa

del Gato. El tramo litoral que sigue perteneciendo al municipio de Orihuela es el ocupado

por la urbanización de Campoamor, que se corresponde con la antigua entidad rural de Los

Dolses. Se trata de un conjunto de urbanizaciones que se distribuyen entre la primera línea

de costa –como Campoamor, La Zenia, Cabo Roig, Punta Prima y Playa Flamenca-, y por la

segunda línea de playa –como Los Balcones, Las Filipinas, Castillo, Lomas de Don Juan,

Villamartín, Las Chismosas, Horizontes y Las Almitas-. Se trata de un espacio fuertemente

transformado por la función turística estival, con una ocupación permanente muy baja, que

ha perdido el carácter rural que inicialmente tuvo. En ese espacio de segunda línea aparece

el caserío tradicional de Los Dolses y diversas casas de labor.

El municipio de Torrevieja es el que ha alcanzado el mayor grado de ocupación por las

residencias secundarias, tanto en su franja litoral, prácticamente ocupada, como sobre los

estrechos pasillos abiertos entre las lagunas de Torrevieja y La Mata. La ocupación

sistemática del suelo útil constituye un paradigma de desarrollo turístico, fundamentado en

la difusión de urbanizaciones residenciales de baja densidad, normalmente definidas por

bungalows adosados o superpuestos.

Mientras en el frente litoral tan sólo quedan los reductos no edificados de Cala Ferris y Cala

de la Zorra, al Sur y Norte respectivamente del núcleo urbano de Torrevieja, el municipio ha

completado prácticamente todo el suelo edificable entre los límites municipales y el

deslinde de las lagunas al establecerse una franja de protección de 500 metros lineales por

el Plan Rector del Paraje Natural de La Mata. En estos ámbitos se han desarrollado

macrourbanizaciones como las de Los Balcones, El Chaparral, La Siesta y San Luis, hoy en

claro proceso de conurbación entre ellas y con la expansión de la cabecera municipal por

los parajes de Torreblanca, La Hoya y Aguas Nuevas.

Las urbanizaciones litorales, todas de configuración cerrada y viales laberínticos,

constituyen una auténtica barrera que dificulta el acceso a la franja litoral que

contradictoriamente constituye el elemento básico en el que se sustenta ese mercado

inmobiliario y la funcionalidad económica de estos municipios. En este sector costero se

han producido diversos conflictos para urbanizar suelo, debido a litigios por el deslinde

marítimo-terrestre acordado por la Jefatura Provincial de Costas. De hecho, se ha visto

afectada la mayor parte de las urbanizaciones y suelos urbanizables de Puerto Romano,

Molino Blanco, Cabo Cervera, parte del casco urbano de La Mata y las instalaciones del

complejo apartotel Lloyds Club, cuyo frente marítimo ha pasado a ser bien de dominio

público, en virtud del nuevo deslinde efectuado por el MOPTMA a mediados de 1992.




De ese modo, los propietarios de las viviendas han visto disminuido su propiedad directa a

un usufructo por 30 años, renovables por un periodo máximo de 60 años. En igual medida,

la ocupación del litoral de la pedanía torrevejense de La Mata ha constituido un proceso

ininterrumpido de incumplimientos y denuncias.

El litoral de Guardamar ha sido preservado en mayor medida con un desarrollo más

moderado de los procesos urbanísticos ligados a la segunda residencia estival. En este

municipio se han dado lugar estrategias de desarrollo más conservadoras, condicionadas

por las limitaciones y servidumbres de la desembocadura del Río Segura, de las pinadas de

reforestación para fosilizar las dunas litorales y de la propia riqueza y funcionalidad de la

zona de Huerta.

Así, el diseminado histórico se distribuye por el secano agrícola de La Marina junto a la

carretera N-332 y los Cabezos de Pellares, y de modo más significativo por la vega del

Segura con las partidas de Lo Mores, Almarjal y Rincón de Luna. A esas residencias se han

unido las nacidas bajo el impulso del desarrollo turístico, como Lomas de Polo, Costa Bella,

Pinomar, El Moncayo y El Campico.

6 . 4 Red de pob lac iones en la comarca de la Vega Ba ja

Dentro de la Vega Baja podemos realizar una caracterización bastante genérica de dos

tipos de núcleos, aquellos que responden a su vinculación al litoral y los interiores. La

morfología y estructura urbana de cada una de las poblaciones guardan una estrecha

relación con los condicionantes territoriales y las definiciones urbanas originarias.

En los núcleos interiores el desarrollo urbano viene definido por el carácter compacto de la

urbanización, con una delimitación bastante clara entre lo urbanizado y el espacio libre

destinado a la agricultura, sirviendo de borde de transición con el medio rural. En cambio,

entre las pautas de crecimiento del litoral destaca la gran ocupación de carácter extensivo

con la proliferación de numerosas urbanizaciones de baja densidad.

En cualquier caso la complejidad y variedad de planteamientos se pude constatar con

mayor profundidad analizando los diferentes municipios. La comarca está formada por

veintisiete municipios, que se agrupan en tres partidos judiciales: Orihuela, Torrevieja y

Callosa del Segura. A continuación se expone una descripción de cada uno de ellos

indicando su situación territorial, morfología urbana y patrimonio edificado.

El desglose de las características derivadas se situación, de origen urbano, morfológicas,

estructurales, patrimoniales y singulares de cada municipio se desarrollan en el anexo 12

Red de poblaciones en la comarca de la Vega Baja.


S I S T E M A P O B L A C I O N A L

7 P O B L A C I O N

7 .1 S i s tema pob lac iona l y mode lo económico

7 . 2 La evo luc ión de la pob lac ión

7 .3 La d is t r i buc ión mun ic ipa l de la pob lac ión de l a Vega Ba ja

7 .4 La es t ruc tu ra de la pob lac ión

7 .5 E l sa ldo m igra to r i o y l a p rocedenc ia de la pob lac ión

7 .6 E l n i ve l de i ns t r ucc ión de la pob lac ión ac t i va



7 E S T R U C T U R A D E M O G R Á F I C A Y P O B L A C I O N A L

7 .1 S i s tema pob lac iona l y mode lo económico .

Los fenómenos demográficos están determinados por coyunturas económicas, definiendo

el modelo productivo y potencial económico de una determinada área. En el caso de la

Vega Baja, se ha producido un fuerte crecimiento demográfico entre los años 2000 y 2009

tanto del frente litoral como de la franja prelitoral (Figura 7.1) y una clara transformación de

los sectores de producción de la comarca. El modelo económico desarrollado es reflejo del

fuerte impacto que la implantación del sector turístico a gran escala ha tenido en un ámbito

con una fuerte base agrícola y con un sector industrial marginal. El turismo se ha convertido

en un sector estratégico para la generación de riqueza con efectos muy importantes sobre

la población.

Figura 7.1 Crecimiento demográfico entre el año 2000-2009. Fuente: Elaboración propia.

Este desarrollo turístico ha provocado una fuerte transformación de los asentamientos

tradicionales, convirtiendo a la comarca en un destacado destino de sol y playa dentro de la

Comunidad Valenciana y del territorio nacional. El modelo ha atraído población de elevada

edad proveniente en buena medida del resto de la Unión Europea que han fijado en la

comarca su destino vacacional o segunda residencia de larga temporada. Por otro lado, en

la zona interior se está produciendo el clásico proceso de envejecimiento de las economías

rurales, que expulsan mano de obra agrícola hacia los núcleos principales de población

desequilibrando de manera clara la pirámide de población y estableciendo una fuerte

vinculación de la población activa al sector de la construcción.



Nos encontramos ante una pirámide poblacional que mantiene una clara tendencia hacia el

estrechamiento en su base y un significativo ensanchamiento para las cohortes de edades

avanzadas. Esto provoca un incremento de la tasa de envejecimiento y una modificación de

los sectores productivos. Los servicios demandados por esta nueva población son

limitados, fenómeno que dificulta el impulso del sector industrial al estancarse la dinámica

de demanda de mano de obra y bloquea el desarrollo comarcal en términos económicos.

En los últimos años, la construcción se ha visto gravemente afectada por la crisis financiera

e inmobiliaria desencadenada a mediados del 2007, siendo el empleo vinculado a la

construcción en España una de las primeras víctimas del fenómeno. La demanda de

viviendas ha descendido de modo muy significativo lo que ha provocado un aumento del

stock de viviendas construidas. La dependencia de la economía comarcal del sector

terciario y de la construcción ha supuesto incrementos significativos de las tasas de paro,

afectando principalmente a la población migrante.

Por tanto, el análisis de la estructura poblacional nos permite realizar una lectura global del

ámbito definiendo, no sólo las características de los habitantes, sino también diferencias

significativas a nivel socioeconómico entre las diferentes zonas que configuran el ámbito y

pautas del funcionamiento territorial. Se comprueba cómo, de modo general, la totalidad de

las variables analizadas muestran una clara diferenciación entre el interior, franja prelitoral y

litoral. En concreto se han analizado los siguientes aspectos:

La evolución de la población en el periodo 1960-2010.

La población del área funcional en la actualidad y su distribución municipal.

Estructura de la población.

Saldo migratorio y procedencia de la población.

Nivel de instrucción de la población activa.



7 .2 La evo luc ión de la pob lac ión .

La evolución de la población es un indicador que determina la dinámica de crecimiento de

la zona. En la Vega Baja, el crecimiento demográfico, inicialmente impulsado los sectores

destinados a la actividad agrícola, actualmente se encuentra vinculado a los municipios

turísticos. En dos décadas, Torrevieja y otros municipios como Guardamar del Segura, han

pasado de ser tranquilos pueblos a los que venían trabajadores de otras partes del país o

turistas europeos en su época de vacaciones, a ciudades donde la construcción ha sido

uno de los principales factores de crecimiento económico, provocando un crecimiento

demográfico muy importante (Figura 7.2). Por ejemplo, en el caso de Torrevieja, de 13.000

vecinos censados a principios de los ochenta se ha pasado a más de cien mil actuales.

Figura 7.2 Crecimiento demográfico. Fuente: Elaboración propia. INE



Este fenómeno contrasta con la dinámica producida a nivel nacional, donde a partir de un

modelo de base agraria y familias numerosas en la década de los años cincuenta, se ha

pasado al estancamiento demográfico. Este cambio se debe al abandono del campo, el

auge del terciario y la concentración de la población especialmente a lo largo de la costa

Mediterránea y Madrid. No obstante, este estancamiento se ha recuperado parcialmente en

la última década por la inmigración no europea (Figura 7.3, 7.4 y 7.5).

Figura 7.3, 7.4 y 7.5. Inmigración. Fuente: Elaboración propia. INE



La situación de la comarca se diferencia sustancialmente de la media nacional. La

población de la Vega Baja ha crecido en las últimas décadas a un ritmo considerablemente

acelerado, duplicando su población en las cuatro últimas décadas (Figura 7.6). En el

periodo 2001-2007 el crecimiento de la población del conjunto del área fue claramente

ascendente con una media anual que superaba el 8,80 % (Figura 7.7), con especial

incidencia en el litoral y prelitoral. Este crecimiento duplicaba el crecimiento medio

interanual de la provincia (3.75 %) y superaba muy considerablemente el de la comunidad

autónoma (2,71 %). No obstante, en la actualidad los crecimientos son muy inferiores

situándose en torno al 2 %, y superando de modo más moderado las medias de referencia

(Figura 7.8).

Crecimiento de la población.

1996 2001 2007 2008 2009

Vega Baja 204.489 236.489 361.292 383.247 390.817

Provincia

Alicante 1.379.762 1.490.265 1.825.264 1.891.477 1.917.012

C. Valenciana 4.009.329 4.202.608 4.885.029 5.029.601 5.094.675

España 39.669.394 41.116.842 45.200.737 46.157.822 46.745.807

Figura 7.6 Crecimiento de la población en la Vega Baja, Provincia de Alicante, Comunidad Valenciana y

España. Fuente: INE, Padrón municipal.

Tasa de crecimiento poblacional interanual.

tci % 2001

respecto 1996

tci % 2007

respecto 2001

tci % 2008

respecto 2007

tci % 2009

respecto 2008

Vega Baja 3,13 8,80 6,08 1,98

Provincia Alicante 1,60 3,75 3,63 1,35

C. Valenciana 0,96 2,71 2,96 1,29

España 0,73 1,66 2,12 1,27

Figura 7.7 Tasa de crecimiento interanual de la población en la Vega Baja, Provincia de Alicante, Comunidad

Valenciana y España. Fuente: INE, Padrón municipal.



Figura 7.8 Tasa de crecimiento interanual de la población en la Vega Baja, Provincia de Alicante, Comunidad

Valenciana y España. Fuente: INE, Padrón municipal.

La Vega Baja, a pesar de seguir manteniendo activas gran número de explotaciones

agrarias, ha visto como en las dos últimas décadas el fenómeno del turismo y el boom

inmobiliario de segunda residencia, han transformado de forma decisiva su fisonomía y

estructura de población. Este fenómeno ha sido tan acusado que ha cambiado las

estructuras básicas del territorio, hasta convertir a municipios del interior en suministradores

de servicios de las actividades preferentemente desarrolladas en el litoral. Un análisis

cronológico nos permitirá establecer las pautas que han definido dicho desarrollo.

A partir de finales de los años cincuenta, cuando comienza el despegue industrial de un

país tradicionalmente de base agraria, se da inicio al gran éxodo del campo que se

despuebla con rapidez, produciéndose un crecimiento sostenido de las ciudades. En las

décadas de los años sesenta y setenta se acentúa este proceso, acompañado de altas

tasas de fecundidad y natalidad, incrementándose notablemente la población.

Por tanto, la década de los años sesenta se caracteriza por la estabilidad de la población en

la zona central y el municipio de Torrevieja. La mayor parte de los municipios de la huerta

del Segura dedicados a la agricultura sufrieron un moderado descenso de la población.

Este fenómeno se produce en municipios interiores como San Fulgencio, Dolores, Callosa

del Segura o Catral, y en municipios costeros como Guardamar del Segura y Pilar de la

Horadada. La mano de obra de los ámbitos rurales fue absorbida por los núcleos

industriales y urbanos. Será Albatera, influenciado por el área de Elche-Crevillente, el

municipio más industrializado de la comarca. De hecho, únicamente los municipios de

Albatera, Cox y Rafal, tuvieron crecimientos positivos por encima del 1% anual. En el gráfico

adjunto se reproduce el crecimiento anual de los diferentes municipios durante el periodo

1960-1970 (Figura 7.9).



Figura 7.9 Crecimiento anual de la población periodo 1960-1970. Fuente: Elaboración propia. INE

En la década de los años setenta la situación cambia de forma significativa y se produce

una dinámica de expansión que se mantiene hasta la actualidad. Es una década marcada

por el crecimiento global de la población vinculada al desarrollo del sector terciario ligado al

turismo. En ésta década comienza un fenómeno que se irá intensificando posteriormente, el

significativo crecimiento poblacional de las áreas litorales se contrapondrá al estancamiento

de grandes áreas del interior. En este proceso confluyen varios factores, siendo los más

representativos la recepción de inmigración del resto de España y el auge del fenómeno

turístico de la costa mediterránea española. Un número minoritario de municipios pierden

población (Pilar de la Horadada, Los Montesinos, Las Dayas, Formentera del Segura y

Redován). Los municipios de Torrevieja y Guardamar del Segura presentarán crecimientos

interanuales muy superiores a las medias de referencia. En el gráfico adjunto se reproduce

el crecimiento anual de los diferentes municipios durante el periodo 1970-1981 (Figura

7.10).



Figura 7.10 Crecimiento anual de la población periodo 1970-1981. Fuente: Elaboración propia. INE

La década los años ochenta estará marcada por una aceleración en las tasas de

crecimiento de la población provocada por la consolidación del fenómeno turístico que

impulsa un incipiente proceso de transformación de primera a segunda residencia y de

activación del sector de la construcción. Es en este momento cuando se produce un claro

contraste entre el estancamiento del crecimiento de la zona interior y el acelerado

crecimiento de la zona costera. El municipio de Torrevieja se convierte en paradigma de

ello, con un crecimiento anual de más del 5%.

El rápido fenómeno urbanizador ya no solo afecta a la franja litoral, sino también a la

“segunda línea” donde comienzan a proliferar la oferta de apartamentos y adosados en

grandes urbanizaciones. Encontramos ejemplos característicos de este proceso en los

municipios de San Miguel de Salinas y Rojales. En este contexto de crecimiento global no

todos los municipios se comportarán de forma similar, hecho que dependerá del efecto de

atracción del litoral. Los municipios situados al norte del área sufren una pronunciada

tendencia de caída de las tasas de natalidad y su crecimiento es menos dinámico. En todo

el periodo únicamente Dolores, Daya Vieja y Benferri pierden población. La pérdida de

población en Orihuela y Almoradí se debe a la constitución de nuevos municipios como

Granja de Rocamora y Los Montesinos que se segregan del término municipal. En el gráfico

adjunto se reproduce el crecimiento anual de los diferentes municipios durante el periodo

1981-1991 (Figura 7.11).



Figura 7.11 Crecimiento anual de la población periodo 1981-1991. Fuente: Creación Propia.

En la siguiente década (1990-2000) existe un auténtico boom demográfico en la Vega Baja.

La comarca con un crecimiento de la población censada de un 31 % absorbe el 18% del

total del crecimiento de la comunidad, convirtiéndose en la comarca de la Comunidad

Valenciana con el crecimiento absoluto más elevado. La tasa de crecimiento interanual para

el conjunto de la comarca supera a las medias de la Provincia, la Comunidad Valenciana y

el Estado.

Son los municipios ubicados en la franja litoral y prelitoral, vinculados con el turismo de

carácter residencialista, los que han experimentado los mayores crecimientos. En este

periodo el crecimiento del litoral sigue siendo muy fuerte, con tasas superiores al 5% anual

en la práctica totalidad de la franja litoral. En el gráfico adjunto se reproduce el crecimiento

anual de los diferentes municipios durante el periodo 1991-2001. (Figura 7.12).



Figura 7.12 Crecimiento anual de la población periodo 1991-2001. Fuente: Elaboración propia. INE.

Este proceso ha sido especialmente significativo en el municipio de Torrevieja con

incrementos interanuales superiores al 10 %. El resto de municipios ligados a la costa (Pilar

de la Horadada y Orihuela Costa) han seguido una pauta similar con incrementos entre un

5-10 %. Tan sólo Guardamar del Segura y buena parte de su territorio protegido, con un

modelo de crecimiento más contenido (aproximadamente un 4 %), se aleja de esta

dinámica (Figuras 7.13, 7.14 y 7.15).



Figura 7.13 Evolución de la población en municipios del Litoral (Guardamar del Segura,

Pilar de la Horadada y Torrevieja). Fuente: IVE, Elaboración propia.

También es patente el fuerte ritmo de crecimiento de los municipios de la franja prelitoral,

donde las urbanizaciones de baja densidad absorben la práctica total del incremento censal

(Figura 5.16). Es claro este fenómeno en municipios como San Fulgencio, San Miguel de

Salinas y Rojales, que ya tuvieron crecimientos significativos en el decenio precedente.

Figura 7.14 Crecimiento vegetativo año 2003 y 2004 en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE



Figura 7.15 Crecimiento vegetativo año 2005 y 2007 en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE

Este desarrollo expansionista afecta ahora a otros municipios, como Catral, Benijófar o Los

Montesinos, cuyo crecimiento se vincula a la apertura de la A-32, vía rápida que une a

Alicante y Cartagena y atraviesa el área en sentido Norte-Sur (Figuras 7.16).

Figura 7.16. Evolución de la población en municipios del Prelitoral (Benijófar, Los Montesinos, Rojales, San

Fulgencio, San Miguel de Salinas y Formentera del Segura). Fuente: IVE, Elaboración propia.



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1.

Fuente

: IV

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Ela

boració

n p

ropia



Analizando la evolución de la población de la zona interior y costa para los diferentes

periodos analizados desde el año 1960 a 2009, comprobamos cómo la población se

ha incrementado en aproximadamente un 70 % pasando de 127.465 habitantes en el

1960 a 390.817 habitantes en el año 2009. Este crecimiento está justificado por el

intenso desarrollo de los municipios vinculados al auge del sector turístico en la franja

litoral y prelitoral (Figura 7.19).

La estructura poblacional en la década de los sesenta era eminentemente rural con un

80% de la población en municipios interiores. Esta estructura se modifica

drásticamente en la década de los ochenta y noventa. En el año 2001 más del 40 % de

la población de la comarca se asienta en municipios con mar o en su zona de

influencia habiéndose sextuplicado el número de habitantes desde la década de los

sesenta. El aumento de población, de la zona influenciada por el mar, se hace aún

más significativo entre el año 2001 y el año 2009 donde la población del Litoral y

Prelitoral supone el 52,20% de la población total de la comarca. (Figura 76.19).

DENSIDAD DE POBLACIÓN EN LA COSTA Y EL INTERIOR 1960-2009

Población

municipio

zona

litoral

%

respecto

del total

Increment

o

población

(1960=b

ase100)

Población

en

municipio

zona

prelitoral

%

respecto

del total

Increment

o de

población

(1960=b

ase 100

Población

en

municipio

zona

interior

%

respecto

del total

Increment

o de

población

(1960=b

ase 100

TOTAL

1960 14.221 11,16 100,00 11.468 9,00 100,00 101.776 79,85 100,00 127.465

1970 14.353 10,61 100,93 10.983 8,12 95,77 109.973 81,28 108,05 135.309

1981 18.022 11,93 126,73 11.173 7,39 97,43 121.896 80,68 119,77 151.091

1991 39413 21,88 277,15 15.633 8,68 136,32 125.110 69,45 122,93 180.156

2001 87.434 35,82 614,82 23.201 9,51 202,31 139.934 57,33 137,49 244.086

2009 150.123 38,41 1055,64 53885 13,79 469,87 186.809 47,80 183,55 390.817

Figura 7.19. Densidad de la población según zona de influencia en el periodo 1960-2009. Fuente: INE

En la última década (2000-2010) los crecimientos más acelerados se siguen dando en

Torrevieja donde son claros los efectos de la actividad turística. En el periodo 2001-

2009 la tasa de crecimiento interanual media comarcal duplica la media de la Provincia

y se halla muy por encima de las medias de la Comunidad Valenciana (Figura 7.20).



Fig

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laboració

n p

ropia

.



Cabe destacar cómo se incorporan nuevos municipios (Algorfa, Los Montesinos,

Benijófar…) a la dinámica económica vinculada con el turismo de carácter

residencialista que se traduce en muy destacados crecimientos. No obstante, buena

parte de los municipios de la Huerta tradicional siguen manteniendo crecimientos

moderados, mostrando incluso síntomas de estancamiento. El crecimiento de estos

municipios se sitúa por debajo de la media de la comarca, con crecimientos

moderados que suelen rondar el 1% anual. En el gráfico adjunto se reproduce el

crecimiento anual de los diferentes municipios durante el periodo 2005-2007 (Figura

7.21).

Figura 7.21 Crecimiento medio anual periodo 2005-2007. Fuente: INE.



7 .3 D i s t r ibuc ión mun ic ipa l de la pob lac ión de la Vega Ba ja

En 2009 la población de la Vega Baja alcanzó los 390.817 habitantes repartidos en 27

municipios. Es un territorio bastante poblado con una densidad media de población

(401,5 hab/km2

) que supera la media provincial y casi duplica la media de la

Comunidad Valenciana (Figura 7.22).

Vega Baja, evolución de la densidad hab/km2

km2 1996 2001 2007 2008 2009

La Vega Baja 973,50 210,10 250,70 371,10 393,68 401,46

Provincia de Alicante 5815,30 237,30 256,30 313,90 325,26 329,65

Comunidad

Valenciana 23249,60 172,40 180,80 210,10 216,33 219,13

Figura 7.22 Crecimiento medio anual periodo 2007-2009. Fuente: INE, elaboración propia.

Se ha consolidado un modelo de crecimiento con un desigual reparto de densidades

donde la población se concentra en la franja litoral, su área de influencia, y en la última

década siguiendo el eje de la nueva autopista A-32 (Figura 7.23).

Figura 7.23 Densidad de población Vega Baja 2001. Fuente: Elaboración propia. INE

Según se comprueba en la figura 7.24, Torrevieja y Orihuela acumulan casi la mitad de

la población del área (48,1%), ocupando los dos puestos más significativos de la

pirámide poblacional.



%Población según Padrón Municipal de Habitantes (2009)

Municipio nº

habitantes

% población respecto

Vega Baja

Albatera 11.745 3,01

Algorfa 4.346 1,11

Almoradí 19.147 4,90

Benejúzar 5.467 1,40

Benferri 1.876 0,48

Benijófar 3.976 1,02

Bigastro 6.744 1,73

Callosa de Segura 17.924 4,59

Catral 8.745 2,24

Cox 6.826 1,75

Daya Nueva 1.942 0,50

Daya Vieja 674 0,17

Dolores 7.427 1,90

Formentera del Segura 4.285 1,10

Granja de Rocamora 2.362 0,60

Guardamar del Segura 16.329 4,18

Jacarilla 2.096 0,54

Los Montesinos 4.949 1,27

Orihuela 86.164 22,05

Pilar de la Horadada 22.050 5,64

Rafal 4.135 1,06

Redován 7.335 1,88

Rojales 20.510 5,25

San Fulgencio 12.030 3,08

San Isidro 1.806 0,46

San Miguel de Salinas 8.135 2,08

Torrevieja 101.792 26,05

VEGA BAJA 390.817 100,00

Figura 7.24 Crecimiento medio anual periodo 2007-2009. Fuente: IVE, elaboración

propia.

No obstante, en la actualidad presentan dinámicas muy diferenciadas. Torrevieja

ocupa la primera posición del sistema de municipios de la Vega Baja (101.792 hab),

con índices de crecimiento significativos hasta el año 2008. Sin embargo, el municipio

de Orihuela (86.164 hab), a pesar de ocupar el segundo lugar en la estructura de

municipios ha mantenido un crecimiento menos significativo debido principalmente a

la zona de costa, viéndose afectado por la segregación de diferentes pedanías y por el

potente atractivo del arco litoral de la comarca (Figura 7.25 y 7.26).



Evolución de la población por Municipios

1996 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Albatera 8.417 9.080 9.363 9.636 10.001 10.449 10.878 11.102 11.656 11.745

Algorfa 1.140 1.507 1.589 1.782 1.956 2.297 2.914 3.645 4.125 4.346

Almoradí 13.479 13.995 14.334 14.904 15.450 16.547 17.494 17.945 18.536 19.147

Benejúzar 5.009 5.007 5.019 5.114 5.216 5.249 5.306 5.419 5.472 5.467

Benferri 1.011 1.098 1.138 1.188 1.351 1.385 1.493 1.601 1.746 1.876

Benijófar 1.592 2.132 2.434 2.830 3.138 3.380 3.541 3.707 3.900 3.976

Bigastro 4.721 5.039 5.243 5.421 5.601 5.962 6.303 6.588 6.761 6.744

Callosa de Segura 15.230 15.573 16.005 16.375 16.471 16.866 17.366 17.423 17.425 17.924

Catral 4.881 5.146 5.380 5.596 5.884 6.642 7.530 8.105 8.629 8.745

Cox 5.750 5.946 6.240 6.355 6.377 6.477 6.464 6.414 6.642 6.826

Daya Nueva 1.189 1.175 1.257 1.272 1.390 1.562 1.676 1.761 1.903 1.942

Daya Vieja 183 198 204 222 261 336 354 459 598 674

Dolores 6.127 6.308 6.397 6.561 6.863 7.095 6.786 6.954 7.313 7.427

Formentera del Segura 2.112 2.176 2.255 2.403 2.588 2.898 3.173 3.518 4.118 4.285

Granja de Rocamora 2.076 1.902 2.089 2.039 2.066 2.099 2.093 2.271 2.323 2.362

Guardamar del Segura 8.227 9.944 10.732 11.587 12.215 13.122 14.261 15.132 15.951 16.329

Jacarilla 1.504 1.575 1.607 1.638 1.686 1.776 1.813 1.957 2.088 2.096

Los Montesinos 2.436 2.674 2.807 2.964 3.081 3.319 3.654 4.284 4.736 4.949

Orihuela 50.724 56.129 61.018 67.731 68.778 75.009 77.979 80.468 84.626 86.164

Pilar de la Horadada 9.528 12.179 13.246 14.958 16.050 18.051 19.578 20.338 21.424 22.050

Rafal 3.027 3.366 3.464 3.506 3.586 3.770 3.805 3.901 4.028 4.135

Redován 5.268 5.596 5.806 5.956 6.257 6.645 6.825 6.982 7.261 7.335

Rojales 7.195 7.954 9.026 10.681 11.657 13.807 15.987 17.543 19.247 20.510

San Fulgencio 2.888 4.103 4.815 5.700 6.685 8.197 9.597 10.583 11.594 12.030

San Isidro 1.256 1.294 1.330 1.338 1.332 1.368 1.401 1.561 1.708 1.806

San Miguel de Salinas 3.521 4.162 4.678 5.333 5.781 6.620 7.104 7.625 8.056 8.135

Torrevieja 35.998 58.828 69.763 77.943 75.530 84.348 92.034 94.006 101.381 101.792

VEGA BAJA 204.489 244.086 267.239 291.033 297.251 325.276 347.409 361.292 383.247 390.817

Figura 7.25 Evolución de la población de los municipios de la Vega Baja en el periodo

1996-2009. Fuente: IVE, elaboración propia.



Tasa de crecimiento de la población interanual.

tci %

2001

respect

o 1996

tci %

2002

respect

2001

tci %

2003

respect

2002

tci %

2004

respect

2003

tci %

2005

respect

2004

tci %

2006

respect

2005

tci %

2007

respect

2006

tci %

2008

respect

2007

tci %

2009

respect

2008

Tc %

2001-

2009

Albatera 1,58 3,12 2,92 3,79 4,48 4,11 2,06 4,99 0,76 29,35

Algorfa 6,44 5,44 12,15 9,76 17,43 26,86 25,09 13,17 5,36 188,39

Almoradí 0,77 2,42 3,98 3,66 7,10 5,72 2,58 3,29 3,30 36,81

Benejúzar -0,01 0,24 1,89 1,99 0,63 1,09 2,13 0,98 -0,09 9,19

Benferri 1,72 3,64 4,39 13,72 2,52 7,80 7,23 9,06 7,45 70,86

Benijófar 6,78 14,17 16,27 10,88 7,71 4,76 4,69 5,21 1,95 86,49

Bigastro 1,35 4,05 3,40 3,32 6,45 5,72 4,52 2,63 -0,25 33,84

Callosa de Segura 0,45 2,77 2,31 0,59 2,40 2,96 0,33 0,01 2,86 15,10

Catral 1,09 4,55 4,01 5,15 12,88 13,37 7,64 6,47 1,34 69,94

Cox 0,68 4,94 1,84 0,35 1,57 -0,20 -0,77 3,55 2,77 14,80

Daya Nueva -0,24 6,98 1,19 9,28 12,37 7,30 5,07 8,06 2,05 65,28

Daya Vieja 1,64 3,03 8,82 17,57 28,74 5,36 29,66 30,28 12,71 240,40

Dolores 0,59 1,41 2,56 4,60 3,38 -4,36 2,48 5,16 1,56 17,74

Formentera del Segura 0,61 3,63 6,56 7,70 11,98 9,49 10,87 17,06 4,06 96,92

Granja de Rocamora -1,68 9,83 -2,39 1,32 1,60 -0,29 8,50 2,29 1,68 24,19

Guardamar del Segura 4,17 7,92 7,97 5,42 7,43 8,68 6,11 5,41 2,37 64,21

Jacarilla 0,94 2,03 1,93 2,93 5,34 2,08 7,94 6,69 0,38 33,08

Los Montesinos 1,95 4,97 5,59 3,95 7,72 10,09 17,24 10,55 4,50 85,08

Orihuela 2,13 8,71 11,00 1,55 9,06 3,96 3,19 5,17 1,82 53,51

Pilar de la Horadada 5,56 8,76 12,92 7,30 12,47 8,46 3,88 5,34 2,92 81,05

Rafal 2,24 2,91 1,21 2,28 5,13 0,93 2,52 3,26 2,66 22,85

Redován 1,25 3,75 2,58 5,05 6,20 2,71 2,30 4,00 1,02 31,08

Rojales 2,11 13,48 18,34 9,14 18,44 15,79 9,73 9,71 6,56 157,86

San Fulgencio 8,41 17,35 18,38 17,28 22,62 17,08 10,27 9,55 3,76 193,20

San Isidro 0,61 2,78 0,60 -0,45 2,70 2,41 11,42 9,42 5,74 39,57

San Miguel de Salinas 3,64 12,40 14,00 8,40 14,51 7,31 7,33 5,65 0,98 95,46

Torrevieja 12,68 18,59 11,73 -3,10 11,67 9,11 2,14 7,85 0,41 73,03

VEGA BAJA 3,87 9,49 8,90 2,14 9,43 6,80 4,00 6,08 1,98 60,11

Figura 7.26 Tasa de crecimiento de la población interanual y global para el periodo


A partir de ahí la pirámide poblacional presenta un vacío, ya que no existe ningún

municipio situado en la horquilla de población de 25.000 a 50.000 habitantes. Sin

embargo, existe un grupo central de municipios potentes, bien poblados y dinámicos

con poblaciones situadas entre los 15.000 y 25.000 habitantes (Pilar de la Horadada,

Rojales, Almoradí, Callosa del Segura y Guardamar). Por debajo, la estructura del

sistema es bastante equilibrada pudiendo diferenciar los municipios con una población

entre 15.000 a 5.000 habitantes (Albatera, San Fulgencio, Catral, Bigastro,…) y en los

escalones más bajos de menos de 5.000 habitantes (Algorfa, Rafal, Formentera,…).

Únicamente Daya Vieja no alcanza los 1.000 habitantes (Figura 7.27).



Distribución de los municipios según la regla del rango/tamaño (2009)

Nº habitantes rango municipios

101.792 1 Torrevieja

50.896 2 Orihuela

33.931 3

25.448 4

20.358 5 Pilar de la Horadada, Rojales

16.965 6 Almoradí, Callosa del Segura

14.542 7 Guardamar del Segura

12.724 8

11.310 9 San Fulgencio, Albatera

10.179 10

9.254 11

8.483 12 Catral

7.830 13 San Miguel de Salinas

7.271 14 Dolores, Redován

6.786 15 Cox

6.362 16 Bigastro

5.988 17

5.655 18

5.357 19 Benejúzar

5.090 20 Los Montesinos, Algorfa, Formentera del Segura, Rafal,

Benijófar, Granja de Rocamora, Jacarilla, Daya Nueva,

Benferri, San Isidro, Daya Vieja

Figura 7.28 Distribución de los municipios de la Vega Baja según la regla del

rango/tamaño. Fuente: IVE, elaboración propia.

Por tanto, el tamaño demográfico de los diferentes municipios se convierte en una de

las bases de la jerarquía urbana. Mediante la regla rango/tamaño podemos relacionar

la población de cada estructura urbana y su rango o número de orden dentro del

sistema urbano. La regla rango/tamaño establece que la población de orden o rango

“r” es de 1/r el tamaño de la población de la ciudad más poblada. Por tanto, la ciudad

situada en segundo lugar posee aproximadamente un 1/2 de la población de la

primera, la tercera 1/3, la cuarta 1/4 y así sucesivamente. De este modo, los tamaños

de todas las ciudades del sistema aparecen vinculados entre sí y ponen de manifiesto

las interrelaciones existentes entre unas y otras.

Podemos observar cómo existen vacíos en diferentes rangos, siendo los más

representativos los correspondientes a estructuras entre 100.000 y 10.000 habitantes

(Figura 7.28), lo que conlleva un cierto desequilibrio poblacional.



Figura 7.28 Rangos de población en la Vega Baja en 2008. Fuente: INE, elaboración propia.



7 . 4 La es t ruc tu r a de la pob lac ión

La pirámide demográfica de la Vega Baja muestra el perfil característico de una

sociedad madura, que ha experimentado un proceso de control de la natalidad y un

aumento de la esperanza de vida de los habitantes. Por ello, la base de la pirámide

mantiene una clara tendencia hacia el estrechamiento, conforme desciende la

natalidad, mientras que las cohortes de edades avanzadas presentan importantes

volúmenes de personas. No obstante, el incremento de la población inmigrante

europea vinculada al turismo de tipo residencial ha provocado que la estructura

poblacional del conjunto de la Vega Baja presente mayores desequilibrios que sus

ámbitos de referencia (figura 7.29).

Figura 7.29. Distribución de la población de la Vega Baja según grupos de edad,

diferenciando mujeres y hombres. Año 2009. Fuente: IVE, elaboración propia.

La incorporación de un sector de población de edad avanzada vinculado al turismo de

tipo residencial ha ensanchado significativamente las cohortes comprendidas entre los 55

y 85 años de edad, lo que ha provocado una importante distorsión de la edad media de la

población con valores superiores a las medias de la provincia y al conjunto de la

Comunidad Valenciana como se observa en las figuras 7.30 y 7.31.



Figura 7.30 Relación entre la distribución de la población de la Vega Baja y la distribución de la

población de la Provincia de Alicante según grupos de edad, diferenciando mujeres y hombres. Año

2009. Fuente: IVE, elaboración propia.

Figura 7.31 Relación entre la distribución de la población de la Vega Baja y la distribución de la

población de la Comunidad Valenciana según grupos de edad, diferenciando mujeres y hombres. Año




En los siguientes gráficos observamos con claridad que los rasgos poblacionales han

provocado una fractura en el modelo territorial que divide claramente la comarca en

dos ámbitos. Junto a la franja litoral y sur de la comarca se agolpa una población

vinculada al fenómeno turístico, con una edad media y origen extranjero muy superior

a las medias comarcales (Figura 7.32). La población nacional es más significativa en el

interior.

Figura 7.32. Porcentaje de población masculina nacional y extranjera en la Vega Baja.

Fuente. INE. Elaboración propia.

Si analizamos exclusivamente la distribución de la población en la comarca según

sexos, apreciamos un claro equilibrio. La población femenina nacional se concentra en

núcleos urbanos mientras la población masculina nacional es más dispersa y

significativa en áreas del interior (Figura 7.33). En cuanto a la población extranjera, no

hay un fenómeno claro, observándose la predominancia de la población masculina en

la zona litoral (Figura 7.34).



Figura 7.33 Porcentaje de población femenina nacional y extranjera. Fuente: Elaboración propia



Figura 7.34 Sexo de la población de la Vega Baja según sección censal. Fuente: Elaboración propia.

El fenómeno turístico también ha influido en el envejecimiento de la población. Este

proceso ha sido más intenso en el litoral y en su zona de influencia, donde se ubican los

municipios más envejecidos. El resto de municipios mantienen una población con una

edad media significativamente menor que la media provincial y regional (Figura 7.35 y

7.36). Esto coincide con la ruptura de la comarca en dos ámbitos claramente

diferenciados, ya indicada con respecto al origen de la población.

Edad media de la población municipios de la Vega Baja (2001)

Municipio Edad media

Albatera 36,09

Algorfa 42,11

Almoradí 36,31

Benejúzar 38,04

Benferri 38,75

Benijófar 40,38

Bigastro 36,13

Callosa de Segura 37,47

Catral 36,86

Cox 35,52

Daya Nueva 38,39

Daya Vieja 48,68



Dolores 37,58

Formentera del Segura 37,92

Granja de Rocamora 40,09

Guardamar del Segura 39,61

Jacarilla 38,61

Los Montesinos 37,00

Orihuela 38,90

Pilar de la Horadada 37,10

Rafal 35,10

Redován 36,30

Rojales 46,78

San Fulgencio 46,72

San Isidro 35,17

San Miguel de Salinas 42,44

Torrevieja 41,68

VEGA BAJA 40,61

PROVINCIA DE ALICANTE 38,81

COMUNIDAD VALENCIANA 39,21

Figura 7.35 Edad media de la población de cada municipio de la Vega Baja. Fuente: NE.

Figura 7.36. Edad media de la población. Fuente: Elaboración propia.



Podemos observar (Figura 7.37) cómo la población extranjera eleva significativamente la

media de edad de la población en los municipios costeros. Sin embargo, la edad media

de la población nacional es mucho más uniforme, aumentando únicamente en algunos

municipios de la zona prelitoral.

Figura 7.37 Edad media de la población nacional y extranjera de la Vega Baja. Fuente: Elaboración

propia.



Fig

ura 7

.38 E

str

uctu

ra d

em

ográfic

a d

e la

Vega B

aja

según g

randes g

rupos d

e e

dades. F

uente

: IVE.



Junto al fenómeno turístico se detecta un claro abandono del campo como actividad

principal por parte de las cohortes más jóvenes. Por otro lado, la débil base industrial

de la Vega Baja no ha sido suficiente para mantener a la población más joven, que se

ve obligada a emigrar en busca de mejores oportunidades de trabajo, factor común en

las regiones españolas con base agraria.

Este fenómeno se puede cuantificar mediante el índice de vejez (mayores de 64 años

de edad*100/población total) que nos permite determinar la tendencia hacia el

envejecimiento de la población. La comarca presenta un índice en torno al 20%,

considerablemente superior a las medias provincial y autonómica que se sitúan en

torno al 16%. En municipios como San Fulgencio o Rojales este fenómeno se

intensifica llegando a índices que superan el 25 % (Figura 7.39 y 7.40).



Fig

ura 7

.39 Ín

dic

e d

e v

eje

z m

unic

ipio

s d

e la

Vega B

aja

. Fuente

: IVE.



De acuerdo al perfil de cada una de las pirámides de los diferentes municipios de la

comarca, es posible clasificar los diferentes municipios en tres grandes grupos

incluidos en anexo 2.1.

- GRUPO 1 municipios con importante tendencia hacia el envejecimiento cuyo

índice de vejez supera a la media de la Vega Baja y, por consiguiente, a las medias de

la Provincia de Alicante y de la Comunidad Valenciana; San Fulgencio, Rojales, Daya

Vieja, San Miguel de Salinas, Torrevieja, Benijófar, Guardamar del Segura, Algorfa y

Orihuela.

- GRUPO 2 municipios con estructura demográfica intermedia cuyo índice de

vejez es inferior a la media de la comarca, pero superior a las medias de la Provincia

de Alicante y de la Comunidad valenciana; Daya Nueva, Jacarilla, Pilar de la Horadada,

Dolores, Benejúzar, Granja de Rocamora y Benferri

- GRUPO 3 municipios con estructura demográfica joven, a aquellos cuyo índice

de vejez se halla por debajo tanto de la media de la Vega Baja, como de la Provincia

de Alicante y de la Comunidad Valenciana. Callosa de Segura, Formentera de Segura,

Los Montesinos, Cox, Catral, Albatera, Almoradí, Bigastro, Redován, San Isidro y Rafal

Figura 7.40 Tasa de envejecimiento de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.INE



Otro aspecto de interés es determinar la capacidad que la estructura poblacional

presenta para su renovación (Figura 7.41). La tendencia de renovación de la población

se puede determinar a partir de una serie de índices demográficos, como son el índice

de juventud, índice de maternidad y de tendencia. Como hemos señalado

anteriormente, en la Vega Baja encontramos una estructura demográfica con un

sensible déficit de adultos y un ensanchamiento paulatino de las edades superiores a

los 55 años en la franja litoral-prelitoral y una población menos envejecida en el interior.

No obstante, la mayor parte de los municipios presentan índices de juventud

superiores a los de la propia comarca, de la Provincia y de la Comunidad Valenciana,

viéndose lastrada la media de la comarca por los bajos índices de las dos grandes

ciudades del área como son Torrevieja y Orihuela, que en definitiva son las que definen

la tendencia general de la Vega Baja (Figura 7.43). Esto pone de manifiesto en la Vega

Baja una estructura demográfica dual. Observamos como los municipios de interior

tienen una estructura poblacional más estable, mayor renovación, más longevidad y

tasas de maternidad más elevadas.

Figura 7.41 Índice de renovación de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.INE



Figura 7.42 Índice de longevidad de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.INE



Fig

ura 7

.43 Ín

dic

e d

e ju

ventu

d m

unic

ipio

s d

e la

Vega B

aja

. Fuente

: IVE.



Esa estructura indica que existe una importante presencia de efectivos jóvenes en

edad de procrear, responsable de los significativos índices de maternidad registrados

en la mayor parte de los municipios. El índice de maternidad, que relaciona la

población entre 0 y 4 años de edad con las mujeres en edad fértil (entre 15 y 49 años

de edad a efectos estadísticos), se encuentra para el conjunto de la comarca por

encima de las medias de la provincia y de la comunidad. La maternidad en la comarca

presenta una buena salud y que sólo unos pocos municipios –los más envejecidos-

presentan índices por debajo de las medias Provincial y autonómica (Figura 7.44 y

7.46).

Figura 7.44. Índice de maternidad de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE

El último índice demográfico objeto de análisis es el de tendencia, que muestra si el

municipio presenta una inclinación hacia el control de la natalidad o, por el contrario,

hacia una tendencia natalista. Esto se cuantifica relacionando a la población entre 0 y 4

años de edad, con la población de la cohorte inmediatamente superior entre 5 y 9

años de edad. Por tanto, un valor por encima de 100 % indica que la nueva cohorte –la

de 0 a 4 años de edad- ha sido superior a la de 5 a 9 años de edad y existe una

tendencia hacia la natalidad. Así se comprueba como la mayor parte de los municipios

de la Vega Baja mantienen una tendencia positiva en cuanto al crecimiento vegetativo,

sensiblemente similar a las medias de la Provincia de Alicante y de la Comunidad

Valenciana. Cabe señalar que algunos municipios que están recibiendo contingentes

de inmigrantes jóvenes en edad de procrear, presentan unos muy destacados índices

de tendencia, como Granja de Rocamora, Rafal, Benferri o Bigastro (Figura 7.45 y

7.47).



Figura 7.45. Índice de tendencia de la población de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE



Fig

ura

7.4

6.

Índic

e d

e m

ate

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ad m

unic

ipio

s d

e la V

ega B

aja

. Fuente

: IV

E



Fig

ura 7

.47. Ín

dic

e d

e te

ndencia

munic

ipio

s d

e la

Vega B

aja

. Fuente

: IVE



A continuación se incluye una relación de los indicadores demográficos básicos para

los diferentes municipios que componen el área, fijando la capacidad de renovación

de la población activa (Figura 7.48).

Indicadores demográficos básicos % (2009)

Dependencia Longevidad Maternidad Tendencia

Renovación

de la

población

activa

Vega Baja 52,10 35,20 21,80 102,00 87,60

Provincia Alicante 46,90 44,50 20,90 104,30 113,50

C. Valenciana 45,20 47,40 21,10 107,80 124,40

Albatera 109,50 44,30 24,70 109,50 174,40

Algorfa 79,70 21,90 19,80 79,70 21,00

Almoradí 113,00 46,50 25,90 113,00 161,20

Benejúzar 90,80 47,70 19,70 90,80 152,70

Benferri 136,80 33,10 27,40 136,80 114,90

Benijófar 72,20 25,50 15,00 72,20 44,40

Bigastro 125,10 41,80 27,90 125,10 161,10

Callosa de Segura 111,20 48,00 26,20 111,20 162,40

Catral 107,30 35,50 25,40 107,30 103,40

Cox 114,70 45,80 21,50 114,70 179,70

Daya Nueva 67,00 36,30 16,70 67,00 74,20

Daya Vieja 56,30 24,10 8,30 56,30 16,10

Dolores 114,10 46,10 24,50 114,10 127,70

Formentera del

Segura 101,40 37,50 21,30 101,40 93,10

Granja de Rocamora 103,30 46,00 21,50 103,30 162,70

Guardamar del

Segura 97,30 34,70 20,90 97,30 77,70

Jacarilla 89,60 44,70 20,70 89,60 94,90

Montesinos, Los 81,60 37,10 19,70 81,60 92,10

Orihuela 99,70 34,70 21,60 99,70 77,40

Pilar de la Horadada 99,60 32,40 23,30 99,60 91,00

Rafal 104,50 45,90 30,70 104,50 211,80

Redován 102,90 53,10 22,20 102,90 223,90

Rojales 92,60 26,80 18,00 92,60 29,10

San Fulgencio 77,70 24,40 16,10 77,70 24,40

San Isidro 111,00 48,10 17,90 111,00 231,30

San Miguel de Salinas 76,50 27,00 16,20 76,50 38,20

Torrevieja 104,40 35,10 20,10 104,40 96,20

Figura 7.48 Indicadores demográficos básicos de los municipios de la Vega Baja.

Fuente: IVE



7 .5 E l sa ldo m igra to r i o y l a p rocedenc ia de la pob lac ión

El estudio de las migraciones y de la procedencia de la población residente es un

aspecto básico para entender las pautas actuales de funcionamiento de la comarca.

Los diferentes periodos analizados ponen de manifiesto que la Vega Baja ha

constituido un lugar de destino de muchos colectivos de inmigrantes atraídos por

motivos laborales o turísticos. El balance o saldo migratorio ha tenido un claro signo

positivo quedando sobradamente compensada la llegada de inmigrantes con la salida

de emigrantes desde la comarca hacia otros destinos. Este balance ha ido creciendo

de manera espectacular entre el año 2000 y el 2005, detectándose un descenso en la

actualidad (Figura 7.49).

Evolución Saldo Migratorio Vega Baja. Periodo 2000-2008

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Hombres 1.468 1.314 11.401 9.430 11.928 11.039 10.748 9.852 3.553

Mujeres 1.412 1.221 9.914 7.993 10.312 9.552 10.067 9.912 3.874

Total 2.880 2.535 21.315 17.423 22.240 20.591 20.815 19.764 7.427

Figura 7.49 Evolución del saldo migratorio de la Vega baja en el periodo 2000-2008. Fuente: IVE

Si se compara el balance según el sexo de los migrantes, se observa un notable

equilibrio entre hombres y mujeres, aunque el número de los hombres es siempre

ligeramente superior al de las mujeres. Se trata del reflejo de la suma de migraciones

laborales, con predominio masculino, y residencialistas donde el equilibrio entre sexos

es mayor (Figura 7.49).

Dentro del contexto de la Comunidad Valenciana, ha sido espectacular el

comportamiento relativo de la Vega Baja al acumular más del 20 % del saldo

migratorio regional en el periodo 2009 (Figura 7.50).



Inmigración a las comarcas de la Comunidad Valenciana (2009)

De la C.

Valenciana

De otras C.

Autónomas

Del

extranjero Total

Total fuera

de la C.

Valenciana

% de población

inmigrante de otra

Comunidad y

Extranjero

Total 21.074 15.837 80.110 117.021 95.947 100,00

Vega Baja 2.421 1.908 19.882 24.211 21.790 22,71

València. 2.392 3.531 15.856 21.779 19.387 20,21

La Marina Alta 1.666 669 8.181 10.516 8.850 9,22

La Marina Baixa 1.950 1.029 6.187 9.166 7.216 7,52

El Baix Vinalopó 712 892 3.900 5.504 4.792 4,99

La Plana Alta 1.098 622 3.229 4.949 3.851 4,01

L'Alacantí 1.870 1.869 1.946 5.685 3.815 3,98

L'Horta Oest 1.494 651 2.242 4.387 2.893 3,02

La Safor 820 556 1.850 3.226 2.406 2,51

La Plana Baixa 800 407 1.909 3.116 2.316 2,41

Vinalopó Medio 624 495 1.734 2.853 2.229 2,32

L'Horta Nord 944 469 1.656 3.069 2.125 2,21

El Baix Maestrat 321 377 1.531 2.229 1.908 1,99

L'Alcoià 246 271 1.353 1.870 1.624 1,69

La Ribera Alta 694 438 1.135 2.267 1.573 1,64

El Camp de

Túria 525 223 1.165 1.913 1.388 1,45

La Vall d'Albaida 318 134 1.089 1.541 1.223 1,27

L'Horta Sud 681 262 670 1.613 932 0,97

Alto Vinalopó 140 140 703 983 843 0,88

El Camp de

Morvedre 215 215 595 1.025 810 0,84

La Costera 285 84 673 1.042 757 0,79

La Ribera Baixa 167 174 576 917 750 0,78

La Plana de

Utiel-Requena 94 80 408 582 488 0,51

La Canal de

Navarrés 55 24 438 517 462 0,48

El Alto Palancia 132 77 245 454 322 0,34

La Hoya de

Buñol 138 80 237 455 317 0,33

El Comtat 97 34 187 318 221 0,23

L'Alcalatén 74 32 169 275 201 0,21



Los Serranos 28 33 160 221 193 0,20

Els Ports 13 10 95 118 105 0,11

L'Alt Maestrat 18 24 58 100 82 0,09

El Valle de

Cofrentes-Ayora 21 19 21 61 40 0,04

El Alto Mijares 20 4 23 47 27 0,03

El Rincón de

Ademuz 1 4 7 12 11 0,01

Figura 7.50 Inmigración de la población a las diferentes comarcas de la Comunidad Valenciana año

2009. Fuente: INE.

El comportamiento de los diferentes municipios no ha sido homogéneo. Los

municipios ubicados en la zona litoral, como Torrevieja, San Miguel de Salinas, Rojales

o San Fulgencio, han presentado un saldo migratorio muy positivo. Por otra parte,

cabe destacar que el 80 % del saldo migratorio de la comarca proviene de Torrevieja

y que, por tanto, acumula el 25 % del saldo migratorio de la Comunidad Valenciana. En

la figura 7.51 queda también patente como todavía un buen número de municipios

interiores de la Vega Baja siguen perdiendo población.

Figura 7.51 Inmigración de la población a las diferentes comarcas de la Comunidad Valenciana año

2009. Fuente: INE



En este sentido, cabe resaltar el caso de Orihuela, municipio cuyo análisis demográfico

es difícil debido a la amplitud de su término, donde se ubica la capital, su zona costera

y un elevado número de pedanías. La zona de Orihuela Costa sigue las mismas pautas

de comportamiento que Torrevieja y presenta un saldo migratorio positivo. La capital, a

pesar de seguir siendo el núcleo más poblado, ha sufrido un saldo migratorio negativo

en la segunda mitad de los noventa. Este dato pone de manifiesto las dificultades por

las que atraviesa la tradicional capital de la Vega Baja intensificado en los últimos

lustros un proceso de conversión de alguna de las pedanías en municipio, como es el

caso de Pilar de la Horadada.

A continuación desglosamos éste análisis de los movimientos migratorios por

municipio desde y hacia la Comunidad Valenciana, otras comunidades y otros países

(Figura 7.52, 7.53 y 7.54).

Figura 7.52 Inmigración de la población de la Comunidad Valenciana a la Vega Baja y emigración de

la población de la Vega Baja hacia la Comunidad Valenciana. Fuente: INE



Figura 7.53 Inmigración de la población de España a la Vega Baja y emigración de la población de la

Vega Baja hacia la España. Fuente: INE



Figura 7.54 Inmigración de la población extranjera a la Vega Baja y emigración de la población de la

Vega Baja hacia el extranjero. Fuente: INE

El crecimiento poblacional de las últimas décadas de la franja litoral se ha basado en

el componente migratorio de origen extranjero. Este fenómeno provoca que la

incidencia de población extranjera en el área de referencia sea muy superior que la

existente en la provincia de Alicante y la Comunidad Valenciana (Figura 7.55 y 7.56).

Población según lugar de nacimiento. (2009)

Total

Nacidos

en la C.

Valenciana

% Nacidos

en la C.

Valenciana

Resto

de

España

%

Resto

de

España

Extranjero %

Extranjero

Comunidad Valenciana 5.094.675 3.246.259 63,72 883.483 17,34 964.933 18,94

Provincia Alicante 1.917.012 1.074.811 56,07 350.195 18,27 492.006 25,67

Vega Baja 390.817 172.774 44,21 50.138 12,83 167.905 42,96

Figura 7.55 Población según lugar de nacimiento y porcentaje respecto del total.

Fuente: IVE, elaboración propia.



Evolución de la población extranjera Vega Baja. Periodo 2007-2009

Año 2007 Año 2009

Total Españoles

Extranjero

s

%

Extranjero

s

Total Españoles Extranjero

s

%

Extranjeros

Total 361.292 220.747 140.545 38,90 390.817 222.912 167.905 42,96

Figura 7.56 Evolución de la población de origen extranjero y nacional en la Vega Baja en el periodo


Una vez más, existe una clara frontera entre la costa y el interior con una acusada

influencia del municipio de Torrevieja sobre el conjunto del área. Según se puede

comprobar en gráficos adjuntos, existen algunos municipios, como Torrevieja, Rojales

y San Fulgencio donde el porcentaje de población censada nacida en el extranjero ya

supera el 25 %. En municipios del interior como Albatera, la población extranjera no

alcanzaba el 5 % (Figura 6.57).

Figura 7.57 Nacionalidad de la población. Fuente: Elaboración propia

El crecimiento de la población en los municipios costeros se debe básicamente a la

llegada de extranjeros de la propia UE, que en su gran mayoría tienen una elevada

edad media y que han trasladado su residencia a las costas mediterráneas españolas,

en busca de calidad de vida, sol, inviernos suaves, precios asequibles y tranquilidad

(Figura 7.58).



% Población según nacionalidad 2009

%

Total

%

Española

%

Extranjera

%

América

%

Europa

%

África

%

Resto

del

mundo

Comunidad

Valenciana 100 82,54 17,46 4,02 10,57 2,26 0,60

Provincia

Alicante 100 75,85 24,15 4,35 16,73 2,47 0,60

Vega Baja 100 57,04 42,96 4,39 33,87 4,02 0,68

Figura 7.58 Porcentaje de población según su nacionalidad en la Comunidad Valenciana, Provincia de

Alicante y la Vega Baja (2009). Fuente: IVE, elaboración propia.

De acuerdo con el origen de la población empadronada en cada uno de los diferentes

municipios de la Vega Baja, se comprueba cómo tan sólo el 31,91% de los residentes

han nacido en el mismo municipio en el que viven. Otra importante consideración es

que tan sólo el 43,77% de los españoles residentes en la comarca han nacido en la

Provincia de Alicante. No obstante, el rasgo más destacado al analizar el origen de los

habitantes en el año 2009 es que el 42,96% de los residentes son de origen extranjero

(Figura 7.59 y 7.60). En el padrón de 2009, el número de extranjeros residentes

estables en la Vega Baja era de 167.905 personas. A ese colectivo debe sumarse un

elevado número de extranjeros presentes en los municipios de la comarca que, por

diversas causas, no se han empadronado.

Población según lugar de nacimiento. Vega Baja 2009

Total

Nacidos

en el

mismo

municipio

Nacidos

en la

misma

provincia

Nacidos

en

diferente

provincia

Resto de

España Extranjero

Hombres 198.674 63.246 22.312 872 24.810 87.434

Mujeres 192.143 61.453 24.056 835 25.328 80.471

Total 390.817 124.699 46.368 1.707 50.138 167.905

Figura 7.59. Población de la Vega Baja según lugar de nacimiento año 2009. Fuente:

IVE, elaboración propia.

Porcentaje de población según lugar de nacimiento Vega Baja 2009

% Total

%

Nacidos

en el

mismo

municipio

%

Nacidos

en la

misma

provincia

%

Nacidos

en

diferente

provincia

% Resto

de España

%

Extranjero

Hombres 100,00 31,83 11,23 0,44 12,49 44,01

Mujeres 100,00 31,98 12,52 0,43 13,18 41,88

Total 100,00 31,91 11,86 0,44 12,83 42,96

Figura 7.60. Porcentaje de población de la Vega Baja según lugar de nacimiento año




De acuerdo con el continente de procedencia, se comprueba cómo, cada año, los

procedentes de países europeos suponen más del 75% del total. Mientras que los

procedentes de otros continentes son minorías, entre las que destacan los originarios

de algunos países concretos de África, como Marruecos y Senegal. Sin embargo, en la

evolución reciente de los extranjeros se comprueba como las nacionalidades de origen

suramericano se han ido imponiendo a las nacionalidades de origen africano. De

modo que desde el año 2002 ya eran más los inmigrados empadronados procedentes

de países como Ecuador, Colombia y Argentina que los procedentes de África (Figura

7.61, 7.62, 7.63, 7.64 y 7.65).

Evolución de la población extranjera en la Vega Baja según continente de origen.

Periodo 2000-2010

%Europa % África % América % Asia % Resto del

mundo

2000 85,24 9,28 4,34 1,10 0,03

2001 74,99 8,16 7,15 0,98 0,02

2002 77,36 9,68 11,90 1,05 0,02

2003 77,26 8,66 13,02 1,04 0,02

2004 74,68 9,29 14,81 1,21 0,02

2005 75,44 9,45 13,69 1,40 0,02

2006 76,29 9,20 13,01 1,49 0,02

2007 78,20 8,68 11,70 1,41 0,01

2008 78,15 8,92 11,42 1,50 0,01

2009 78,61 9,48 10,32 1,58 0,01

2010 78,76 10,15 9,39 1,69 0,01

Figura 7.61. Porcentaje de la población extranjera según el continente de origen en la Vega Baja en el

periodo 2000-2010. Fuente: IVE, elaboración propia.




año 2010. Fuente: IVE, elaboración propia.




año 2010. Fuente: IVE, elaboración propia.

Son colectivos que, aún empujados por las mismas motivaciones, suelen desarrollar

estrategias diferentes en cuanto a su permanencia en el lugar de destino. Mientras

para los americanos España se convierte con frecuencia en destino definitivo, muchos

africanos optan por regresar a sus países tras una larga etapa de permanencia en

España.

Figura 7.64 Evolución de la población extranjera según el continente de origen en la Vega Baja en el




Como se comprueba en el cuadro adjunto, el éxodo migratorio desde los municipios

de la comarca tiene por destino preferente otros municipios valencianos de acuerdo

con los desplazamientos familiares de ajuste, por motivos laborales y de matrimonio

preferentemente. Son menos los que se trasladan a otras comunidades autónomas y

menos los que salen al extranjero. Aunque en la evolución en el periodo 2005-2009 se

observa un aumento de la emigración hacia el extranjero (Figura 6.66).

Figura 7.65 Población nacional y extranjera en sección censal año 2009. Fuente: IVE, elaboración

propia.

Emigración Inmigración

% TOTAL

EMIGRAC

ION

% A otras

comunida

des

autónom

as

% A la

Comunid

ad

Valencian

a

% Al

extranjero

%TOTAL

INMIGRA

CION

% De

otras

comunida

des

autónom

as

% De la

Comunid

ad

Valencian

a

% Del

extranjero

2005 100,00 38,10 55,49 6,40 100,00 20,58 22,77 56,66

2006 100,00 35,82 52,92 11,26 100,00 20,29 24,44 55,27

2007 100,00 37,62 49,05 13,33 100,00 22,26 25,25 52,49

2008 100,00 38,85 43,25 17,90 100,00 24,74 31,23 44,03

2009 100,00 35,44 40,72 23,84 100,00 26,92 35,54 37,55

Figura 7.66 Evolución de la Emigración y la Inmigración en la Vega Baja en el periodo 2005-2009 en

porcentajes. Fuente: IVE, elaboración propia.



7 . 6 E l n i ve l de i ns t r ucc ión de la pob lac ión ac t i va

Es evidente la relación que existe entre nivel educativo de una sociedad, su nivel de

renta y la calidad de vida. Por tanto, el nivel de instrucción es un factor fundamental

para analizar la competitividad del capital humano disponible y consecuentemente del

territorio en el que se encuentran. La variable escogida para homogeneizar el análisis

ha sido el nivel de instrucción de la persona principal del hogar.

La comarca de la Vega Baja se trata de una zona con un escaso nivel de instrucción,

factor que se convierte en una de las grandes debilidades actuales y problemas

futuros de la comarca. De nuevo encontramos una estructura dual, como en la práctica

totalidad de las variables analizadas, con importantes diferencias entre la zona costera

y el resto del territorio. El nivel de alfabetización en la comarca se halla

considerablemente por debajo de las medias provincial y autonómica, siendo inferior

entre los municipios del interior de la Vega Baja (Figuras 7.67 y 7.68).

Figura 7.67 Porcentaje de población analfabeta de la Vega Baja año 2001. Fuente: INE, elaboración

propia.



Fig

ura 7

.68

Porcenta

je d

e p

obla

ció

n a

nalfabeta

de la V

ega B

aja

año 2

00

1. Fuente

: IN

E, ela

boració

n p

ropia

.



El grupo más representativo en cuanto al nivel de estudios es el de las personas que

han cursado estudios básicos y poseen el título de estudios primarios. La mayor parte

de los municipios de la comarca cuenta con altos porcentajes de personas con

estudios primarios, con porcentajes superiores a las medias provincial y autonómica.

(Figuras 7.69 y 7.70).

Figura 7.69 Porcentaje de población con estudios de Primer Grado de la Vega Baja año 2001. Fuente:

INE, elaboración propia.



Fig

ura 7

.70

Porcenta

je d

e p

obla

ció

n c

on e

stu

dio

s d

e 1

er

Grado d

e la V

ega B

aja

año 2

001.

Fuente

: IN

E,

ela

boració

n p

ropia



A partir del nivel secundario se observa una diferenciación clara entre los municipios

costeros y el interior. Tan sólo nueve municipios de la Vega Baja superan la media de

referencia de la Provincia y de la Comunidad Valenciana (Figuras 7.71 y 7.73)

Figura 7.71. Porcentaje de población con estudios de 2do Grado de la Vega Baja año 2001. Fuente:


Es importante aclarar que el nivel de estudios de la zona costera debe su posición a un

sector poblacional con altos niveles de instrucción pero que se encuentran fuera del

ámbito laboral, aspecto que puede debilitar la aparente base competitiva de la zona.

La inmigración de la población proveniente de la Unión Europea contribuye a

incrementar los niveles educativos, pero sin ponerlos al servicio del mercado de

trabajo, dada su elevada edad media y el hecho de que en su mayoría llegan a la Vega

Baja una vez concluida su vida laboral.

La situación se muestra especialmente desfavorable para la Vega Baja al realizar la

comparación de sus habitantes que poseen estudios superiores o de tercer grado. La

media comarcal se halla muy por debajo de esas medias de referencia y ningún

municipio se encuentra por encima. Únicamente destacar el buen comportamiento de

la cabecera tradicional, Orihuela, debido a la oferta de estudios universitarios que allí

existe (Figura 7.72 y 7.74).



Figura 7.72. Porcentaje de población con estudios de Tercer Grado de la Vega Baja año 2001. Fuente:




Fig

ura 7

.73

Porcenta

je d

e p

obla

ció

n c

on e

stu

dio

s d

e 2

do

Grado d

e la

Vega B

aja

año 2

00

1. F

uente

: INE, e

laboració

n p

ropia

.



Fig

ura 7

.74 P

orcenta

je de pobla

ció

n con estu

dio

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G

rado de la

V

ega B

aja

año 200

1.

Fuente

: IN

E,

ela

boració

n p

ropia

.



Tal circunstancia refleja una fuerte debilidad para asegurar la sostenibilidad de las

actividades económicas de futuro, y son reflejo claro de la vocación socioeconómica

mantenida hasta el presente, fundamentada en los pilares de la agricultura, la

construcción y los servicios más banales derivados de la actividad turística.

Un estudio más detallado por secciones censales y diferenciando en función de la

procedencia, despeja algunas incógnitas.

Figura 7.75 Nivel medio de estudios de residentes en viviendas familiares sección censal y grado de

diferencia entre nivel de estudios de residentes en viviendas familiares nacionales y extranjeros.

Fuente: Elaboración propia. INE

Verificamos aquí también la tendencia de la inmigración europea a elevar la media de

estudios (Figura 7.75). Los municipios de la zona prelitoral y los costeros (sobre todo

Guardamar, Torrevieja y Pilar de la Horadada) son los de mayor nivel de instrucción.

No obstante, en el gráfico de nivel de estudios de habitantes exclusivamente

nacionales, observamos que la distribución de los diferentes niveles en el territorio es

muy similar.

Un caso diferencial es Orihuela Costa, que tiene un grado algo más alto de estudios

entre la población extranjera, pero que ha visto cómo sus habitantes de mayor nivel de

estudios han migrado a otras zonas, tal como se observa en la figura 7.76.



Figura 7.76. Nivel medio de estudios de residentes migrantes, extranjeros y nacionales en viviendas

familiares sección censal. Fuente: Elaboración propia. INE


A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A

Y S I S T E M A P R O D U C T I V O

8 A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A Y S I S T E M A

P R O D U C T I V O

8 .1 Mode lo económico y sec to res p roduc t i vos

8 .2 Va r iab l es soc ioeconómicas: mercado de t raba jo y s ec to res

p roduc t i vos

8.2.1 Nivel de renta y r iqueza económica

8.2.2 El mercado de trabajo y sectores productivos

8.2.2.1 La población activa y el índice de dependencia

8.2.2.2 Distr ibución y especial ización de la población act iva por

sectores productivos

8.2.2.3 Áreas de especial ización agrícola

8.2.2.4 Áreas de especial ización industrial

8.2.2.5 Áreas de especial ización en construcción

8.2.2.6 Áreas de especial ización en serv icios

8.2.2.7 Áreas de especial ización en tur ismo

8.2.2.8 Situación profesional de la población act iva

8.2.2.9 Evolución del desempleo

8.2.2.10 Evolución de la contratac ión

8.2.3 Inversión




8 A C T I V I D A D E C O N Ó M I C A Y S I S T E M A

P R O D U C T I V O

8 .1 Mode lo económico y sec to res p roduc t i vos .

En la comarca de la Vega Baja se reproduce un modelo económico que refleja el fuerte

impacto que ha tenido la implantación del sector turístico a gran escala en un ámbito

dotado de una fuerte base agrícola y con un sector industrial marginal. Por otra parte, el

turismo se ha convertido en un sector estratégico para la generación de riqueza con efectos

muy importantes sobre la economía comarcal. En estos momentos, el sector está

atravesando grandes transformaciones, promoviéndose desde la Consellería de Turismo

líneas que persiguen impulsar la adecuación del sector a las nuevas necesidades de los

consumidores.

La economía de la Vega Baja del Segura se ha basado tradicionalmente en la agricultura, ya

que la estructura social de la comarca durante los siglos XIX y principios del XX impidió una

verdadera industrialización de la zona. La base económica agraria entra en crisis en los

años sesenta, derivando en el envejecimiento y falta de alternativas para una población con

poca base formativa. No obstante, la comarca de la Vega Baja ha presentado

tradicionalmente unas condiciones naturales propicias para un fuerte desarrollo turístico.

Factores como el clima, la costa o el paisaje han provocado una masiva afluencia de

turistas desde los años 60, alcanzando un espectacular desarrollo a mediados de los

ochenta, especialmente en el municipio de Torrevieja. Este desarrollo turístico ha propiciado

un aumento poblacional fortísimo tanto del frente litoral como de la franja prelitoral,

convirtiendo a la comarca en un destacado destino de sol y playa dentro de la Comunidad

Valenciana y del territorio nacional.

La consecuencia clara de este desarrollo es un incremento en el nivel de renta local,

provocando una significativa expansión del sector de la construcción y convirtiendo al

sector terciario en el pilar de la economía comarcal. La revalorización del ámbito ha

desembocado en la urbanización masiva de la costa, dando pie a nuevas posibilidades

empresariales que se alejan de la tradicional actividad agraria. Actualmente, la mayor parte

de la población trabaja en el sector terciario, principalmente en actividades vinculadas al

turismo residencial.

Un factor que intensifica la influencia del turismo en otros sectores secundarios, como es el

industrial y la construcción vinculada a la promoción inmobiliaria, es que se trata de un

turismo extrahotelero con un tipo de turista que pasa grandes temporadas al año en la zona

y que por lo tanto adquiere viviendas de segunda residencia. Esta característica ha

determinado un modelo turístico caracterizado por una escasa presencia hotelera, el

predominio de la oferta residencial secundaria y una oferta extrahotelera no declarada.

Por otro lado, el modelo productivo y potencial económico del área está íntimamente ligado

a una estructura poblacional que ha experimentado un significativo crecimiento por el efecto

casi exclusivo de la inmigración. El tipo de inmigración se caracteriza por la recepción de

personas de edades avanzadas, tanto de origen nacional como del norte de Europa, que

buscan un turismo de tipo residencial. Esto provoca un incremento de la tasa de

envejecimiento y una modificación de los sectores productivos.




Los servicios demandados por el nuevo estereotipo de poblador son limitados y están

significativamente vinculados al sector terciario, dificultando el impulso del sector industrial.

Esto provoca que en la zona interior, donde la inmigración de tercera edad no es tan

intensa, se está produciendo un éxodo de la mano de obra joven a otras zonas

desequilibrando de manera clara la pirámide de población. Este estancamiento en la

dinámica de demanda de mano de obra está bloqueando el desarrollo comarcal en

términos económicos. Por otro lado, en el contexto de la crisis financiera e inmobiliaria

desencadenada a mediados del 2007, la dependencia de la economía comarcal del sector

terciario y de la construcción ha supuesto incrementos significativos de las tasas de paro,

afectando principalmente a la población migrante.

8 .2 Va r iab l es soc ioeconómicas: mercado de t raba jo y sec to res

p roduc t i vos .

8.2.1 Nivel de renta y r iqueza económica.

Las características básicas de la población definen las bases socioeconómicas del territorio

que habitan, siendo el nivel de renta per cápita un indicador comúnmente utilizado para

estimar la riqueza económica de una determinada zona. Como aproximación válida para

conocer el nivel de renta de los habitantes de la Vega Baja y su evolución reciente, se ha

utilizado la renta familiar disponible del censo 2001 para las diferentes unidades censales

analizadas. La renta familiar disponible permite conocer los ingresos que una familia

dispone para ser destinados al consumo o al ahorro a lo largo de un determinado periodo.

Por tanto, el nivel de renta se convierte en un elemento común para establecer diferencias

relativas del nivel de calidad de vida entre áreas. De los datos la renta familiar per cápita en

el año 1991 (Figura 8.1) de las diferentes comarcas que componen la provincia de Alicante,

se desprende que la Vega Baja es una de las comarcas con menor capacidad adquisitiva

de los habitantes. Ocupa el séptimo lugar de un total de nueve comarcas. Entre las causas

que explican esa situación cabe destacar:

El sector agrícola representaba en la economía global del ámbito un papel mucho

mayor que en el resto de comarcas de la Provincia, remunerándose la mano de obra

en este sector en menor medida que en otros sectores económicos

El nivel de formación de los habitantes es inferior a la media provincial

Renta familiar disponible per cápita

Comarca Año 1991

La Marina Baixa 1.562.909 pta

La Marina Alta 1.299.812 pta

L'Alacantí 1.226.327 pta

L'Alcoiá 1.125.083 pta

El Vinalopo Mitja 1.094.314 pta

El Comtat 1.093.877 pta

La Vega Baja 1.043.768 pta

L'Alt Vinalopó 1.027.361 pta

El Baix Vinalopo 1.020.476 pta

Fuente:

Figura 8.1 Renta familiar disponible per cápita en las comarcas de la Provincia de Alicante.

Fuente: Plan de Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja.




Un factor relacionado con el nivel de renta per cápita es la condición socioeconómica media

de la población. Según el glosario del INE esta se define como la media aritmética de las

marcas de clase de las condiciones socioeconómicas de las personas. La condición

socioeconómica de una persona se obtiene combinando la información de las variables de

ocupación, actividad y situación profesional, conforme se viene haciendo en la Encuesta de

Población Activa desde el año 1994. Podemos comprobar que los municipios con mayor

condición socioeconómica (Figura 8.3), tanto en 1991 como en 2001, se ubican en la franja

litoral, seguido por la franja prelitoral.

El efecto del turismo a nivel global ha revalorizado también el sistema económico del

interior. Se detectan así valores significativos en Jacarilla y Benejúzar poblaciones

influenciadas por el municipio de Torrevieja.

Figura 8.2 Condición socioeconómica media del hogar de los municipios de la Vega Baja.

Fuente: INE.

F O R M A C I Ó N D E L V A L O R I N M O B I L I A R I O E N Á R E A S D E C R E C I M I E N T O S U B U R B A N O

195



Condición socioeconómica media

Municipio 1991 2001 % Variación

Albatera 0,65 0,91 140,00

Algorfa 0,58 0,72 124,14

Almoradí 0,65 0,98 150,77

Benejúzar 0,72 1,05 145,83

Benferri 0,58 1,03 177,59

Benijófar 0,69 0,85 123,19

Bigastro 0,80 1,03 128,75

Callosa de Segura 0,65 0,93 143,08

Catral 0,71 0,97 136,62

Cox 0,66 0,92 139,39

Daya Nueva 0,69 0,88 127,54

Daya Vieja 0,65 0,86 132,31

Dolores 0,57 0,98 171,93

Formentera del Segura 0,69 0,96 139,13

Granja de Rocamora 0,63 0,95 150,79

Guardamar del Segura 0,67 0,9 134,33

Jacarilla 0,76 1,14 150,00

Los Montesinos 0,71 1,00 140,85

Orihuela 0,64 0,95 148,44

Pilar de la Horadada 0,64 0,96 150,00

Rafal 0,72 0,99 137,50

Redován 0,66 0,95 143,94

Rojales 0,71 0,81 114,08

San Fulgencio 0,63 0,87 138,10

San Isidro 0 0,98 -

San Miguel de Salinas 0,72 0,88 122,22

Torrevieja 0,62 0,92 148,39

TOTAL 0,65 0,94 144,62

Figura 8.3 Condición socioeconómica media de la población de los municipios de la Vega

Baja. Fuente: INE




C

ondic

ión s

ocio

económ

ica m

edia

de los m

unic

ipio

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el Litoral de la V

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año 1

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e la V

ega B

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. Fuente

: IN

E,

ela

boració

n

propia

.




Otro índice de referencia sería el índice de actividad económica del Anuario Económico de

España de la Caixa, que se obtiene en función del impuesto correspondiente al total de

actividades económicas empresariales (industriales, comerciales y de servicios) y

profesionales. Es decir, incluye todas las actividades económicas excepto las agrarias (que

no están sujetas al impuesto de actividades económicas). El valor del índice expresa la

participación de la actividad económica (en tanto por 100.000) de cada municipio sobre una

base nacional de 100.000 unidades equivalente a la recaudación del impuesto de

actividades económicas empresariales y profesionales (Figura 8.5 y 8.6)

Índice de actividad económica

Año 2003 Año 2009 % Crecimiento

Albatera 8 12 150,00

Algorfa 1 2 200,00

Almoradí 32 20 62,50

Benejúzar 5 5 100,00

Benferri 1 1 100,00

Benijófar 2 2 100,00

Bigastro 6 6 100,00

Callosa de Segura 22 18 81,82

Catral 5 8 160,00

Cox 6 10 166,67

Daya Nueva 1 1 100,00

Daya Vieja 0 0 0

Dolores 10 7 70,00

Formentera del Segura 1 3 300,00

Granja de Rocamora 2 2 100,00

Guardamar del Segura 19 24 126,32

Jacarilla 2 2 100,00

Los Montesinos 2 5 250,00

Orihuela 125 128 102,40

Pilar de la Horadada 19 20 105,26

Rafal 4 3 75,00

Redován 8 8 100,00

Rojales 10 13 130,00

San Fulgencio 4 7 175,00

San Isidro 1 5 500,00

San Miguel de Salinas 6 6 100,00

Torrevieja 104 130 125,00

Vega Baja 406 448 110,34

Provincia Alicante 3.378 3.276 96,98

Comunidad Valenciana 10.616 9.724 91,60




Figura 8.5 Índice de actividad económica de la Vega Baja en el año 2003, 2009 y

porcentaje de crecimiento en dicho periodo. Fuente: Anuario Económico de España 2010,

La Caixa.

Figura 8.6 Actividad económica año 2003 y 2009 en la Vega Baja. Porcentaje de

crecimiento económico. Fuente: Anuario Económico de España 2010, La Caixa.




En los municipios del litoral, como Torrevieja y Orihuela, debido a la expansión del municipio

en el área denominada Orihuela Costa, encontramos los valores más significativos (Figura

8.4). En esta línea, datos muy similares aportan otros indicadores económicos elaborados.

Análisis como el número de vehículos de la unidad familiar o el tamaño medio del hogar,

ofrecen una perspectiva de la calidad de vida en la comarca (Figura 8.7 y 8.8). En estos

casos, se observa claramente la influencia del turismo, puesto que se trata de una

población con tendencia a moverse utilizando el transporte público. Aquí, el tamaño de los

apartamentos de costa es más reducido que la vivienda autóctona de interior.

Figura 8.7 Número de vehículos de la unidad familiar. Fuente: INE.




Figura 8.8 Número de vehículos de la unidad familiar. Fuente: INE.

El índice de actividad económica está en general correlacionado con la cuota de mercado.

Es decir, suele existir bastante relación entre la capacidad de compra y los impuestos

correspondientes a las actividades económicas empresariales y profesionales. La cuota de

mercado del Anuario Económico de España de la Caixa, es el índice que expresa la

capacidad de compra o de consumo comparativa de los municipios. Se elabora mediante

un modelo equivalente a un promedio de números índices de las siguientes seis variables:

población, número de teléfonos fijos (de uso doméstico), automóviles, camiones (camiones

y furgonetas), oficinas bancarias, y actividades comerciales minoristas. Es decir, la

capacidad de consumo de un municipio se mide, no sólo en función de la importancia de la

población, sino también en función del poder adquisitivo de la misma, que viene

representado por las cinco variables restantes indicadas. Estos números índices expresan

la participación (en tanto por 100.000) que corresponde a cada municipio sobre una base

nacional de 100.000 unidades (Figura 8.9)




Cuota de mercado

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

%Evolución

de la cuota de

mercado

Albatera 22 23 23 23 23 23 22 23 22 22 100,00

Algorfa 3 3 4 4 4 5 5 7 7 7 233,33

Almoradí 32 32 32 33 34 35 35 36 36 36 112,50

Benejúzar 11 11 11 11 12 12 12 11 11 11 100,00

Benferri 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 100,00

Benijófar 4 4 5 5 6 6 7 8 8 8 200,00

Bigastro 12 12 12 12 13 13 13 13 13 13 108,33

Callosa de

Segura 35 34 34 34 34 35 35 33 33 33 94,29

Catral 12 12 12 12 12 13 14 14 14 14 116,67

Cox 17 17 17 17 17 17 16 16 15 15 88,24

Daya Nueva 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 133,33

Daya Vieja - - - - - - - - - - 0

Dolores 16 16 16 16 16 16 16 15 16 15 93,75

Formentera

del Segura 5 5 5 5 5 6 6 7 7 7 140,00

Granja de

Rocamora 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 80,00

Guardamar

del Segura 26 27 28 29 29 31 32 35 36 37 142,31

Jacarilla 4 4 4 4 5 5 5 5 5 4 100,00

Los

Montesinos 6 7 7 7 7 8 9 9 9 9 150,00

Orihuela 140 147 153 161 167 179 187 193 194 193 137,86

Pilar de la

Horadada 32 33 35 37 40 43 45 45 46 46 143,75

Rafal 8 8 8 8 8 8 8 8 7 7 87,50

Redován 12 12 12 12 13 13 14 13 13 13 108,33

Rojales 23 25 26 28 30 33 35 38 39 39 169,57

San

Fulgencio 13 13 14 15 17 20 21 23 23 23 176,92

San Isidro 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 133,33

San Miguel

de Salinas 10 10 11 12 12 14 15 15 15 15 150,00

Torrevieja 126 136 147 159 164 174 177 182 185 181 143,65

Vega Baja 583 605 630 659 683 724 745 765 769 763 130,87

Provincia

Alicante 3.711 3.745 3.785 3.825 3.836 3.911 3.970 3.975,00 3.987 3.966 106,87

Comunidad

Valenciana 10.621 10.597 10.594 10.592 10.617 10.632 10.787 10.781,00 10.822 10.788 101,57

Figura 8.9 Evolución de la cuota de mercado de los municipios de la Vega Baja en el

periodo 2000-2009. Fuente: Anuario Económico de España 2010, La Caixa.




Figura 8.10 Evolución de la cuota de mercado de los municipios de la Vega Baja en el

periodo 2000-2009. Fuente: Anuario Económico de España 2010, La Caixa.

El análisis por municipios refleja claramente esa explicación. Los municipios de la comarca

con más nivel de renta disponible, superando la renta de la Comunidad Valenciana son San

Fulgencio y Rojales, que, como ya se ha indicado, son zonas de segunda línea del litoral

que han tenido gran expansión poblacional. Torrevieja, San Miguel de Salinas, Guardamar

del Segura y Benijófar superan por este orden la media de la Provincia. En todos estos

municipios la actividad económica principal es el sector servicios y no tiene tanto peso la

agricultura. Podemos establecer una clasificación de los municipios mayores de 1.000

habitantes en la Vega Baja, de acuerdo con el nivel de renta per cápita registrado por cada

uno de ellos, recogiéndose los datos en la figura 8.11.




Figura 8.11 Nivel económico de los municipios de la Vega Baja según la renta. Fuente: Plan

de Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja.

A su vez se ha determinado la variación de los niveles de renta experimentados entre los

años 1998 y 2004, según los análisis elaborados por el servicio de estadística de La Caixa,

publicados en el año 2005 (Figura 8.12). Se comprueban incrementos muy significativos

(superiores al 60%) en aquellos municipios donde el crecimiento poblacional ha sido mayor.

El ejemplo más representativo lo encontramos en el municipio de Torrevieja. A partir de

2004 se evidencia un cambio de tendencia con incremento significativo de las rentas en

municipios del interior, de la mano de la modernización de las actividades primarias, del

desarrollo de diversos asentamientos industriales, ampliación del sector servicios y del

subsector de la construcción.

Nivel de renta Nivel de renta

1 Hasta 7200 6 11300-12100

2 7200-8300 7 12100-12700

3 8300-9300 8 12700-13500

4 9300-10200 9 13500-14500

5 10200-11300 10 Más de 14500




Figura 8.12 Evolución de los niveles de renta en los municipios de la Vega Baja en el

periodo 1998-2004. Fuente: Plan de Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja.

8.2.2 El mercado de trabajo y sectores productivos.

8.2.2.1 La población act iva y el índice de dependencia.

Un factor decisivo para la correcta caracterización del modelo económico de un territorio es

la definición de la actividad de su población. Un análisis exhaustivo del mercado laboral

permite determinar la relación que existe entre la población potencialmente activa, la

población ocupada y la población parada. Como marco de referencia nos remitimos al

Censo de 2001 que nos permite conocer índices de población con gran fiabilidad. Se han

determinado para su análisis diferentes parámetros que relacionan el mercado de trabajo

con la actividad económica, como son la población activa, diferenciando entre ocupados y

parados y la población inactiva. (Figura 8.13).

Nivel de renta Nivel de renta

1 Hasta 10% 6 34% - 42%

2 10% - 16% 7 42% - 50%

3 16% - 21% 8 50% - 60%

4 21% - 26% 9 60% - 72%

5 26% - 34% 10 Más de 72%




Vega Baja 2001. Relación del mercado de trabajo con la actividad económica

habitantes activos

tasa

actividad

%

ocupados

tasa

ocupados

%

parados

tasa

paro

%

inactivos %

inactivos

Albatera 8.544 3.721 43,60 3.265 87,75 456 12,30 4.823 56,45

Algorfa 1.705 553 32,40 373 67,45 180 32,50 1.152 67,57

Almoradí 14.041 6.384 45,50 5.871 91,96 513 8,00 7.657 54,53

Benejúzar 5.060 2.379 47,00 2.274 95,59 105 4,40 2.681 52,98

Benferri 1.166 546 46,80 524 95,97 22 4,00 620 53,17

Benijófar 2.297 787 34,30 684 86,91 103 13,10 1.510 65,74

Bigastro 5.155 2.644 51,30 2.216 83,81 428 16,20 2.511 48,71

Callosa de

Segura 15.793 7.010 44,40 6.153 87,77 857 12,20 8.783 55,61

Catral 5.295 2.561 48,40 2.177 85,01 384 15,00 2.734 51,63

Cox 6.196 2.788 45,00 2.561 91,86 227 8,10 3.408 55,00

Daya Nueva 1.244 498 40,00 445 89,36 53 10,60 746 59,97

Daya Vieja 226 83 36,70 68 81,93 15 18,10 143 63,27

Dolores 6.267 2.784 44,40 2.543 91,34 241 8,70 3.483 55,58

Formentera

del Segura 2.170 918 42,30 832 90,63 86 9,40 1.252 57,70

Granja de

Rocamora 1.745 803 46,00 665 82,81 138 17,20 942 53,98

Guardamar

del Segura 9.470 3.988 42,10 3.450 86,51 538 13,50 5.482 57,89

Jacarilla 1.644 866 52,70 735 84,87 131 15,10 778 47,32

Los

Montesinos 2.774 1.230 44,30 1.156 93,98 74 6,00 1.544 55,66

Orihuela 54.024 23.685 43,80 21.129 89,21 2.556 10,80 30.339 56,16

Pilar de la

Horadada 12.698 5.822 45,80 5.404 92,82 418 7,20 6.876 54,15

Rafal 3.414 1.565 45,80 1.411 90,16 154 9,80 1.849 54,16

Redován 5.745 2.591 45,10 2.342 90,39 249 9,60 3.154 54,90

Rojales 8.467 2.204 26,00 1.995 90,52 209 9,50 6.263 73,97

San

Fulgencio 4.039 1.200 29,70 1.025 85,42 175 14,60 2.839 70,29

San Isidro 1.340 609 45,40 546 89,66 63 10,30 731 54,55

San Miguel

de Salinas 4.306 1.586 36,80 1.383 87,20 203 12,80 2.720 63,17

Torrevieja 50.653 20.084 39,70 17.224 85,76 2.860 14,20 30.569 60,35

Vega Baja 235.478 99.889 42,42 88.451 88,55 11.438 11,45 135.589 57,58

Provincia

Alicante 1.455.972 667.434 45,84 585.934 87,79 81.500 12,21 788.538 54,16

Comunidad

Valenciana 4.145.087 1.940.103 46,80 1.715.922 88,44 224.181 11,56 2.204.984 53,20

Figura 8.13 Relación del mercado de trabajo con la actividad económica en la Vega Baja

año 2001. Fuente: INE Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.




Figura 8.14 Porcentaje de crecimiento del paro en el periodo dic.2005-dic.2009. Fuente:

Servef, elaboración propia.




Evolución de la población parada en la Vega Baja.

Diciembre

2005

Diciembre

2009

%Crecimiento

población en paro

Albatera 449 1226 173,05

Algorfa 49 182 271,43

Almoradí 595 2452 312,10

Benejúzar 187 722 286,10

Benferri 47 176 274,47

Benijófar 68 241 254,41

Bigastro 184 930 405,43


Catral 360 883 145,28

Cox 197 545 176,65

Daya Nueva 38 165 334,21

Daya Vieja 8 19 137,50

Dolores 204 748 266,67




Jacarilla 48 192 300,00

Los Montesinos 86 469 445,35

Orihuela 2093 6520 211,51

Pilar de la Horadada 236 1346 470,34

Rafal 116 531 357,76

Redován 262 973 271,37

Rojales 183 735 301,64


San Isidro 92 259 181,52

San Miguel de Salinas 118 434 267,80

Torrevieja 3164 9709 206,86

VEGA BAJA 10037 33451 233,28

Figura 8.15 Evolución de la población parada en el periodo 2005-2009 en los municipios

de la Vega Baja. Fuente: Servef, elaboración propia.




Fig

ura 8

.16

In

crem

ento

de la p

obla

ció

n p

arada en e

l perio

do 2

00

5-2009

en los m

unic

ipio

s de la

Vega B

aja

. Fuente

: S

ervef,

ela

boració

n p

ropia

.




Entendemos como persona activa aquella que, teniendo edad de trabajar, está ocupada o

se halla parada buscando empleo. Analizados los casos de los municipios de la Vega Baja

se comprueba cómo, en el año 2001, la tasa de actividad se encuentra por debajo de las

medias de la provincia de Alicante y del conjunto de la Comunidad Valenciana (Figura 8.17).

Esto se debe a que existe una significativa parte de la población residente no incorporada al

mercado de trabajo -jubilados, rentistas, pensionistas- y también a la falta de inscripción

legal de una considerable proporción de trabajadores.

Figura 8.17 Tasa de actividad en los municipios de la Vega Baja año 2001. Fuente: INE

Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.

Sin embargo, las tasas de paro en el año 2001 se encontraban en torno a las medias de

referencia. Esta tendencia se modifica drásticamente con la crisis financiera e inmobiliaria

desencadenada a mediados del 2007, a causa de la cual la construcción en España se ha

visto gravemente afectada siendo el empleo vinculado a la construcción una de las graves

víctimas del fenómeno. La tasa de paro en el sector de la construcción entre el año 2007 y

2008 aumentó más del doble. En el año 2010 la tasa del desempleo se sitúa entorno al

23,44% (Figura 8.18).

Evolución de la población activa, ocupada y parada en el sector

de la construcción en España

Activos Ocupados Parados Tasa

Paro (%)

2000 1.920.000 1.723.000 198.000 10,30

2001 2.055.000 1.876.000 179.000 8,70

2002 2.189.000 1.980.000 209.000 9,56

2003 2.312.000 2.102.000 210.000 9,10

2004 2.463.000 2.253.000 209.000 8,50

2005 2.509.000 2.357.000 152.000 6,08

2006 2.705.000 2.543.000 162.000 5,99




2007 2.881.000 2.697.000 184.000 6,37

2008 2.878.000 2.454.000 424.000 14,84

2009 2.559.000 1.888.000 671.000 26,17

2010 2.159.000 1.651.000 508.000 23,44

Figura 8.18 Evolución de la población activa, ocupada y parada dentro del sector de la

construcción en España. Fuente: Ministerio de Fomento, INE.

Otro aspecto objeto de análisis seria la relación existente entre población activa y población

dependiente. En este caso, el equilibrio social se ha visto afectado por el efecto de las

migraciones, que ha llegado a desequilibrar el balance estimado como medio-normal entre

población activa y población inactiva. El índice de dependencia (jóvenes +

ancianos*100/adultos) presenta valores muy superiores a los que serían normales en otros

municipios con una base económica industrial, signo característico de los municipios

afectados por el fenómeno del turismo de tipo residencial. Por tanto, se produce una

dependencia de unos grupos de edades inactivos, respecto de los grupos de edades

potencialmente activos, situándose el índice medio de la Vega Baja por encima de la media

provincial y autonómica (Figura 8.19 y 8.20).

Figura 8.19 Índice de dependencia en los municipios de la Vega Baja en el año 2009.

Fuente: IVE, elaboración propia




Podemos comprobar cómo, al igual que ocurre con otros factores, existe una fuerte

diferenciación entre la franja litoral, prelitoral e interior. La media de referencia de la comarca

se trata de una relación que no refleja la estructura de la población autóctona, ya que se

encuentra fuertemente determinada por el asentamiento de larga temporada de población

procedente del resto de España y de Europa, cuya dependencia presiona de forma muy

considerable sobre los servicios y equipamientos de la comarca.

Figura 8.20 Índice de dependencia en los municipios de la Vega Baja en el año 2009.


Otro factor objeto de análisis seria el índice de renovación que relaciona la población

comprendida entre los 20 y los 29 años de edad con la población comprendida entre los 55

y 64 años de edad, midiendo la proporción de efectivos que acaban de entrar en la edad

laboral en comparación con los efectivos que están saliendo de esa franja de edad laboral.

En la Vega Baja los menores índices corresponden a las zonas de mayor crecimiento de

población, ya que la zona litoral y la zona de influenciada está recibiendo aportaciones de

efectivos de elevada edad. El hecho de que un porcentaje significativo del área funcional,

especialmente los del litoral y zona de influencia, estén o vayan a estar próximamente con

índices inferiores al 150%, implica que la capacidad de reposición y crecimiento de la

población dependerá en gran medida de la componente migratoria (Figura 8.21 y 8.22).




Figura 8.21 Índice de renovación de la población activa en los municipios de la Vega Baja

en el año 2009. Fuente: IVE, elaboración propia.

Figura 8.22 Índice de renovación de la población activa en los municipios de la Vega Baja

en el año 2009. Fuente: IVE, elaboración propia.




Figura 8.23 Porcentaje de población económicamente dependiente y de población

económicamente activa. Fuente: INE.

8.2.2.2 Distr ibución y especial ización de la población activa por

sectores productivos.

La distribución de la población activa por sectores productivos nos indica el grado de

especialización e importancia de los diferentes ramos de actividad. El estudio se ha

elaborado de acuerdo al último censo de Población y Vivienda de 2001, realizando una

comparación con los datos relativos a la provincia y la comunidad autónoma que permita

establecer referencias de carácter territorial.

Como se puede ver en la figura 8.24, el sector principal, que ocupa al 50 % de la población

activa, es el sector servicios. Presenta una ocupación inferior a las medias alicantina y

valenciana, lo que indica que es un sector importante que todavía puede crecer conforme lo

ha hecho el resto del sistema territorial de referencia. La dedicación de la población activa a

la construcción es muy significativa en el conjunto de la comarca, hasta constituir el

segundo sector en importancia tras los servicios, con porcentajes de empleo (20%)

superiores a las medias de referencia territorial alicantina y valenciana. Esto indica que la

construcción se ha convertido en buena parte del territorio en el verdadero motor de su

economía. Por el contrario, los porcentajes de ocupación en la industria (18,45 %) son

inferiores a los del ámbito de referencia, lo que indica la necesidad de desarrollo del citado

sector para dinamizar la economía comarcal.




Figura 8.24 Relación de ocupados en los diferentes sectores económicos en los

municipios de la Vega Baja en el año 2001. Fuente: INE, Censos de población y viviendas

2001, elaboración propia.

Vega Baja 2001. Relación con la actividad económica

Ocupados

%

Ocupados

Agricultura,

ganadería y

pesca

% Agricultura,

ganadería y

pesca

Industria %

Industria Construcción

%

Construcción Servicios

%

Servicios

Albatera 3.265 100 404 12,37 886 27,14 431 13,20 1.543 47,26

Algorfa 373 100 33 8,85 79 21,18 100 26,81 161 43,16

Almoradí 5.871 100 443 7,55 1.452 24,73 1.227 20,90 2.738 46,64

Benejúzar 2.274 100 160 7,04 629 27,66 621 27,31 858 37,73

Benferri 524 100 64 12,21 92 17,56 144 27,48 224 42,75

Benijófar 684 100 47 6,87 121 17,69 213 31,14 303 44,30

Bigastro 2.216 100 187 8,44 424 19,13 775 34,97 829 37,41

Callosa de

Segura 6.153 100 606 9,85 2.021 32,85 887 14,42 2.633 42,79

Catral 2.177 100 228 10,47 971 44,60 280 12,86 696 31,97

Cox 2.561 100 621 24,25 438 17,10 331 12,92 1.168 45,61

Daya Nueva 445 100 62 13,93 92 20,67 78 17,53 213 47,87

Daya Vieja 68 100 13 19,12 11 16,18 11 16,18 33 48,53

Dolores 2.543 100 264 10,38 917 36,06 415 16,32 945 37,16

Formentera

del Segura 832 100 65 7,81 197 23,68 229 27,52 340 40,87

Granja de

Rocamora 665 100 145 21,80 134 20,15 70 10,53 316 47,52

Guardamar

del Segura 3.450 100 265 7,68 520 15,07 516 14,96 2.145 62,17

Jacarilla 735 100 45 6,12 237 32,24 170 23,13 283 38,50

Los

Montesinos 1.156 100 130 11,25 183 15,83 306 26,47 535 46,28

Orihuela 21.129 100 2.544 12,04 2.992 14,16 4.472 21,17 11.105 52,56

Pilar de la

Horadada 5.404 100 1.534 28,39 623 11,53 977 18,08 2.266 41,93

Rafal 1.411 100 106 7,51 381 27,00 430 30,47 492 34,87

Redován 2.342 100 192 8,20 490 20,92 677 28,91 982 41,93

Rojales 1.995 100 111 5,56 316 15,84 531 26,62 1.032 51,73

San

Fulgencio 1.025 100 129 12,59 202 19,71 186 18,15 506 49,37

San Isidro 546 100 20 3,66 259 47,44 100 18,32 167 30,59

San Miguel

de Salinas 1.383 100 182 13,16 99 7,16 377 27,26 722 52,21

Torrevieja 17.224 100 507 2,94 1.556 9,03 3.440 19,97 11.711 67,99

Vega Baja 88.451 100 9.107 10,30 16.322 18,45 17.994 20,34 44.946 50,81

Provincia

Alicante 585.934 100 28.115 4,80 148.036 25,26 75.183 12,83 334.227 57,04

Comunidad

Valenciana 1.715.922 100 98.072 5,72 413.876 24,12 204.232 11,90 998.845 58,21




Una significativa parte de la población en la Vega Baja está ocupada en el sector primario

(10%), básicamente en la agricultura, con porcentajes muy superiores a las medias de la

Provincia (4,87%) y de la Comunidad Valenciana (5,72%) (Figura 8.25).

Figura 8.25 Relación de ocupados en los diferentes sectores económicos en la Vega Baja,

Provincia de Alicante y la Comunidad Valenciana. Fuente: INE, Censos de población y

viviendas 2001, elaboración propia.

En el análisis efectuado a nivel municipal, se comprueba cómo una posible clasificación

referida al nivel de especialización en determinado sector productivo muestra una

distribución en tres grandes grupos. Una fuerte base agraria en el interior, los servicios se

imponen en el sector costero, la industria tiene una presencia relativamente importante

únicamente en el sector noreste y la construcción tiene relativa importancia en

prácticamente todos los municipios de la franja litoral y prelitoral.

Antes que el estudio de las cifras absolutas, es interesante analizar el grado de

especialización de cada uno de los municipios. El grado de especialización se ha calculado

estableciendo una relación entre el volumen de población activa empleada en cada uno de

los ramos de actividad y la media normal del sistema territorial de la comarca. La hipótesis

de trabajo consiste en definir como empleo normal la media obtenida por el conjunto de la

comarca, a la que se ha sumado la desviación típica de cada uno de los registros

municipales respecto de esa media. De ese modo se obtiene un umbral de especialización

matizado con los efectos de la desviación típica.

Aplicados esos cálculos a la Vega Baja, en 2001, se concluye que los municipios que

alcanzan una especialización son:

- Especialización agrícola (porcentaje de población activa ocupada en ese sector por

encima de la media de la comarca sumada a la desviación típica). Cumplen tal umbral

los siguientes municipios: Cox, Daya Vieja, Granja de Rocamora y Pilar de la

Horadada;(Figura 8.26 y 8.27).




Figura 8.26 Porcentaje de ocupación sector agricultura y pesca de los municipios de la

Vega Baja. Fuente: INE.

Figura 8.27 Porcentaje de ocupación sector agricultura y pesca de los municipios de la

Vega Baja. Fuente: INE.

- Especialización industrial (porcentaje de población activa ocupada en ese sector por

encima de la media de la comarca sumada a la desviación típica). Cumplen tal umbral

los siguientes municipios: Callosa de Segura, Catral, Dolores y San Isidro;(Figura 8.28 y

8.29)




Figura 8.28 Porcentaje de ocupación sector industria de los municipios de la Vega Baja.

Fuente: INE.

Figura 8.29 Municipios con especialización agrícola y especialización industrial. Fuente:

INE, Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.

- Especialización en la construcción (porcentaje de población activa ocupada en ese

sector por encima de la media de la comarca sumada a la desviación típica).




- tal umbral los siguientes municipios: Algorfa, Benejúzar, Benferri, Benijófar, Bigastro,

Rafal y San Miguel de Salinas;( Figura 8.30 y 8.31).

Figura 8.30 Porcentaje especialización en el sector de la construcción e inmobiliario.

Fuente: INE

Figura 8.31 Municipios con especialización en construcción. Fuente: INE, Censos de

población y viviendas 2001, elaboración propia.




- Especialización en los servicios (porcentaje de población activa ocupada en ese sector

por encima de la media de la comarca sumada a la desviación típica). Cumplen tal

umbral los siguientes municipios: Guardamar del Segura y Torrevieja; (Figura 8.32, 8.33

y 8.34).

Figura 8.32 Porcentaje especialización en el sector transporte almacenamiento pesca y

hostelería. Fuente: INE




Figura 8.33 Porcentaje especialización en el sector comercio. Fuente: INE

Figura 8.34 Municipios con especialización en el sector servicios. Fuente: INE, Censos de

población y viviendas 2001, elaboración propia.

- Sin especialización (ninguno de sus ramos de actividad supera el umbral de

especialización del sistema territorial de la Vega Baja). Cumplen esa condición los

siguientes municipios: Albatera, Almoradí, Daya Nueva, Formentera, Jacarilla, Los

Montesinos, Orihuela, Redován, Rojales y San Fulgencio.




Umbrales de especialización.

AGRICULTURA Umbral de

especialización 18,6%

Cox

Daya Vieja

Granja de Rocamora

Pilar de la Horadada

INDUSTRIA Umbral de


Callosa del Segura

Catral

Dolores

San Isidro

CONSTRUCCIÓN Umbral de


Algorfa

Benejúzar

Benferri

Benijófar

Bigastro

Rafal

San Miguel de Salinas

SERVICIOS Umbral de


Guardamar del Segura

Torrevieja

Figura 8.35 Umbrales de especialización según el sector en la Vega Baja. Fuente: Plan de

Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja, INE, Censos de población y viviendas

2001, elaboración propia.

Según se observa en las siguientes figuras 8.36 y 8.37, en el periodo 2001-2010 la

ocupación en el sector servicios ha aumentado tanto en la provincia de Alicante como en la

Comunidad Valenciana. En contraposición se observa cómo tanto la industria, como la

construcción y el sector primario, han sufrido un descenso.




Figura 8.36 Evolución de la ocupación en la Provincia de Alicante por sectores. Fuente: INE,

Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.

Figura 8.37 Evolución de la ocupación en la Comunidad Valenciana por sectores. Fuente:

INE, Censos de población y viviendas 2001, elaboración propia.

8.2.2.3 Áreas de especial ización agrícola.

En la Vega Baja, el sector agrario muestra un desarrollo superior al existente en el resto de

la provincia y Comunidad Valenciana. No obstante, el protagonismo histórico de este sector

como motor económico principal y básico de la comarca se ha reducido en los últimos

años. Si nos fijamos en la distribución sectorial de la población activa del año 1991, vemos

que el porcentaje de población dedicada a la agricultura era del 46,6 %, mucho mayor que




la actual. A partir de este momento gran parte de la población que se dedicaba al sector

primario se ha desplazado al sector de la construcción y servicios. (Figura 8.38).

Figura 8.38. Porcentaje de ocupación sector agricultura y pesca en la Vega Baja. Fuente:

INE

No obstante, la dedicación a la agricultura sigue siendo actividad destacada en buena parte

de los municipios de la Huerta tradicional. En los municipios de primera y segunda línea del

frente turístico litoral el peso del sector disminuye con tasas por debajo de la media de la

comarca. No obstante, de modo general los municipios del ámbito presentan tasas por

encima de las medias provincial y autonómica. (Figura 8.39).




Fig

ura 8.3

9.

Pobla

ció

n ocupada en el

secto

r de agric

ultu

ra,

ganadería

y pesca en lo

s diferente

s m

unic

ipio

s de la

V

ega B

aja

. Fuente

: IN

E,

Censos d

e p

obla

ció

n y

viv

iendas 2

00

1, E

laboració

n p

ropia




8.2.2.4 Áreas de especial ización industr ial .

La comarca no es un espacio en el que la industria tenga una función trascendental en el

modelo de desarrollo local. Una gran parte de la actividad industrial no muestra relación con

la clara importancia agrícola del espacio comarcal, como sí ocurre en otras comarcas de la

región con modelos muy marcados por la especialización agrícola. Se orienta más hacia

una industria dependiente de otras comarcas limítrofes y del turismo. La industria existente

presenta una fuerte vinculación con la fabricación de manufacturas (muebles, productos

alimenticios, textiles, calzado, etc..).

La población ocupada en el sector representa el 16,8% del total de la población ocupada

comarcal según datos del Censo de 2001. Únicamente Albatera, Almoradí, Catral, San

Isidro y Callosa de Segura, ubicados en el área de difusión de la actividad industrial del

Bajo Vinalopó, se confirman como los municipios en los que la industria cuenta con mayor

presencia dentro del modelo económico comarcal. Estos municipios presentan tasas de

actividad por encima de las medias de la provincia y en muchas ocasiones estos

municipios han servido como lugar de asentamiento de talleres deslocalizados desde Elche

y Crevillente. Esta característica geográfica de los municipios más industriales, que es la

concentración en una sub-área en el norte de la comarca, se podría explicar por las

siguientes causas: (Figuras 8.40 y 8.41).

- Estar dentro del área de influencia de las comarcas vecinas industriales del Vinalopó

(eje Elche-Crevillente).

- La red de carreteras existentes y en especial la autovía A-7 que permiten una excelente

comunicación con el resto de la península.

- Cierta tradición industrial en Albatera y Callosa de Segura




Fig

ura 8

.40

P

obla

ció

n ocupada en e

l secto

r de in

dustr

ia en lo

s dife

rente

s m

unic

ipio

s de la

V

ega B

aja

. Fuente

: IN

E, C

ensos

de p

obla

ció

n y

viv

iendas 2

001, E

laboració

n p

ropia




Figura 8.41 Población ocupada en el sector de industria en los diferentes municipios de la

Vega Baja. Fuente: INE, Censos de población y viviendas 2001, Elaboración propia

Un índice relevante a la hora de determinar el grado de especialización de un municipio en

el sector industrial es el Índice industrial del Anuario Económico de La Caixa. Este índice se

elabora en función del impuesto de actividades económicas (IAE) correspondiente a las

actividades industriales, incluidas las actividades de construcción. El valor del índice refleja

el peso relativo (en tanto por cien mil) de la industria de un municipio, provincia o

comunidad autónoma respecto al total de España, con base: total euros de recaudación del

impuesto en España = 100.000 unidades (Figura 8.42).

Índice industrial Vega Baja.

Albatera 11

Algorfa 3

Almoradí 12

Benejúzar 4

Benferri 1

Benijófar 2

Bigastro 8

Callosa de Segura 17

Catral 12

Cox 12

Daya Nueva 1




Daya Vieja -

Dolores 8

Formentera del Segura 2

Granja de Rocamora 3

Guardamar del Segura 24

Jacarilla 2

Los Montesinos 4

Orihuela 122

Pilar de la Horadada 15

Rafal 2

Redován 8

Rojales 12

San Fulgencio 7

San Isidro 10

San Miguel de Salinas 4

Torrevieja 117

VEGA BAJA 423

P. ALICANTE 3343

C. VALENCIANA 11088

Figura 8.42 Índice industrial Vega Baja en el año 2008. Fuente: Anuario Económico España 2010, La Caixa

Los municipios del litoral de la comarca tienen un índice industrial elevado ya que dicho

índice incorpora como industria la construcción, que en estos municipios es un sector

relevante debido al turismo. Por otro lado, como se observa en la figura, los municipios del

interior con mayor índice industrial se encuentran en la sub-área del norte de la comarca

por las causas especificadas anteriormente.

8.2.2.5 Áreas de especial ización en construcción.

El sector de la construcción ha desempeñado un papel determinante en la estructura

económica de la comarca, siendo el motor de los municipios de la franja litoral y prelitoral.

Desde los años 1960, y especialmente desde mediados de la década de los años 1980,

con el segundo “boom” turístico, la comarca se ha caracterizado por ser una zona de

masiva afluencia turística. Esto ha provocado un fuerte impulso del sector dirigido hacia la

construcción de alojamientos turísticos, especialmente apartamentos y las urbanizaciones

de vivienda unifamiliar, con una actividad significativamente intensa en el municipio de

Torrevieja que se ha convertido en el segundo destino turístico de la Costa Blanca. La

expansión del sector, unida a mejores condiciones salariares y escasos requerimientos

formativos, ha provocado que gran parte de mano de obra dedicada inicialmente a la

agricultura dejara las labores del campo y pasara a la construcción. Si estudiamos la

distribución del empleo de acuerdo con los datos del Censo de Población del año 1991

comprobamos como el porcentaje de población ocupada en este sector era del 16,42%,

mientras que en la Provincia de Alicante era del 11 % y en la Comunidad Valenciana del

10%. En el censo del 2001 estos porcentajes aumentan situándose en un 22 % para la

comarca frente a un 14 % para la provincia y un 13 % la comunidad (Figura 7.83 y 8.44)




Fig

ura 8

.43 P

obla

ció

n ocupada en e

l secto

r d

e la

constr

ucció

n en lo

s d

iferente

s m

unic

ipio

s d

e la

Vega B

aja

. Fuente

: INE, C

ensos d

e p

obla

ció

n

y v

ivie

ndas 2

001, E

laboració

n p

ropia




Figura 8.44. Población ocupada en el sector de la construcción en los diferentes municipios de la Vega

Baja. Fuente: INE, Censos de población y viviendas 2001, Elaboración propia

Uno de los factores vinculados directamente al sector de la construcción es el de la

promoción de vivienda. La construcción vinculada a la vivienda turística ha sido una de las

actividades más importantes del ámbito. En el periodo 1960-2001 la población creció un 38

% y en el mismo periodo la vivienda se multiplicó por 5,35, siendo la ocupación del suelo

destinado a la 2ª vivienda un factor primordial del desarrollo en los últimos años. Deben

destacarse los incrementos producidos entre el periodo censal para los municipios de San

Fulgencio, donde se incrementa la vivienda multiplicándose por 20,06 y en Torrevieja por

15,47 pasando de 304 a 6.401 en el primer caso y de 3.233 a 53.251 en el caso de

Torrevieja (Figura 8.45).

Total de viviendas en la Vega Baja periodo 1960-2001

TOTAL

VIVIENDAS

Censo

1960

TOTAL

VIVIENDAS

Censo

1970

TOTAL

VIVIENDAS

Censo

1981

TOTAL

VIVIENDAS

Censo

1991

TOTAL

VIVIENDAS

Censo

2001

INCREMENTO

ABSOLUTO

INCREMENTO

% 2001/1960

Albatera 1.273 1.587 3.464 5.050 5.058 3.785 74,83 2,97

Algorfa 200 229 381 419 420 220 52,38 1,10

Almoradí 1.395 1.645 5.095 4.894 5.348 3.953 73,92 2,83

Benejúzar 251 983 1.404 1.886 1.888 1.637 86,71 6,52

Benferri 251 320 397 469 471 220 46,71 0,88




Benijófar 329 379 511 720 721 392 54,37 1,19

Bigastro 941 1.079 1.429 1.757 1.759 818 46,50 0,87

Callosa de

Segura 3.214 3.895 5.756 5.919 6.111 2.897 47,41 0,90

Catral 891 1.036 1.408 1.727 1.747 856 49,00 0,96

Cox 880 1.187 1.956 2.155 2.157 1.277 59,20 1,45

Daya Nueva 95 144 413 477 477 382 80,08 4,02

Daya Vieja 33 30 85 118 119 86 72,27 2,61

Dolores 824 954 1.893 2.502 2.504 1.680 67,09 2,04

Formentera

del Segura 516 406 738 904 904 388 42,92 0,75

Granja de

Rocamora 389 442 576 600 648 259 39,97 0,67

Guardamar

del Segura 1.241 2.157 4.950 3.301 9.560 8.319 87,02 6,70

Jacarilla 291 371 471 590 608 317 52,14 1,09

Los

Montesinos 0 396 396 886 893 893 100,00 1,00

Orihuela 8.673 8.306 25.988 30.251 29.386 20.713 70,49 2,39

Pilar de la

Horadada 0 0 0 9.486 9.490 9.490 100,00 1,00

Rafal 353 530 732 953 953 600 62,96 1,70

Redován 1.009 1.142 1.630 2.047 2.090 1.081 51,72 1,07

Rojales 931 838 1.639 3.706 3.726 2.795 75,01 3,00

San

Fulgencio 304 342 708 6.352 6.401 6.097 95,25 20,06

San Isidro 0 214 214 214 214 214 100,00 1,00

San Miguel

de Salinas 444 613 930 2.605 2.620 2.176 83,05 4,90

Torrevieja 3.233 5.792 19.517 52.875 53.251 50.018 93,93 15,47

Vega Baja 27.961 35.017 82.679 149.524 149.524 121.563 81,30 4,35

Figura 8.45 Viviendas construidas en los municipios de la Vega Baja en el periodo 1960 y

2001. Fuente: Plan Acción Territorial del Área Funcional Vega Baja, elaboración propia.

La tipología de esta vivienda turística ha experimentado a lo largo del tiempo diversos

cambios. A partir de la década de los ochenta, la escasez de suelo provocó una mayor

densificación urbana, reduciéndose la superficie útil de las viviendas. Este factor predomina

sobre todo en el municipio de Torrevieja donde las viviendas turísticas de menos de 40

metros cuadrados son muy frecuentes. Posteriormente existe un cambio de tendencia,

apostando la comarca por viviendas de más calidad y produciéndose una importante

expansión de urbanizaciones de bungalows adosados y chalets en otras zonas de la

comarca. Para el periodo 1995-2008, las viviendas nuevas construidas en la Vega Baja han

representado el 20,59 % de la totalidad de viviendas construidas nuevas en la Comunidad

Valenciana y el 40,13% de la provincia de Alicante para una población y extensión que

representa el 20,26% y el 16,74% respectivamente de la provincia. En el cuadro adjunto se

observa los crecimientos en cada municipio en el periodo relacionado (Figura 8.46).




Viviendas construidas

Comunidad

Valenciana

Provincia

Alicante

Vega

Baja

% Vega Baja

respecto C.

Valenciana

% Vega Baja

respecto P.

Alicante

Viviendas const. 1995 30.455 14.728 5839 1

19,17% 39,65%

Viviendas const. 1996 28.938 15.136 7.382 2

25,51% 48,77%

Viviendas const. 1997 34.589 19.504 8946 3

25,86% 45,87%

Viviendas const. 1998 47.430 27.373 11.713 3

24,70% 42,79%

Viviendas const. 1999 59.546 33.416 12.963 2

21,77% 38,79%

Viviendas const. 2000 68.866 41.145 19.277 2

27,99% 46,85%

Viviendas const. 2001 61.366 33.252 14.128 2

23,02% 42,49%

Viviendas const. 2002 65.331 38.582 15.041 23,02% 38,98%

Viviendas const. 2003 77.973 41.806 16.759 2 21,49% 40,09%

Viviendas const. 2004 83.111 44.092 18.129 21,81% 41,12%

Viviendas const. 2005 90.083 42.619 17.141 19,03% 40,22%

Viviendas const. 2006 92.570 36.885 13.088 14,14% 35,48%

Viviendas const. 2007 81.298 27.995 10.930 13,44% 39,04%

Viviendas const. 2008 32.404 10.880 2.359 7,28% 21,68%

Total viviendas const.

periodo 1995-2008 853.960 427.413 173.695 20,59% 40,13%

1 Faltan datos de Daya Nueva, Daya Vieja y Dolores

2 Faltan datos de Daya Nueva y Daya Vieja

3 Faltan datos de Daya Nueva, Daya Vieja y Almoradí.

Figura 8.46 Evolución de las viviendas construidas en la Vega Baja, Comunidad Valenciana

y Provincia de Alicante en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia.

Estos datos quedan perfectamente reflejados en los modelos territoriales expansionistas de

baja densidad planteados por los planeamientos urbanísticos de cada municipio. Se

expresa a continuación la intensidad de construcción de viviendas nuevas en cada

municipio para desde 1995 a 2008 en donde cabe resaltar en primer lugar el ritmo

creciente, que oscila entre el 21% - 30% entre los años 1995 a 1998. Entre 1999 y el año

2000 se produce un “boom” con un crecimiento del 48,71 %. Después se mantendrá con

altibajos hasta acusar un descenso pronunciado entre 2005 y 2008. Todo ello de acuerdo

con los datos y gráfico siguientes (Figura 8.47 y 8.48):

Viviendas construidas periodo 1995-2008

Vega

Baja

% Viviendas construidas respecto

año anterior

Viviendas const. 1995 5839 1

-

Viviendas const. 1996 7.382 2

26,43%

Viviendas const. 1997 8946 3

21,19%


30,93%


10,67%


48,71%




Viviendas const. 2001 14.128 2 -26,71%

Viviendas const. 2002 15.041 6,46%

Viviendas const. 2003 16.759 2 11,42%

Viviendas const. 2004 18.129 8,17%

Viviendas const. 2005 17.141 -5,45%

Viviendas const. 2006 13.088 -23,65%

Viviendas const. 2007 10.930 -16,49%

Viviendas const. 2008 2.359 -78,42%

1 Faltan datos de Daya Nueva, Daya Vieja y Dolores

2 Faltan datos de Daya Nueva y Daya Vieja

3 Faltan datos de Daya Nueva, Daya Vieja y Almoradí.

Figura 8.47 Evolución de las viviendas construidas en la Vega Baja en el periodo 1995-


Figura 8.48 Evolución de las viviendas construidas en la Vega Baja en el periodo 1995-


En el periodo posterior a la aprobación de la Ley Reguladora de la Actividad Urbanística de

la Comunidad Valenciana (15 de noviembre de 2004), se produce un intenso desarrollo de

la vivienda en los municipios costeros. Los municipios de Guardamar del Segura, Orihuela,

Rojales, Torrevieja y Pilar de la Horadada, con un total de 132.671 viviendas, aglutinan el 77

% de las viviendas construidas en el periodo 1995-2008 (Figura 8.49).




% Viviendas construidas con respecto a la Vega Baja

Total viviendas const.

periodo 1995-2008

%Municipio

respecto Vega

Baja

Vega Baja 172.592 100%

Albatera 2.858 1,66%

Algorfa 3.522 2,04%

Almoradí 5.068 2,94%

Benejúzar 814 0,47%

Benferri 619 0,36%

Benijófar 1.448 0,84%

Bigastro 1.620 0,94%

Callosa de Segura 2.055 1,19%

Catral 1.536 0,89%

Cox 1.190 0,69%

Daya Nueva 701 0,41%

Daya Vieja 463 0,27%

Dolores 1.033 0,60%

Formentera del

Segura 2.834 1,64%

Granja de

Rocamora 406 0,24%

Guardamar del

Segura 12.106 7,01%

Jacarilla 816 0,47%

Los Montesinos 2.061 1,19%

Orihuela 43.653 25,29%

Pilar de la

Horadada 10.979 6,36%

Rafal 1.064 0,62%

Redován 1.049 0,61%

Rojales 9.080 5,26%

San Fulgencio 4.708 2,73%

San Isidro 951 0,55%

San Miguel de

Salinas 3.092 1,79%

Torrevieja 56.866 32,95%

Figura 8.49 Porcentaje de viviendas construidas con respecto a la Vega Baja. Fuente: IVE,

elaboración propia.




El número de viviendas construidas en el periodo 1995 al 2008 tiene diferente evolución

dependiendo de la zona en la que se encuentre el municipio, litoral, prelitoral e interior

(Figura 8.50 y 8.51).

Figura 8.50 Número de viviendas construidas en el año 2004 y 2006 en los municipios de

la Vega Baja. Fuente: INE.




Figura 8.51 Número de viviendas construidas en el año 2007 y 2008 en los municipios de

la Vega Baja. Fuente: INE.

Por otra parte, estudiando la evolución de la construcción de edificios de nueva

planta desde 2004 a 2008 para cada uno de los términos municipales,

observamos este claro retroceso del sector. En los gráficos queda patente el

descenso gradual de las nuevas construcciones, primero en la franja prelitoral,

donde acaba completamente desplomado en prácticamente todos sus

municipios, y posteriormente en los municipios en primera línea de costa, donde

ya empieza a observarse la tendencia a la caída, exceptuando el término de

Orihuela, que, debido a su extensión, tiene todavía un buen número de nuevos

edificios.

Municipios del Litoral

Estos municipios mantienen una evolución constante de la construcción de

viviendas a lo largo del periodo, ya que la incidencia del turismo en las zonas del

litoral ha sido también constante. Orihuela es un municipio del interior de la comarca

pero una parte de este, Orihuela Costa, se encuentra en el litoral, por lo que el

conjunto del municipio se comporta como uno más de la zona influenciada por el

mar. (Figuras 8.52, 8.53, 8.54 y 8.55.)




Figuras 8.52, 8.53, 8.54 y 8.55 Evolución de las viviendas construidas en Guardamar del Segura, Orihuela,

Pilar de la Horadada y Torrevieja respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración

propia




Municipios zona Prelitoral

En la evolución de la construcción de viviendas en esta zona se observa claramente el

incremento que se produce, generalmente, entre el año 2000 y 2005. Los municipios más

cercanos al litoral se comportan de manera más constante, como puede ser Rojales o San

Miguel de Salinas. (Figuras 8.56, 8.57, 8.58, 8.59, 8.60 y 8.61)




Figuras 8.56, 8.57, 8.58, 8.59, 8.60 y 87.61 Evolución de las viviendas construidas en Benijófar,

Formentera del Segura, Los Montesinos, Rojales, San Fulgencio y San Miguel de Salinas respectivamente

en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia

Municipios del interior

En los municipios del interior se observa un incremento de la construcción de

viviendas más tardío que en las zonas del Prelitoral, comenzando entorno al año

2002-2003. (Figuras 8.62 a 8.78)




Figuras 8.62, 8.63 y 8.64 Evolución de las viviendas construidas en Albatera, Algorfa y Almoradí

respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia




Figura 8.65, 8.66, 8.67 y 7.68 Evolución de las viviendas construidas en Benejúzar, Benferri, Bigastro y

Callosa del Segura respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia




Figura 8.69, 8.70, 8.71 y 8.72 Evolución de las viviendas construidas en Catral, Cox, Daya Nueva y Daya

Vieja respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia




Figura 8.73, 8.74, 8.75 y 8.76. Evolución de las viviendas construidas en Dolores, Granja de Rocamora,

Jacarilla y Rafal respectivamente en el periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia




Figura 8.77 y 8.78 Evolución de las viviendas construidas en Redován y San Isidro respectivamente en el

periodo 1995- 2008. Fuente: IVE, elaboración propia

Esta clara tendencia al crecimiento de este sector tendría su explicación en el tipo de

turismo de la comarca, principalmente extrahotelero, que provoca un incremento de la

demanda de viviendas turísticas y por lo tanto de la construcción.

8.2.2.6 Áreas de especial ización en servicios.

El sector servicios, junto con el de la construcción, es el sector económico que más se ha

desarrollado en este último cuarto de siglo. Si analizamos este sector dinámicamente,

observamos que desde el año 1975 al 2001 la ocupación en dicho sector se ha duplicado y

que está prácticamente a los mismos niveles que la provincia y la Comunidad.




Figura 8.79 Porcentaje de actividad del sector de la construcción por municipios de la Vega Baja. Fuente:

Anuario económico de La Caixa.

Como podemos apreciar (Figura 8.79), la actividad en este sector ronda el 50% del total de

la actividad de la comarca prácticamente en todos los municipios. Este impresionante

aumento en el sector se debe fundamentalmente al boom turístico que se ha producido a

partir de los años 60, orientándose la mayor parte del sector hacia el turismo. El sector

servicios ha experimentado crecimientos muy significativos en las últimas tres décadas,

pasando de un 28 % en el censo de 1981 a un 44 % en el censo de 1991. En el censo de

2001 las cifras aumentan a casi el 50 %, lo que evidencia que, aunque no tengamos datos

oficiales al respecto, en la actualidad este sector debe estar muy equiparado al de la

Provincia y Comunidad.

Pese a que los servicios constituyen el sector con mayor tasa de actividad, tan sólo dos

municipios, Torrevieja y Guardamar del Segura, consiguen rebasar las medias de la

provincia y de la comunidad autónoma. El resto de municipios presenta muy importantes

contingentes de activos englobados en los servicios, pero sólo Orihuela presenta una tasa

por encima de la media del conjunto comarcal, mientras los demás municipios se

encuentran por debajo de la media de la Vega Baja. (Figura 8.80)




Fig

ura 8

.80 P

orcenta

je de pobla

ció

n ocupada en el secto

r servic

ios en lo

s m

unic

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V

ega B

aja

año 200

1-.

Fuente

:

INE e

laboració

n p

ropia

.




El Anuario Económico de España publicado por La Caixa recoge una serie de datos que

pueden ayudarnos a analizar la incidencia del sector servicios en los municipios de la Vega

Baja. El índice comercial es un índice comparativo de la importancia del comercio (comercio

mayorista y minorista conjuntamente). Este índice se elabora en función del impuesto de

actividades económicas (IAE) correspondiente a las actividades del comercio mayorista y

comercio minorista conjuntamente. El valor del índice refleja el peso relativo (en tanto por

cien mil) de la actividad comercial de un municipio, provincia o comunidad autónoma

respecto al total de España, con base: total euros de recaudación del impuesto en España

= 100.000 unidades.

En la figura 8.81 podemos observar la incidencia de dicho índice en cada municipio. Estos

valores muestran cómo Orihuela y Torrevieja son los municipios con mayor actividad

comercial, juntos suman el 61,42% de la actividad comercial de la Vega Baja, lo que supone

un 8,54% respecto a la Provincia de Alicante.

Índice comercial Vega Baja

Índice

comercial

(2008)

%Respecto

Vega Baja

%Respecto

P. Alicante

%Respecto

C. Valenciana

Albatera 15 2,60 0,36 0,13

Algorfa 1 0,17 0,02 0,01

Almoradí 34 5,88 0,82 0,30

Benejúzar 6 1,04 0,14 0,05

Benferri 0 0,00 0,00 0,00

Benijófar 1 0,17 0,02 0,01

Bigastro 7 1,21 0,17 0,06

Callosa de Segura 26 4,50 0,63 0,23

Catral 11 1,90 0,26 0,10

Cox 14 2,42 0,34 0,12

Daya Nueva 2 0,35 0,05 0,02

Daya Vieja - - - -

Dolores 9 1,56 0,22 0,08

Formentera del Segura 5 0,87 0,12 0,04

Granja de Rocamora 3 0,52 0,07 0,03

Guardamar del Segura 16 2,77 0,38 0,14

Jacarilla 2 0,35 0,05 0,02

Los Montesinos 5 0,87 0,12 0,04

Orihuela 187 32,35 4,50 1,67

Pilar de la Horadada 26 4,50 0,63 0,23

Rafal 3 0,52 0,07 0,03

Redován 8 1,38 0,19 0,07

Rojales 14 2,42 0,34 0,12

San Fulgencio 6 1,04 0,14 0,05

San Isidro 3 0,52 0,07 0,03




San Miguel de Salinas 6 1,04 0,14 0,05

Torrevieja 168 29,07 4,04 1,50

VEGA BAJA 578 100 13,90 5,15

P. ALICANTE 4157 - 100 37,03

C. VALENCIANA 11225 - - 100,00

Figura 8.81 Índice comercial de la Vega Baja en el año 2008. Fuente: Anuario Económico de España 2010,

La Caixa, elaboración propia.

Otro índice interesante es el índice de restauración y bares que es el índice comparativo de

la importancia de la restauración y bares (restaurantes, cafeterías, bares, etc). Este índice se

elabora en función del impuesto de actividades económicas (IAE) correspondiente a las

actividades de restauración y bares. El valor del índice refleja el peso relativo (en tanto por

cien mil) de la actividad de restauración y bares de un municipio, provincia o comunidad

autónoma respecto al total de España, con base: total euros de recaudación del impuesto

en España = 100.000 unidades.

A partir del índice de restauración y bares confirmamos que Torrevieja y Orihuela son de

nuevo los municipios de mayor actividad en este sector. En este caso es Torrevieja el que

mayor porcentaje alcanza en el conjunto de la comarca con un 34,17%, llegando Orihuela a

un 29,02%. En su conjunto, la incidencia supone con respecto a la Provincia de Alicante un

10,56%.(Figura 8.82).

Índice restauración y bares Vega Baja

Índice

restauración y

bares (2008)

%Respecto

Vega Baja

%Respecto

P. Alicante

%Respecto

C. Valenciana

Albatera 16 2,11 0,35 0,14

Algorfa 2 0,26 0,04 0,02

Almoradí 29 3,83 0,64 0,26

Benejúzar 8 1,06 0,18 0,07

Benferri 1 0,13 0,02 0,01

Benijófar 3 0,40 0,07 0,03

Bigastro 8 1,06 0,18 0,07

Callosa de Segura 26 3,43 0,57 0,23

Catral 13 1,72 0,29 0,12

Cox 12 1,58 0,26 0,11

Daya Nueva 1 0,13 0,02 0,01

Daya Vieja - - - -

Dolores 6 0,79 0,13 0,05

Formentera del Segura 6 0,79 0,13 0,05

Granja de Rocamora 1 0,13 0,02 0,01

Guardamar del Segura 37 4,88 0,82 0,33

Jacarilla 2 0,26 0,04 0,02




Los Montesinos 3 0,40 0,07 0,03

Orihuela 220 29,02 4,85 1,95

Pilar de la Horadada 37 4,88 0,82 0,33

Rafal 2 0,26 0,04 0,02

Redován 13 1,72 0,29 0,12

Rojales 25 3,30 0,55 0,22

San Fulgencio 19 2,51 0,42 0,17

San Isidro 2 0,26 0,04 0,02

San Miguel de Salinas 7 0,92 0,15 0,06

Torrevieja 259 34,17 5,71 2,29

VEGA BAJA 758 100 16,70 6,71

P. ALICANTE 4539 - 100 40,21

C. VALENCIANA 11289 - - 100,00

Figura 8.82 Índices restauración y bares de la Vega Baja en el año 2008. Fuente: Anuario Económico de

España 2010, La Caixa, elaboración propia.

8.2.2.7 Áreas de especial ización en turismo

El turismo, tanto en la Comunidad Valenciana como en el ámbito nacional, es un sector

económico estratégico para la generación de riqueza. Según el balance del turismo en

España que realiza el Instituto de Estudios Turísticos, el ejercicio 2007 se cerró con

incrementos tanto en el número de turistas como en los ingresos por turismo, manteniendo

a España como segundo destino mundial por detrás de Francia.

En estos momentos, el sector está atravesando grandes y rápidas transformaciones y las

líneas de actuación que se promueven desde la Conselleria de Turismo persiguen como

objetivo fundamental el impulsar la adecuación del sector a las transformaciones del

entorno turístico y a las nuevas necesidades de los consumidores. Estos objetivos se

enmarcan bajo unos aspectos claves como son la cooperación entre la administración

turística y el resto de agentes del sector, y la planificación turística, apostando por la calidad

y la excelencia como estrategias prioritarias. En términos generales, se puede confirmar una

capacidad global de resistencia del turismo a factores externos, pese a la continua

inestabilidad por la desaceleración económica y la crisis crediticia existente.

Los efectos socioeconómicos del turismo sobre la economía de la Comunidad Valenciana

son muy importantes. Según un estudio desarrollado mediante la colaboración entre

Exceltur, Alianza para la Excelencia Turística, y la Conselleria de Turismo, materializados en

una Cuenta de Impacto Económico del Turismo, IMPACTUR, los principales indicadores

nos muestran que el turismo representaba en 2006 el 13,3% del total del PIB (12.590

millones de euros) y el 14,6% del total del empleo (314.696 puestos de trabajo) en la

Comunidad Valenciana.

Por otro lado, el 66,2% de las exportaciones de servicios (8.510 millones de euros de

consumo turístico receptor de extranjeros y españoles no residentes) se encuentran

vinculadas al turismo. Según el Instituto de Estudios Turísticos, la Comunidad Valenciana

recibe 21,3 millones de turistas anuales, lo que la sitúa como tercer destino turístico

nacional. Un 73,7% de los viajes se corresponde a los residentes en España convirtiéndose




en el segundo destino en demanda nacional. Si consideramos los viajes por motivo de

vacaciones de verano, el principal mercado de origen para la Comunidad Valenciana fue la

Comunidad de Madrid (33,4%), seguido de la propia Comunidad Valenciana (18,7%) y

Castilla-La Mancha (9,2%). El resto de viajes, un 26,3 % se corresponde con turistas

extranjeros, convirtiéndose en quinto destino en demanda extranjera. (Figura 8.83).

Número de turistas. Comunidad Valenciana.

Turistas

Total turistas destino 21.316.412

Total pernoctaciones 152.090.010

Total turistas extranjeros 5.601.427

Viajes turísticos españoles 15.717.547

Figura 8.83 Número de turistas Comunidad Valenciana año 2007. Fuente: IMPACTUR

El Anuario Estadístico de La Caixa establece un índice turístico comparativo de la

importancia turística. Se obtiene en función de la cuota o impuesto de actividades

económicas correspondiente a las actividades turísticas, el cual se basa a su vez en la

categoría de los establecimientos turísticos (hoteles y moteles, hoteles-apartamentos,

hostales y pensiones, fondas y casas de huéspedes, campings y apartamentos

gestionados por empresas), número de habitaciones y ocupación anual (todo el año o parte

del año); por lo que constituye prácticamente un indicador de la oferta turística.

El valor del índice indica la participación (en tanto por 100.000) que corresponde a cada

municipio, provincia o comunidad autónoma sobre una base nacional de 100.000 unidades

(total euros recaudación del impuesto = 100.000).

Índice turístico Vega Baja

Año 2003 Año 2008 Incremento

Albatera 1 1 0,00

Algorfa 1 2 100,00

Almoradí 0 0 0,00

Benejúzar 0 0 0,00

Benferri 0 0 0,00

Benijófar 0 0 0,00

Bigastro 3 3 0,00


Catral 0 0 0,00

Cox 1 2 100,00

Daya Nueva 0 0 0,00

Daya Vieja - - -

Dolores 0 0 0,00







Jacarilla 0 0 0,00

Los Montesinos 1 0 -100,00

Orihuela 108 92 -14,81

Pilar de la Horadada 6 4 -33,33

Rafal 0 0 0,00

Redován 0 0 0,00

Rojales 6 7 16,67


San Isidro 0 0 0,00

San Miguel de Salinas 3 2 -33,33

Torrevieja 85 57 -32,94

VEGA BAJA 278 245 -11,87

P. ALICANTE 5175 4831 -6,65

C. VALENCIANA 9268 8568 -7,55

Figura 8.84 Índice turístico de los municipios de la Vega Baja en el año 2003 y 2008.

Fuente: Anuario Económico de España 2010, La Caixa, Elaboración propia.

El índice turístico es significativamente mayor en Orihuela, debido a la zona litoral del

municipio y la importancia que tiene como municipio del interior de la provincia. Entre el año

2003 y 2008, se produce un descenso o estancamiento del índice prácticamente en toda la

comarca (Figura 8.84).

En Torrevieja el índice turístico en el año 2003 es de 85, pero en el año 2008 tiene un

descenso de más de 30%, lo que se debe a la importante crisis que se sufre en estos años.

(Figura 8.84).

Así pues, tanto en la Provincia como en la Comunidad se produce un descenso importante

de este índice, lo que denota el momento de crisis que se produce en ese periodo. (Figura

8.84). Las principales motivaciones del turista que elige como destino la Comunidad

Valenciana son la playa y el clima. Entre otras motivaciones menos relevantes se

encuentran la riqueza del entorno natural, la tranquilidad del lugar, la gastronomía y los

atractivos culturales y monumentales. Existen diferencias significativas dependiendo del

origen de procedencia del turista. El residente extranjero valora en mayor grado el clima

(64,3% frente al 41% de los residentes en España) y la gastronomía (un 29,7% frente al

21,1% facilitado por residentes en España). Los residentes en España valoraron en un

grado mayor que los residentes en el extranjero la proximidad del destino a su lugar de

residencia.

Existe una marcada estacionalidad de la demanda concentrándose en determinados meses

un porcentaje significativo de las pernoctaciones en establecimientos hoteleros. Según la

Agencia Valenciana del Turismo (Encuesta Turística 2007) en los meses centrales de la

temporada alta (julio, agosto y septiembre) se acumula un 35 % de la demanda y un 65 %

en el resto del año, llegando a un máximo en el mes de agosto con un 13 %, No obstante, la

benevolencia del clima en zonas de costa permite una actividad sostenida a lo largo de

todo el año.




En el marco objeto de análisis, existe una demanda mixta nacional-extranjera,

produciéndose un fenómeno de agrupación significativo del turista por origen de

procedencia. Si analizamos la composición de la demanda por zonas a nivel provincial se

observa claramente el predominio de la demanda nacional en la mayoría de las zonas, a

excepción de Benidorm, donde predominó la demanda extranjera

En el área objeto de análisis el turismo nacional es muy significativo en áreas como

Torrevieja, Pilar de la Horadada y Guardamar del Segura. El turista extranjero configura

agrupaciones un tanto estancas que se aíslan de forma significativa del propio

funcionamiento del municipio al que se encuentran vinculado. Esto sucede en municipios

como Formentera del Segura o San Fulgencio donde el número de habitantes de origen

extranjero es muy significativo.

También se produce el efecto de cambio en la rasgo de la población en pequeños

municipios como Algorfa, con una población de carácter local y con una tipología de la

oferta destinada a primera residencia, donde desproporcionadas actuaciones urbanísticas

han producido un fenómeno de colonización de mercado extranjero.

Según la Agencia Valenciana del Turismo (Encuesta Turística 2007), el turista que proviene

del Reino Unido representa un 45,6% de la demanda extranjera, que se ve compensado por

el dinamismo de otros mercados como el francés, segundo en importancia (12%), el

alemán (9,3 %) y los mercados holandés, nórdico e italiano, presentando los tres una cuota

similar que se sitúa en torno al 5,4%.

Las cinco principales actividades realizadas por los visitantes durante su estancia en el

destino elegido para sus vacaciones fueron, por orden de importancia, ir a la playa, pasear,

visitar museos y monumentos, visitar espacios naturales y realizar compras de artesanía y/o

productos regionales. Se comprueba por tanto la prevalencia del modelo sol y playa a nivel

de preferencia del turista, observándose que el residente extranjero presenta una actitud

más activa. Se observa una alta fidelidad del turista, señalando en un 88,4% de las

ocasiones su intención de volver a visitar el destino y un alto nivel de satisfacción.

Los turistas que viajan a la Comunidad Valenciana sin paquete turístico constituyen el

segmento más significativo (91%). Los turistas que viajan con paquete han pasado de

representar el 40% en 2001 al 11,2% en 2007, habiendo decrecido un 17,8% respecto a

2006, lo que un año más confirma el proceso de transformación en las pautas de consumo

turístico, motivado fundamentalmente por el uso de las líneas de bajo coste e Internet.

El gasto realizado se distribuye para el turista extranjero en transporte (31 %) alojamiento

(22 %) y el resto en restauración, excursiones y en otras actividades. Atendiendo a la

estructura de edades, el 31 % de los encuestados se encontraba en el segmento de edad

de 16 a 35 años, el 28 % en el de 36 a 45 años, el 29 % en el de 46 a 65 y el 12 % en el de

más de 65 años. Esto indica una demanda tipo familiar, con una especial incidencia del

turista de tercera edad, especialmente extranjero, que se podría situar en las dos últimas

franjas.

El medio de transporte más utilizado en el viaje al destino vacacional fue el automóvil

(60,4%) y a continuación, con un porcentaje bastante menor, se encuentra el avión (19,1%).

No obstante, hay notables diferencias según el lugar de residencia del encuestado. Los

residentes en España hacen uso principalmente del automóvil para sus desplazamientos




(73%), empleando el avión sólo en un 3,3% de los casos. Sin embargo, entre los residentes

en el extranjero destaca la igualdad en el uso del automóvil (44,5%) y del avión (39,1%).

Por tanto, la proximidad a las infraestructuras de comunicación cualifican de forma

determinante el territorio y por tanto el grado de preferencia del usuario. La AP 7 se

convierte así en una arteria vertebradora de especial significancia. La influencia no deriva

tanto de la proximidad directa a la vía sino por la facilidad de acceso a las diferentes

entradas. La influencia de la distancia al aeropuerto es significativa a nivel provincial y en

menor medida a nivel zonal, ya que se trata de una zona muy acotada donde prácticamente

todo está a misma distancia.

Respecto al tipo de alojamiento utilizado durante la estancia, destacan el hotel (23 %), la

vivienda en propiedad (16 %), la vivienda de amigos o familiares (16 %) y la vivienda

alquilada (15 %). El resto se reparte entre apartamento turístico, camping y turismo rural.

Tanto para los residentes nacionales como para los extranjeros, destaca como tipo de

alojamiento elegido el de vivienda, ya sea en propiedad como en régimen de alquiler. Esto

provoca una influencia directa sobre el parque de viviendas, que durante los últimos años

ha sufrido un aumento muy acusado debido al fenómeno del turismo. Esto se ha

desarrollado de una forma más acusada en municipios como Torrevieja y Orihuela costa

con un marcado carácter estacional. A continuación, se representa la distribución territorial

de los diferentes alojamientos y su número. (Figura 8.85)




Figura 8.85 Distribución territorial de los diferentes alojamientos y su número. Fuente:

Elaboración propia. INE.

De igual modo que el número de alojamientos y el tipo de los mismos, este indicador nos

muestra el tipo de turismo se ha implantado en la zona. El número de plazas (así como el

de plazas de restauración y servicios de ocio) nos ayuda a hacer una distribución espacial.

Observamos el gran peso que tienen los núcleos de población más importantes (Orihuela y

Torrevieja) así como la zona de la costa. (Figura 8.86)




Figura 8.86 Distribución de plazas de restaurantes y cafeterías. Fuente: Elaboración propia.




Figura 8.87 Distribución territorial de plazas en diferentes tipos de alojamientos. Fuente:

Elaboración propia. INE

La positiva evolución del principal producto turístico de la Comunidad Valenciana, el de sol

y playa, se ve complementada por la progresiva consolidación de una oferta turística cada

vez más diversificada, mediante la planificación y realización de actividades para adaptarse

a las exigencias de la demanda actual y potencial.

Al tiempo que se potencia la diversificación de la oferta, se atiende a segmentos de

mercado en crecimiento, así como al tratamiento turístico de la práctica de determinadas

actividades deportivas o de ocio. Por tanto, los objetivos son complementar la oferta

existente, acceder a nuevos segmentos de la demanda y contribuir a la reducción de la

estacionalidad.

En este sentido, cabe destacar la progresiva implantación y desarrollo del turismo rural y de

interior en el conjunto de la Comunidad Valenciana, aparte de otros productos

estrechamente vinculados al turismo de sol y playa, como son el turismo náutico y de

cruceros o el turismo de golf. En la Comunidad Valenciana, el turismo rural es todavía una

actividad joven e incipiente, y a pesar de los progresos realizados en la última década no

presenta especial significación en el área de la Vega Baja del Segura.

Por otro lado, el desarrollo del producto de golf se presenta como un elemento dinamizador

de la actividad económica y también como uno de los factores fundamentales para la

diversificación y desestacionalización del sector turístico de la Comunidad Valenciana.




En la zona objeto de análisis encontramos seis campos de golf ubicados en la zona de

Orihuela Costa (Villamartin, Campoamor y Las Ramblas), Rojales (La Marquesa) y Algorfa

(La finca). (Figura 8.88).

Según datos de la Federación Española de Golf, la evolución en la práctica del golf durante

los últimos veinte años se plasmó en un continuo crecimiento en el número de licencias de

jugadores. El Reino Unido es el país principal de origen con un 43,8% de los turistas de golf

en la Comunidad Valenciana, le sigue en importancia el mercado nacional (20,6%) y a

mayor distancia Alemania (7,5%), Suecia (6,2%) y Francia (5,5%). Dentro del mercado

nacional destaca la Comunidad de Madrid (32%), seguida de la Comunidad Valenciana

(14%), Cataluña (12%) Castilla-La Mancha (11%) y Aragón (7%).

Figura 8.88 Localización campos de golf. Fuente: Elaboración propia.




TURISMO NÁUTICO

Respecto al turismo náutico La Comunidad Valenciana posee 41 instalaciones náuticas y de

recreo (clubes náuticos y puertos deportivos) y 16.629 amarres a lo largo de sus 514 km. de

costa. Este porcentaje supone el 45% de los clubes náuticos españoles ocupando el tercer

lugar en número de puertos deportivos y de amarres, tras Cataluña e Islas Baleares. La

Comunidad Valenciana posee cuatro estaciones náuticas: Marina Alta, Bahía de Altea,

Alicante-El Campello-Santa Pola y Columbretes, que se distinguen por la calidad de sus

aguas, arenas y servicios añadidos.

La celebración en Valencia de la America’s Cup en 2007 y la salida de la Volvo Ocean Race

en Alicante en octubre de 2008 han supuesto un impulso decisivo para el desarrollo del

turismo náutico en España y muy especialmente en la Comunidad Valenciana, y por lo

tanto, a la Vega Baja.

A lo largo de todo el litoral, existe una creciente actividad en este ámbito con la implantación

de numerosas empresas de actividades náuticas (escuelas de vela, windsurf, chárter

náutico, excursiones marítimas, cable ski, etc.) y actividades subacuáticas, organizando a lo

largo del año regatas de diferentes modalidades.

8.2.2.8 Situación profesional de la población activa.

Según el Censo de 2001, la situación profesional de la población se establece de acuerdo a

la siguiente clasificación: empresario o profesional que emplea personal, empresario o

profesional que no emplea personal, trabajador por cuenta ajena con carácter fijo o

indefinido, etc. Aplicados esos criterios a la Vega Baja se comprueba cómo las variables se

ajustan casi perfectamente a las medias de la Provincia de Alicante y de la Comunidad

Valenciana, no existiendo en la comarca grandes peculiaridades que deformen la

clasificación estándar de la población potencialmente activa (Figura 8.89)




Figura 8.89 Porcentaje de persona de referencia en el hogar según su profesión. Fuente:





No obstante, es posible identificar algunos segmentos socioeconómicos en los que la Vega

Baja se halla significativamente por encima de las medias provincial y autonómica, como

son los grupos de empresarios agrarios sin asalariados –agricultores autónomos-,

trabajadores de las explotaciones agrarias, empresarios no agrarios con y sin asalariados –

autónomos y empresarios de otras actividades, sobre todo en la construcción-. Son grupos

de actividad económica bien representados en la comarca y que se ajustan al perfil de los

empresarios –pequeños empresarios y autónomos- y de los trabajadores –de la

construcción y de las pequeñas explotaciones agrarias-.

De igual modo, es posible identificar algunos grupos en los que las medias de la Vega Baja

se hallan significativamente por debajo de las medias provincial y autonómica, apuntando

una pequeña deficiencia en su estructura socioeconómica. Se trata de los grupos de

personal administrativo y comercial, personal de servicios y profesionales técnicos y

asimilados que ejercen su actividad por cuenta ajena. Por tanto, el terciario, pese a la

evolución reciente, sigue manifestando algunas lagunas en su composición en lo referente

al empleo de profesionales bien cualificados.

Conforme con los datos de la condición socioeconómica de la población activa de la Vega

Baja, al analizar la ocupación por ramos de actividad se comprueba que el segmento más

destacado, con valores por encima de las medias provincial y autonómica, es el de

artesanos y trabajadores cualificados de la industria y de la construcción. También es

relevante el valor de la media comarcal en el caso de los trabajadores no cualificados y en

el de trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca, superior al resto de medias

de referencia.

Como indicador elemental de la orientación de la población activa en cada municipio, se ha

comparado la media municipal con la media comarcal. Aplicado ese criterio, los resultados

se recogen en la figura 8.90 y 8.91, donde se comprueba la tendencia hacia la

especialización en municipios terciarios, municipios agrícolas, municipios con destacada

presencia de actividad industrial y municipios orientados hacia la construcción.

Vega Baja 2001. Condición socioeconómica

Vega

Baja

%

Vega

Baja

Provincia

de

Alicante

%

Provincia

de

Alicante

Comunidad

Valenciana

%

Comunidad

Valenciana

Total Población 235.478 100 1.455.972 100 4.145.087 100

Empresarios agrarios con asalariados 540 0,23 1.539 0,11 4.168 0,10

Empresarios agrarios sin asalariados 1.390 0,59 5.265 0,36 18.075 0,44

Miembros de cooperativas agrarias 24 0,01 283 0,02 1.047 0,03

Directores y jefes de empresas o

explotaciones agrarias 33 0,01 134 0,01 505 0,01

Resto de trabajadores de explotaciones

agrarias 6.642 2,82 18.678 1,28 66.450 1,60

Profesionales, técnicos y asimilados que

ejercen su actividad por cuenta propia, con o

sin asalariados

1.452 0,62 13.542 0,93 43.185 1,04

Empresarios no agrarios con asalariados 6.081 2,58 37.032 2,54 99.140 2,39

Empresarios no agrarios sin asalariados 7.223 3,07 41.893 2,88 115.232 2,78

Miembros de cooperativas no agrarias 92 0,04 828 0,06 5.246 0,13




Directores y gerentes de establecimientos no

agrarios, altos funcionarios de la

administración pública, comunidades

autónomas y corporaciones locales

1.066 0,45 10.186 0,70 35.771 0,86

Profesionales, técnicos y asimilados que

ejercen su actividad por cuenta ajena 7.762 3,30 69.628 4,78 236.606 5,71

Profesionales en ocupaciones exclusivas de

la administración pública 40 0,02 906 0,06 4.051 0,10

Resto del personal administrativo y comercial 13.401 5,69 106.217 7,30 313.862 7,57

Resto del personal de los servicios 10.026 4,26 76.121 5,23 194.867 4,70

Contramaestres y capataces de

establecimientos no agrarios 624 0,26 4.962 0,34 17.166 0,41

Operarios cualificados y especializados de

establecimientos no agrarios 27.956 11,87 174.531 11,99 480.102 11,58

Operarios sin especialización de

establecimientos no agrarios 3.232 1,37 17.800 1,22 65.519 1,58

Profesionales de las fuerzas armadas 185 0,08 1.538 0,11 5.730 0,14

No clasificables por condición

socioeconómica 600 0,25 4.478 0,31 8.303 0,20

Figura 8.90 Condición socioeconómica Vega Baja año 2001. Fuente: INE, elaboración

propia.




Vega Baja 2001. Relación con la actividad económica

TOTAL Fuerzas

armadas

Dirección

de

empresas

y adm.

públicas

Téc. y prof.

científicos e

intelectuales

Téc. y

prof. de

apoyo

Empleados

administrativo

Trabaj.

servicios de

restauración,

personales,

protección y

vendedores

de

comercios

Trab.

cualificados

agricultura

y pesca

Artesanos y

trabajadores

cualificados

industrias

manufactureras,

la construcción,

y la minería,

excepto los

operadores de

instalaciones y

maquinaria

Oper. de

instalaciones,

maquinaria, y

montadores

Trabaj. no

cualificados

Albatera 8.544 8 154 163 164 247 352 206 819 489 662

Algorfa 1.705 2 22 14 30 26 44 15 120 58 42

Almoradí 14.041 12 416 473 284 530 708 168 1.676 930 663

Benejúzar 5.060 4 106 141 99 115 270 118 726 502 187

Benferri 1.166 0 28 19 41 41 62 19 145 84 85

Benijófar 2.297 1 44 30 45 37 92 30 266 95 44

Bigastro 5.155 5 118 114 116 177 178 98 937 199 273

Callosa de

Segura 15.793 26 329 495 293 495 655 209 1.380 1.312 953

Catral 5.295 1 122 114 65 124 238 194 431 745 141

Cox 6.196 3 140 87 87 165 271 303 492 369 641

Daya

Nueva 1.244 0 14 24 17 35 69 27 138 67 54

Daya Vieja 226 0 4 4 5 3 12 11 13 7 9

Dolores 6.267 5 288 94 133 155 240 128 819 435 244

Formentera

del Segura 2.170 1 65 23 31 48 95 39 331 104 94

Granja de

Rocamora 1.745 2 15 43 30 35 80 125 95 125 115

Guardamar

del Segura 9.470 17 307 241 244 351 636 180 602 409 459

Jacarilla 1.644 1 13 51 47 43 81 26 221 164 88

Los

Montesinos 2.774 2 134 46 49 87 198 61 337 112 128

Orihuela 54.024 29 1.323 1.816 1.321 2.040 2.694 1.586 5.869 1.931 2.504

Pilar de la

Horadada 12.698 10 296 192 241 405 594 586 1.130 569 1.377

Rafal 3.414 3 70 75 50 70 136 64 549 239 153

Redován 5.745 2 204 108 103 165 212 75 898 303 271

Rojales 8.467 1 138 132 142 134 319 76 643 235 170

San

Fulgencio 4.039 4 76 35 82 80 160 62 297 108 119

San Isidro 1.340 2 7 16 22 24 79 8 256 87 45

San Miguel

de Salinas 4.306 6 167 72 63 106 220 110 317 114 205

Torrevieja 50.653 38 1.744 1.045 1.350 1.642 3.984 268 3.447 1.108 2.588

Vega Baja 235.47

8 185 6.344 5.667 5.154 7.380 12.679 4.792 22.954 10.900 12.314




Provincia

Alicante

1.455.

972 1.538 46.726 50.637 45.384 61.516 92.357 16.059 122.556 84.010 64.778

Comunidad

Valenciana

4.145.

087 5.730 133.677 177.874 148.516 181.520 241.065 51.530 339.662 239.032 196.419

Figura 8.91 Relación de la actividad económica según la situación profesional en los municipios de la Vega

Baja año 2001. Fuente: INE, elaboración propia.

Como se observa en las siguientes figuras, la Vega Baja se encuentra por debajo de la

Comunidad Valenciana y de la Provincia de Alicante en cuanto a la población ocupada en

las fuerzas armadas, dirección de empresas y Adm. Pública, técnicos y profesionales de

apoyo, empleados tipo administrativo, restauración y vendedores de servicios, técnicos y

profesionales científico e intelectuales y operadores de instalaciones y maquinarias.

(Figuras 8.95 y 8.99).

La población ocupada de la comarca supera a la Comunidad y a la de la Provincia en tres

casos muy determinados, como son agricultura y pesca; industrias manufactureras,

construcción y minería; trabajadores no cualificados.

Es importante destacar que cuando la actividad económica incluye la construcción los

porcentajes superan a las medias de referencia y que cuando, por ejemplo, la actividad es

únicamente industrial (operadores de instalaciones y maquinarias), la media está por

debajo de dichos valores. Estos datos establecen una clara importancia de dos sectores en

la Vega Baja la agricultura y la construcción (8.92 y 8.94).

En los siguientes gráficos, analizamos cuál es la ocupación de las personas de referencia

en los hogares de la Vega Baja y su distribución. Los municipios de interior tienen más peso

en cuanto al personal no cualificado, instaladores y montadores; a medida que nos

acercamos al litoral, el sector servicios va cobrando importancia, así como los trabajos que

necesitan de una cualificación mayor.





Elaboración propia




Fig

ura 8.9

5 P

obla

ció

n ocupada en la

s fuerzas arm

adas y la

direcció

n de em

presas y adm

. públic

a en la

V

ega B

aja

año 2

00

1.

Fuente

: IN

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boració

n p

ropia




Fig

ura 8

.96 P

obla

ció

n o

cupada té

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. Fuente

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n p

ropia




Fig

ura 8.9

6 P

obla

ció

n ocupada té

cnic

os y profe

sio

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propia

%

%

%




Fig

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8 P

obla

ció

n ocupada agric

ultura y pesca (cualific

ada) e in

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% %

% %




Fig

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9 P

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n ocupada operadores de in

sta

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aquin

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icados de la

V

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año 200

1.

Fuente

: IN

E,

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boració

n p

ropia

%

%




8.2.2.9 Evolución del desempleo.

El desempleo constituye un destacado indicador de la dinámica socioeconómica del

territorio y de su análisis podemos extraer consideraciones que explican las peculiaridades

del mercado laboral en la Vega Baja. La evolución del desempleo a nivel comarcal, ha

seguido la tendencia nacional, descendiendo en el periodo 2000-2006 como consecuencia

de la situación de crecimiento económico y aumentando significativamente con el inicio de

la crisis. (Figura 8.100 y 8.101).

Vega Baja. Evolución del

desempleo

Número de

desempleados

2003 5.973

2004 6.311

2005 10.037

2006 10.887

2007 13.236

2008 24.611

2009 33.451

2010 35.735

2011 36.789

Figura 8.100 y 8.101 Evolución de la población desempleada en la Vega Baja periodo

2003-2011. Fuente: SERVEF, elaboración propia.

Las cifras absolutas del desempleo ponen de manifiesto la gravedad del fenómeno en la

Vega Baja, a pesar de ser menos intenso que en otras comarcas alicantinas. A continuación

se adjuntan una serie de cuadros donde se señalan cifras absolutas y relativas del




desempleo y su vinculación con diferentes variables de carácter poblacional en la Vega

Baja y en el conjunto de la Comunidad Valenciana como ámbito de referencia (Figura 8.102

y 8.103)

Desempleo por comarcas Comunidad Valenciana Diciembre 2009

Total

%Respecto

de la C.

Valenciana

Mujeres Hombres

C. VALENCIANA 477.847 100,00 253.251 224.596

ELS PORTS 160 0,03 80 80

L'ALT MAESTRAT 328 0,07 188 140

EL BAIX MAESTRAT 6.593 1,38 3.853 2.740

L'ALCALATEN 1.695 0,35 944 751

LA PLANA ALTA 25.996 5,44 15.440 10.556

LA PLANA BAIXA 18.731 3,92 11.245 7.486

EL ALTO PALANCIA 1.815 0,38 979 836

EL ALTO MIJARES 223 0,05 136 87

EL RINCON DE ADEMUZ 125 0,03 65 60

LOS SERRANOS 1.273 0,27 640 633

EL CAMP DE TURIA 11.882 2,49 6.128 5.754

EL CAMP DE MORVEDRE 7.647 1,60 4.118 3.529

L'HORTA NORD 18.952 3,97 10.097 8.855

L'HORTA OEST 37.697 7,89 19.605 18.092

VALENCIA 65.721 13,75 33.750 31.971

L'HORTA SUD 18.622 3,90 9.914 8.708

LA PLANA DE UTIEL-

REQUENA 2.915 0,61 1.522 1.393

LA HOYA DE DE BUNYOL 3.495 0,73 1.892 1.603

EL VALLE DE COFRENTES-

AYORA 746 0,16 344 402

LA RIBERA ALTA 18.866 3,95 10.139 8.727

LA RIBERA BAIXA 7.284 1,52 3.952 3.332

LA CANAL DE NAVARRES 1.522 0,32 813 709

LA COSTERA 7.145 1,50 3.571 3.574

LA VALL D'ALBAIDA 8.237 1,72 4.067 4.170

LA SAFOR 15.128 3,17 8.327 6.801

EL COMTAT 2.727 0,57 1.379 1.348

L'ALCOIA 12.676 2,65 6.005 6.671

EL ALTO VINALOPÓ 6.153 1,29 2.856 3.297

EL VINALOPÓ MEDIO 23.739 4,97 11.422 12.317

LA MARINA ALTA 14.547 3,04 8.025 6.522

LA MARINA BAIXA 16.146 3,38 8.559 7.587




L'ALACANTI 44.734 9,36 24.359 20.375

EL BAIX VINALOPO 40.876 8,55 19.642 21.234

VEGA BAJA 33.451 7,00 19.195 14.256

Figura 8.102 Población desempleada por comarca de la Comunidad Valenciana en

Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.

Según se observa en la figura 8.102, la comarca de la Vega Baja, con un 7% de parados

respecto al total de la Comunidad, tiene un porcentaje inferior a otras comarcas de la

Comunidad Valenciana como por ejemplo L´Alacantí.




Figura 8.103 Tasa de actividad. Fuente: Elaboración propia.




Figura 8.104 Tasa de paro. Fuente: Elaboración propia.

El desempleo según la procedencia de la población, no muestra variaciones significativas;

tanto en los residentes como en la población migrante, muestra una tasa más elevada de

actividad en el interior y un índice de paro más elevado en la franja litoral (Figura 8.104 y

8.105).




Fig

ura 8

.105 P

obla

ció

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Com

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: SER

VEF e

laboració

n p

ropia

.




Se comprueba que el desempleo entre las mujeres de la Vega Baja (57%) es

significativamente mayor que el desempleo del conjunto de las mujeres valencianas (53%).

Por el contrario, en el caso de los hombres, el porcentaje de parados en la Vega Baja es

menor que el porcentaje en la Comunidad Valenciana. (Figura 8.106).

Desempleados por sexo. Diciembre 2009

Total Mujeres % Mujeres Hombres % Hombres

Comunidad

Valenciana 477.847 253.251 53,00% 224.596 47,00%

Vega Baja 33.451 19.195 57,38% 14.256 42,62%

Figura 8.106 Población desempleada por sexo en la Vega Baja y la Comunidad Valenciana

en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.

El desempleo entre los jóvenes es poco relevante en ambos casos y con menor gravedad

en la Vega Baja. Los grupos de edades más afectados por el desempleo en los dos

ámbitos territoriales son los comprendidos entre los 25 y los 40 años de edad. (Figura

8.107).

Desempleados por grupos de edades. Diciembre 2009

Vega Baja % Vega Baja

Comunidad

Valenciana

% Comunidad

Valenciana

< 20 941 2,81% 15.547 3,25%

20 - 24 2.967 8,87% 42.016 8,79%

25 - 29 4.263 12,74% 62.155 13,01%

30 - 34 5.330 15,93% 74.840 15,66%

35 - 39 5.050 15,10% 67.686 14,16%

40 - 44 4.472 13,37% 58.462 12,23%

45 - 49 3.742 11,19% 51.491 10,78%

50 - 54 2.929 8,76% 44.825 9,38%

55 - 59 2.190 6,55% 37.348 7,82%

> 59 1.567 4,68% 23.477 4,91%

Total 33.451 100,00% 477.847 100,00%

Figura 8.107 Población desempleada por grupos de edades en la Vega Baja y la

Comunidad Valenciana en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.

El desempleo se vincula de forma mayoritaria al sector servicios, tanto en la comarca como

en el ámbito de referencia. El desempleo en la construcción en la Vega Baja (33,54%) es

muy superior a la media valenciana, debido al monopolio de dicho sector en el modelo

económico comarcal. El desempleo en el sector primario es superior al de la Comunidad

Valenciana, siendo en valores globales el mayor de todas las comarcas. Sin embargo el

desempleo en la industria de la comarca (11%) es bastante inferior a la media valenciana

(18%). (Figura 8.108 y 8.109)




Comunidad Valenciana. Desempleo por actividad económica. Diciembre del 2009

Comarcas Agricultura Industria Construcción Servicios Sin actividad

económica

ELS PORTS 14 21 36 89 0

L'ALT MAESTRAT 20 80 84 116 28

EL BAIX MAESTRAT 290 1.036 1.576 3.578 113

L'ALCALATEN 58 872 185 495 85

LA PLANA ALTA 355 4.952 6.631 12.550 1.508

LA PLANA BAIXA 356 5.122 3.997 8.040 1.216

EL ALTO PALANCIA 92 370 350 914 89

EL ALTO MIJARES 39 33 29 115 7

EL RINCON DE ADEMUZ 7 12 34 67 5

LOS SERRANOS 65 209 233 709 57

EL CAMP DE TURIA 204 1.885 2.584 6.701 508

EL CAMP DE MORVEDRE 187 953 1.532 4.523 452

L'HORTA NORD 206 3.214 3.923 10.902 707

L'HORTA OEST 489 6.907 7.309 20.228 2.764

VALENCIA 787 7.857 10.379 42.985 3.713

L'HORTA SUD 281 4.486 3.033 9.987 835

LA PLANA DE UTIEL-REQUENA 265 482 541 1.342 285

LA HOYA DE DE BUNYOL 127 833 604 1.746 185

EL VALLE DE COFRENTES-AYORA 12 139 127 432 36

LA RIBERA ALTA 944 3.542 4.153 8.891 1.336

LA RIBERA BAIXA 176 1.137 1.786 3.801 384

LA CANAL DE NAVARRES 50 340 417 607 108

LA COSTERA 255 1.659 1.417 3.315 499

LA VALL D'ALBAIDA 217 3.046 1.146 3.355 473

LA SAFOR 397 1.989 3.408 8.965 369

EL COMTAT 52 850 384 1.250 191

L'ALCOIA 168 4.310 1.799 5.267 1.132

EL ALTO VINALOPÓ 146 2.380 837 2.078 712

EL VINALOPÓ MEDIO 868 9.616 3.198 8.100 1.957

LA MARINA ALTA 189 1.123 3.846 8.422 967

LA MARINA BAIXA 189 773 3.462 11.210 512

L'ALACANTI 554 3.573 9.785 27.305 3.517

EL BAIX VINALOPO 664 12.660 6.591 18.230 2.731

VEGA BAJA 1.034 3.719 11.218 15.785 1.695

COMUNIDAD VALENCIANA 9.757 90.180 96.634 252.100 29.176

Figura 8.108 Población desempleada por actividad económica en las comarcas de la





Vega Baja. % Desempleo por actividad económica. Diciembre del 2009

Agricultura Industria Construcción Servicios Sin actividad

económica Total

VEGA BAJA 1.034 3.719 11.218 15.785 1.695 33.451

% VEGA BAJA 3,09% 11,12% 33,54% 47,19% 5,07% 100%

COMUNIDAD

VALENCIANA 9.757 90.180 96.634 252.100 29.176 477.847

% COMUNIDAD

VALENCIANA 2,04% 18,87% 20,22% 52,76% 6,11% 100%

Figura 8.109 Relación entre la población desempleada por actividad económica de la

Comunidad Valenciana y de la Vega Baja en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.

La ratio de parados en la agricultura, en diciembre de 2009, indica que en la Vega Baja el

desempleo agrícola es superior al obtenido por la media de la Comunidad Valenciana. El

sector agrícola es históricamente importante en la comarca y por tanto el número de

parados es mayor que en el resto de comarcas de la Comunidad; este hecho, sumado al

desarrollo de agricultura de regadío y nuevas agriculturas de vanguardia en la Vega Baja,

presenta una mayor resistencia a la crisis, y no obstante provoca un descenso de la mano

de obra. Por tanto, la agricultura constituye un sector destacado en la economía comarcal

que exige una adecuada atención en los procesos de ordenación del territorio. (Figura

8.110 y 8.111).

Dado la escasa incidencia del sector industrial dentro de la economía comarcal, el

desempleo alcanzado por dicha actividad tiene un bajo impacto en el conjunto de la Vega

Baja. La ratio de desempleados industriales se halla por debajo de la media de la

Comunidad Valenciana y muy por debajo de las ratios obtenidas por las comarcas

industriales donde están instalados los sistemas productivos del calzado, del textil y del

mueble y transformación de la madera. (Figura 8.110 y 8.111).




Figura 8.110 Porcentaje de parados en agricultura, industria y sin ocupación anterior.

Fuente: Elaboración propia.




Fig

ura 8

.11

1.

Pobla

ció

n desem

ple

ada en el

secto

r agríc

ola

y en el

secto

r in

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ial

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arcas de la

C

om

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Vale

ncia

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n D

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mbre d

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009

. Fuente

: S

ER

VEF e

laboració

n p

ropia




Es en el sector de la construcción donde el problema del desempleo manifiesta toda su

crudeza en la Vega Baja. La figura recoge la ratio de la comarca en primer lugar entre las

comarcas valencianas, muy por encima de la media de la Comunidad y encabezando las

ratios de otras comarcas litorales alicantinas. El problema del desempleo está íntimamente

ligado al paro de la actividad urbanística, constituyendo una fuerte debilidad del sistema

económico comarcal. (Figura 8.112 y 8.113)

El desempleo en el sector terciario, muy relevante en el conjunto de la Comunidad

Valenciana, resulta menor en la Vega Baja, donde la ratio se encuentra muy por debajo de

las medias de otras comarcas vecinas con gran dedicación terciaria. No obstante las cifras

absolutas hablan de un problema muy destacado en el subsistema socioeconómico de la

Vega Baja. (Figura 8.112 y 8.113)

Figura 8.112 Porcentaje de parados en construcción y sector servicios en la Vega Baja. Fuente: Elaboración

propia.




Fig

ura 8

.11

3.

Pobla

ció

n desem

ple

ada en el

secto

r de la

constr

ucció

n y en el

secto

r servic

ios

por com

arcas de la

Com

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VEF e

laboració

n p

ropia

.




El desempleo se puede dividir en diferentes actividades económicas; la más afectada por el

desempleo en la Vega Baja es la construcción (33%), al igual que en la Comunidad

Valenciana, aunque en esta con valores en torno al 20%, valor muy similar a la media de la

provincia. En segundo lugar, en la Vega Baja se encuentran las actividades de comercio al

por mayor y al por menor. Tanto en la Comunidad como en la Provincia, en segundo lugar

está la industria manufacturera. Con estos datos podemos ver la importancia que tiene en la

Vega Baja tanto la construcción como el comercio debido a la influencia del turismo. (Figura

8.114 y 8.115).

Desempleo por Actividades Económicas. Diciembre 2009

Sección de la actividad

económica

Vega

Baja

% Sobre el

Total

Provincia

Alicante

% Sobre

el Total

Comunidad

Valenciana

% Sobre el

Total

TOTAL DESEMPLEADOS 33.451 100,00 195.049 100,00 477.847 100,00

0 Sin información

1.695 5,07 13.414 6,88 29.176 6,11

A Agricultura, ganadería,

silvicultura y pesca 1.034 3,09 3.864 1,98 9.757 2,04

B Industrias extractivas

26 0,08 270 0,14 607 0,13

C Industria manufacturera

3.522 10,53 37.719 19,34 85.494 17,89

D

Suministro de energía

eléctrica, gas, vapor y aire

acondicionado. 15 0,04 67 0,03 209 0,04

E

Suministro de agua,

actividades de saneamiento,

gestión de residuos y

descontaminación 156 0,47 948 0,49 3.870 0,81

F Construcción 11.218 33,54 41.120 21,08 96.634 20,22

G

Comercio al por mayor y al

por menor; reparación de

vehículos de motor y

motocicletas 4.354 13,02 25.707 13,18 64.205 13,44

H Transporte y

almacenamiento 727 2,17 4.627 2,37 13.702 2,87

I Hostelería 3.401 10,17 19.950 10,23 41.758 8,74

J Información y

comunicaciones 139 0,42 1.396 0,72 4.288 0,90

K Actividades financieras y de

seguros 81 0,24 812 0,42 2.074 0,43

L Actividades inmobiliarias 457 1,37 1.843 0,94 3.978 0,83

M Actividades Profesionales,

científicas y técnicas 1.108 3,31 8.012 4,11 23.600 4,94

N Actividades administrativas

y servicios auxiliares 2.571 7,69 17.355 8,90 49.440 10,35




O

Administración pública y

defensa; seguridad social

obligatoria 1.194 3,57 5.043 2,59 14.887 3,12

P Educación 256 0,77 1.943 1,00 6.028 1,26

Q Actividades sanitarias y de

servicios sociales 526 1,57 3.938 2,02 10.751 2,25

R

Actividades artísticas,

recreativas y de

entretenimiento 332 0,99 2.546 1,31 6.097 1,28

S otros servicios 509 1,52 3.781 1,94 9.853 2,06

T

Actividades de los hogares

como empleadores de

personal doméstico,

actividad de los hogares

como productores de bienes

y servicios para el uso

propio 128 0,38 681 0,35 1.413 0,30

U

Actividades de

organizadores y organismos

extraterritoriales 2 0,01 13 0,01 26 0,01

Figura 8.114. Población desempleada por actividad económica en la Vega Baja, la

Provincia de Alicante y la Comunidad Valenciana en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF.

Figura 8.115. Población desempleada por actividad económica en la Vega Baja, la

Provincia de Alicante y la Comunidad Valenciana en Diciembre de 2009. Fuente: SERVEF,





Los grupos profesionales que presentan mayores índices de desempleo son, en el caso de

la Vega Baja, los trabajadores cualificados en industria y construcción (29,20%), seguidos

por los trabajadores no cualificados (24,13%) y con índices aun significativos los

trabajadores del sector servicios (17,74%). En el caso de la Comunidad Valenciana, el

mayor porcentaje de población desempleado son los trabajadores no cualificados

(23,83%), seguidos de los trabajadores de la industria (21,69%) y de los trabajadores de

servicios de restauración (17,07%). (Figura 8.116).

Desempleo por grupo profesional. (2009)

Vega

Baja

% Sobre el

Total

Comunidad

Valenciana

% Sobre el

Total

FUERZAS ARMADAS 14 0,04% 192 0,04%

DIRECCIÓN DE LAS EMPRESAS Y DE LAS

ADMINISTRACIONES PUBLICAS 139 0,42% 4.504 0,94%

TÉCNICOS Y PROFESIONALES CIENTÍFICOS E INTELECTUALES 691 2,07% 19.424 4,06%

TÉCNICOS Y PROFESIONALES DE APOYO 1.566 4,68% 35.892 7,51%

EMPLEADOS DE TIPO ADMINISTRATIVO 3.254 9,73% 52.196 10,92%

TRABAJADORES DE LOS SERVICIOS DE RESTAURACIÓN,

PERSONALES, PROTECCIÓN Y VENDEDORES DE LOS

COMERCIOS

5.933 17,74% 81.584 17,07%

TRABAJADORES CUALIFICADOS EN LA AGRICULTURA Y EN

LA PESCA 755 2,26% 6.641 1,39%

ARTESANOS Y TRABAJADORES CUALIFICADOS DE

INDUSTRIAS MANUFACTURERAS, CONSTRUCCIÓN, MINERÍA,

EXCEPTO OPERADORES DE INSTALACIONES Y MAQUINARIA

9.767 29,20% 103.629 21,69%

OPERADORES DE INSTALACIONES Y MAQUINARIA Y

MONTADORES 3.261 9,75% 59.921 12,54%

TRABAJADORES NO CUALIFICADOS 8.071 24,13% 113.864 23,83%

Total 33.451 100,00% 477.847 100,00%

Figura 8.116. Población desempleada por grupo profesional en la Vega Baja y la





Fig

ura 8.1

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8.2.2.10 Evolución de la contratación.

Debido a la situación de crisis y desempleo, la evolución global del número de contratos ha

ido bajando en los últimos años en la Vega Baja. (Figura 8.118).

Figura 8.118 Evolución del número de contratos en la Vega Baja en el periodo 2006-2009.


El mercado laboral reciente sigue marcado por el notable desequilibrio existente entre la

contratación de hombres y de mujeres, suponiendo los primeros casi el doble de la

contratación de mujeres (Figura 8.119). Este es un indicador socioeconómico muy

vinculado con la tradicional dedicación a la agricultura y la más moderna dedicación a la

construcción en la Vega Baja. Por el contrario, los servicios, que generan casi el 60% de las

contrataciones, resulta más igualitario en su distribución por sexos.

Vega Baja. Contratación por sexo

Total Hombres %Hombres Mujeres % Mujeres

2006 101.327 64.965 64,11 36.362 35,89

2007 94.721 58.537 61,80 36.184 38,20

2008 76.296 45.203 59,25 31.093 40,75

2009 65.894 38.899 59,03 26.995 40,97

Figura 8.119 Evolución del número de contratos por sexo en la Vega Baja durante el


Pese al crecimiento de las cifras absolutas de desempleados en el sector servicios, éste

sigue siendo la actividad que genera mayor número de contrataciones en el conjunto de la

Vega Baja, seguido de la construcción, cuya actividad se ha visto cercenada a partir del año

2006 (Figura 8.120).




Vega Baja. Contratación por sectores

Total %Total Agricultura

%

Agricultura Construcción

%

Construcción Industria

%

Industria Servicios

%

Servicio

s

2006 101.327 100,00 9.002 8,88 30.458 30,06 7.468 7,37 54.399 53,69

2007 94.721 100,00 7.022 7,41 26.008 27,46 6.921 7,31 54.770 57,82

2008 76.296 100,00 7.413 9,72 16.334 21,41 4.858 6,37 47.691 62,51

2009 65.894 100,00 7.543 11,45 10.759 16,33 4.033 6,12 43.559 66,10

Total 338.238 100,00 30.980 9,16 83.559 24,70 23.280 6,88 200.419 59,25

Figura 8.120 Evolución de los contratos por sectores económicos en la Vega Baja durante

el periodo 2006-2009. Fuente: IVE, elaboración propia.

Por sectores de actividad, se comprueba el elevado peso del sector terciario en la

generación de empleo. La nueva dedicación socioeconómica de la Vega Baja está

superando claramente al conjunto de los otros sectores económicos en la generación de

contrataciones, lo que es signo evidente del desarrollo de la comarca y del notable peso

desempeñado por la actividad terciaria, que se ha erigido en los últimos años en el principal

soporte de la economía comarcal, muy por encima de las dedicaciones tradicionales a la

agricultura, a la industria y a la construcción.

De hecho, las contrataciones generadas por los servicios en el último año considerado

suponen el 66% del total de las habidas en la comarca, mientras el resto de los sectores

sólo han generado el 34% restante. Entre ellos, muy por detrás de los servicios, se halla la

construcción, que generó el 16% del total de los contratos, mientras la agricultura procuraba

el 12% y la industria el 6% (Figura 8.121).

Figura 8.121. Porcentaje de contratos según el sector económico respecto del total de

contratos en la Vega Baja. Fuente: IVE, elaboración propia.

El reparto de las contrataciones por grandes grupos de edades mantiene el notable

desequilibrio existente entre cada sexo en cada uno de los grupos de edad considerados.

En el año 2009 entre los menores de 25 años de edad, la proporción de contratos resulta




más equilibrada entre hombres y mujeres (media de hombres contratados 9% del total y

mujeres 8%). Por el contrario, en el grupo de edad central entre 25 y 44 años de edad, los

contratos para hombres suponen el 39%, cuando los contratos para mujeres tan sólo son el

25%. Por encima de esas edades existe una tendencia a aproximarse las contrataciones, de

manera que los hombres consiguen el 11% cuando las mujeres obtienen el 7% de los

contratos. (Figura 8.122).

Vega Baja. Contratos por sexo y grupo de edad

hombres mujeres Grupos de

edades < 25 25 - 44 > 44 < 25 25 - 44 > 44

Diciembre 2007 728 13,55% 2046 38,07% 468 8,71% 499 9,29% 1292 24,04% 341 6,35%

Diciembre 2008 396 10,30% 1418 36,87% 382 9,93% 361 9,39% 994 25,85% 295 7,67%

Diciembre 2009 374 9,23% 1589 39,20% 454 11,20% 326 8,04% 1024 25,26% 287 7,08%

Figura 8.122. Evolución de los contratos según el sexo y grupo de edad en la Vega Baja.

Fuente: SERVEF, elaboración propia.

El mercado laboral se ha regido en su gran mayoría por contratos de carácter temporal (con

valores que rondan el 87% del total de contratos) como reflejo de una economía

fundamentada en dos grandes sectores de marcada temporalidad, como son la agricultura

y los servicios turísticos. A esa característica general, se ha sumado el peculiar sistema de

“contratación por obra o servicio” aplicado al sector de la construcción. Por otro lado, la

actividad industrial que genera empleos más estables, se halla muy poco representada

(Figura 8.123).

Vega Baja. Contratación por tipo de contrato

Total % Total Indefinidos

%

Indefinidos Temporales

%

Temporales

2006 101.327 100,00 14.430 14,24 86.897 85,76

2007 94.721 100,00 13.065 13,79 81.656 86,21

2008 76.296 100,00 9.883 12,95 66.413 87,05

2009 65.894 100,00 7.528 11,42 58.366 88,58

Total 338.238 100,00 44.906 13,28 293.332 86,72

Figura 8.123 Evolución de los contratos según el tipo de contrato, indefinido o temporal, en

la Vega Baja. Fuente: SERVEF, elaboración propia.

Un mercado laboral como el característico de la Vega Baja, con alto componente de

terciario, de construcción y de agricultura, queda reflejado en el perfil de los grupos

profesionales contratados. Como se observa la figura adjunta, el perfil característico de los

contratados es el de trabajadores no cualificados, seguidos de los trabajadores de los

servicios (Figura 8.124 y 8.125).




Contratos por grupo profesional (2009)

Vega Baja

% Sobre el

total

Comunidad

Valenciana

% Sobre el

total

0 Fuerzas armadas 1 0,02 40 0,04

1 Dirección de las empresas y

de las administraciones públicas 7 0,17 290 0,29

2 Técnicos y profesionales

científicos e intelectuales 167 4,12 5.299 5,24

3 Técnicos y profesionales de

apoyo 163 4,02 7.526 7,44

4 Empleados de tipo

administrativo 254 6,27 8.090 7,99

5 Trabajadores de los servicios

de restauración, personales,

protección y vendedores de los

comercios

914 22,55 24.370 24,08

6 Trabajadores cualificados en

la agricultura y en la pesca 135 3,33 1.816 1,79

7 Artesanos y trabajadores

cualificados de las industrias

manufactureras, la

construcción, y la minería,

excepto los operadores de

instalaciones y maquinaria

709 17,49 10.252 10,13

8 Operadores de instalaciones y

maquinaria, y montadores 300 7,40 8.739 8,64

9 Trabajadores no cualificados 1.404 34,63 34768 34,36

TOTAL 4.054 100,00 101.190 100,00

Figura 8.124. Contratos según el grupo profesional en la Vega Baja y la Comunidad

Valenciana. Fuente: SERVEF, elaboración propia.




Figura 8.125. Porcentaje de contratos según el grupo profesional en la Vega Baja y la

Comunidad Valenciana. Fuente: SERVEF, elaboración propia

8.2.3 Inversión.

La inversión en la Vega Baja recoge unos inputs muy destacado en los últimos años

aumentando el volumen total de inversión recibida. En ese proceso se encuentran dos

claros motores, la inversión con destino industrial y la inversión orientada hacia otros

sectores productivos de carácter no industrial. En la mayoría de los municipios de la Vega

Baja el total de la inversión registrada en los últimos años tiene un destino no industrial,

mientras que son muy pocos los municipios de la comarca que superan las medias de

inversión industrial de referencia territorial, como son las medias de la Provincia de Alicante

y del conjunto de la Comunidad Valenciana. En la figura y en el cuadro adjunto se

comprueba el gran salto cuantitativo experimentado por la inversión en la comarca desde

principios del siglo XXI, proceso truncado por los primeros atisbos de la actual crisis

económica (Figura 8.126 y 8.127).




Figura 8.126. Evolución de la inversión en la Vega Baja periodo 1986-2004. Fuente: IVE,


Inversión Registrada por destino 2004

Total Inversión industrial

Inversión no

industrial

VEGA BAJA 17.569.391,36 € 9.690.913,32 € 7.878.478,04 €

El Baix Vinalopó 20.173.844,29 € 4.097.805,67 € 16.076.038,62 €

El Comtat 13.795.800,30 € 13.356.298,73 € 439.501,57 €

El Vinalopó Medio 13.624.934,91 € 10.325.183,50 € 3.299.751,41 €

L'Alacantí 58.691.415,32 € 44.016.165,52 € 14.675.249,80 €

L'Alcoià 29.605.379,18 € 29.081.956,00 € 523.423,18 €

Alto Vinalopó 9.441.959,67 € 8.346.969,56 € 1.094.990,11 €

La Marina Alta 5.341.430,07 € 2.803.759,99 € 2.537.670,08 €

La Marina Baixa 4.864.501,21 € 1.685.671,49 € 3.178.829,72 €

El Alto Mijares 4.406,00 € - € 4.406,00 €

El Alto Palancia 366.250,62 € 260.486,00 € 105.764,62 €

El Baix Maestrat 7.823.925,91 € 463.171,99 € 7.360.753,92 €

Els Ports 103.263,00 € 93.156,00 € 10.107,00 €

L'Alcalatén 5.829.942,92 € 5.813.222,58 € 16.720,34 €

L'Alt Maestrat 112.871,09 € - € 112.871,09 €

La Plana Alta 12.732.141,46 € 9.876.032,88 € 2.856.108,58 €

La Plana Baixa 57.973.707,76 € 56.484.253,94 € 1.489.453,82 €




El Camp de

Morvedre 3.233.855,41 € 2.954.641,11 € 279.214,30 €

El Camp de Túria 16.904.416,38 € 12.820.635,22 € 4.083.781,16 €

El Rincón de

Ademuz 682.706,29 € 652.908,00 € 29.798,29 €

El Valle de

Cofrentes-Ayora 600.966,45 € 335.566,45 € 265.400,00 €

L'Horta Nord 15.082.555,56 € 11.015.345,12 € 4.067.210,44 €

L'Horta Oest 45.228.807,80 € 34.050.129,62 € 11.178.678,18 €

L'Horta Sud 15.057.104,34 € 12.461.398,00 € 2.595.706,34 €

La Canal de Navarrés 157.997,00 € 46.877,00 € 111.120,00 €

La Costera 8.337.494,12 € 6.762.008,19 € 1.575.485,93 €

La Hoya de Buñol 23.628.147,14 € 22.549.692,76 € 1.078.454,38 €

La Plana de Utiel-

Requena 2.572.251,21 € 2.337.024,50 € 235.226,71 €

La Ribera Alta 19.406.190,31 € 14.611.811,55 € 4.794.378,76 €

La Ribera Baixa 17.402.987,58 € 15.615.674,36 € 1.787.313,22 €

La Safor 8.243.873,27 € 6.184.052,68 € 2.059.820,59 €

La Vall d'Albaida 13.378.358,34 € 12.121.467,09 € 1.256.891,25 €

Los Serranos 299.721,00 € 295.721,00 € 4.000,00 €

València. 8.098.942,32 € 855.720,94 € 7.243.221,38 €

Provincia de Alicante 173.108.656,31 € 123.404.723,78 € 49.703.932,53 €

Provincia de

Castellón 84.946.508,76 € 72.990.323,39 € 11.956.185,37 €

Provincia de

Valencia 198.316.374,52 € 155.670.673,59 € 42.645.700,93 €

Figura 8.127. Inversión registrada en las comarcas de la Comunidad Valenciana por destino

en el año 2004. Fuente: IVE.

Como se observa en el cuadro adjunto, la comarca de la Vega Baja se sitúa en el puesto nº

8 de todas las comarcas de la Comunidad Valenciana en relación al nivel de Inversión Total

Registrada (Figura 7.128). En cuanto a la inversión industrial la comarca de la Vega Baja se

encuentra muy por debajo de la media de la provincia (Figura 8.129). Lo más destacable es

que a nivel de Inversión no Industrial es la cuarta comarca con más volumen de inversión

por detrás de L´Horta Oest (Figura 8.130). Si se analiza la inversión según destino

registrada en cada uno de los municipios, se pone de manifiesto, en primer lugar, el escaso

peso de la industria como destino de las inversiones en buena parte de los municipios. No

obstante, descendiendo en el análisis se pueden establecer las siguientes consideraciones:

- La inversión con destino industrial registrada supone el 55% del total de la inversión en

el conjunto de la comarca, porcentaje que se halla muy por debajo de las medias de

referencia de la provincia (el 71%) y de la Comunidad Valenciana (el 77%) (Figura

8.131)-;

- Salvo San Isidro, Benferri y Orihuela, el resto de los municipios de la comarca presentan

porcentajes de inversión industrial por debajo de las medias de referencia;(Figura

8.132).




- En el resto de los municipios, sobre todo en los litorales y de segunda línea litoral, la

inversión industrial se halla muy por debajo de la inversión registrada en cada municipio

con otro destino no industrial;(Figura 8.132)

- En once municipios de la comarca, el total de la inversión registrada tiene por destino

otro uso diferente al industrial, como por ejemplo Albatera, Formentera del Segura y San

Miguel de Salinas. (Figura 8.133 y 8.134).




Fig

ura 8

.128 y

8.12

9. In

versió

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n e

l año 2

004

. Fuente

: IV

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ela

boració

n p

ropia




Inversión industrial

Total 2004 % sobre total

Comunidad

Valenciana

456.371.539,59 € 352.065.720,76 € 77,14%

Provincia de Alicante 173.108.656,31 € 123.404.723,78 € 71,29%

Vega Baja 17.569.391,36 € 9.690.913,32 € 55,16%

Albatera 284.533,92 € 0,00 € 0,00%

Algorfa 4.300,00 € 0,00 € 0,00%

Almoradí 2.504.071,84 € 692.901,58 € 27,67%

Benejúzar 174.432,00 € 121.808,00 € 69,83%

Benferri 230.528,27 € 224.628,27 € 97,44%

Benijófar 157.740,92 € 0,00 € 0,00%

Bigastro 220.159,28 € 88.698,00 € 40,29%

Callosa de Segura 146.299,00 € 68.191,00 € 46,61%

Catral 665.951,79 € 50.455,79 € 7,58%

Cox 1.822.736,63 € 644.211,63 € 35,34%

Daya Nueva 0,00 € 0,00 € 0,00%

Daya Vieja 4.183,00 € 0,00 € 0,00%

Dolores 94.986,68 € 0,00 € 0,00%

Formentera del

Segura

40.000,00 € 0,00 € 0,00%

Granja de Rocamora 1.445.624,00 € 193.824,00 € 13,41%

Guardamar del

Segura

778.332,69 € 487.643,07 € 62,65%

Jacarilla 5.971,62 € 0,00 € 0,00%

Los Montesinos 160.684,31 € 0,00 € 0,00%

Orihuela 4.057.378,52 € 3.223.922,64 € 79,46%

Pilar de la Horadada 459.980,99 € 308.399,95 € 67,05%

Rafal 29.790,24 € 0,00 € 0,00%

Redován 148.803,54 € 66.308,90 € 44,56%

Rojales 115.085,50 € 65.852,50 € 57,22%

San Fulgencio 3.314,13 € 0,00 € 0,00%

San Isidro 3.433.905,21 € 3.420.385,21 € 99,61%

San Miguel de

Salinas

25.202,23 € 0,00 € 0,00%

Torrevieja 555.395,05 € 33.682,78 € 6,06%

Figura 8.131. Inversión industrial registrada en la Vega Baja en el año 2004. Fuente: IVE,

elaboración propia




Fig

ura 8

.132 y

8.13

3.

Inversió

n in

dustr

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o industr

ial en los m

unic

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en e

l año 2

004

. Fuente

: IV

E,

ela

boració

n p

ropia




Inversión no industrial

Total 2004

% sobre

total

Comunidad Valenciana 456.371.539,59 € 104.305.818,83 € 22,86%

Provincia de Alicante 173.108.656,31 € 49.703.932,53 € 28,71%

Vega Baja 17.569.391,36 € 7.878.478,04 € 44,84%

Albatera 284.533,92 € 284.533,92 € 100,00%

Algorfa 4.300,00 € 4.300,00 € 100,00%

Almoradí 2.504.071,84 € 1.811.170,26 € 72,33%

Benejúzar 174.432,00 € 52.624,00 € 30,17%

Benferri 230.528,27 € 5.900,00 € 2,56%

Benijófar 157.740,92 € 157.740,92 € 100,00%

Bigastro 220.159,28 € 131.461,28 € 59,71%

Callosa de Segura 146.299,00 € 78.108,00 € 53,39%

Catral 665.951,79 € 615.496,00 € 92,42%

Cox 1.822.736,63 € 1.178.525,00 € 64,66%

Daya Nueva 0,00 € 0,00 € 0,00%

Daya Vieja 4.183,00 € 4.183,00 € 100,00%

Dolores 94.986,68 € 94.986,68 € 100,00%

Formentera del Segura 40.000,00 € 40.000,00 € 100,00%

Granja de Rocamora 1.445.624,00 € 1.251.800,00 € 86,59%

Guardamar del Segura 778.332,69 € 290.689,62 € 37,35%

Jacarilla 5.971,62 € 5.971,62 € 100,00%

Los Montesinos 160.684,31 € 160.684,31 € 100,00%

Orihuela 4.057.378,52 € 833.455,88 € 20,54%

Pilar de la Horadada 459.980,99 € 151.581,04 € 32,95%

Rafal 29.790,24 € 29.790,24 € 100,00%

Redován 148.803,54 € 82.494,64 € 55,44%

Rojales 115.085,50 € 49.233,00 € 42,78%

San Fulgencio 3.314,13 € 3.314,13 € 100,00%

San Isidro 3.433.905,21 € 13.520,00 € 0,39%

San Miguel de Salinas 25.202,23 € 25.202,23 € 100,00%

Torrevieja 555.395,05 € 521.712,27 € 93,94%

Figura 8.134 Inversión no industrial registrada en la Vega Baja en el año 2004. Fuente: IVE,



I N F R A E S T R U C T U R A

Y E Q U I P A M I E N T O S

9 I N F R A E S T R U C T U R A Y E Q U I P A M I E N T O S

9 .1 C iudad y ca l i dad de v ida

9 . 2 La r egu lac ión u rban í s t i ca y es tanda r i zac ión de do tac iones

9.2.1 La regulación urbanística estatal

9.2.2 La regulación urbanística en la Comunidad Valenciana

9 .3 Aná l i s i s g loba l de equ ip amien tos y do tac iones

9.3.1 Introducción

9.3.2 Zonas verdes

9.3.3 Educativo -Cultural

9.3.4 Cultural y recreativo

9.3.5 Asistencial y administrativo

9 . 4 Aná l i s i s g loba l de in f raes t ruc tu ras y se rv ic ios u rbanos

9.4.1 Infraestructuras del transporte

9.4.1.1 Red viaria

9.4.2 Ferrocarri les

9.4.3 Puertos

9.4.4 Aeropuertos

9.4.5 Servicios urbanos

9.4.5.1 Telecomunicaciones

9.4.5.2 Infraestructuras Hidrául icas

9 . 5 O t ros equ ipamien tos : P layas y Campos de Go l f

9.5.1 Playas

9.5.2 Campos de Golf




9 I N F R A E S T R U C T U R A Y E Q U I P A M I E N T O S

9 .1 C iudad y ca l i dad de v ida

Los diversos aspectos que cualifican el territorio inciden de forma decisiva en la calidad de

vida de sus habitantes y plantean una compleja discusión en torno a la idea de

sostenibilidad. Cuando nos referimos al concepto de calidad, estamos haciendo referencia

a una diversidad de circunstancias que incluyen, además de la satisfacción de

necesidades, el ámbito de relaciones sociales del individuo, sus posibilidades de acceso a

los bienes culturales, su entorno ecológico-ambiental, y los riesgos a que se encuentra

sometida su salud (Hernández Aja,1.997). Por tanto, hacer referencia a la ciudad como

ámbito de relación implica definir las condiciones bajo las cuales se va a desarrollar las

diversas actividades del individuo.

El planeamiento urbanístico español utiliza para la regulación y estandarización de

dotaciones, un modelo basado en el estado del bienestar donde el nivel municipal sirve de

base. Este planteamiento no reconoce la necesidad de dotación en aquellos tejidos

suburbanos o interurbanos, que en casos como es el área de análisis, constituyen un

soporte claro para la construcción de ciudad. En el caso europeo no existen parámetros

concretos definiéndose distintos niveles de actuación según los casos. En los casos de

Alemania, Gran Bretaña no existen paramentos obligatorios y en Francia existen

recomendaciones reflejadas en documentos técnicos. Esto provoca tensiones territoriales

que en áreas de crecimiento suburbano pueden llegar a ser muy significativas.

La regulación urbanística del ámbito territorial de la Vega Baja se realiza a través de

diferentes instrumentos tanto de carácter estatal como autonómico. A continuación se

realiza un análisis de los diferentes estándares indicados en los instrumentos de

planeamiento urbanísticos de aplicación.

9 .2 La r egu lac ión u rban í s t i ca y es tanda r i zac ión de do tac iones

9.2.1 La regulación urbanística estatal

A nivel estatal, el marco de referencia lo establece el Real Decreto Legislativo 2/2008, de 20

de junio, por el que se aprueba el texto refundido de la ley de suelo y sus reglamentos de

desarrollo, que no incorpora determinaciones en cuanto a los estándares dotacionales al

tratarse de una ley de carácter estatal.

En el artículo 25 del RD 2159/1978, del 23 Junio, por el que se aprueba el Reglamento de

Planeamiento para el Desarrollo de la Ley sobre Régimen del Suelo y Ordenación Urbana,

que opera con carácter subsidiario en caso de que no exista regulación autonómica sobre

la materia, se especifica que la estructura del territorio debe estar determinada por una serie

de elementos que fijen su desarrollo urbano. Entre dichos elementos se señalan los

sistemas generales de comunicación, espacios libres, equipamiento comunitario y aquellas

instalaciones y obras cuya implantación pueda influir de forma sustancial en el desarrollo

del territorio.




En la Sección II artículo 45 del citado Real Decreto en su capítulo V se indican las

Determinaciones que deberán contener los correspondiente Planes Parciales de desarrollo

en cuanto a señalamiento y reserva de terrenos para dotaciones e infraestructuras (Figura

9.1).

DETERMINACIONES DEL PLAN PARCIAL

TIPO DOTACION RESERVAS DE TERRENO

Parques, jardines

públicos, zonas deportivas

públicas y de recreo

18m2

por vivienda o cada 100m2

de edificación residencial. Será

siempre >10% de la superficie

ordenada.

Centros culturales y

docentes públicos y

privados

10m2

por viviendas o cada

100m2

de edificación residencial

Reserva para templos,

centros asistenciales y

sanitarios

-

Aparcamiento 1 plaza cada 100m

2

de

edificación

Figura98.1. Determinaciones que debe contener el plan parcial. Fuente: RD 2159/1978, del 23 Junio,

Reglamento de Planeamiento para el Desarrollo de la Ley sobre Régimen del Suelo y Ordenación Urbana.

En el anexo al Reglamento de Planeamiento se establecen en el artículo 10 los módulos

mínimos de reserva para dotaciones en Planes Parciales que desarrollen suelos

residenciales, que se muestran en la figura 4.2 dependiendo del número de viviendas. En el

artículo 9 se establece como Unidad Elemental un módulo de hasta 250 viviendas, de

Unidad Básica hasta 500 viviendas y de Unidad Integrada hasta 1.000 viviendas.




MODULOS MÍNIMOS DE RESERVA PARA DOTACIONES EN PLANES PARCIALES PARA SUELOS RESIDENCIALES

UNIDADES

DE

VIVIENDAS

Sistema de

espacios libres de

dominio y uso

público

Centros docentes Servicios de interés público y social Plazas de

aparcamiento

Jardines

(m2s/viv)

Áreas de

juego y

recreo

de niños

(m2s/viv)

Preescolar

guardería

(m2s/viv)

E.G.B

(m2s/viv.)

B.U.P.

(m2s/viv)

Parque

deportivo

(m2s/viv)

Equipamiento

comercial

(m2c/viv)

Equipamiento

social

(m2c/viv)

Núm/100m2

edificación

Unidad

elemental 15 3 10 - 2 1

Unidad

básica 15 3 2 10 - 6 1 3 1

Unidad

integrada 15 6 2 10 - 6 2 4 1

Conjuntos

entre

1.000-

2.000 viv

15 6 2 10 - 8 3 6 1

Conjuntos

entre

2.000-

5.000 viv.

15 6 2 10 4 8 4 6 1

Conjuntos

superiores a

5.000 viv.

Se mantendrán como módulo mínimo de reserva de Plan Parcial los asignados a conjuntos comprendidos entre

2.000 y 5.000 viviendas. La reserva de dotaciones cuya necesidad sea generada por superarse en la ordenación

del Plan Parcial la cifra de 5.000 viviendas, estará definida tanto en cuantía como en localización en el

planeamiento de rango superior, teniendo el carácter de equipamiento propio de éste.

Figura 9.2. Dotaciones según las unidades de viviendas. Fuente: Anexo al RD 2159/1978, del 23 Junio,

Reglamento de Planeamiento para el Desarrollo de la Ley sobre Régimen del Suelo y Ordenación Urbana.

De acuerdo con el Plan de Acción Territorial del Área Funcional de la Vega Baja, algunos

estándares europeos para los diferentes usos según los habitantes son los siguientes:

ESTANDARES EUROPEOS

Educativo-

cultural

Cultural

Italia 0,5 m2s/hab. Cada 200.000

hab.

Educativo (universidades,

I+D, máster)

Deportivo-

recreativo Deportivo

Alemania 4,00 m2s/hab. Grandes

campos

Asistencial

Centros sanitarios Gran Bretaña 2,4-3 m2s/hab

Bienestar social

Infraestructuras

y Servicio

Urbano

Abastecimientos

alimentarios y de consumo

Francia En poblaciones de más

35.000 hab. 0,88 m2t/hab

Protección y mantenimiento

del medio ambiente

Seguridad y Protección Civil

Francia 1 Parque de bomberos/

40.000hab. 0,11 m2s/hab.




1bombero cada 800hab.

Francia 1 Gerdarmeria/

20.000hab. 0,033 m2s/hab.

1bombero cada 800hab.

Servicios Funerarios

Alemania Cementerios sup. mín

1,2m2s/hab, máx. 10 m

2s/hab

Cultural-

Recreativo

Teatro

Alemania Teatro 0,8-1m2s/hab

(Mun. >50.000hab)

Auditorios

Italia Teatro 0,08-1m2s/hab (Mun.

50.000-150.000hab)

Ocio Suburbano

Figura 9.3. Estándares dotacionales en diferentes países europeos. Fuente: Plan de Acción Territorial del

Área Funcional de la Vega Baja.

9.2.2 La regulación urbanística en la Comunidad Valenciana

La actividad urbanística en la comunidad Valenciana está regulada por la Ley Urbanística

Valenciana 16/2006, del 30 de diciembre (LUV) y por la Ley de Ordenación del Territorio y

Protección del Paisaje que establecen una serie de necesidades en cuanto a las dotaciones

públicas territoriales cuya finalidad es la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos. No

obstante, salvo los parámetros para el suelo urbanizable establecidos en la LUV y el

ROGTU no existen parámetros de referencia para equipamientos.

La anterior Ley Reguladora de la Actividad Urbanística (LRAU) y el Reglamento de

Planeamiento de 1998 que la desarrollaba, no cuantificaba estándares para el planeamiento

supramunicipal. Se establecían unos ratios en función del índice de edificabilidad bruta

(IEB) en el suelo urbanizable, calificando el suelo dotacional (SD) en red viaria y

aparcamiento (RV+AV), equipamientos (EQ) y zonas verdes (ZV). El suelo dotacional

oscilaba entre el 16% al 70,5% del suelo del ámbito, de acuerdo a los siguientes ratios.

RATIOS

Calificación del suelo

dotacional Ratios

Red Viaria +Aparcamiento 12,5-28,5%

Equipamientos 2-24%

Zona Verde 1,5-18%

Figura 9.4. Ratios en función de la calificación del suelo dotacional. Fuente: Reglamento de Planeamiento de

la Comunidad Valenciana.

La LUV intenta avanzar en la necesidad de definir las directrices de la estrategia de

evolución urbana y ocupación del territorio, estableciendo en su artículo 46 directrices

vinculadas a la calidad de vida de los ciudadanos. En dicho artículo en el punto 3 b con

respecto a los equipamientos la propia ley indica la necesidad de establecer “estrategias de

integración con otros municipios para la prestación mancomunada de aquellos servicios que

así lo requieran”.




No obstante, al igual que en su antecesora la Ley de Regulación de la Actividad Urbanística

(LRAU), únicamente se establecen dotaciones de carácter municipal y sectorial sin

determinar una cuantificación a nivel global. Estos aspectos se desarrollarán en mediante

instrumentos de planeamiento tales como los Estudios de Plan General, Plan Parcial y de

Reforma Interior. El articulo artículo 52 de la L.U.V. indica que serán los Planes Generales los

instrumentos de planeamiento encargados de delimitar “una red estructural compuesta por

la red primaria de reserva de suelo dotacional de titularidad y uso público y por la de aquellos

otros equipamientos de titularidad privada cuya función o relevancia contribuyan a la

articulación de la ciudad”.

Los elementos de la red primaria deberán cumplir con los requisitos de calidad,

funcionalidad, capacidad y coherencia con el modelo urbanístico. En el punto 2 del artículo

52 se establecen los requisitos que deberá prever el Plan General, que son:

a) Parque Público, en proporción no inferior a 5 metros cuadrados por habitante.

b) Áreas destinadas a parques públicos naturales en las que deba materializarse

la cesión gratuita a la administración de una superficie equivalente de suelo no

urbanizable protegido, a las que se refiere el artículo 13.6 de la Ley 4/2004, de

30 de junio, de ordenación del territorio y protección del paisaje, salvo que las

directrices definitorias de la estrategia de evolución urbana y de ocupación del

territorio excluyan nuevas clasificaciones de suelo urbanizable. Estos parques

públicos naturales deberán estar clasificados como suelo no urbanizable.

c) Terrenos dotacionales cuya reserva convenga prefigurar con prevalencia o

antelación respecto a la forma de los edificios y parcelas a consolidar en su

entorno.

d) Suelo destinado a viviendas dedicadas a residencia permanente en régimen de

alquiler para personas mayores, discapacitadas o menores de 35 años.

Reglamentariamente se establecerá el régimen de titularidad del suelo y de la

construcción, así como las condiciones de acceso a estas viviendas.

e) Equipamientos y redes de transporte, infraestructuras comunicaciones y

servicios de titularidad o de carácter supramunicipal.

f) Infraestructuras, espacios libres, jardines y otras dotaciones de cualquier índole

que, por su cometido específico, sus dimensiones o su posición estratégica,

integren o hayan de integrar la estructura del desarrollo urbanístico de todo el

territorio ordenado, así como las que cumplan análoga función estructurante

respecto a cada sector, señalando, incluso, las principales avenidas, plazas o

escenarios urbanos en proyecto que sirvan de pauta o hito de referencia para el

desarrollo coherente del planeamiento parcial.

g) Vías públicas e infraestructuras que presenten servicio y comunicación

reciproca a las dotaciones expresadas en los apartados anteriores integrando

una red unitaria.

Estos elementos, en todas sus categorías, podemos sintetizarlos y organizarlos del

siguiente modo (Figura 9.5).




Red Primaria

Supramunicipal Municipal

Red de transportes y

comunicaciones

Carreteras nacionales:

Autovías, Autopistas;

carreteras nacionales

Parques Públicos

En proporción no inferior

a 5m2 por habitante.

Parques Naturales

Carreteras autonómicas Red viaria

La que estructure la

ordenación, así como la

que dé servicio a los

equipamientos de la

dotación estructural

Carreteras provinciales

Equipamientos

estructurales de

carácter local.

Museos, centros

culturales, centros

asistenciales,

equipamientos

deportivos...

cementerios.

Ferrocarriles. Renfe y

Generalitat

Infraestructuras de

carácter local.

Vertederos municipales

Vías pecuarias Depuradoras

municipales

Equipamientos

Colegios Colectivos de

saneamiento

Hospitales y Centros de

Salud Red de abastecimiento

Centros asistenciales Centros administrativos

estatales, autonómicos

y provinciales

Infraestructuras

Vertedero

Depuradoras

Redes de saneamiento Puertos de competencia

estatal

Figura 9.5. Red Primaria que debe prever el Plan General. Fuente: PAT, Elaboración propia.

Por otra parte, la Ley 4/2004, de 30 de junio, de la Generalitat, de Ordenación del Territorio y

Protección del Paisaje, señala la necesidad de la articulación a un nivel supramunicipal que

permita la integración territorial de los diferentes núcleos poblacionales. En el Artículo 8 al

referirse a los Equipamientos y Dotaciones Públicas establece que la “planificación territorial

y urbanística, al prever los nuevos crecimientos urbanos, deberá articular eficazmente los

espacios públicos procurando una integración funcional de los municipios”

El artículo 13.6, establece la necesidad de Parques Naturales Municipales, por lo que “toda

clasificación de suelo no urbanizable en suelo urbanizable, conllevará la obligación de ceder

gratuitamente a la administración suelo no urbanizable protegido, en una superficie igual a la

reclasificada.”

El artículo 54.3 indica que los Programas de Actuación Territorial establecen la potestad de

“reservar terrenos para dotaciones de interés supramunicipal, clasificar directamente terrenos

y articular la ordenación urbanística de centros, ejes o entornos de amplia influencia

supramunicipal”, pero sin determinar cualidad ni cantidad.




Es en el Decreto 67/2006 de 12 de mayo del Consell, por el que se aprueba el Reglamento

de Ordenación y Gestión Territorial y Urbanística (ROGTU), donde se establece una

clasificación general de las dotaciones públicas) y los estándares dotacionales mínimos.

El artículo 126 ROGTU dispone que “las reservas de suelo con destino dotacional público,

tanto en la Red Primaria como en la Secundaria, se delimitarán diferenciando cada una de

las calificaciones”. (Figura 8.6).

Calificaciones

Suelo

dotacional

Recreativo-deportivo (RD)

Educativo-cultural (ED)

Asistencial (TD)

Administrativo-

institucional (AD)

Red viaria,

aparcamiento

y áreas

peatonales

Infraestructuras-servicio

urbano (ID)

Dotacional múltiple (DM)

Viario de tránsito (RV)

Áreas peatonales (PV)

Aparcamiento (AV)

Figura 9.6. Calificaciones de la Red Primaria y Secundaria. Fuente: Reglamento de Ordenación y Gestión

Territorial y Urbanística.

Es en la Sección 3ª del ROGTU donde se definen los estándares dotacionales. En el artículo

206 se señala que “el estándar global de zonas verdes en cada municipio no será inferior a

10 metros cuadrados de zona verde por habitante”. “Se considerarán tanto los parques de

red primaria como las zonas verdes de la red primaria y secundaria”.

En el Artículo 207 ROGTU se especifica que “el Plan General deberá prever una dotación de

parque público de red primaria de naturaleza urbana, en proporción no inferior a 5 metros

cuadrados por habitante. En este estándar no computarán los parques públicos naturales

resultantes de las nuevas clasificaciones de suelo”. En el cuadro adjunto podemos observar

los estándares normativos de la Comunidad Valenciana según lo mencionado en el artículo

206 y 207 del ROGTU con respecto a distintas normativas de países de la Unión Europea.

(Figura 8.7). Podemos comprobar que en el área se establecen unos requerimientos por

debajo a la media europea.

ESTANDARES DOTACIONALES DE ZONAS VERDES

Comunidad

Valenciana

≥10m2

/hab Zona Verde

≥5m2/hab Parque público

Alemania 4m2/hab Parque urbano

Francia 25m2/hab Zonas periurbanas

Holanda 8m2/hab Grandes zonas (Amsterdam)

Inglaterra

40m2/hab Parques suburbanos (New Town)

15m2/hab Parques urbanos (GESCAL)

12-25m2/hab Parques urbanos (ROSSETI)

Suecia

24m2/hab Zonas verdes (Estocolmo)

48m2/hab Grandes Zonas (Estocolmo)

Figura 9.7. Estándares dotacionales de zonas verdes. Fuente: Reglamento de Ordenación y Gestión

Territorial y Urbanística y PAT




En el artículo 208 del ROGTU se establecen las siguientes reservas de suelo dotacional en

actuaciones de uso dominante residencial (Figura 8.8). En esta disposición se fija una

reserva para dotacional público general, sin desglosar entre los distintos tipos de

calificaciones y se establece con respecto a los metros cuadrados techo de uso residencial.

ESTANDARES DOTACIONALES (R.O.G.T.U.)

Dotacional

público

>35 m2/100m2

t uso residencial (sin contar

superficie viaria)

Zonas verdes

públicas

≥15 m2/100m2

t uso residencial(sin contar

superficie viaria

Equipamientos ≥10m2

/100m2

t uso residencial

Jardines 1 Juego de niños/5.000m2

de superficie de jardín

Parques 1 Juego de niños/20.000m2

de superficie de jardín

Aparcamiento

1 plaza privada/100m2

edificabilidad residencial

0,5plazas públicas en red viaria/100m2

edificabilidad

residencial

Figura 9.8. Estándares dotacionales en la Comunidad Valenciana. Fuente: Reglamento de Ordenación y

Gestión Territorial y Urbanística, Decreto 67/2006, de 12 de mayo.

9 .3 Aná l i s i s g lo ba l de equ ipamien tos y do tac iones

9.3.1 Introducción

Las dotaciones e infraestructuras constituyen el factor básico del desarrollo comarcal

siendo el punto de referencia para muchas de las estrategias de localización de

asentamientos productivos. La cuantificación y análisis de la información recopilada sobre

las dotaciones, zonas verdes y equipamientos existentes en la Vega Baja del Segura nos

permite definir el nivel de calidad de vida en la zona desde un enfoque territorial global. Para

un análisis global sobre la suficiencia y adecuación de los equipamientos existentes en la

comarca tomaremos como referencia los estándares supralocales.

Respecto a los estándares unitarios por suelo cuadrado construido ó de suelo se han

establecido unos módulos básicos para los diferentes usos específicos con el fin de su

evaluación, debido a que no se conocen las superficies de cada equipamiento propiamente

dicho. Por último citar que los ratios que se obtienen se realizan sobre la población censal

según IVE del año 2010 que son 393.841 habitantes.

9.3.2 Zonas verdes

En la comarca existen diferentes espacios libres de uso y dominio público destinados al

esparcimiento de escala supramunicipal que complementa la dotación propia a escala

municipal. Encontramos las playas del litoral con más de 33 km. de costa y diferentes

espacios naturales de gran singularidad e interés medioambiental.

Es importante destacar el caso de las Dunas de Guardamar y el Palmeral de Orihuela, que

suponen una dotación de zona verde para el ámbito que asciende a 703,5 ha (figura 8.10 y

8.11). Esto supone un ratio actual de 5,56 m2

/hab, estándar que se sitúa por debajo de la

dotación prevista en el artículo 206 de ROGTU como se observa en la figura 9.7.




Por último, las lagunas saladas de Torrevieja y La Mata cuentan con una extensión de 2.100

ha, catalogadas como Parque Natural. No podemos considerar las características físicas y

geomorfológicos de este espacio para cuantificar el ratio de zonas verdes a nivel

supralocal.

ZONAS VERDES

Superficie

(ha)

Habitantes

(2009) Ratio

Ratio

nacional

TOTAL VEGA

BAJA 703,50 390.817,00 5,56 m

2s/hab 10 m

2

s/hab

Dunas de

Guardamar 640,00

Palmeral de

Orihuela 62,50

Figura 9.9. Grandes Zonas verdes de ,ámbito supramunicipal existentes en la Vega Baja. Fuente:

Elaboración propia

Figura 9.10. Zonas verdes en suelo urbano de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia

9.3.3 Educativo-Cultural

Según lo dispuesto en la Orden de 15 de mayo de 1992, de la Conselleria de Cultura,

Educación y Deportes, se deben prever un número de puestos escolares en Colegios de

Educación Infantil y Primaria igual al 9% de la población total y en Institutos de Educación

Secundaria al 6% de la población total (4% SO y 2 % B y CF). A continuación se indican las

plazas mínimas necesarias según ratio en cada municipio de acuerdo a los datos de la

población en 2010 según IVE (Figura 9.12).




Previsión Puestos Escolares. 2010

Municipios Ratios Consellería Educación Población Total

I+P 9% SO+B 6% 100%

Albatera 1.064 709 11.821

Algorfa 408 272 4.537

Almoradí 1.764 1.176 19.598

Benejúzar 493 328 5.474

Benferri 170 114 1.892

Benijófar 360 240 4.004

Bigastro 608 405 6.757

Callosa de Segura 1.621 1.080 18.008

Catral 803 536 8.926

Cox 626 417 6.957

Daya Nueva 174 116 1.938

Daya Vieja 63 42 696

Dolores 665 444 7.392

Formentera del Segura 393 262 4.364

Granja de Rocamora 213 142 2.372

Guardamar del Segura 1.478 985 16.423

Jacarilla 189 126 2.100

Montesinos, Los 463 309 5.147

Orihuela 7.840 5.227 87.113

Pilar de la Horadada 2.030 1.353 22.555

Rafal 376 251 4.181

Redován 672 448 7.467

Rojales 1.886 1.257 20.953

San Fulgencio 1.093 729 12.144

San Isidro 169 112 1.874

San Miguel de Salinas 725 483 8.057

Torrevieja 9.098 6.065 101.091

Vega Baja 35.446 23.630 393.841

Figura 9.12. Previsión puestos Escolares 2010. Fuente: IVE

De acuerdo con los datos publicados por el Instituto Valenciano de Estadística para el año

2010, la población escolarizada en el total de la Vega Baja de edades comprendidas entre 0

a 9 años es de 37.137 niños (Figura 8.13). En el caso de educación infantil y primaria la

población infantil escolarizada supera en 1.691niños las previsiones.




Población Escolarizada. 2010

Municipios Infantil y Primaria

De 0 a 4 años De 5 a 9 años Total

Albatera 725 673 1.398

Algorfa 129 183 312

Almoradí 1.332 1.146 2.478

Benejúzar 280 290 570

Benferri 116 95 211

Benijófar 94 146 240

Bigastro 467 395 862


Catral 526 528 1.054

Cox 409 375 784

Daya Nueva 58 106 164

Daya Vieja 13 18 31

Dolores 428 428 856

Formentera del Segura 207 219 426

Granja de Rocamora 133 118 251

Guardamar del Segura 710 752 1.462

Jacarilla 101 118 219

Montesinos, Los 241 289 530

Orihuela 3.931 4.155 8.086


Rafal 297 328 625

Redován 409 429 838

Rojales 559 599 1.158

San Fulgencio 259 346 605

San Isidro 101 85 186

San Miguel de Salinas 260 300 560

Torrevieja 4.360 4.353 8.713

Total 18.443 18.694 37.137

Figura 9.13. Población escolarizada año 2010. Fuente: IVE

En algunos municipios la población escolarizada en infantil y primaria es mayor que las

plazas previstas, y en otros municipios existe mayor número de plazas que alumnos

escolarizados (Figura 9.14). En la Vega Baja, la diferencia entre población escolarizada y el

número de plazas es de 436 alumnos, siendo por tanto insuficiente la previsión establecida

para el conjunto de la comarca.




Equipamiento educativo infantil y primaria. Vega Baja.

Educación

Infantil

Educación

Primaria

Educación

Especial Total

Nº

Plazas

Albatera 16 33 0 49 1.225

Algorfa 7 10 0 17 393

Almoradí 27 51 1 79 2.085

Benejúzar 9 15 0 24 578

Benferri 3 6 0 9 225

Benijófar 7 11 0 18 416

Bigastro 16 17 0 33 749

Callosa de Segura 25 52 1 78 2.075

Catral 13 25 1 39 975

Cox 9 18 0 27 675

Daya Nueva 5 6 0 11 254

Daya Vieja

Dolores 12 23 0 35 905

Formentera del

Segura

8 10 0 18 433

Granja de Rocamora 3 6 0 9 225

Guardamar del

Segura

26 34 0 60 1.415

Jacarilla 3 6 0 9 341

Los Montesinos 6 13 0 19 475

Orihuela 118 220 25 363 10.701

Pilar de la Horadada 24 51 0 75 1.875

Rafal 9 16 0 25 625

Redován 12 19 0 31 741

Rojales 9 21 0 30 750

San Fulgencio 6 14 0 20 500

San Isidro 9 6 0 15 305

San Miguel de

Salinas

6 15 0 21 525

Torrevieja 90 178 277 545 7.235

Vega Baja 478 876 305 1.659 36.701

Figura 9.14. Equipamiento educativo infantil y primaria. Fuente: IVE

En educación secundaria obligatoria y bachillerato el número de puestos escolares

previstos según los ratios de la Conselleria de Educación es de 23.630 alumnos. Sin

embargo, la población total de la Vega Baja de edades comprendidas entre 10 y 19 años

objeto de escolarización se sitúa en 37.461 adolescentes. La dotación es totalmente

insuficiente para este nivel (Figura 9.15).




Población Escolarizada. 2010

Municipios Secundaria y Bachiller

De 10 a

14 años

De 15 a

19 años Total

Albatera 710 744 1.454

Algorfa 188 131 319

Almoradí 1.093 1.086 2.179

Benejúzar 303 336 639

Benferri 84 67 151

Benijófar 200 177 377

Bigastro 331 372 703


Catral 460 477 937

Cox 383 412 795

Daya Nueva 102 94 196

Daya Vieja 8 20 28

Dolores 388 458 846

Formentera del Segura 212 216 428

Granja de Rocamora 105 127 232

Guardamar del Segura 698 704 1.402

Jacarilla 127 115 242

Montesinos, Los 283 280 563

Orihuela 4.160 4.454 8.614


Rafal 246 236 482

Redován 396 427 823

Rojales 708 738 1.446

San Fulgencio 401 410 811

San Isidro 100 112 212

San Miguel de Salinas 406 366 772

Torrevieja 4.137 4.408 8.545

Total 18.354 19.107 37.461

Figura 9.15. Equipamiento educativo de secundaria y bachillerato. Fuente: IVE

En el nivel de educación superior únicamente existe una sede de la Universidad Miguel

Hernández en Orihuela. No se requiere mayor dotación para el nivel poblacional existente

en el área, estando cubierta por las universidades de Elche, Alicante y Murcia.




Figura 9.16. Número de equipamiento educativo. Fuente: IVE




Figura 9.17. Porcentaje de equipamiento educativo. Fuente: IVE

Observamos una lógica concentración de centros educativos en aquellas secciones

censales más cercanas a los núcleos de población (Figura 9.17 y 9.18). También existe un

incremento considerable en las secciones más rurales del interior (donde la población

nacional, la que se sirve del sistema educativo, está más arraigada).

9.3.4 Cultural y recreativo

El equipamiento cultural existe en los municipios de más de 5.500 hab, con un estándar

medio de 0,05 m2/hab, muy inferior al estándar situado entre 0,15 m2

s/hab para grandes

bibliotecas y 0,50 m2

s/hab para uso cultural singular requerido por los estándares

normativos según la figura 9.18 y 9.19.




Figura 9.18. Número de equipamiento cultural en la Vega Baja. Fuente: IVE

Figura 9.19. Porcentaje de equipamiento cultural en la Vega Baja. Fuente: IVE




Según el PAT la dotación total de equipamiento deportivo y recreativo, sin incluir los puertos

deportivos, es inferior a 1 m2

s/hab. Por tanto, no cumple los estándares dotacionales

nacionales establecidos para grandes campos (1,36 m2s/hab) y tampoco los establecidos

en otros países europeos como Alemania, donde se establece una superficie en relación

4m2

s/hab según la figura 9.3.

Como consecuencia de ello, podemos concluir que la franja prelitoral es la más beneficiada

en cuanto a equipamientos de bienestar social y de ocio, como observamos a continuación

(Figura 9.20 y 9.21)

Figura 9.20. Número de equipamientos bienestar social en la Vega Baja. Fuente: IVE




Figura 9.21. Porcentaje de equipamiento bienestar social en la Vega Baja. Fuente: IVE

9.3.5 Asistencial y administrativo

A nivel sanitario existe un ratio de 1 Hospital cada 200-250.000 hab. Lo mismo ocurre con el

total de camas en centro hospitalarios, que para la totalidad del ámbito es de 3,07 camas

cada 1.000 hab. Este ratio es muy inferior a las 7-10 camas que recomienda la Organización

Mundial de la Salud. El nuevo hospital construido en Torrevieja, capaz de atender una

población de 110.000 hab. pertenecientes a 11 municipios, cuenta con 250 camas en

habitaciones individuales, lo que no palia el déficit existente.

Respecto a las dotaciones de bienestar social, el área cuenta con 9 centros de la 3ª edad,

lo que supone un ratio de 1 centro cada 4.000 hab mayores de 65 años, lo que es inferior al

ratio establecido a nivel estatal.(Figura 9.3)

El nivel administrativo e institucional se encuentra cubierto para los estándares globales

analizados. No obstante, la amplia población extranjera plantea otras posibles necesidades

complementarias a los actuales usos administrativos e institucionales. Como vemos en los

gráficos siguientes, el desarrollo de la trama urbana no ha reflejado la gran importancia del

sector turístico en la zona y la necesidad de aumentar los servicios en la franja litoral.

Podemos observar cómo se concentran todos los servicios en los núcleos urbanos, sin

tener en cuenta la gran cantidad de urbanizaciones que han crecido periféricamente (Figura

9.22, 9.23 y 9.24).




Figura 9.22. Número y porcentaje de equipamientos de salud en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.

IVE




Figura 9.23. Porcentaje de equipamiento agrario e industrial en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. IVE




Figura 9.24. Porcentaje de equipamiento comercial y de oficina en la Vega Baja. Fuente:

Elaboración propia. IVE

9 .4 Aná l i s i s g loba l de in f raes t ruc tu ras y se rv ic ios u rbanos

9.4.1 Infraestructuras del transporte

La situación de las infraestructuras de transporte en el marco de estudio nos permite definir

las relaciones de complementariedad necesarias que deben existir en el territorio desde dos

perspectivas: accesibilidad de la región y vertebración de su territorio. El análisis se enfoca

desde la perspectiva de la oferta de infraestructuras y potencialidades de transporte por

carretera, ferrocarril, transporte aéreo y marítimo adecuado a las necesidades actuales y

previsibles.

9.4.1.1 Red viaria

El análisis estructural y funcional de la red viaria es necesario para definir los corredores de

carreteras que pueden considerarse estructuralmente importantes para el área, así como

identificar las áreas que en principio plantean mayores problemas de accesibilidad o

interconexión, además de determinar las vías que presentan mejores condiciones

potenciales desde el punto de vista funcional.

Para ello, se han estudiado las previsiones establecidas en el informe de “Política de

Infraestructuras. Infraestructuras 2000-2007" del Ministerio de Fomento y al “II Plan de

Carreteras de la Comunidad Valenciana”, así como al estado de los proyectos y previsiones

de actuación existentes en las distintas Administraciones consultadas. Se trata de una red

viaria que se caracteriza por una ausencia práctica de jerarquización, En cuanto a las




carreteras de titularidad autonómica, la ejecución del Primer Plan de Carreteras de la

Comunidad Valenciana (1987-1993) en el ámbito territorial de la Vega Baja se centró en las

siguientes actuaciones:

- Vertebración de la comarca mediante una vía de primer orden entre Crevillente y

Benijófar (CV-90), que constituyó la base de la posterior autovía Alicante-Cartagena (A-

37) y que además permitía desviar el tráfico que antes discurría por el interior de Catral,

Dolores y Almoradí.

- Construcción de la ronda de Orihuela, que permite resolver el problema de las

comunicaciones que confluyen en la cabecera comarcal.

- Acondicionamiento del itinerario Orihuela-Torrevieja desde Bigastro, suprimiendo todas

las travesías a su paso.

- Mejora de la seguridad vial mediante la construcción de variantes (Bigastro, San Miguel

de Salinas, Dolores u Orihuela), y el acondicionamiento de los tramos Rojales-

Benijófar-Torrevieja, Cox-Callosa de Segura-Almoradí, Dolores-Almoradí, Orihuela-

Callosa de Segura-Catral y Redován-San Bartolomé.

Con las actuaciones del II Plan de Carreteras se tratan de resolver los problemas básicos:

los accesos de poblaciones, los efectos medioambientales negativos entre Santa Pola y

Torrevieja y la ausencia absoluta de jerarquización de las carreteras. Actualmente la red de

carreteras del área integrada por el eje que marca la carretera nacional (N-332 y N-340) y la

autovía (A-37 y A-7/E-15)

La carretera nacional (N-332 y N-340) se desarrolla paralela al litoral de norte a sur,

convirtiéndose en corredor de unión de los espacios costeros con los del interior y un paso

norte sur de gran importancia a nivel regional. Este hecho provoca una gran confluencia de

tráfico de los fines de semana y los meses de junio a octubre, provocando

sobresaturaciones y una de las mayores intensidades medias de Tráfico calculadas por la

Dirección General de Carreteras.

La carretera N-332 acoge el tráfico de paso norte-sur de carácter regional y el de

distribución del ámbito municipal. Para solucionar en parte estas disfuncionalidades, se

llevaron a cabo las circunvalaciones de Guardamar del Segura y Torrevieja, desdoblando la

N-332 en dicho tramo. Pero es la red de autovías (A-37 y A-7/E-15) la que permite una

comunicación rápida en régimen de alta capacidad desde la autovía Alicante-Murcia (A-7) a

la zona costera del sur de Alicante y Cartagena, permitiendo así una articulación de toda la

comarca y la mejora de la accesibilidad a su litoral. El acceso a Torrevieja desde esta

autovía tiene una adecuada integración con las redes viarias urbanas. El tramo desde su

intersección con la CV-945 hasta la CV-941 se trata de una carretera de autopista de peaje.

Esta carretera aparece en el documento de “Red de Gran Capacidad Año 2010” del

Ministerio de Fomento.

Sobresale el trazado de la A-7, vía donde se registran las mayores intensidades medias de

Tráfico calculadas por la Dirección General de Carreteras. Por estas razones fue preciso

acometer diferentes actuaciones correctoras con la finalidad de descongestionar el tramo

Alicante-Murcia de la A-7. Para esto, se planteó la construcción, al norte de la actual, de una

autovía que una la A-7 con la N-340 por el Camino de Castilla de Elche a Monforte. Esta




carretera aparece en el documento de “Red de Gran Capacidad Año 2.010” del Ministerio

de Fomento.

Otras de las principales actuaciones realizadas en base al II Plan de Carreteras son la CV-

91, la mejora de la seguridad vial Benijófar-Torrevieja, la Ronda Cox-Callosa-Redován, la

Ronda Oeste de San Fulgencio y la Ronda norte de Benejúzar.

Figura 9.25. Red viaria y porcentaje de construcciones con deficiente comunicación en la Vega Baja. Fuente:

Elaboración propia. IVE

9.4.2 Ferrocarri les

Se ha realizado un estudio estructural y funcional de la red ferroviaria, así como del estado

de los proyectos y previsiones de actuaciones existentes. En el ámbito de este estudio, la

única compañía que opera en la red ferroviaria es RENFE (Ministerio de Fomento), sin que

exista red ferroviaria gestionada por FGV (Ferrocarriles de la Generalitat Valenciana). El

ferrocarril no es un medio de transporte prioritario en la zona, y a pesar de los intentos de

mejora, en la actualidad sólo la línea de cercanías que pasa por la Vega Baja accede a los

municipios del interior, quedando sin servicio la franja prelitoral y litoral.




La inadaptación de este modo de transporte a la fluidez y la flexibilidad que demanda la

estructura productiva provoca la escasa funcionalidad de este medio de transporte en la

comarca. No existe una dotación aceptable, quedando la mayor parte de municipios sin

línea ferroviaria. Además en parte del tramo Elche-Orihuela, la red adolece de serios

problemas de conexión con Alicante y Murcia, pues la vía es única y sin electrificar. Por todo

ello, la conexión por carretera con Murcia mejora mucho todos los tiempos de recorrido

frente al ferrocarril, lo que justifica el fuerte porcentaje de viajeros y mercancías que utilizan

la carretera en el Corredor del Mediterráneo, desaprovechando los potenciales que un

ferrocarril competitivo con la carretera podría llegar a alcanzar. Un desarrollo más racional y

extensivo de la red permitiría que el ferrocarril, sin lugar a dudas, fuera el modo de

transporte de viajeros más utilizado.

Tratando de solucionar todo lo

anteriormente descrito, los planes

de infraestructuras ferroviarias

establecen estos ámbitos de

actuación:

- La mejora de los servicios de

viajeros de larga distancia y

regionales con el fin de aumentar la

participación del ferrocarril en la

demanda global de transporte

interurbano respecto a otros modos

de transporte.

- La potenciación de los servicios de

cercanías mejorando la

intermodalidad y el incremento del

tráfico de mercancías.

Figura 9.26. Infraestructura del ferrocarril en la Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.

Con respecto al futuro inmediato, cabe destacar el hito del tren de alta velocidad (AVE) y su

incidencia sobre el área de estudio, que ofrecerá una accesibilidad alternativa a la carretera.

La incorporación de la Alta Velocidad que unirá la capital de la Provincia y Murcia con

Madrid facilitará el movimiento de viajeros desde la capital de España y del centro del país

hacia la comarca.




9.4.3 Puertos

Los puertos comerciales más próximos al área de estudio son: Valencia, Gandía, Denia,

Alicante, Santa Pola, Torrevieja y Cartagena, de los cuales el único que está dentro del área

de estudio es el puerto comercial de Torrevieja. Existe también una red de puertos

deportivos que completan los equipamientos del área (Figura 9.27 y 9.28).

PUERTOS DEPORTIVOS

Año

construcción

Bandera

azul 2008

Puntos

de

amarre

Libre

tránsito

Superficie

de agua

Real Club Náutico de

Torrevieja 1967 SI 600 150 -

Marina Internacional

de Torrevieja 1988 NO 859 250 -

Marina de las dunas.

Guardamar del

Segura.

1999 NO 495 113 -

Club Náutico Dehesa

de Campoamor.

Orihuela

Década de los

sesenta NO 351 - 24.500

Club Náutico Cabo

Roig. Orihuela SI 207 - 11.400

Club Náutico Torre

de la Horadada. Pilar

de la Horadada.

1979 NO 539 - 25.800

Figura 9.27 Puertos deportivos comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. PAT




Figura 8.28 Clubs náuticos de la comarca de la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia

9.4.4 Aeropuertos

La accesibilidad del área a los aeropuertos de la Comunidad Valenciana, Manises y El Altet

y al aeropuerto de San Javier (Murcia), se puede considerar razonablemente aceptable. El

aeropuerto El Altet está situado en las proximidades de la ciudad de Alicante y presenta un

tráfico básicamente turístico internacional que utiliza vuelos, charters y paquetes turísticos

con destino fundamental en las zonas de playa del litoral alicantino, aunque el transporte

de mercancías alcanza una importancia creciente (Figura 9.30). La Vega Baja recae dentro

de su área de influencia. La inexistencia de conexiones ferroviarias hace que la carretera

sea el modo básico de enlace entre el aeropuerto y los puntos de destino de la comarca.

El aeropuerto de San Javier está situado en las proximidades de la ciudad de Murcia y tiene

un área de influencia que abarca las provincias de Murcia, Sur de Alicante (en competencia

con El Altet) y Norte de Almería (en competencia con el aeropuerto de Almería), lo que

permite dar servicios también al área (Figura 9.30).

En la siguiente tabla se indican las distancias y tiempos desde los diferentes municipios que

componen la Vega Baja a los diferentes aeropuertos (Figura 9.29)




Municipios AEROPUERTO DE

L´ALTET

AEROPUERTO DE

MANISES

AEROPUERTO DE SAN

JAVIER

Distancia

(Km) Tiempo

Distancia

(Km) Tiempo

Distancia

(Km) Tiempo

Albatera 35 0h 24min 194 2h 09min 47 0h 33min

Algorfa 45 0h 33min 205 2h 19min 57 0h 52min

Almoradí 43 0h 29min 202 2h 14min 67 0h 43min

Benejúzar 49 0h 39min 208 2h 25min 54 0h 46min

Benferri 47 0h 31min 206 2h 16min 39 0h 28min

Benijófar 38 0h 33min 207 2h 17min 72 0h 46min

Bigastro 54 0h 40min 213 2h 25min 49 0h 40min

Callosa del Segura 43 0h 33min 202 2h 18min 50 0h 38min

Catral 36 0h 26min 195 2h 11min 60 0h 40min

Cox 40 0h 28min 199 2h 13min 47 0h 33min

Daya Nueva 44 0h 31min 203 2h 17min 68 0h 46min

Daya Vieja 46 0h 35min 205 2h 21min 66 0h 42min

Dolores 41 0h 28min 201 2h 13min 66 0h 33min

Formentera del

Segura 46 0h 30min 205 2h 16min 71 0h 45min

Granja de

Rocamora 39 0h 27min 198 2h 12min 48 0h 34min

Guardamar del

Segura 32 0h 27min 207 2h 35min 82 0h 59min

Jacarilla 52 0h 45min 211 2h 30min 51 0h 44min

Los Montesinos 42 0h 41min 214 2h 23min 64 1h 01min

Orihuela 50 0h 37min 209 2h 22min 45 0h 37min

Pilar de la Horadada 60 0h 45min 236 2h 35min 58 0h 46min

Rafal 48 0h 38min 207 2h 24min 54 0h 45min

Redován 46 0h 39min 205 2h 25min 45 0h 38min

Rojales 37 0h 31min 208 2h 18min 73 0h 48min

San Fulgencio 33 0h 31min 209 2h 22min 74 0h 51min

San Isidro 37 0h 26min 196 2h 12min 51 0h 36min

San Miguel de

Salinas 60 0h 40min 219 2h 26min 63 0h 55min

Torrevieja 43 0h 34min 218 2h 25min 84 0h 54min

Figura 9.29 Distancia y duración del trayecto entre los diferentes municipios de la Vega Baja y los

aeropuertos del l´Altet, Manises y San Javier. Fuente: Elaboración propia.




Figura 8.30 Situación de los aeropuertos influyentes en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.

9.4.5 Servicios urbanos

9.4.5.1 Telecomunicaciones

El área funcional está dotada de la infraestructura básica de telefonía terrestre por cable

gestionada por la Compañía Telefónica de España. En la siguiente tabla realizada con datos

de Telefónica de España, S.A., el Servicio de Estudios “la Caixa”, y el Instituto Nacional de

Estadística, se recogen los datos estadísticos disponibles para cada uno de los municipios

del área.

En esta fecha había en la Vega Baja 143.175 teléfonos fijos (domésticos y otros), que

equivalían a 2,73 habitantes por teléfono aproximadamente. Con respecto a la red de

Internet existen en la comarca 62.079 líneas lo que equivale a 6,30 habitantes por línea de

banda ancha (Figura 9.31).




Telecomunicaciones Vega Baja. 2009

Municipios Población

Teléfonos Fijos Banda ancha

Líneas Hab/Línea Variación

04-09 (%) Líneas Hab/Línea

Albatera 11.745 2.763 4,25 -13,0 907 12,95

Algorfa 4.346 877 4,96 31,8 373 11,65

Almoradí 19.147 5.806 3,30 13,0 2.703 7,08

Benejúzar 5.467 998 5,48 -27,3 273 20,03

Benferri 1.876 505 3,71 9,3 298 6,30

Benijófar 3.976 1.418 2,80 20,1 820 4,85

Bigastro 6.744 1.771 3,81 16,8 1.089 6,19

Callosa de Segura 17.924 4.841 3,70 -17,8 1.816 9,87

Catral 8.745 1.512 5,78 -2,2 654 13,37

Cox 6.826 1.614 4,23 -15,5 740 9,22

Daya Nueva 2.616 511 5,12 33,0 173 15,12

Dolores 7.427 1.885 3,94 -4,5 922 8,06

Formentera del Segura 4.285 1.046 4,10 53,8 563 7,61

Granja de Rocamora 2.362 469 5,04 0,6 232 10,18

Guardamar del Segura 16.329 7.276 2,24 19,0 3.330 4,90

Jacarilla 2.096 664 3,16 17,0 335 6,26

Montesinos (Los) 4.949 1.549 3,19 53,1 907 5,46

Orihuela 86.164 41.485 2,08 33,1 18.076 4,77

Pilar de la Horadada 22.050 9.425 2,34 31,1 4.605 4,79

Rafal 4.135 989 4,18 -9,1 451 9,17

Redován 7.335 1.376 5,33 -15,3 606 12,10

Rojales 20.510 8.145 2,52 28,1 3.797 5,40

San Fulgencio 12.030 4.805 2,50 35,7 2.101 5,73

San Isidro 1.806 501 3,60 37,2 296 6,10

San Miguel de Salinas 8.135 2.645 3,08 32,1 1.108 7,34

Torrevieja 101.792 38.299 2,66 3,7 14.904 6,83

Total 390.817 143.175 2,73 13,99 62.079 6,30

Figura 9.31 Infraestructura de telecomunicaciones de la Vega Baja. Fuente: Telefónica de España, S.A., el

Servicio de Estudios “la Caixa”, y el Instituto Nacional de Estadística.




Figura 9.32 Infraestructura de telecomunicaciones de la Vega Baja. Fuente: Telefónica de España, S.A., el

Servicio de Estudios “la Caixa”, y el Instituto Nacional de Estadística.

En cuanto a la telefonía móvil cabe decir que los principales núcleos urbanos del área

cuentan con niveles de cobertura adecuados (Figura 9.32).

9.4.5.2 Infraestructuras Hidrául icas

Para la descripción y análisis de las infraestructuras de captación, regulación y distribución

se han consultado los siguientes documentos: “Infraestructuras locales de abastecimiento y

saneamiento” realizado por la Excelentísima Diputación Provincial de Alicante y el

“Inventario de infraestructuras de abastecimiento de agua para consumo humano de la

Comunidad Valenciana” realizado por la Conselleria d´Obres Publiques, Urbanisme i

Transports de la Generalitat Valenciana, realizados en 1996.

Los sistemas básicos de captación y distribución de aguas en la cuenca están todos

interconectados entre sí, pudiendo físicamente intercambiarse recursos unos sistemas a

otros. Puede, por tanto, afirmarse con propiedad que el ámbito territorial del Segura se

caracteriza por la existencia de un sistema único y complejo, formado por varios

subsistemas territorialmente superpuestos e interconectados en múltiples puntos. La

configuración actual de esta cuenca es la siguiente:

- La red de acequias y azarbes para regadío de las Vegas del Segura (tradicionales,

ampliaciones, sobrantes, etc.) y de sus afluentes (Guadalentín, Mula, Quípar, Argos, etc).

- La red del sistema de abastecimiento de la Mancomunidad de Canales del Taibilla.




- La red de canales e impulsiones del postrasvase.

- La red de infraestructuras creada alrededor de las captaciones de agua subterránea.

En la actualidad, el suministro urbano e industrial en alta tensión en los veintisiete

municipios que constituyen la Vega Baja lo realiza la Mancomunidad de los Canales del

Taibilla. Su red de distribución, que inicialmente abastecía de agua a Cartagena y su base

naval, hoy en día cubre una extensión de 11.000 km2

y abastece a 77 municipios del

Sureste peninsular, con una población cercana a los dos millones de habitantes, sin tener

en cuenta el contingente de turistas y veraneantes. Para cubrir estas necesidades, en sus

últimos ejercicios han sido captados, tratados y distribuidos 226 hm3

.

De conformidad con el Plan Hidrológico de la Cuenca del Segura (aprobado por R.D.

1664/1998, de 24 de julio), los municipios de la Vega Baja del Segura se incluyen en las

unidades de demanda MCT – Torrealta, y MCT – Pedrera. Los municipios de la Vega Baja

se abastecen desde las plantas potabilizadoras de Torrealta y La Pedrera.

La gestión del abastecimiento en los municipios es municipal en ocho de los veintisiete

municipios, mientras que en el resto está gestionado por diferentes empresas privadas:

Aqualia (en dos municipios), Aquagest (en trece municipios), Ondagua (en dos municipios),

Gestagua (en un municipio) y Agamed (en un municipio).

Para el abastecimiento urbano, todas las captaciones se realizan en el canal de

abastecimiento de la Mancomunidad de los Canales del Taibilla, encontrándose la mayoría

en buen estado de conservación. El sistema de potabilización se realiza en el propio canal

de abastecimiento mediante cloración automática; el control de la calidad del agua se

realiza en la mayoría de los casos por las empresas gestoras del abastecimiento o el propio

ayuntamiento, excepto en algunas excepciones en que lo realiza la Mancomunidad de los

Canales del Taibilla o la Consellería.

La capacidad de regulación es aproximadamente de 122.000 m3

. En la mayoría de los

municipios la presión de la red está en equilibrio, contando todos los municipios con

contadores domiciliarios. La población de hecho en la comarca se cifraba en el año 1998 en

167.313 habitantes y la población estacional se elevaba a 69.033; el volumen de agua

suministrado alcanza 25 hm3/año con una dotación media de 311 l/hab/ día; las pérdidas

medias en las redes de distribución se estiman en una media del 38 %.

La Vega Baja se incluye en la unidad de demanda industrial denominada Alicante – Segura,

que se abastece de las redes municipales y de aguas subterráneas con un volumen de

demanda anual declarado cifrado en 8,6 hm3

/año; debe tenerse en cuenta que unos 5

hm3

/año de los declarados como demanda urbana se refieren a demanda industrial difícil

de separar de la primera; este hecho cifra la demanda industrial total en la comarca en unos

14 hm3

/año.




Se observa un alto grado de avances en la infraestructura hidráulica, prácticamente la

totalidad de los hogares de la comarca tienen un buen acceso a todo tipo de servicios.

Notándose algunas carencias en las zonas menos densas (Figura 9.34 y 9.35).

Figura 9.34. Porcentaje de viviendas principales convencionales con red de aguas

residuales y con agua caliente central en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia. INE




Figura 9.35. Porcentaje de viviendas principales convencionales con agua corriente en la Vega Baja. Fuente:

Elaboración propia. INE

9 . 5 O t ros equ ipamien tos : P layas y Campos de Go l f

9.5.1 Playas

La zona del litoral de la comarca tiene extensas playas. Se ha realizado un estudio de las

características más relevantes de las playas de la comarca, con el fin de determinar cuáles

de estas presentan mejores cualidades. A continuación, se relacionan las características y

su valoración.

Bandera azul

La Bandera Azul es un galardón a la calidad ambiental desarrollado por la F.E.E.E.

(Fundación para la Educación Ambiental de Europa), con patrocinio de la Comisión

Europea, que se concede a aquellas comunidades que realizan un esfuerzo esencial para

mantener unas playas o puertos deportivos limpios, seguros y gestionados con respecto al

medio ambiente local.

El galardón Bandera Azul se basa en el cumplimiento de una serie de criterios que exige el

cumplimiento de exigentes niveles sanitario-ambientales, la existencia de sanitarios

adecuados y sin vertidos, así como servicio de salvamento, socorrismo y primeros auxilio,




que se agrupan entorno a cuatro pilares básicos: Calidad de las aguas de baño,

información y educación ambiental, gestión medioambiental y seguridad y servicios

En la siguiente figura 9.36 se puede ver que playas dispusieron en el año 2010 de Bandera

Azul:

BANDERA AZUL

Municipio Playa Bandera Azul K1

Guardamar

Playa les Ortiges No 0

Playa la Roqueta Si-2010 1

Playa los Tusales No 0

Playa Centro Si-2010 1

Playa Babilonia No 0

Playa el Moncayo si-2010 1

Playa del Campo No 0

Playa dels Vivers Si-2001 1

Torrevieja

Playa Los Naufragos Si-2010 1

Playa de la Mata No 0

Playa de los Locos No 0

Playa del Cura No 0

Cala de las Piteras Si-2010 1

Cala cabo Cervera No 0

Orihuela

Playa Barranco Rubio Si-2010 1

Playa dehesa de camp. si-2010 1

Playa Mil Palmeras Si-2010 1

Playa Cala Capitán si-2010 1

Playa Flamenca si-2010 1

Cabo Roig si-2010 1

Playa punta prima si 1

Playa la Zenia No 0

Playa Cala la Mosca No 0

Playa cabo de las Peñas No 0

Pilar de la

Horadada

Playa Jesuitas Si 1

Playa Conde Si 1

Playa Mil Palmeras SI 1

Playa Puerto SI 1

Playa Cala del Rincón No 0

Playa Calas de Rocamar No 0

Playa El Mojón No 0

Playa Las Higuericas No 0

Playa Las Villas No 0

Playa Rio Seco/ Mil Palmeras No 0

Playa Vista Mar/Caña Hermosa No 0

Figura 9.36. Relación de playas de la Vega Baja según si disponen de Bandera Azul o no. Fuente: Página

web www.comunitatvalenciana.com, www.alicantetotal.com/playas y www.queplaya.es, Elaboración propia.

Esta característica se ha valorado con un punto si la playa dispone de Bandera Azul con un

cero si no dispone de Bandera Azul, como se puede ver en la figura 9.36.

http://www.comunitatvalenciana.com/

http://www.alicantetotal.com/playas

http://www.queplaya.es/




Forma

Una de las características valorables de las playas es la forma que tengan en relación a su

amplitud y longitud, es decir, su forma. Es preferible una playa con mayor amplitud que

longitud pues la hace más cómoda y practicable. A continuación en la figura 9.37 se

especifican dichas medidas de las playas de la Vega Baja:

FORMA

Municipio Playa Amplitud (m) Longitud (m) K2

Guardamar

Playa les Ortiges 40 700 0,35

Playa la Roqueta 50 1000 0,45

Playa los Tusales 50 500 0,38

Playa Centro 60 2600 0,76

Playa Babilonia 20 1074 0,29

Playa el Moncayo 50 2000 0,61

Playa del Campo 60 1900 0,65

Playa dels Vivers 45 1300 0,47

Torrevieja

Playa Los Naufragos 50 400 0,36

Playa de la Mata 30 2500 0,56

Playa de los Locos 25 700 0,26

Playa del Cura 25 500 0,23

Cala de las Piteras 15 100 0,11

Cala cabo Cervera 10 50 0,07

Orihuela

Playa Barranco Rubio 47 655 0,38

Playa dehesa de camp. 20 650 0,22

Playa Mil Palmeras 45 346 0,32

Playa Cala Capitán 46 152 0,30

Playa Flamenca 42 172 0,28

Cabo Roig 10 420 0,12

Playa punta prima 28 234 0,20

Playa la Zenia 105 258 0,67

Playa Cala la Mosca 44 108 0,28

Playa cabo de las Peñas 21 502 0,20

Pilar de la

Horadada

Playa Jesuitas 20 404 0,18

Playa Conde 18 210 0,14

Playa Mil Palmeras 30 535 0,26

Playa Puerto 30 684 0,29

Playa Cala del Rincón 20 465 0,19

Playa Calas de Rocamar 10 269 0,10

Playa El Mojón 17 270 0,14

Playa Las Higuericas 35 966 0,36

Playa Las Villas 30 435 0,25

Playa Rio Seco/ Mil Palmeras 40 200 0,27

Playa Vista Mar/Caña Hermosa 30 335 0,23

Figura 9.37. Relación de playas de la Vega Baja según su amplitud y longitud. Fuente: Página web

www.comunitatvalenciana.com, www.alicantetotal.com/playas y www.queplaya.es, Elaboración propia.

Para la obtención de esta segunda variable se ha tenido en cuenta la relevancia de la

amplitud frente a la longitud, dotando a esta primera del 60% del valor de la variable y un

40% del valor a la longitud.







Accesibilidad

Otro factor a destacar en las playas es su accesibilidad, tanto de desplazamiento hacia esta

a pie, en coche o autobús como la accesibilidad para minusválidos (figura 9.38).

ACCESIBILIDAD

Municipio Playa Accesos K31

Autobús/

Taxi K3

2

Acc.

Minusválidos K3

3 K3

Guardamar

Playa les Ortiges a pie difícil 0 - 0 No 0 0

Playa la Roqueta a pie fácil/coche 1 Si 1 No 0 0,75

Playa los Tusales a pie difícil/coche 1 - 0 No 0 0,5

Playa Centro a pie fácil/coche 1 Si 1 Si 1 1

Playa Babilonia Si 0,5 - 0 Si 1 0,5

Playa el Moncayo a pie difícil/coche 0,75 Si 1 No 0 0,625

Playa del Campo - 0,5 - 0 - 0 0,25

Playa dels Vivers a piel fácil/coche 1 - 0 No 0 0,5

Torrevieja

Playa Los Náufragos a pie fácil 0,75 Si 1 Si 1 0,875

Playa de la Mata en coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa de los Locos a pie fácil/coche 1 Si 1 Si 1 1

Playa del Cura a pie fácil/coche 1 Si 1 Si 1 1

Cala de las Piteras a piel fácil 0,75 - 0 No 0 0,375

Cala cabo Cervera en coche 0,75 Si 1 Si 1 0,875

Orihuela

Playa Barranco Rubio a pie fácil 0,75 Taxi 0,5 No 0 0,5

Playa dehesa de camp. Si 0,75 bus/Taxi 1 Si 1 0,875

Playa Mil Palmeras a pie fácil 0,75 Taxi 0,5 Si 1 0,75

Playa Cala Capitán a pie fácil/coche 1 taxi 0,5 No 0 0,625

Playa Flamenca a pie fácil 0,75 Si 1 Si 1 0,875

Cabo Roig a pie si 1 - 0 0,25

Playa punta prima a pie fácil 0,75 si 1 No 0 0,625

Playa la Zenia a pie/coche 1 si 1 si 1 1

Playa Cala la Mosca a pie/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa cabo Peñas a pie difícil 1 No 0 No 0 0,5

Pilar de la

Horadada

Playa Jesuitas a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa Conde a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa Mil Palmeras a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa Puerto a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa Cala del Rincón a pie difícil/coche 0,75 - 0 No 0 0,375

Playa Calas Rocamar a pie difícil 0 - 0 No 0 0

Playa El Mojón a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa Las Higuericas a pie fácil/coche 1 - 0 No 0 0,5

Playa Las Villas a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa Mil Palmeras a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Playa Vista Mar/Caña

Hermosa a pie fácil/coche 1 - 0 Si 1 0,75

Figura 9.38. Relación de playas de la Vega Baja según su accesibilidad. Fuente: Página web








En este caso se ha establecido que la primera variable sea el 50% del total, la segunda y la

tercera el 25%. La variable de accesibilidad se ha puntuado con 1 punto si el acceso es fácil

a pie o en coche, si es a pie difícil y fácil en coche se adopta 0,75 y si es difícil a pie se

puntúa con 0. En la variable de disponibilidad de autobús si dispone se ha puntuado con 1

punto, si tiene taxi 0,50 y si no se puede acceder se puntúa con 0. En el caso de

accesibilidad de minusválidos si tiene accesibilidad se puntuará con 1 punto y con 0 si no

dispone.

Entorno

En esta característica se tiene en cuenta si la playa es virgen, está incorporada a una ciudad

(urbana) o en un entorno rústico (semiurbana). También si dispone de paseo marítimo, en el

caso de las playas urbanas, lo que favorece la creación de todo tipo de servicios turísticos.

Y como último factor el tipo de arena o en su defecto roca. (Figura 9.39).

ENTORNO

Municipio Playa

Entorno/tipo:

Urbana,

semi-urbana

K41

Paseo

marítimo K4

2 Tipo arena K4

3 K4

Guardamar

Playa les Ortiges Rústica/Virgen 0,75 No 0 Fina/dorada 1 0,58

Playa la Roqueta Semi-Urbana 0,5 No 0 Fina/dorada 1 0,50

Playa los Tusales Rústica/Virgen 0,75 No 0 Fina/dorada 1 0,58

Playa Centro Urbana 1 Si 1 Fina/dorada 1 1,00

Playa Babilonia Virgen 0,75 0 Fina/dorada 1 0,58

Playa el Moncayo Semi-urbana 0,5 No 0 Fina/dorada 1 0,50

Playa del Campo Virgen 0,75 0 Fina 0,75 0,50

Playa dels Vivers Virgen 0,75 No 0 Fina 0,75 0,50

Torrevieja

Playa Los Naufragos Urbana 1 si 1 Fina/dorada 1 1,00

Playa de la Mata Semi-Urbana 0,5 Si 1 Fina 0,75 0,75

Playa de los Locos Urbana 1 Si 1 Fina/dorada 1 1,00

Playa del Cura Urbana 1 Si 1 Fina/dorada 1 1,00

Cala de las Piteras Urbana 1 No 0 Roca/arena/dorada 0,5 0,50

Cala cabo Cervera Urbana 1 Si 1 Dorada 1 1,00

Orihuela

Playa Barranco Rubio Urbana 1 si 1 Fina/dorada 1 1,00

Playa dehesa de camp. Semi-Urbana 0,5 0 fina/roca 0,5 0,33

Playa Mil Palmeras Semi-Urbana 0,5 si 1 fina 0,75 0,75

Playa Cala Capitán Urbana 1 0 Fina/dorada 1 0,67

Playa Flamenca Semi-Urbana 0,5 si 1 fina/dorada 1 0,83

Cabo Roig Semi-Urbana 0,5 si 1 Fina/dorada 1 0,83

Playa punta prima Semi-Urbana 0,5 si 1 fina/blanca 1 0,83

Playa la Zenia Semi-Urbana 0,5 si 1 fina/dorada 1 0,83

Playa Cala la Mosca Urbana 1 0 dorada 1 0,67

Playa cabo de las Peñas Aislada 0,75 No 0 dorada 1 0,58

Pilar de la

Horadada

Playa Jesuitas Urbana 1 No 0 Dorada 1 0,67

Playa Conde Urbana 1 No 0 Dorada 1 0,67

Playa Mil Palmeras Urbana 1 SI 1 Dorada 1 1,00

Playa Puerto Urbana 1 SI 1 Dorada 1 1,00

Playa Cala del Rincón Urbana 1 No 0 Roca 0,25 0,42

Playa Calas de Rocamar Aislada 0,75 No 0 Dorada 1 0,58




Playa El Mojón Urbana 1 Si 1 Dorada 1 1,00

Playa Las Higuericas Aislada 0,75 No 0 Dorada 1 0,58

Playa Las Villas Urbana 1 No 0 Dorada 1 0,67

Playa Rio Seco/ Mil Palmeras Aislada 0,75 No 0 Dorada 1 0,58

Playa Vista Mar/Caña Hermosa Aislada 0,75 No 0 Dorada 1 0,58

Figura 9.39. Relación de playas de la Vega Baja según su entorno. Fuente: Página web

www.comunitatvalenciana.com,www.alicantetotal.com/playas y www.queplaya.es, Elaboración propia.

En este caso, cada variable se puntúa por igual al 33,33% del total, siendo la puntuación

mayor de la primera variable de este apartado ,1punto, si la playa es urbana, 0,75 si la playa

es aislada o rústica/virgen y 0,5 si es semiurbana. Si dispone de paseo marítimo se puntúa

con 1 punto y con 0 si no dispone. La última variable es el tipo de arena, si esta es

dorada/fina se puntúa con 1 punto, si es fina 0,75, si es fina/roca con 0,5 y si es roca con

0,25 puntos.

Instalaciones

Por último, se analizan las instalaciones existentes en la playa o en sus alrededores. En la

misma playa podemos encontrar instalaciones deportivas náuticas o juegos. Otras

instalaciones a destacar serian los restaurantes y los aparcamientos públicos que facilitan

mucho la llegada de bañistas a las playas (Figura 8.40).

INSTALACIONES

Municipio Playa Instalaciones

deportivas K5

1 Restaurantes K5

2 Parking K5

3 Balizada K5

4 K5

Guardamar

Playa les Ortiges Deportes náuticos 1 - 0 No urbano 0,5 No 0 0,425

Playa la Roqueta Deportes náuticos 1 Si 1 Urbano 1 No 0 0,85

Playa los Tusales - 0 Si 1 No urbano 0,5 Si 1 0,575

Playa Centro Deportes náuticos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1

Playa Babilonia Deportes náuticos 1 Si 1 Si 1 0 0,85

Playa el Moncayo Deportes náuticos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1

Playa del Campo Deportes náuticos 1 - 0 0 0 0,3

Playa del Vivers Deportes náuticos 1 Si 1 Interurbano 0,75 Si 1 0,9375

Torrevieja

Playa Los

Náufragos Deportes náuticos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1

Playa de la Mata Deportes náuticos 1 Si 1 Urbano 1 0 0,85

Playa de los

Locos Deportes náuticos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1

Playa del Cura Juegos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1

Cala de las

Piteras - 0 - 0 Urbano 1 Si 1 0,4

Cala cabo

Cervera - 0 - 0 Urbano 1 Si 1 0,4

Orihuela

Playa Barranco

Rubio

Deportes

náuticos/juegos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1

Playa dehesa de

camp. Deportes náuticos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1

Playa Mil

Palmeras Juegos deportivos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1

Playa Cala

Capitán Juegos deportivos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1

Playa Flamenca Juegos deportivos 1 Si 1 Urbano 1 Si 1 1

Cabo Roig Juegos deportivos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1

Playa punta

prima - 0 Si 1 Urbano 1 Si 1 0,7




Playa la Zenia Juegos deportivos 1 Si 1 Si 1 Si 1 1

Playa Cala la

Mosca - 0 - 0 Urbano 1 Si 1 0,4

Playa cabo de las

Peñas No 0 No 0 Interurbano 0,75 No 0 0,1875

Pilar de la

Horadada

Playa Jesuitas Juegos deportivos 1 - 0 Urbano 1 Si 1 0,7

Playa Conde - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa Mil

Palmeras - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa Puerto - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa Cala del

Rincón - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa Calas de

Rocamar - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa El Mojón - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa Las

Higuericas - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa Las Villas - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa Rio Seco/

Mil Palmeras - 0 - 0 Urbano 1 No 0 0,25

Playa Vista

Mar/Caña

Hermosa - 0 - 0 Urbano 1 No

0 0,25

Figura 9.40. Relación de playas de la Vega Baja según su entorno Fuente: Página web


Por último, en este apartado de instalaciones las deportivas puntúan el 30% del total, al

igual que los restaurantes. El parking computa un 25% del total y el balizamiento de la playa

un 15%. En el caso de las instalaciones deportivas, restaurantes y balizado de la playa si

dispone de estas características se puntúa con 1 punto y 0 si no dispone. El parking

depende de la naturaleza del mismo si es urbano se puntúa con 1 punto, con 0,75 si es

interurbano, 0,5 si es no urbano y 0 puntos si no dispone de aparcamiento (Figura 9.41).

Como consecuencia del análisis anterior, la evaluación de la caracterización de las playas

se realiza mediante la obtención de un coeficiente calculado para cada playa según sus

características morfológicas, de accesibilidad, entorno e instalaciones.







Bandera

Azul Forma Accesibilidad Entorno Instalaciones

Calificación

Final

Municipio Playa K1 K2 K31 K3

2 K3

3 K3 K4

1 K4

2 K4

3 K4 K5

1 K5

2 K5

3 K5

4 K5 K

Guardamar

Playa les

Ortiges 0 0,35 0 0 0 0 0,75 0 1 0,58 1 0 0,5 0 0,425 0,24

Playa la

Roqueta 1 0,45 1 1 0 0,75 0,5 0 1 0,50 1 1 1 0 0,85 0,72

Playa los

Tusales 0 0,38 1 0 0 0,5 0,75 0 1 0,58 0 1 0,5 1 0,575 0,37

Playa

Centro 1 0,76 1 1 1 1 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,94

Playa

Babilonia 0 0,29 0,5 0 1 0,5 0,75 0 1 0,58 1 1 1 0 0,85 0,39

Playa el

Moncayo 1 0,61 0,75 1 0 0,625 0,5 0 1 0,50 1 1 1 1 1 0,75

Playa del

Campo 0 0,65 0,5 0 0 0,25 0,75 0 0,75 0,50 1 0 0 0 0,3 0,33

Playa dels

Vivers 1 0,47 1 0 0 0,5 0,75 0 0,75 0,50 1 1 0,75 1 0,9375 0,68

Torrevieja

Playa Los

Náufragos 1 0,36 0,75 1 1 0,875 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,82

Playa de la

Mata 0 0,56 1 0 1 0,75 0,5 1 0,75 0,75 1 1 1 0 0,85 0,53

Playa de

los Locos 0 0,26 1 1 1 1 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,56

Playa del

Cura 0 0,23 1 1 1 1 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,56

Cala de las

Piteras 1 0,11 0,75 0 0 0,375 1 0 0,5 0,50 0 0 1 1 0,4 0,49

Cala cabo

Cervera 0 0,07 0,75 1 1 0,875 1 1 1 1,00 0 0 1 1 0,4 0,40

Orihuela

Playa

Barranco

Rubio

1 0,38 0,75 0,5 0 0,5 1 1 1 1,00 1 1 1 1 1 0,75

Playa

dehesa de

camp.

1 0,22 0,75 1 1 0,875 0,5 0 0,5 0,33 1 1 1 1 1 0,68

Playa Mil

Palmeras 1 0,32 0,75 0,5 1 0,75 0,5 1 0,75 0,75 1 1 1 1 1 0,74

Playa Cala

Capitán 1 0,30 1 0,5 0 0,625 1 0 1 0,67 1 1 1 1 1 0,70

Playa

Flamenca 1 0,28 0,75 1 1 0,875 0,5 1 1 0,83 1 1 1 1 1 0,77

Cabo Roig 1 0,12 1 0 0,25 0,5 1 1 0,83 1 1 1 1 1 0,61

Playa

punta

prima

1 0,20 0,75 1 0 0,625 0,5 1 1 0,83 0 1 1 1 0,7 0,66

Playa la

Zenia 0 0,67 1 1 1 1 0,5 1 1 0,83 1 1 1 1 1 0,64

Playa Cala

la Mosca 0 0,28 1 0 1 0,75 1 0 1 0,67 0 0 1 1 0,4 0,38

Playa cabo

de las

Peñas

0 0,20 1 0 0 0,5 0,75 0 1 0,58 0 0 0,75 0 0,1875 0,27

Pilar de la

Horadada

Playa

Jesuitas 1 0,18 1 0 1 0,75 1 0 1 0,67 1 0 1 1 0,7 0,65

Playa

Conde 1 0,14 1 0 1 0,75 1 0 1 0,67 0 0 1 0 0,25 0,57

Playa Mil

Palmeras 1 0,26 1 0 1 0,75 1 1 1 1,00 0 0 1 0 0,25 0,65

Playa

Puerto 1 0,29 1 0 1 0,75 1 1 1 1,00 0 0 1 0 0,25 0,66

Playa Cala

del Rincón 0 0,19 0,75 0 0 0,375 1 0 0,25 0,42 0 0 1 0 0,25 0,22

Playa

Calas de

Rocamar

0 0,10 0 0 0 0 0,75 0 1 0,58 0 0 1 0 0,25 0,15


T Í T U L O C A P I T U L O

Playa El

Mojón 0 0,14 1 0 1 0,75 1 1 1 1,00 0 0 1 0 0,25 0,37

Playa Las

Higuericas 0 0,36 1 0 0 0,5 0,75 0 1 0,58 0 0 1 0 0,25 0,31

Playa Las

Villas 0 0,25 1 0 1 0,75 1 0 1 0,67 0 0 1 0 0,25 0,35

Playa Rio

Seco/ Mil

Palmeras

0 0,27 1 0 1 0,75 0,75 0 1 0,58 0 0 1 0 0,25 0,34

Playa Vista

Mar/Caña

Hermosa

0 0,23 1 0 1 0,75 0,75 0 1 0,58 0 0 1 0 0,25 0,33

Figura 9.41. Puntuación de playas de la Vega Baja según las diferentes variables. Fuente: Elaboración

propia.

Figura 9.42. Situación de las playas con y sin bandera azul de la Vega Baja. Fuente:





9.5.2 Campos de golf

En la Vega Baja hay un total de 6 campos de golf, figura 9.43. Su caracterización se ha

realizado mediante la definición de diferentes factores a partir de los cuales se determinado

una valoración general. (Figura 9.44), de acuerdo a los criterios establecidos en diferentes

encuestas de satisfacción fijadas por la Real Federación Española de Golf y Asociación de

Campos de Golf de la Costa Blanca.

Figura 8.43. Situación de los campos de golf en la Vega Baja. Fuente: Elaboración propia.

La Finca

La Marquesa

Villamartín

Las Ramblas

Campoverde

Campoamor


T Í T U L O C A P I T U L O

CAMPOS DE GOLF DE LA VEGA BAJA

Nombre Diseñ. Inag Como

llegar Aerop. Servicios Instalaciones Precios Par Dific.

Cond.

Y serv. Trato

Valor/p

recio Valoración

Las

Ramblas

(Orihuela

Costa)

Jose

Gancedo 1990

A-37

(Alicant

e-

Cartage

na)

salida

763.

N-332,

direcci

ón

Cartage

na.

A 25

km San

Javier

Driving

range. 2

putting

greens.

chipping

area.

bunker de

prácticas

Vestuarios.

Restaurante.Bar/

Cafetería.

Parking. Tienda.

Alquiler de Palos.

Alquiler de

Carritos. Alquiler

de Buggies

18

hoyos:

45€.

9 hoyos:

24 €.

72 6 7 3 5 5,25

Villamarti

n

(Orihuela

Costa)

Mr. R.

Putman 1972

Autopis

ta A-37

(Alicant

e-

Cartage

na)

salida

763,

direcci

ón La

Zenia

A 35

km

Altet

Reparación

de

material,

Clases de

golf

particulares

y grupo

Campo de

prácticas: 24

puestos, Putting

green: 2,

Chipping area: 2

Bunkers de

prácticas: 1,

Vestuarios,

Restaurante,

Bar · cafetería,

Parking, Tenis,

Piscina

18

hoyos:

55€.9

hoyos:

30 €

72 7 1 3 3 3,5

La Finca

(Algorfa)

José

Gancedo 2002

Autopis

ta A-

37,

salida

743

direcci

ón

Algorfa

A 30

km

Altet

Alquiler de

buggies:

25€,

Carritos: 3

€, Palos:

10 €

(mujeres,

hombres y

zurdos),

Tienda

Campo de

prácticas: 20

puestos, Putting

green: 2,

Chipping area: 1,

Vestuarios,

Restaurante,

Bar · cafetería´,

Parking

18

hoyos:

75 €. 9

hoyos:

38 €.

72 6 8 4 6 6

Figura 9.44. Características de los campos de golf de la Vega Baja. Fuente: www.euroresidentes.com,

www.golfspain.com, www.grupoquara.com, www.golf-directo.com, www.grupoquara.com. Elaboración

propia.

Como consecuencia del análisis anterior, la evaluación de la caracterización de los campos

de golf se realiza mediante la obtención de un coeficiente calculado para cada playa según

número de par, dificultad, condiciones y servicios, trato y relación calidad/precio.


L A M U E S T R A Y S U

C A R A C T E R I Z A C I Ó N

1 0 L A M U E S T R A Y S U C A R A C T E R I Z A C I Ó N

10 .1 . C r i t e r ios de se l ecc ión de la mues t ra

10 .2 . Carac te r i zac ión de las fuen tes de in fo rmac ión

10 .3 . Represen ta t i v i dad de la mues t ra




1 0 L A M U E S T R A Y S U C A R A C T E R I Z A C I Ó N

10 .1 . C r i t e r ios de se l ecc ión de la mues t ra

La primera fase del estudio se basa en la selección y sistematización de un conjunto de

datos recabados mediante un estudio de mercado realizado en el ámbito territorial de

estudio, cuyo objeto es caracterizar la oferta inmobiliaria de la zona obteniendo una visión

global de su comportamiento. El estudio de mercado se basa en informaciones concretas

obtenidas mediante un exhaustivo trabajo de campo, basándose la validez del análisis

posterior en la calidad de la información y en la fiabilidad de los datos geográficos.

En este tipo de análisis es preciso delimitar el mercado concreto del bien a valorar (Roca,

1987). En el caso de estudio, los diferentes datos que configuran la muestra se refieren a un

estrato concreto del mercado residencial, estableciendo grupos de inmuebles homogéneos

en virtud de sus principales características constructivas y de localización. La muestra se ha

estratificado en dos submuestras dependiendo de la tipología edificatoria, plurifamiliar o

unifamiliar, a la que pertenezca el inmueble. Esta diferenciación se realiza al tratarse de

bienes inmobiliarios diferentes, con rasgos diferenciales no equiparables y que, por tanto,

presentan valoraciones diferenciadas.

El estudio de mercado ha recogido una muestra suficientemente representativa de

inmuebles ya construidos y en venta, tanto del mercado de nueva planta como del mercado

secundario con una antigüedad inferior a 10 años. La investigación tiene la característica de

ser transversal, perteneciendo los datos a un periodo temporal homogéneo, donde

variables como el precio de venta y las preferencias o necesidades del potencial comprador

no varían significativamente. De este modo los resultados obtenidos en posteriores análisis

se pueden considerar relacionables. Los datos fueron recabados entre enero de 2009 y

agosto de 2010, y cumplen la condición de ser suficientemente representativos, habiendo

sido apropiadamente corregidos, descartándose las ofertas condicionadas.

En una primera etapa, se ha procedido a una depuración del conjunto de datos con el

objeto de corregir los errores que puedan introducir las diferentes fuentes de información.

Por tanto, los datos han sido contrastados desechado aquellos que difieren

injustificadamente de la mediana del valor de mercado de la zona o presentan datos

incompletos, seleccionando aquel conjunto de datos donde todas las características

necesarias se conocen y no corresponden a situaciones anómalas (Roca, 1987). Se sigue

así lo establecido en la Orden ECO 805/2003 en su artículo 22:

Artículo 22. Procedimiento de cálculo

(…)En la selección indicada se deberá, previamente, contrastar aquellos precios que

resulten anormales a fin de identificar y eliminar tanto los procedentes de transacciones y

ofertas que no cumplan las condiciones exigidas en la definición de valor de mercado de los

bienes afectados como, cuando se trate de una valoración para la finalidad prevista en el

artículo 2.a de esta Orden, los que puedan incluir elementos especulativos.”

En la toma de datos se ha recabado toda la información necesaria para la completa

caracterización de la muestra, definiendo tanto precios de venta y aspectos intrínsecos del

propio inmueble como aspectos extrínsecos ligados a su localización. Los diferentes datos

se han recopilado sobre la base de una ficha técnica. En esta fase, se han seguido unos

criterios claros y sistemáticos, definiendo de forma desagregada los diferentes aspectos

que inciden en la evaluación.

http://noticias.juridicas.com/base_datos/Admin/o805-2003-eco.t1.html#a2




10 .2 . Carac te r i zac ión de las fuen tes de in fo rmac ión

En el trabajo de campo se han utilizado diferentes fuentes de información que han permitido

contrastar los datos obtenidos. Se han recabado datos de empresas inmobiliarias,

empresas promotoras, diarios locales, páginas web especializadas y ofertas directas de

particulares. En la base de datos realizada a partir del estudio de mercado se ha

especificado la fuente y su origen, indicando a continuación su distribución. (Figura 10.1 y

10.2).

Origen de las muestras

Fuente

Plurifamiliar Unifamiliar TOTAL

Número de

muestras %

Número de

muestras %

Número de

muestras %

Particular 1224 61,91 707 57,86 1931 60,36

Webs especializadas 435 22,00 296 24,22 731 22,85

Empresas constructoras y promotoras 299 15,12 214 17,51 513 16,04

Otros 19 0,96 5 0,41 24 0,75

TOTAL 1977 100,00 1222 100,00 3199 100,00

Figura 10.1 Origen de las muestras. Fuente: Elaboración propia.

Figura 10.2 Porcentaje origen de las muestras. Fuente: elaboración propia.

Se observa cómo la fuente principal de información ha sido la consulta a particulares sobre

ofertas de venta, suponiendo aproximadamente el 60 % de los casos tanto para uso

unifamiliar como plurifamiliar. La toma de datos se ha realizado en diferentes fases, de

acuerdo con la finalidad del estudio de mercado. Parte de los datos se ha recabado

específicamente para el presente estudio (68 % de los datos) y el resto procede de estudios

de mercado realizados para valoraciones de carácter hipotecario para las sociedades de

valoración Tasaciones Madrid SA y Sivasa-Sociedad Integral de Valoraciones

Automatizadas SA (32 % de los datos). No obstante, dichos porcentajes varían en función

de los diferentes usos analizados. En el caso del uso plurifamiliar, una parte muy

significativa de los datos se han obtenido mediante estudio específico para el presente

trabajo de investigación (82 % de los datos), mientras que el caso de vivienda unifamiliar

esta diferencia es menos significativa. (Figura 10.3 y 10.4).




Finalidad del estudio de mercado

Fuente

Plurifamiliar Unifamiliar TOTAL

Número de

muestras %

Número de

muestras %

Número de

muestras %

Estudio Propio 1.622 82,04 555 45,42 2.177 68,05

Tasaciones anteriores 355 17,96 667 54,58 1.022 31,95

TOTAL 1977 100,00 1222 100,00 3199 100,00

Figura 10.3 Finalidad del estudio de mercado. Fuente: elaboración propia.

Figura 10.4 Porcentaje finalidad del estudio de mercado. Fuente: elaboración propia.

10 .3 . Represen ta t i v i dad de la mues t ra

En la mayoría de las situaciones de investigación no es posible estudiar todos los

elementos o sujetos a los cuales se refiere el problema, sino que se trabaja con un grupo de

ellos para luego generalizar los resultados a la totalidad mediante un proceso de inferencia

estadística. Para poder hacer esta inferencia es necesario que la cantidad de sujetos y el

criterio de selección sean adecuados.

Por tanto, existen dos conceptos que interesa definir y diferenciar: población y muestra. La

población objetivo es conjunto de elementos al que se refiere el análisis. Se trata de una

población finita que consta de un número limitado de elementos. También podemos

diferenciar la población muestreada es aquella a partir de la cual se extrajo la muestra y

sobre la que puede establecerse conclusiones. En nuestro caso, la población objetivo está

representada por todo el parque edificado que constituye el mercado inmobiliario de la

comarca de la Vega Baja del Segura, limitándose la población muestreada a inmuebles

vinculados al uso residencial en dos de sus variantes, tipología plurifamiliar y unifamiliar. Sin

embargo, la muestra es un subconjunto de la población que se obtiene para averiguar las

propiedades o características de esta última. En sentido genérico, la muestra debe ser

representativa de la población y reunir todas las condiciones o características de la misma.




Por tanto, a partir de la población total calculamos el tamaño mínimo de la muestra aleatoria

para obtener resultados estadísticamente significativos en posteriores análisis.

Por tanto, surgen dos preguntas; qué cantidad de elementos debemos incluir en la muestra

y hasta qué punto pueden generalizarse a la población. Ambas preguntas convergen en un

problema de exactitud o precisión cuya finalidad es no incurrir en errores a la hora de

obtener los resultados o al menos minimizarlos. Existen dos tipos de errores: los

sistemáticos o distorsiones, que son causados por factores externos a la muestra y que se

pueden producir en cualquier momento de la investigación, y el error de muestreo, de azar

o de estimación que es inevitable, ya que siempre habrá diferencia entre los valores medios

de la muestra y los valores medios de la población. La magnitud de este error depende del

tamaño de la muestra (a mayor tamaño de muestra menor error) y de la dispersión o

desviación (a mayor dispersión mayor error). Se concluye entonces que para que una

muestra sea representativa debe estar dentro de ciertos límites y proporciones establecidas

por la estadística.

Para poder realizar una muestra probabilística es necesario conocer las características de

los elementos de la población, para esto Hernández Samperi (2003) señala que es

importante considerar los siguientes valores promedio:

= valor de la variable específica (y) que se debe conocer

V = la varianza de la población en relación a variables determinadas

Al ser desconocidos los valores poblacionales, se escoge una muestra n y empleando

valores estimados en la muestra ( ) se deducen valores en la población. La diferencia entre

los valores promedios estimados y el valor de la variable ( ) es el error estándar

(se) que obedece al número de elementos de la muestra. Con la desviación estándar (se)

de la distribución de la muestra, que sirve de representación a la fluctuación de , se

establecen los siguientes valores:

(se): desviación estándar de la distribución muestral.

(se)2

: error estándar al cuadrado, esta es la fórmula con que se calcula la varianza (V)

de la población (N). La varianza de la muestra (n) se expresa como s 2 .

s2: varianza de la muestra, se determina en términos de probabilidad empleando la

siguiente fórmula s2=p(1-p), donde p representa la probabilidad en porcentaje

aproximada o estimada que tiene la población de la característica a estudiar.

Según Scheaffer y otros (1987): “En una situación práctica se desconoce p. Puede

encontrarse un tamaño de muestra aproximado reemplazando p un valor estimado. Si no se

dispone de información anterior para estimar p, podemos obtener un tamaño conservador

de muestra haciendo p=0.5.” (P. 181)

Para obtener el tamaño de la muestra se debe definir cuál va a ser el error estándar para

obtener a partir de allí la varianza y establecer la fluctuación de con respecto a .

Posteriormente, según Hernández Samperi (2003) y otros (Scheaffer Mendenhall, 1987), en

primer lugar se determinará el tamaño teórico de la muestra mínima estadísticamente

representativa y posteriormente el tamaño real de la muestra mínima estadísticamente

representativa a partir del valor anterior, de acuerdo a las siguientes ecuaciones.




Ecuación (1) Tamaño teórico de la muestra mínima estadísticamente representativa

Ecuación (2) Tamaño real de la muestra mínima estadísticamente representativa

Pasamos a continuación a definir las diferentes variables que intervienen en las expresiones

anteriores.

a. Determinación del grado de z

La variable z es una variable estandarizada para un grado de confianza determinado. En

este caso se asume trabajar con un 95% de confianza lo que equivale una probabilidad de

0.975. Señalar que si se trabaja con un nivel de confianza del 95 %, quiere decir que el valor

de alfa es igual a 0.05 (probabilidad de que no se cumpla el nivel de confianza del 95%);

pero como se trabaja con dos colas, debido a que no conocemos si esta probabilidad es

mayor o menor, solamente que es igual o desigual, entonces el valor de alfa (0,05) de divide

por dos (dos colas) y este valor se le resta a la probabilidad máxima de que ocurra un

hecho y obtenemos el valor de: 1 – 0.025 = 0.975.

El resultado generado que es el valor de z estandarizado para la probabilidad del 95 % de

confianza es igual a (1,96).

b. Determinación del error de cálculo

Se prevé un porcentaje del error que se admitirá en el cálculo de la muestra de acuerdo a

los siguientes criterios:

Para 3 ≤ N ≤ 10 Se considera un error del 10 % Є = 0,1

Para N > 10 Se considera un error del 5 % Є = 0,05

Se establece que para una población superior a 10, como es nuestro caso, se debe asumir

el error del 5 %. Por tanto, adoptamos un valor Є = 0,05.




c. Determinación de la probabilidad q

Se considera una proporción de elementos incluidos en la muestra que no reúnen las

características de la población. La probabilidad de que esto ocurra se cuantifica en un 20 %

de la muestra y se ha denominado q, por lo que se adopta para la muestra analizada un

valor q = 0,2.

d. Determinación de la probabilidad p

En consecuencia, la probabilidad de considerar la proporción de elementos que reúnen las

mismas características de la población se determina por la expresión: p = 1‐ q = 1‐ 0,20 =

0,80

e. Cálculo de tamaño teórico de la muestra mínima estadísticamente representativa

Sustituyendo en la fórmula (1) se calcula dicho valor quedando:

n0 = 245,86

f. Cálculo de n

Una vez conocido el valor de la muestra teórica calculada, procedemos a establecer el valor

de la muestra real mediante el empleo de la ecuación (2) en la que:

Ello indica que es suficiente seleccionar 245 muestras de forma aleatoria simple, de

acuerdo con los criterios adoptados: 95 % del nivel de confianza, un 5 % de error y un 20 %

de la muestra que no reúne las características de la población. De acuerdo a los criterios

anteriormente enunciados, tras la depuración de la muestra se ha obtenido un conjunto de

datos fiable en cuanto a la descripción y representación del mercado inmobiliario de la

zona. La base de datos se compone por 3.199 inmuebles, con 1977 inmuebles de tipología

plurifamiliar y 1222 de tipología unifamiliar. Esta muestra presenta significancia estadística,

quedando garantizada la representatividad de la muestra de modo general. Señalar que

también queda probada la representatividad de las submuestras (unifamiliar y plurifamiliar).




Número de viviendas por sección censal

Municipio Código

Postal Distrito Sección

Código

sección censal

Número de muestras Número de viviendas

Plurifamiliar Unifamiliar Unifamiliar Plurifamiliar

ALBATERA 3005

1

1 300501001 10 5 228 133

2 300501002 7 8 254 130

3 300501003 5 - 262 153

4 300501004 7 - 201 110

2

1 300502001 13 - 216 237

2 300502002 30 4 452 71

3 300502003 1 - 213 62

TOTAL 73 17 1826 896

ALGORFA 3012

1 1 301201001 14 8 614 30

TOTAL 14 8 614 30

ALMORADÍ 3015

1

1 301501001 24 - 729 225

2 301501002 6 - 268 124

3 301501003 10 3 532 89

4 301501004 3 - 210 176

5 301501005 14 2 569 122

6 301501006 9 2 363 183

7 301501007 11 3 386 195

2

2 301502002 3 - 235 24

3 301502003 2 1 252 21

TOTAL 82 11 3544 1159

BENEJÚZAR 3024

1

2 302401002 7 - 387 69

3 302401003 - 1 - -

4 302401004 3 1 351 51

TOTAL 10 2 738 120

BENFERRI 3025

1 1 302501001 6 23 373 38

TOTAL 6 23 373 38

BENIJÓFAR 3034

1 1 303401001 2 6 793 53

TOTAL 2 6 793 53

BIGASTRO 3044

1

1 304401001 4 - 434 147

2 304401002 23 6 411 87

3 304401003 5 - 495 141

TOTAL 32 6 1340 375

CALLOSA DE

SEGURA 3049

1

1 304901001 7 4 433 131

2 304901002 12 3 335 350

3 304901003 2 - 242 74

4 304901004 4 5 299 32

6 304901006 3 4 501 463

2

1 304902001 3 1 292 73

2 304902002 9 - 314 377

3 304902003 1 - 236 36

5 304902005 3 - 214 19

TOTAL 44 17 2866 1556

CATRAL 3055

1

1 305501001 8 6 478 64

2 305501002 8 5 356 66

3 305501003 1 6 495 91

TOTAL 17 17 1328 222

COX 3058 1

1 305801001 8 4 495 56

2 305801002 - 4 - -




3 305801003 2 - 413 28

4 305801004 6 10 422 52

TOTAL 16 18 1329 136

DAYA VIEJA 3062

1 1 306201001 - 1 - -

TOTAL - 1 - -

DOLORES 3064

1

1 306401001 4 1 514 97

2 306401002 2 - 488 181

3 306401003 2 - 396 103

2 1 306402001 2 20 262 47

TOTAL 10 21 1660 428

FORMENTERA DEL

SEGURA 3070

1 1 307001001 83 8 661 78

TOTAL 83 8 661 78

GUARDAMAR DEL

SEGURA 3076

1

1 307601001 8 - 270 268

2 307601002 6 - 263 185

3 307601003 10 - 279 223

4 307601004 184 37 847 333

5 307601005 38 1 362 147

6 307601006 20 1 184 198

TOTAL 266 39 2205 1353

JACARILLA 3080

1 1 308001001 6 8 470 72

TOTAL 6 8 470 72

MONTESINOS

(LOS) 3903

1

1 390301001 19 5 77 351

2 390301002 11 7 12 468

TOTAL 30 12 89 819

ORIHUELA 3099

1

1 309901001 3 - 52 569

2 309901002 4 - 303 122

3 309901003 5 - 219 209

4 309901004 1 - 39 405

2

1 309902001 6 1 275 504

2 309902002 7 - 382 382

3 309902003 8 1 78 429

4 309902004 9 2 374 117

5 309902005 10 - 371 62

3

1 309903001 - 1 - -

2 309903002 9 3 279 234

3 309903003 1 1 183 175

4

1 309904001 2 1 344 134

2 309904002 6 1 404 255

3 309904003 9 1 253 123

4 309904004 8 4 2663 639

5 1 309905001 37 398 265 42

6

2 309906002 - 1 - -

3 309906003 2 8 221 15

4 309906004 - 1 - -

5 309906005 13 3 322 18

6 309906006 2 1 454 48

7

1 309907001 - 1 - -

2 309907002 1 - 301 15

3 309907003 - 4 - -

5 309907005 - 1 - -

6 309907006 - 2 - -

8

1 309908001 3 5 344 22

2 309908002 - 2 - -

3 309908003 - 2 - -




4 309908004 2 1 375 88

5 309908005 6 5 466 140

TOTAL 154 451 8968 4745

PILAR DE LA

HORADADA 3902

1

1 390201001 5 1 402 102

2 390201002 16 4 410 117

3 390201003 8 2 340 124

4 390201004 42 133 377 82

5 390201005 4 5 231 81

6 390201006 2 5 2078 227

TOTAL 77 150 3839 732

RAFAL 3109

1

1 310901001 2 - 332 77

2 310901002 4 3 441 101

TOTAL 6 3 773 178

REDOVÁN 3111

1

2 311101002 2 - 484 38

3 311101003 - 1 - -

4 311101004 4 23 290 46

TOTAL 6 24 774 85

ROJALES 3113

1 1 311301001 4 - 175 222

2

1 311302001 9 2 343 184

2 311302002 8 23 312 285

TOTAL 21 25 831 690

SAN FULGENCIO 3118

1 1 311801001 1 41 357 130

TOTAL 1 41 357 130

SAN ISIDRO 3904

1 1 390401001 25 2 670 420

TOTAL 25 2 670 420

SAN MIGUEL DE

SALINAS 3120

1

1 312001001 - 1 - -

2 312001002 5 12 1250 276

3 312001003 1 - 396 163

TOTAL 6 13 1645 440

TORREVIEJA 3133

1

1 313301001 17 - 384 610

2 313300002 3 - 1718 96

3 313300003 52 - 285 166

4 313300004 21 3 591 264

5 313300005 62 40 312 275

7 313300007 50 - 208 160

8 313300008 15 28 363 253

2

1 313302001 31 1 320 656

2 313300002 46 1 720 375

3 313300003 13 66 278 339

4 313300004 33 5 251 525

5 313300005 76 17 562 554

7 313300007 8 28 1071 238

3

1 313303001 17 - 381 538

2 313300002 70 - 291 404

3 313300003 72 - 468 96

4 313300004 21 15 383 95

5 313300005 131 - 533 165

7 313300007 87 2 549 142

8 313300008 29 38 399 67

9 313300009 39 19 389 82

10 313300010 63 11 424 55

11 313300011 34 25 279 129

TOTAL 990 299 11159 6286

VEGA BAJA TOTAL 1977 1222 48854 21039




Figura 10.5 Representatividad de la muestra. Fuente: elaboración propia.

Como se ha indicado anteriormente, la comarca es un territorio heterogéneo compuesto por

veinticuatro municipios con rasgos diferenciales muy marcados. Dentro de cada municipio

podemos diferenciar unidades territoriales menores con límites administrativos definidos,

identificando 39 distritos censales y 120 secciones censales diferentes. Esta división en

unidades territoriales de carácter inframunicipal permitirá una caracterización con mayor

grado de precisión. Se ha realizado un muestreo que abarca y representa a las diferentes

áreas geográficas con el reparto indicado en la figura 9.5.



D E L A M U E S T R A

1 1 C A R A C T E R I Z A C I Ó N D E L A M U E S T R A

11 .1 . Ámbi tos de ca rac te r i zac ión : e l i nmueb le y e l te r r i to r io

11 .2 . C las i f i cac ión de las va r iab l es y f uen tes de in fo rmac ión

11 .3 . Carac te r i zac ión de l i nmueb le

11.3.1 Atributos intr ínsecos-Variables tipológicas

11.3.2 Atributos extr ínsecos-Variables de localización

11.3.3 Variables de mercado

11 .4 . Carac te r i zac ión de l t e r r i t o r io

11.4.1 Atributos extr ínsecos-Sistema de asentamientos

11.4.2 Atributos extr ínsecos-Variables sociológicas y población

11.4.3 Atributos extr ínsecos-Variables de carácter económico

11.4.4 Atributos extr ínsecos-Infraestructura y servicios




1 1 C A R A C T E R I Z A C I Ó N D E L A M U E S T R A

11 .1 . Ámbi tos de ca rac te r i zac ión : e l i nmueb le y e l te r r i to r io

En esta fase de caracterización de la muestra se han definido aquellos datos que permiten

la diferenciación del producto inmobiliario. Este proceso ha permitido estratificar la muestra

según criterios de homogeneidad y establecer criterios explicativos con posterioridad. La

caracterización de la muestra presenta una doble vertiente, una de carácter territorial y otra

de carácter tipológico. Por tanto, los ámbitos de caracterización son dos: el inmueble y el

territorio.

Con respecto al inmueble, se determinarán aquellas características que cualifican el

elemento construido, como son su programa funcional y características constructivas. El

ámbito de caracterización territorial es el municipio y, para un análisis muestral, la sección

censal. La sección censal es una unidad territorial de carácter inframunicipal con límites

administrativos perfectamente definidos. Estos límites se establecen en función de criterios

operativos que faciliten la realización de estudios estadísticos. Se definen

fundamentalmente por un criterio de volumen de población. Las secciones censales

urbanas comprenden una parte o el total de una localidad de 2.500 habitantes o más, o una

cabecera municipal, independientemente de su número de habitantes.

Las secciones censales constituyen la desagregación máxima de la información que ofrece

el Instituto Nacional de Estadística (INE) y se convierten en las unidades geográficas

básicas para la obtención de datos y de información de carácter territorial. El marco

geoestadístico ha evolucionado desde su creación y en la actualidad ha alcanzado sus

objetivos básicos: ser un instrumento único de carácter nacional cuya expresión gráfica,

mediante la cartografía censal, garantiza la cobertura y referencia geográfica de la

información estadística. Para su delimitación se ha utilizado la digitalización de los

contornos georeferenciados, tanto de los municipios como de las secciones censales,

según coordenadas UTM, huso 28, 29, 30 y 31, para el censo de Población 2001 elaborado

por el Instituto Nacional de Estadística. Posteriormente se ha realizado una geocodificación

de direcciones a través de la dirección postal.

11 .2 . C las i f i cac ión de las va r iab l es y f uen tes de in fo rmac ión

El conjunto de inmuebles elegido como base análisis ha sido cualificado mediante más de

450 variables clasificadas en cuatro familias. Las dos primeras familias están encaminadas

a la caracterización del inmueble y las dos últimas a la caracterización del territorio. También

podemos diferenciar entre variables de carácter intrínseco y extrínseco. Las variables de

carácter intrínseco se vinculan exclusivamente al inmueble y se refieren a aspectos de

carácter físico, tipológico y valor de mercado. Las variables de carácter extrínseco o

externalidades, son aquellas que influyen en las apreciaciones de localización del inmueble

y pueden estar vinculadas al inmueble o a la unidad censal.




FA

MIL

IAS

V

AR

IAB

LE

S

GRUPO SUBGRUPO

Vinculadas al Inmueble

FAMILIA 1 Atributos intrínsecos-Variables tipológicas

FAMILIA 3 Atributos extrínsecos-Variables de localización

FAMILIA 3 Variables de mercado

Vinculadas a la unidad censal FAMILIA 4 Atributos extrínsecos-Variables de localización

Figura11.1. Familias de variables. Fuente: Elaboración propia

Dentro de la Familia 1 “Atributos intrínsecos-Variables tipológicas” se han definido aspectos

vinculados al programa funcional, superficies y características constructivas del inmueble.

Estos datos han sido recabados, parcial o totalmente, en el trabajo de campo cuando se ha

accedido al inmueble. En aquellos casos en que no se haya accedido al mismo, las fuentes

de información son similares a las utilizadas para obtener las variables de mercado,

correspondiendo con el agente que intermedia en la comercialización del inmueble. En este

caso, los datos tipológicos serán obtenidos a través de agentes inmobiliarios, revistas

especializadas, portales web inmobiliarios y particulares.

Dentro de la Familia 2 “Atributos extrínsecos-variables de localización” vinculados al

inmueble, se definen factores que analizan la vinculación entre el inmueble y su entorno. Se

cuantifica el grado de influencia de diferentes elementos de carácter ambiental,

infraestructuras y dotaciones en cada uno de los inmuebles que componen la muestra. Las

variables se han obtenido mediante elaboración propia de distancias ponderadas a partir

de datos de campo. Dentro de esta familia también se incluyen aquellos datos necesarios

para la geocodificación de direcciones a través de la dirección postal.

Dentro de la Familia 3 “Variables de Mercado” se han definido aspectos vinculados a la

valoración del inmueble. Las fuentes de información utilizadas han sido agentes

inmobiliarios, revistas especializadas, portales inmobiliarios y particulares. Las variables

obtenidas a partir de los valores de mercado encuestados son de elaboración propia.

Dentro de la Familia 4 “Atributos extrínsecos-variables de localización” se definen factores

de carácter ambiental, económico, social y urbanístico referenciados a la sección censal

donde se ubica la muestra que determinan la diferenciación territorial. Los datos se han

obtenido a partir de bases de carácter estadístico o mediante elaboración propia a partir de

dichos datos. Se ha utilizado el Padrón de 2001 del Instituto Nacional de Estadística,

Instituto Valenciano de Estadística y Anuario Económico de la Caixa año 2010.

11 .3 . Carac te r i zac ión de l i nmueb le

De acuerdo a lo anteriormente expuesto, la caracterización del inmueble se enfoca desde

tres puntos de vista: su vinculación con el mercado inmobiliario, aspectos tipológicos y

variables de localización. Se describen a continuación las diferentes variables incluidas en

cada familia.




11.3.1 Atributos intr ínsecos-Variables tipológicas

Dentro de la Familia 1 “Atributos intrínsecos-Variables tipológicas” se han definido aspectos

vinculados al programa funcional y características constructivas. Dentro del programa

funcional se definen aspectos como la tipología edificatoria (plurifamiliar o unifamiliar,

superficies construida del inmueble, número de estancias, existencia de anexos vinculados

a la vivienda (plaza de aparcamiento, trastero o terrazas) o disponibilidad de áreas

urbanizadas comunes.

El grupo de características constructivas recoge aquellas variables que nos permiten definir

el nivel de calidad y clasificar al inmueble dentro de una de las tipologías estandarizadas

establecidas como mecanismos para determinar los costes de construcción del elemento.

Se definen las siguientes variables:

VA

RIA

BLE

S IN

TR

INS

EC

AS

A

L E

LE

ME

NTO

GRUPO cod NOMBRE ETIQUETA FUENTE

Programa

funcional

CC1 Tipologia Tipologia edificatoria Varias

CC2 Sup_const Superficie construida del inmueble

(m2)

Varias

CC3 Dormitorios Número de baños de la muestra Varias

CC4 Baños Número de dormitorios de la muestra Varias

CC5 Habitaciones Número de habitaciones de la

muestra Varias

CC6 Amplitud Amplitud de la muestra (Superficie

construida/núm. habitaciones)

Elaboración

Propia

CC7 Terraza Número de terrazas Varias

CC8 PlazaAparcamiento Número de plazas de aparcamiento Varias

CC9 Trastero Número de trastero Varias

CC10 Urbanizacion Disponibilidad de urbanización Varias

CC11 Jardin Disponibilidad de jardín Varias

CC12 ZonasDeportivas Disponibilidad de zonas deportivas Varias

CC13 ClubSocial Disponibilidad de club social Varias

CC14 Calidad Nivel de Calidad constructiva Varias

Caracteristicas

constructivas

CC15 Carp_Ext Tipo de Carpinteria Exterior Varias

CC16 Ascensor Disponibilidad de ascensor Varias

CC17 Inst_Climatiz Tipo de Instalación de climatización Varias

CC18 Fachada Tipo de Fachada Varias

CC19 Rev_ Suelo Tipo de Revestimiento de Suelo Varias

CC20 Rev_Baño_Coc Tipo de Revestimiento de paredes de

Cocina y Baño Varias

CC21 Calidad Calidad de la edificación Elaboración

Propia

Características

descriptivas

CC22 Tipologia Tipologia estándar Elaboración

Propia

CC23 Antigüedad Fecha de construcción de la muestra Varias

Figura11.2. Variables intrínsecas al elemento. Fuente: Elaboración propia

Las fuentes de información utilizadas han sido, en la práctica totalidad de los casos, los

datos recabados en la inspección física del inmueble y las encuestas realizadas. Algunas

variables se definen mediante combinación de otras variables, indicando en este caso

como referencias de la fuente el concepto “Elaboración propia”.




11.3.2 Atributos extr ínsecos-Variables de localización

El conjunto de variables incluidas en la Familia 2 “Atributos extrínsecos-variables de

localización” se dividen en factores que definen la relación del inmueble con su ubicación,

elementos urbanos, marco ambiental y acceso a infraestructuras y servicios. Los primeros

permiten la correcta identificación y correcta georeferenciación del inmueble en la comarca.

También se introduce como variable categórica la zona en que se ubica, con la finalidad de

poder medir el impacto de esta división del territorio en función de los diferentes usos

analizados.

Con las variables obtenidas para cada sección censal de la base de datos del INE y las

coordenadas de cada una de las muestras, podemos conocer con exactitud cuáles son las

características territoriales y de entorno que cualifican cada una de las muestras. Ello

supone disponer de una amplia información que permite la posterior simplificación

mediante la creación de indicadores.

Una parte de las variables se han confeccionado a partir de vectores de distancia mínima

ponderada e índices de proximidad entre un aspecto urbanístico o ambiental (núcleo

urbano, playa, parque natural, equipamiento o servicio) y cada una de las muestras

obtenidas, con el objeto de medir su correlación con los valores. También se han

establecido como indicadores de proximidad diferentes buffers o ámbitos de influencia,

determinando su vinculación con los diferentes inmuebles.

Las variables consideradas son las siguientes:

Respecto a elementos y problemática urbana: distancia a cascos urbanos.

Figura11.3. Búffer de 200 metros a centros urbanos. Fuente: Elaboración propia




Respecto al marco físico y ambiental: línea de mar o playa turística y campos de

golf. Ratios de tipos de paisaje que influyen a cada sección censal (huertas,

matorral, pinar, regadío, secano o humedal).

Figura11.4. Búffer a Playas de 200, 1000 y 5000 metros. Fuente: Elaboración propia.

Respecto a infraestructuras, dotaciones y servicios: distancia entradas de autovía, influencia

de áreas de autovías dentro de la sección censal, influencia de vías de ferrocarril en cada

sección censal e influencias de áreas de viario en la sección censal y distancia a hospitales.

Figura 11.5. Entradas de autovía respecto al centro de las secciones censales. Fuente:

Elaboración propia




Como concepto de distancia se adopta el vector lineal entre dos puntos (muestra y atributo

urbanístico) medidos en metros, asumiendo una diferencia entre dicha distancia y la medida

sobre el entramado urbano. Sobre una parte de la muestra compuesta por cincuenta

inmuebles elegidos de forma aleatoria, se ha realizado un análisis de variabilidad entre el

vector distancia euclídea y el de distancia real. A pesar de que esta diferencia puede ser

importante en algunos casos, las distancias se incrementan de modo sensiblemente

proporcional para cada una de las muestras. Se comprueba cómo la correlación de ambos

vectores con el valor de mercado prácticamente no se modifica. Por tanto, la complejidad

metodológica que implica la medición de distancias reales sobre trama urbana no queda

justificada. Se incluyen las siguientes variables:

VA

RIA

BLE

S E

XTR

INS

EC

AS

A

L E

LE

ME

NTO


Localización

LO1 Identificador Identificador de la muestra Elaboración Propia

LO2 Codigo Código de la muestra Elaboración Propia

LO3 CP Código postal de la muestra Grupo Correos

LO4 Municipio Municipio de la muestra Varias

LO5 Zona Zona de la muestra Elaboración Propia

LO6 Calle Calle de la muestra Varias

LO7 Planta Número de plantas de la

muestra Varias

LO8 Coordenadax Coordenadas x de la muestra Elaboración Propia

LO9 Coordenaday Coordenadas y de la muestra Elaboración Propia

LO10 ProvMun Código municipio INE

LO11 Distrito Código distrito INE

LO12 Seccion Código sección censal INE

LO13 R_Pob Rango de Población en función

de su número de habitantes Elaboración Propia

Asentamientos LO14 D_Playas

Distancia ponderada a

playa/Mar Elaboración Propia

LO15 D_Núcleo Distancia a Núcleo Urbano Elaboración Propia

Medio Físico LO16 R_Paisaje Ratios Paisaje Elaboración Propia

Infraestructuras/

Dotaciones

LO17 D_Golf Distancia ponderada a Campo

de Golf Elaboración Propia

LO18 D_Hosp Distancia ponderada a

Hospitales Elaboración Propia

LO19 D_Entra_Autovía Distancia ponderada a Entrada

Autovía Elaboración Propia

LO20 R_Viario Ratios de Influencia Viaria Elaboración Propia

Figura 11.6. Variables extrínsecas al elemento. Fuente: Elaboración propia

Las fuentes de elaboración propia se han obtenido mediante un sistema de información

geográfica (Intergraph GeoMedia® Professional). Se ha realizado la intersección de las

muestras con las secciones, pudiendo determinar a cual pertenece cada una de ellas. Esto

ha permitido conocer cuáles son los ratios de influencia de los distintos elementos y realizar

un cálculo ponderado de las distancias de cada muestra a elementos tales como las playas

o los campos de golf en función de su valoración.




11.3.3 Variables de mercado

El conjunto de variables de mercado incluye todos los factores que influyen en el proceso

de determinación del valor del suelo de acuerdo con la metodología establecida en el

capítulo 3. Estas variables se organizan en tres bloques vinculados a las fuentes de

información utilizadas en el estudio de mercado, diferentes acepciones del valor de

mercado y variables necesarias para el cálculo del valor del suelo.

VA

RIA

BLE

S D

E M

ER

CA

DO


Fuentes de

información

FI1 Test_Inmobiliaria

Datos obtenidos de testigos de

tasaciones que provienen de

inmobiliaria.

Elaboración

propia

FI2 Test_Particular

Datos obtenidos de testigos de

tasaciones que provienen de un

particular

Elaboración

propia

FI3 Tas_Sivasa Datos obtenidos de tasaciones

de Sivasa

Elaboración

propia

FI4 Tas_Tasamadrid Datos obtenidos de tasaciones

de Tasamadrid

Elaboración

propia

FI5 Inmo Datos obtenidos de páginas web

que provienen de inmobiliaria

Elaboración

propia

FI6 Part Datos obtenidos de paginas web

que provienen de un particular

Elaboración

propia

FI7 Fecha Fecha de toma de la muestra Varias

Valor de

mercado

VM1 Encuestado Valor obtenido de las diferentes

fuentes de información Varias

VM2 ValorMercadoAdoptado Valor de mercado adoptado Elaboración

propia

VM3 % Actualización Porcentaje de actualización Elaboración

propia

VM4 ValorMercadoActualizado Valor de mercado adoptado

actualizado

Elaboración

propia

VM5 CorrecciónSegundaMano

Índice de equipación de

viviendas de segunda mando a

vivienda a estrenar

Elaboración

propia

VM6 ValorMercadoCorregido Valor de mercado adoptado

actualizado corregido

Elaboración

propia

Valor de

suelo

VS1 CC Costes de Construcción Elaboración

propia

VS2 GNc Gastos Necesario de

Construcción

Elaboración

propia

VS3 %GNc/CC Porcentaje de Gastos Necesarios

sobre Costes de Construcción

Elaboración

propia

VS4 D_Tipología Diferencial de tipología Elaboración

propia

VS5 Dif_Incertidumbre Diferencial de incertidumbre Elaboración

propia

VS6 Dif_Valor de mercado Diferencial Valor de mercado Elaboración

propia

VS7 BeneficioProm Beneficio Promotor Estimado Elaboración

propia

VS8 ValorSuelo Valor del Suelo Elaboración

propia

Figura 11.7. Variables de mercado. Fuente: Elaboración propia




11 .4 . Carac te r i zac ión de l t e r r i t o r io

La caracterización del territorio a nivel municipal se ha realizado para establecer rasgos

generales que nos han permitido dividir el mismo en amplias zonas o áreas homogéneas.

La caracterización, a nivel inframunicipal, se ha realizado mediante la cuantificación de

diferentes variables o factores estadísticos de carácter socio demográficos, económicos,

ambiental y dotacional relativos a la sección censal. Dichos factores se agrupan dentro de

la Familia 4 “Atributos extrínsecos-variables de localización”, donde se establecen cuatro

grupos: sistema de asentamientos, población, economía e infraestructuras referenciados a

la sección censal donde se ubica la muestra.

11.4.1 Atributos extr ínsecos-Sistema de asentamientos

En el sistema de asentamientos se definen aspectos vinculados a la caracterización de la

unidad territorial como el número de habitantes, superficie, densidad poblacional y grado de

dispersión de la población dentro de cada sección censal. También se define el modo de

ocupación del territorio, las tipologías características, índice de estacionalidad e índice de

ocupación de viviendas, entre otras.

GRUPO NOMBRE ETIQUETA FUENTE

SIS

TE

MA

D

E A

SE

NT

AM

IEN

TO

S

Área Sección Censal Elaboración

Propia

Hab_sc Número de habitantes sección censal INE

Sup_sc Superficie de sección censal (repetida) INE

Den_pob sc Densidad población sección censal Elaboración

Propia

%hab cab_sc Porcentaje de habitantes en cabecera sección censal INE

%hab nuc_sc Porcentaje de habitantes en agrupación sección censal INE

%hab dis_sc Porcentaje de habitantes en diseminado sección censal INE

Disper_pob sc Grado de dispersión de la población Elaboración

Propia

NumvivHog sc Número de vivienda/hogares sección censal INE

%nac_pobcab sc Porcentaje población nacional cabecera sección censal INE

%ext_pobcab sc Porcentaje población extranjera cabecera sección

censal INE

Nac_pobcab sc Nacionalidad población en cabecera Elaboración

Propia

%nac_pobnuc sc Porcentaje población nacional núcleo sección censal INE

%ext_pobnuc sc Porcentaje población extranjera núcleo sección censal INE

Nac_pobnuc sc Nacionalidad población en núcleo sección censal Elaboración

Propia

%nac_pobdis sc Porcentaje población nacional sección censal INE

%ext_pobdis sc Porcentaje población extranjera sección censal INE

Nac_pobdis sc Nacionalidad población en diseminado sección censal Elaboración

Propia

%UnifEdif Porcentaje edificación uso unifamiliar sección censal INE

%PlurEdif Porcentaje edificación uso plurifamiliar exclusivo

sección censal INE

%PlurcomEdif Porcentaje edificación uso plurifamiliar con local

comercial sección censal INE

%ColecEdif Porcentaje edificación vivienda colectiva INE

%OtrosEdif Porcentaje edificación otros usos INE

TipolEdif Tipología característica residencial dentro sección

censal

Elaboración

Propia

IncresEdif Incidencia uso residencial dentro sección censal INE




NumvivEdif Número medio viviendas por edificio en sección censal INE

%vivprinc_hog sc Porcentaje de vivienda principal convencional INE

%aloj_hog sc Porcentaje de vivienda para alojamiento INE

%vivsec_hog sc Porcentaje de vivienda secundaria INE

%vivvac_hog sc Porcentaje de viviendas vacías INE

%otros_hog sc Porcentaje de otro tipo vivienda INE

estac_hog sc Índice de estacionalidad residencial uc INE

ocupres_hog sc Índice de ocupación unidad residencial uc Elaboración

Propia

%vivprop_hog sc Porcentaje de viviendas en régimen de propiedad

sección censal INE

%vivalq_hog sc Porcentaje de viviendas en régimen de alquiler sección

censal INE

regimen_hog sc Régimen de tenencia sección censal Elaboración

Propia

EstMed_Edif sc Estado medio de los edificios sección censal INE

SupMed_sc Superficie media de unidad de vivienda en sección

censal INE

SupMed_Ocup sc Superficie media por ocupante en sección censal INE

NumMedio_plantas sc Número medio plantas sobre rasante en sección censal INE

Habitabilidad sc Indicador de habitabilidad sección censal Elaboración

Propia

Tamaño_hog sc Tamaño medo del hogar INE

Acc_playa Accesibilidad playas Elaboración

Propia

Acc_autov Accesibilidad autovías Elaboración

Propia

Acc_golf Accesibilidad Campos de Golf Elaboración

Propia

Acc_Hosp Accesibilidad Hospitales Elaboración

Propia

R_Huerta Ratio Huerta Elaboración

Propia

R_Matorral Ratio Matorral Elaboración

Propia

R_Pinar Ratio Pinar Elaboración

Propia

R_Rega Ratio Regadío Elaboración

Propia

R_Seca Ratio Secano Elaboración

Propia

R_Humedad Ratio Humedal Elaboración

Propia

Z_alto_consv Zonas alto valor para la conservación Elaboración

Propia

Z_alto_sin Zonas de alto valor sin conservación conservación Elaboración

Propia

Z_med_consv Zonas de medio o bajo valor para la conservación Elaboración

Propia

Figura 11.8. Atributos extrínsecos: Sistema de asentamientos. Fuente: Elaboración propia

Para la obtención de las variables de caracterización el territorio, partimos de los datos

obtenidos en el INE para cada una de las secciones censales en las que están contenidas

nuestras muestras. A partir de estos datos configuramos los indicadores y conjuntos de

variables compuestos necesarios para el análisis posterior.




11.4.2 Atributos extr ínsecos-Variables sociológicas y población

En el ámbito social se definen aspectos como la población y su distribución, crecimiento

vegetativo, pirámide poblacional y edad media de la población, origen de la población, tipo

de núcleo familiar, nivel de estudios y ocupación laboral. Partimos de los datos obtenidos

en la base del INE para configurar las variables de interés.


PO

BLA

CIÓ

N

%sexmas_pob sc Porcentaje población masculina sección censal INE

%sexfem_pob sc Porcentaje población femenina sección censal INE

Sex_pob sc Sexo población sección censal Elaboración Propia

%sexmas_pobext sc Porcentaje población masculina extranjera sección censal INE

%sexfem_pobext sc Porcentaje población femenina extranjera sección censal INE

Sex_pobext sc Sexo población extranjera sección censal Elaboración Propia

%sexmas_pobnac sc Porcentaje población masculina nacional sección censal INE

%sexfem_pobnac sc Porcentaje población femenina nacional sección censal INE

Sex_pobnac sc Sexo población nacional sección censal Elaboración Propia

Edad_pob sc Edad media población de sección censal INE

Edad_pobext sc Edad media población extranjera sección censal INE

Edad_pobnac sc Edad media población nacional sección censal INE

%nac_pob sc Porcentaje población nacional sección censal INE

%ext_pob sc Porcentaje población extranjera sección censal INE

Nac_pob sc Nacionalidad población sección censal Elaboración Propia

%eur_pobext sc Porcentaje población extranjera origen europa sección censal INE

%afr_pobext sc Porcentaje población extranjera origen africa sección censal INE

%ame_pobext sc Porcentaje población extranjera origen america sección

censal INE

%asia_pobext sc Porcentaje población extranjera origen asia sección censal INE

%oce_pobext sc Porcentaje población extranjera origen oceania sección

censal INE

Orig_pobext sc Origen población extranjera sección censal Elaboración Propia

%eur_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen europa sección censal INE

%afr_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen africa sección censal INE

%ame_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen america sección censal INE

%asia_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen asia sección censal INE

%oce_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen oceania sección censal INE

Orig_pobmigr sc Origen población migrante uc Elaboración Propia

%unip1_hog sc Porcentaje de hogares unipersonales 16-64 sección censal INE

%unip2_hog sc Porcentaje de hogares unipersonales +65 INE

%parsin_hog sc Porcentaje de hogares de parejas sin hijos sección censal INE

%parcon_hog sc Porcentaje de hogares de parejas con hijos sección censal INE

%monop_hog sc Porcentaje de hogares monoparentales con hijos sección

censal INE

%agrup_hog sc Porcentaje de agrupaciones familiares sección censal INE

tiponucleo_hog sc Tipo de nucleo familiar/estructura de hogar Elaboración Propia

estud_hog sc Nivel medio de estudios de residentes en viviendas familiares

sección censal INE

estudnac_hog sc Nivel medio de estudios de residentes nacionales en

viviendas familiares sección censal INE

estudext_hog sc Nivel medio de estudios de residentes extranjeros en

viviendas familiares sección censal INE

estudmig_hog sc Nivel medio de estudios de residentes migrantes sección INE




censal

difestud_hog sc Grado de diferencia entre nivel de estudios entre rvf

nacionales y extranjeros INE

escol_hog sc Tasa de escolarización sección censal INE

%empr_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar que son

empresarios sección censal INE

%trabind_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar que son

trabajadores por cuenta ajena indefinido INE

%trabtem_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar trabajadores

por cuenta ajena temporal INE

%trabotr_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar con otra

situación profesional INE

%oc0_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar dedicada a

fuerzas armadas INE

%oc1_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar dirección

empresas y administraciones públicas INE

%oc2_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar

cientificos/intelectuales INE

%oc3_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar técnicos de

apoyo INE


administrativos INE

%oc5_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar restauración INE

%oc6_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar agricultura y

pesca INE

%oc7_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar industria INE

%oc8_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar instaladores y

montadores INE

%oc9_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar no

cualificados INE

secA_hog sc Porcentaje ocupación sector agricultura sección censal INE

secB_hog sc Porcentaje ocupación sector pesca sección censal INE

secC+D+E_hog sc Porcentaje ocupación sector industria sección censal INE

secF_hog sc Porcentaje ocupación sector construcción sección censal INE

secG_hog sc Porcentaje ocupación sector comercio sección censal INE

secH_hog sc Porcentaje ocupación hosteleria pesca sección censal INE

secJ_hog sc Porcentaje ocupación sector financiero sección censal INE

secK_hog sc Porcentaje ocupación sector inmobiliario sección censal INE

secM+N+L+O+Q_hog sc Porcentaje ocupación sector administración y servicios

sociales sección censal INE

secI_hog sc Porcentaje ocupación sector transporte-almacenamiento

pesca sección censal INE

sec_ter SectorTerciario Elaboración Propia

Figura 11.9. Atributos extrínsecos: Población. Fuente: Elaboración propia

11.4.3 Atributos extr ínsecos-Variables de carácter económico

Para configurar el ámbito económico se analiza la condición socioeconómica media de los

hogares, situación profesional e índice de paro, tasa de población activa y nivel de

dependencia y sectores de actividad principal.





EC

ON

OM

ÍA

%-16_pob sc Porcentaje población edad menor 16 años sección censal INE

%16-64_pob sc Porcentaje población edad de 16 a 64 años sección censal INE

%+65_pob sc Porcentaje población edad mayor 65 años sección censal INE

%act_pob sc Porcentaje de población economicamente activa Elaboración

Propia

%dep_pob sc Porcentaje de población economicamente dependiente Elaboración

Propia

Dep_pobact sc Relación de dependencia Pob (-16 a + 65)/pob eco Act Elaboración

Propia

Envej_pob sc Tasa de envejecimiento población sección censal INE

eco_hog sc Condición socioeconómica media del hogar INE

econac_hog sc Condición socioeconómica media del hogar rvf nacionales INE

ecoext_hog sc Condición socioeconómica media del hogar rvf extranjeros INE

difeco_hog sc Grado de diferencia entre nivel socioeconómico entre rvf

nacionales y extranjeros INE

profes_hog sc Situación profesional de la persona de referencia del hogar INE

ocup_hog sc Ocupación de la persona de referencia del hogar sección

censal

Elaboración

Propia

secprefe_hog sc Sector de actividad de persona de referencia Elaboración

Propia

paronac_hog sc Tasa de paro en residentes en viviendas familiares

nacionales INE

paroext_hog sc Tasa de paro en residentes en viviendas familiares

extranjeros INE

paromig_hog sc Tasa de paro población migrante INE

actnac_hog sc Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares

nacionales INE

actext_hog sc Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares

extranjeros INE

actmig_hog sc Tasa de actividad población migrante INE

Numveh_hog sc Número de vehículos de la unidad familiar INE

Figura 11.10. Atributos extrínsecos: Económicos. Fuente: Elaboración propia

11.4.4 Atributos extr ínsecos-Infraestructura y servicios

Por último, para la definición del ámbito urbanístico, infraestructuras y dotaciones se han

considerado factores tales como la red de infraestructuras de transporte existente,

dotaciones sanitarias o dotaciones educativas.





INF

RA

ES

TR

UC

TU

RA

S

%sal_ent sc % Equipamiento salud dentro unidad censal de la

totalidad del ámbito comarcal INE

%edu_ent sc % Equipamiento educativo dentro unidad censal de

la totalidad del ámbito comarcal INE

%soc_ent sc % Equipamiento bienestar dentro unidad censal de

la totalidad del ámbito comarcal INE

%cul_ent sc % Equipamiento cultural dentro unidad censal de la

totalidad del ámbito comarcal INE

%dep_ent sc % Equipamiento deportivo dentro uc de la totalidad

del ámbito comarcal INE

%com_ent sc % Equipamiento comercial+oficina dentro unidad

censal de la totalidad del ámbito comarcal INE

%ind_ent sc % Equipamiento local industrial dentro unidad

censal de la totalidad del ámbito comarcal INE

%agr_ent sc % Equipamiento local agrario dentro unidad censal

de la totalidad del ámbito comarcal INE

Numedu_ent sc Número de equipamientos educativos en sección

censal INE

Numsal_ent sc Número de equipamientos salud en sección censal INE

Numsoc_ent sc Número de equipamientos bienestar social en

sección censal INE

Numcul_ent sc Número de equipamientos cultural en sección

censal INE

%cont_acust % de Viviendas con contaminación acústica INE

%poca_limp % de Viviendas con poca limpieza INE

%cont_ambiental % de Viviendas con contaminación ambiental INE

%Vivi_malas_com % de Viviendas con malas comunicaciones INE

%pocas_ZVerde % de Viviendas con pocas zonas verdes INE

%Seguridad % de Viviendas sin seguridad ciudadana INE

%Viv_gas % de Viviendas con suministro de gas INE

%Viv_telef % de Viviendas con teléfono INE

%Viv_agua % de Viviendas con agua corriente INE

%Viv_acs % de Viviendas con agua caliente sanitaria INE

%Viv_evac % de Viviendas con red de evacuación INE

Autovias Autovías Elaboración

Propia

Carreteras Carreteras Elaboración

Propia

Tren Tren Elaboración

Propia

Figura 11.11. Atributos extrínsecos: Infraestructuras. Fuente: Elaboración propia

Las variables tipológicas características referidas al ámbito territorial o unidad censal se han

obtenido a partir de datos del Padrón de 2001 del Instituto Nacional de Estadística o

mediante elaboración propia a partir de dichos datos. Así mismo, los ratios de influencia de

infraestructuras para cada sección censal se elaborarán con sistemas de información

geográfica.


S E G M E N T A C I Ó N D E V A L O R E S

D E M E R C A D O D E L A M U E S T R A

1 2 S E G M E N T A C I Ó N D E V A L O R E S D E

M E R C A D O / D E L A M U E S T R A

12 .1 . Compor tamien to segmentado de l mercado inmob i l i a r i o

12 .2 . Segmen tac ión de va lo res de mercado

12 .3 . Segmen tac ión de va lo res de sue lo




1 2 S E G M E N T A C I Ó N D E V A L O R E S D E

M E R C A D O / D E L A M U E S T R A

12 .1 . Compor tamien to segmentado de l mercado inmob i l i a r i o

El mercado urbano tiende a experimentar un funcionamiento segmentado (Roca, xx), entre

otras razones por sus distintos usos, tipologías edificatorias y áreas urbanas. Definir esta

segmentación, entendida como una relación de equilibrio particular entre la oferta y la

demanda en cada submercado, permite conocer realmente la diferenciación espacial del

mercado inmobiliario del ámbito. Dentro de esta segmentación, la referencia al área urbana,

interpretada como una unidad territorial de carácter inframunicipal (sección censal o, en su

caso, barrio homogéneo), tiene una importancia muy significativa en la formación del valor

inmobiliario. Una adecuada selección de estas áreas sociales, físicamente homogéneas,

representa un elemento clave para conocer la segmentación del valor de mercado del

producto inmobiliario de uso residencial dentro del ámbito de análisis.

La definición de los diferentes segmentos se ha realizado mediante el desarrollo de un

análisis de independencia tipo clúster que ha permitido revelar las agrupaciones naturales

entre segmentos de información. A este fin se han utilizado diferentes métodos, clúster

jerárquico, Two-step y clúster K-media, para posteriormente definir cuál se aproxima a

agrupaciones territoriales lógicas con mayor capacidad de explicación desde un punto de

vista territorial. El proceso seguido se estructura en diferentes fases: una etapa preliminar

que permite definir la existencia de puntos divergentes; fase intermedia, que permite

identificar las agrupaciones con variabilidad significativa, útil para su utilización posterior en

el análisis de regresión; fase final, con especificación de clúster o grupos óptimos. Los

datos obtenidos en las diferentes fases son incorporados al sistema de información

geográfica para definir su validez, mediante el análisis de su dimensión territorial.

Antes de proceder con el análisis clúster se ha realizado una evaluación preliminar de los

datos, analizando los descriptivos de cada una de las variables y factores o indicadores de

referencia derivados del análisis factorial, que pueden ser incluidos en la configuración de

las agrupaciones. Es importante indicar que existen grandes diferencias en las medias y

rangos de desviaciones de las variables, por lo que necesitamos estandarizar nuestras

variables objetivas antes de clusterizar, evitando de este modo la influencia excesiva de

unas variables con respecto de otras. Una vez determinadas las variables de las que

podemos hacer uso y su influencia diferencial en los análisis, podemos proceder a

desarrollar los diferentes análisis clúster. Este paso previo nos servirá para crear criterios de

selección de variables.

Clúster jerárquico

Los primeros análisis se han realizado mediante el método de clúster jerárquico, que a

pesar de estar indicado para trabajar en grupos pequeños de datos nos permite obtener

mapas temáticos que revelan datos de interés. En el anexo 07, se incluyen los resultados

obtenidos mediante diferentes variantes de selección de variables, mostrando aquí un

ejemplo de los datos extraídos de cada uno de los procesos. El historial de aglomeración

detalla lo que ocurre en cada nivel del análisis. La información más útil en el historial es

aquella aportada por la columna de coeficientes que contiene las medidas de distancia

entre las muestras que se han unido en un clúster. En este caso, podemos determinar, que

para 145 observaciones, el historial contiene 112 etapas.




Observamos cómo las distancias en las primeras etapas son inferiores que los de las

últimas etapas, en las que se incluyen las muestras más alejadas de la norma.

Historial de conglomeración

Etapa

Conglomerado que se combina

Coeficientes

Etapa en la que el conglomerado

aparece por primera vez

Próxima etapa Conglomerado 1 Conglomerado 2 Conglomerado 1 Conglomerado 2

1 1 79 773690,769 0 0 42

2 19 139 777577,013 0 0 64

3 48 137 835227,960 0 0 21

4 76 123 901313,027 0 0 22

5 34 67 985018,673 0 0 10

6 77 128 1025270,400 0 0 13

7 54 108 1122019,780 0 0 23

8 71 120 1463203,473 0 0 36

9 33 100 1545901,799 0 0 44

10 10 34 1610950,828 0 5 29

11 56 125 1637648,201 0 0 37

12 74 122 2110020,012 0 0 19

13 4 77 2231306,115 0 6 22

14 113 144 2416931,631 0 0 69

15 14 105 2811579,204 0 0 35

16 18 69 2835935,131 0 0 27

17 5 58 3909857,421 0 0 46

18 50 119 4721436,329 0 0 34

19 74 140 4741118,646 12 0 37

20 59 75 5031845,344 0 0 36

21 48 133 5741253,567 3 0 58

22 4 76 6196713,136 13 4 31

23 54 63 6817455,735 7 0 41

24 31 65 9192192,685 0 0 45

… … … … … … …

111 1 8 5,110E14 108 110 112

112 1 6 3,376E15 111 109 0

Figura 12.1. Historial de conglomeración. Fuente: Elaboración propia

Un modo común dentro del método jerárquico para determinar el número de clústeres

existentes es observar los mayores saltos en los valores de la distancia. Observamos un

gran conglomerado general que engloba gran cantidad de las secciones censales sin tener

en cuenta variaciones parciales en sus datos y un salto cualitativo en los coeficientes de las

tres últimas etapas, reflejando así la existencia de secciones censales puntuales que

difieren en gran medida del resto.

A esta misma conclusión llegamos tras estudiar el dendograma (Fig.12.2) donde

observamos una tendencia general de similitud de distancias entre las diferentes muestras.

No obstante, para las 145 secciones censales de la Vega Baja este método es algo

limitado, ya que funciona mejor con bases de datos más pequeñas, en las que el

dendograma es más claro y definitorio.




Con los datos obtenidos, extraemos los conglomerados de la base de datos y

comprobamos su distribución territorial en la comarca de la Vega Baja del Segura mediante

la confección de mapas temáticos. Gracias a esta comprobación, somos capaces de

determinar dos cosas: el método jerárquico no es capaz de agrupar correctamente las

secciones censales a las que se le somete con las variables seleccionadas para tal efecto,

pero nos ayuda a determinar los puntos extremos dentro del territorio, que son aquellos que

poseen características especiales y por tanto, muestran un comportamiento diferencial con

el resto, aspecto que debe tener su reflejo en el resultado final de los conglomerados

definitivos.

Mediante el método clúster jerárquico observamos, en diferentes análisis donde se van

incorporando grupos diferentes de variables, un gran grupo de conglomerados que

configura casi la totalidad de la comarca y puntos estratégicos del territorio que destacan

independientemente de si las variables seleccionadas son de carácter económico,

poblacional, dotacional, vinculadas al sistema de asentamientos, o el conjunto de ellas. Se

trata de secciones censales con características económicas y poblacionales muy inestables

o singulares, debido a su alta estacionalidad, por ejemplo la costa de Orihuela, Algorfa o

algunas zonas de Pilar de la Horadada, y otras con características ambientales específicas

como Guardamar del Segura. Estas áreas aparecen marcadas como clústeres propios y

ajenos al resto de las secciones censales en casi todos los casos. Así pues, existen puntos

destacados en la configuración territorial que incidirán en el resultado final del estudio.

Figura 12.3. Diferentes análisis por tipo de variable para identificar áreas diferenciales.

Fuente: Elaboración propia

Método Two-Step

El método Two-Step selecciona automáticamente el número de clústeres basándose en

criterios estadísticos y permite incorporar en su algoritmo variables continuas y categóricas,

no posible en los otros dos métodos. El algoritmo del auto-clustering Two-Step selecciona

un gran clúster con 113 secciones censales y deja fuera del estudio 32 secciones censales,

que como comprobamos en su distribución posterior, corresponden con aquellas que

tienen características especiales. (Figura 12.4)




Distribución de conglomerados

N

% de

combinados % del total

Conglomerado 1 113 100,0% 77,9%

Combinados 113 100,0% 77,9%

Casos excluidos 32 22,1%

Total 145 100,0%

Figura 12.4. Distribución de conglomerados. Fuente: Elaboración propia

Este logaritmo de auto configuración de conglomerados no aporta resultados definitivos

pero, en la misma línea que los análisis jerárquicos, nos ayuda a comprender mejor la

segmentación del territorio. Observamos de nuevo cómo el territorio resulta bastante

homogéneo en gran parte (aproximadamente 80 %), y no es capaz de aglutinar en

conglomerados al resto de las secciones censales. (Fig 12.4)

Figura 12.5. Distribución de conglomerados. Fuente: Elaboración propia

La selección automática de conglomerados aporta un rango de soluciones clúster que

varían entre un único conglomerado y el número de clústeres especificados como máximos

(6 en este caso). El criterio bayesiano de Schwarz aumenta a medida que aumentan los

conglomerados, y teniendo en cuenta que los menores valores indican unos mejores

ajustes, este método reduce al mínimo los clústeres.




Agrupación automática

Número de

conglomerados

Criterio bayesiano de

Schwarz (BIC)

Cambio en BICa

Razón de cambios en

BICb

Razón de

medidas de

distanciac

1 16356,457

2 17163,324 806,867 1,000 1,714

3 18662,148 1498,824 1,858 1,476

4 20473,470 1811,322 2,245 1,141

5 22365,765 1892,295 2,345 1,335

6 24402,425 2036,660 2,524 1,123

Figura 12.6. Agrupación automática. Fuente: Elaboración propia

También hemos interpretado los conglomerados en términos de variabilidad. Si hay muchas

variables involucradas, debemos examinar la importancia de los atributos para identificar

qué variables inciden en mayor medida en el resultado. A modo de ejemplo, se incluye a

continuación la gráfica que representa los porcentajes dentro del conglomerado para la

variable de porcentaje de población nacional en cabecera.

Figura 12.7. Porcentaje dentro del conglomerado de P30PrcNacPobCab. Fuente:

Elaboración propia




Figura 12.8. Intervalo de confianza al 95% simultáneos para las medias. Fuente:

Elaboración propia

Por otro lado, los intervalos de confianza para la variable de viviendas principales de hogar

muestran el único clúster existente y su rango (Fig 12.8). El interés de estos análisis es

poder comparar los rangos de cada uno de los clústeres para cada variable, proceso

realizado para la totalidad de las variables y adjunto en el anexo correspondiente.

Los resultados no aportan datos especialmente significativos al mostrar una distribución

territorial excesivamente homogénea. No obstante, observamos cómo las secciones

censales del litoral son las que quedan fuera del conglomerado general formado mediante

Two-Step. En este caso, la diferencia es incluso más evidente que con el método jerárquico,

dejando fuera del conglomerado general a todas las secciones censales marcadas en azul

más oscuro (Fig 12.9), al no tener la capacidad de englobarlas dentro de un grupo. Esto

nos permite confirmar una clara segmentación de la comarca, como ya habíamos intuido en

la fase de caracterización territorial.




Figura 12.9. Definición de conglomerados. Fuente:Elaboración propia

Método Clúster K-media

Una vez realizados los análisis jerárquicos y Two-step, abordamos el análisis mediante el

método K-media que nos permite determinar previamente el número de conglomerados

con los que queremos trabajar. Se han realizado diferentes aproximaciones para tres, cinco

y seis conglomerados. La primera aproximación evaluando el territorio para únicamente tres

grupos, incorpora como información base para la agrupación territorial los factores o

indicadores de referencia obtenidos mediante la técnica de análisis factorial, así como las

variables ligadas al concepto de accesibilidad y proximidad (distancia de cada sección

censal de playas, campos de golf, centros urbanos, hospitales y entradas a autovía). Los

datos recogidos se incluyen en diferentes tablas e historiales de iteraciones.

Por su interés, centraremos la atención en la tabla de centros conglomerados finales que

muestra las medias redondeadas al número entero más próximo que permiten describir los

clúster. Podemos observar en qué punto de las variables están las medias del

conglomerado, lo que permite definir pormenorizadamente los clústeres definitivos y la

lógica de su formación. Por ejemplo, el clúster uno será el que se corresponda con las

zonas con menos equipamientos, menos conectadas a puntos de interés, con un buen

transporte y servicios medios.




Centros de los conglomerados finales

Conglomerado

1 2 3

FAC1_1EQUIPAMIENTOSNUEVO ,2341 -,0275 ,2182

FAC1_1PUNTOSINTERES ,6941 -,7798 ,0000

FAC1_2TRANSPORTE 1,9691 ,0917 2,8364

FAC1_2SERVICIOS -,0618 -,3486 -1,6182

FAC1_2PROBLEMATICAS -,2242 2,8899 -,1273

FAC1_1PAISAJE ,9978 ,2202 -,1091

FAC1_2TIPOLOGIAVIVIENDA ,3954 ,6055 -,2182

FAC1_1USO ,5301 1,4771 -,2545

FAC1_1OCUPACION ,2866 1,4679 2,2909

FAC1_1ACTIVIDAD -,4020 -,1468 ,0000

FAC1_1SOCIOECONOMÍA -,0828 -,1468 -,7636

FAC1_1PARO ,2512 ,6422 -,1091

FAC1_2POBLACIONPRODUCTIVA -,4473 -1,0459 2,3091

FAC1_2SECTORDEREFERENCIA ,2380 ,0275 ,0000

FAC1_2TIPODEPUESTO -,0966 ,0275 ,0000

FAC1_2ESTUDIOS -,2374 ,0183 -,5636

FAC1_2TIPODENUCLEOFAMILIAR ,8940 ,8349 ,1273

FAC1_2NACIONALIDAD ,4500 ,6881 1,6545

FAC1_1ESTRUCTURADELAPOBLACION ,2082 ,8257 1,8000

Entrada Autovía 3167,4555 845035,3578 1,3602E6

Playa 196,5229 6,2752 6,8727

Golf 11,76 5,07 9,16

Hospital 0 1 0

Centro Urbano 30,6621 ,0000 12,0545

Figura 12.10. Centro de los conglomerados finales método Clúster K-media. Fuente:

Elaboración propia

Las variables con más peso en el proceso de definición de conglomerados son las

distancias a puntos de interés, las problemáticas urbanas o la ocupación, como podemos

ver en los análisis Anova.




ANOVA

Conglomerado Error

F Sig. Media cuadrática gl Media cuadrática gl

FAC1_1EQUIPAMIENTOSNUEVO 3,519 2 1,569 1972 2,242 ,106

FAC1_1PUNTOSINTERES 121,636 2 16,907 1972 7,194 ,001

FAC1_2TRANSPORTE 206,530 2 13,373 1972 15,444 ,000

FAC1_2SERVICIOS 67,635 2 ,899 1972 75,235 ,000

FAC1_2PROBLEMATICAS 498,684 2 ,894 1972 557,559 ,000

FAC1_1PAISAJE 61,278 2 12,095 1972 5,066 ,006

FAC1_2TIPOLOGIAVIVIENDA 12,729 2 5,330 1972 2,388 ,092

FAC1_1USO 64,890 2 1,417 1972 45,787 ,000

FAC1_1OCUPACION 172,070 2 1,368 1972 125,826 ,000

FAC1_1ACTIVIDAD 7,362 2 1,678 1972 4,387 ,013

FAC1_1SOCIOECONOMÍA 12,470 2 1,532 1972 8,139 ,000

FAC1_1PARO 11,769 2 2,017 1972 5,836 ,003

FAC1_2POBLACIONPRODUCTIVA 226,573 2 3,679 1972 61,592 ,000

FAC1_2SECTORDEREFERENCIA 3,643 2 1,871 1972 1,947 ,143

FAC1_2TIPODEPUESTO 1,007 2 1,945 1972 ,518 ,596

FAC1_2ESTUDIOS 6,467 2 1,838 1972 3,518 ,030

FAC1_2TIPODENUCLEOFAMILIAR 15,758 2 5,127 1972 3,073 ,046

FAC1_2NACIONALIDAD 40,835 2 1,213 1972 33,664 ,000

FAC1_1ESTRUCTURADELAPOBLACION 84,394 2 1,432 1972 58,953 ,000

Entrada Autovía 8,226E13 2 2,110E9 1972 38993,557 ,000

Playa 2715749,326 2 151400,585 1972 17,938 ,000

Golf 2433,143 2 996,933 1972 2,441 ,087

Hospital 24,423 2 ,020 1972 1239,142 ,000

Centro Urbano 55935,556 2 999,895 1972 55,941 ,000

Figura 12.11. Comprobación significancia Anova. Fuente: Elaboración propia

Por lo tanto, en un primer análisis mediante el método K-medias, limitado a tres únicos

grupos territoriales, obtenemos unos conglomerados relativamente equilibrados (Fig,

12.12). Aparece una clara división entre la zona interior y litoral de la comarca, con

excepción de las secciones censales que se corresponden con la costa de Orihuela y Pilar

de la Horadada. Guardamar del Segura constituye un tercer clúster independiente que se

diferencia por sus características medioambientales propias.




Observamos una alta incidencia de las distancias a puntos de interés en el resultado final

de los conglomerados. Por ello, se ha realizado un segundo análisis clúster mediante el

método K-medias para analizar de qué modo transforman el territorio las playas, las

entradas a autovía, hospitales, centros urbanos y campos de golf. Es importante señalar la

tabla de centros de los conglomerados finales, donde se resume la importancia de cada

una de las variables teniendo en cuenta su significancia para la formación de los valores

clúster. Observamos cómo variables como el paisaje, el transporte y las comunicaciones

tienen una mayor relevancia.

Figura 12.12. Centros de conglomerados finales. Fuente: Elaboración propia

De nuevo obtenemos un gran conglomerado y otros dos englobando un número menor de

muestras. En cualquier caso, lo interesante de este análisis es observar cómo la distribución

de los conglomerados muestra un territorio bastante diferente al anterior, en el que las

distancias a puntos de interés tienen un peso muy evidente.

Número de casos en cada conglomerado

Conglomerado

1 184,000

2 518,000

3 1273,000

Válidos 1975,000

Perdidos ,000

Figura 12.13. Números de casos en cada conglomerado. Fuente: Elaboración propia




Como observamos en el gráfico inferior, las tendencias de interior a costa se han

modificado configurando unas franjas horizontales en el territorio. Debido al mayor peso del

tipo de paisaje, encontramos un gran clúster de zona de huerta y matorral, con similares

características de comunicación y con alta incidencia de carreteras, otro conglomerado que

unifica el norte y el sur de la comarca con similares características de protección ambiental

y un último clúster que engloba las muestras de Orihuela costa, que como ya percibíamos

en estudios anteriores, tiene características diferenciales.

Figura 12.14. Definición de conglomerados K-medias 3 cluster. Fuente: Elaboración propia

Para la configuración definitiva de los clústeres que posteriormente incorporamos al estudio

de regresión multivariante, hemos planteado un mayor número de conglomerados para

comprobar si las predicciones de variabilidad que intuimos de los análisis previos nos llevan

a una distribución territorial óptima. El análisis clúster de cinco conglomerados para los

factores o indicadores de referencia aporta datos de gran interés y tiene capacidad para

cartografiar el territorio de acuerdo con los campos de caracterización e intereses

incidentes en el estudio. En la tabla de centros de los conglomerados finales se observa

cuáles son los conglomerados definidos y diferenciación del resto de grupos.




Figura 12.15. Centros de los conglomerados finales K-media. Fuente: Elaboración propia

Es importante señalar cómo se crea una discusión en torno a qué variables son las que

incluyen realmente en la segmentación del territorio. Se trabajan dos posibilidades:

caracterización mediante variables o caracterización mediante factores o indicadores de

referencia. Como se aprecia en la distribución de los conglomerados según factores en el

gráfico a continuación, el peso de las secciones censales de la zona prelitoral, así como

aquellas que discurren a lo largo de las vías de comunicación principales, configuran en

gran medida la variabilidad de los clústeres. Por tanto, mediante este estudio quedan fuera

del resultado final elementos de variabilidad que consideramos de especial importancia,




tales como los tipos de paisaje, las condiciones de protección del paisaje o la distancia a

las playas. La sección censal con grandes áreas de protección paisajística de Pilar de la

Horadada y la que pertenece a las salinas de Torrevieja aparecen en conglomerados

únicos.

Figura 12.16. Conglomerados finales K-media 5 cluster según factores. Fuente:

Elaboración propia

Al contrario, realizando el análisis clúster introduciendo las variables sin previo filtro de los

factores de agrupación, obtenemos un resultado más satisfactorio y ajustado a la lógica del

territorio comprobada mediante los estudios de caracterización previa. Observamos cómo

el territorio se subdivide en grupos en función de sus características económicas y

poblacionales, diferenciando las zonas de costa, prelitoral e interior, constituyendo las

secciones censales con características singulares un clúster unitario. Podemos determinar

que el método K-medias es el que mejores resultados nos ofrece, incorporando la lógica

general de caracterización y los puntos singulares determinados mediante los métodos

jerárquico y Two-step, y por tanto se adopta para la definición de los conglomerados

definitivos. Tras diferentes pruebas, seis es el número máximo de agrupaciones que permite

no disgregar territorios con características similares o aglutinar en un mismo clúster zonas

que consideramos diferenciadas, a la vez que incorpora la máxima información en cuanto a

la diferenciación.




Sin embargo, los conglomerados definitivos son los extraídos del estudio del conjunto de

variables. Mediante algunos estudios preliminares, como las Anovas, podemos conocer que

las variables con mayor significancia de las variables en la formación de los clústeres son

los porcentajes de unifamiliar o plurifamiliar, el número de viviendas, la estacionalidad, el

número de habitantes por sección censal (la densidad de población) y la protección

paisajística. En primer lugar, y gracias a la tabla de centros de los conglomerados finales,

podemos definir los clústeres según sus parámetros, a continuación repasamos algunas de

las cuestiones más significativas:

Figura 12.17. Centros de conglomerados finales K-media de 6 clúster. Fuente: Elaboración

propia

CLÚSTER 1 (AMARILLO)

Se mueve en parámetros intermedios de todas las variables, destacando un alto porcentaje

de vivienda en bloque plurifamiliar con una superficie útil de edificación media de 100 m2:

Se centra en áreas urbanas como la ciudad de Orihuela pueblo.

CLÚSTER 2 (ROSA)

Destaca por sus altos valores de protección paisajística, con alto porcentaje de vivienda

unifamiliar y con un bajo número de viviendas. Se corresponde con el área de Orihuela

Costa.




CLÚSTER 3 (LILA)

El tercer grupo, también se mueve en valores intermedios de las diferentes variables,

destacado el peso de la vivienda en bloque plurifamiliar, pero con un mayor número de

viviendas que los anteriores. Presenta un alto grado de estacionalidad y unos niveles de

protección paisajística mayores que el primer clúster. Se corresponde con áreas del interior

alrededor de la sierra de Orihuela, que avanza por ámbitos con tradición agrícola, sujetos a

un proceso de reconversión como Rafal, Benejuzar, Algorfa o las Dayas.

CLÚSTER 4 (AZUL)

El cuarto conglomerado, que abarca diferentes áreas del interior y avanza hacia el área

prelitoral, se define por un nivel de ocupación inferior con una prevalencia del uso

residencial en detrimento de otros tipos de ocupación: El grado de protección paisajística

en estas secciones es prácticamente nulo y se encuentra altamente influenciado por

sistema viario. Se corresponde con los municipios de Albatera, san Isidro, Benferri, Granja

de Rocamora, Cox o Almoradí, entre otros.

CLÚSTER 5 (VERDE)

El quinto conglomerado, se define por prevalecer el uso residencial en bloque plurifamiliar,

con alto número de viviendas secundarias y especial incidencia de viviendas destinadas al

alquiler comparado con el resto de grupos. El grado de protección paisajística es elevado.

Se corresponde con áreas de Guardamar del Segura, San Miguel de Salinas y costa

periférica de Torrevieja.

CLÚSTER 6 (NARANJA)

Y finalmente, el sexto conglomerado aglutina las secciones censales con mayor índice de

vivienda unifamiliar, peor estado medio de las edificaciones y una superficie de edificación

mayor. Se corresponde con áreas de prelitoral dentro del municipio de San Fulgencio, zona

interior de Torrevieja y Benijofar.

En la cartografía siguiente encontramos definidos los clústeres definitivos que se

corresponden con la descripción realizada.




Figura 12.18. Definición de conglomerados K-media de 6 Cluster todas las variables.

Fuente: Elaboración propia




12 .2 Segmentac ión de va lo res de mercado

En cuanto a los valores unitarios de mercado de los inmuebles que constituyen la muestra

analizada, existe una segmentación diferenciada para el uso de carácter unifamiliar y

plurifamiliar. Se adjunta los descriptivos de cada una de las submuestras donde podemos

comprobar los valores medios, máximo, mínimo y rango de valor.

Encontramos un territorio con una clara diferenciación de valores, altamente

correlacionados espacialmente, y una distribución que parte con los valores más bajos en

áreas interiores al noroeste de la comarca y va aumentado significativamente conforme nos

acercamos a las zonas próximas a la costa. No existe una clara diferenciación entre el tejido

ciudad y el tejido suburbano, respondiendo de modo más significativo a otra serie de

factores.

En cuanto a la segmentación del valor de mercado del producto terminado, existe una

distribución continua entre valores ligeramente menores a 1000 €/m2 hasta un máximo de

3550 €/m2, una vez eliminados los outliers. Se trata de una distribución con una significativa

simetría, con aproximadamente el 75 % contenida en la franja de valores entre 1000€/m2 y

2000€/m2, distribuyendo el resto en los extremos. Se trata de una muestra muy

compensada entre los distintos segmentos observados, aproximándose como medida de

tendencia central a valores cercanos a 1400€/m2.

94,00

327,00

559,00607,00

487,00

391,00

316,00

184,00237,00

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

500,00

600,00

700,00

Figura 12.19. Número de inmuebles por segmento de valor de mercado. Fuente:

Elaboración propia




2,94

10,21

17,4618,96

15,21

12,21

9,87

5,75

7,40

12.20. Porcentaje de inmuebles por segmento de valor de mercado. Fuente: Elaboración

propia

Los valores más bajos se sitúan principalmente en los municipios interiores ubicados al

noroeste de la comarca, observándose un gradiente ascendente que parte desde esta zona

a la franja de costa. Existiendo un cierto aumento en los valores de mercado junto a cascos

urbanos como el del municipio de Orihuela, con una clara diferenciación entre las pedanías

vinculadas a la ciudad de Orihuela, zonas neutras del casco urbano y zonas con mayor

representatividad donde se ubica el centro comercial y de negocios tradicional.

En la zona prelitoral los valores son ligeramente inferiores a la media obteniéndose los

valores más altos en el municipio de San Fulgencio y Formentera del Segura donde la

incidencia de la población extranjera es muy significativa. Esto se debe al mayor dinamismo

del área con el desarrollo diversas actuaciones urbanísticas destinadas a mercado

extranjero. Los valores van aumentando conforme nos acercamos a la línea de costa donde

el fenómeno del turismo se hace más intenso, encontrando los mayores valores en Pilar de

la Horadada y Guardamar del Segura.

Observamos que los valores extremos en la banda alta responden a localizaciones muy

concretas, ubicadas en la mayor parte de los casos en los municipios de Guardamar del

Segura, Torrevieja, Orihuela Costa y Pilar de la Horadada, así como en ciertas áreas del

casco urbano de Orihuela. Por otra parte, los puntos extremos menores presentan mayor

dispersión y se encuentran distribuidos en el interior de la comarca (Rafal, Almoradí,

Dolores, Redován, Albatera, etc) y en algunos puntos concretos de zonas prelitorales.

En cuanto a la segmentación de la muestra, existe una distribución similar entre los valores

de mercado obtenidos para las muestras de carácter unifamiliar y de carácter plurifamiliar.

Existen ligeras diferencias en función del uso, por ejemplo, en secciones censales como la

perteneciente a la costa de Orihuela, se dan los valores son más altos en el mercado

unifamiliar, intensamente vinculados con las urbanizaciones de playa y golf.




Además, los valores tienen extremos mucho más elevados en el mercado unifamiliar, en el

que encontramos valores superiores a los 2500 €/m2, en contraste con el mercado

plurifamiliar que no supera los 2000 €/m2 en ningún caso.

Figura 12.21.1. Segmentación Valores Mercado Plurifamiliar Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.




Figura 12.21.2 Segmentación Valores Mercado Unifamiliar Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.




12 .3 . Segmen tac ión de va lo res de sue lo

En cuanto a la segmentación de los valores de suelo, existe una clara diferenciación,

adjuntándose en el anexo los descriptivos de cada una de las submuestras donde

podemos comprobar los valores medios, máximo, mínimo y rango de valor. Se observa,

para el conjunto global de la muestra, que la media de la distribución es mayor que la

mediana y que la media recortada, lo que indica que la distribución está sesgada y es

asimétrica con mayor número de valores extremos.

224,00269,00

607,00

751,00

604,00

552,00

121,0074,00

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

500,00

600,00

700,00

800,00

Figura 12.22. Número de inmuebles por segmento de valor de suelo. Fuente: Elaboración

propia.

7,008,40

18,96

23,45

18,8617,24

3,782,31

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

Figura 11.23. Porcentaje de inmuebles por segmento de valor de suelo. Fuente: Elaboración

propia.

Existe una distribución continua, con aproximadamente el 60 % contenida en la franja de

valores entre 100 €/m2 y 500 €/m2, distribuyendo el resto en los extremos. Se trata de una

muestra compensada entre los distintos segmentos observados, aproximándose como

medida de tendencia central a valores cercanos a 250 €/m2. Es importante indicar que




existe un número significativo de muestras con valores negativos (aproximadamente un 15

%).

La distribución de valores es similar a la observada para los valores de mercado, aunque

con una mayor consolidación de la franja prelitoral. De nuevo, las muestras con valores

extremos mayores, se encuentran, en casi su totalidad, en los municipios de Guardamar del

Segura, Torrevieja, Orihuela Costa, Formentera del Segura y Pilar de la Horadada. Por otra

parte, los puntos extremos menores están más dispersos, distribuidos en el interior de la

comarca (Rafal, Almoradí, Dolores, Redován, Albatera, etc) y en algunos puntos concretos

de zonas litorales, como áreas periféricas de Torrevieja.

Mediante la definición de funciones de regresión, tomando como variables independientes

la pertenencia a las diferentes agrupaciones y como variable dependiente, el valor de

mercado o el valor de repercusión del suelo, se observa que existe una clara vinculación

entre valor inmobiliario y clústeres de agrupación. La capacidad de explicación de los

modelos es superior en el caso de vivienda en bloque plurifamiliar que unifamiliar. A su vez

los coeficientes tipificados de las diferentes variables, nos indica como la localización en

clúster de costa influye de modo más importante y significativo en la formación del valor.

Podemos comprobar cómo en los clúster de costa existe aproximadamente un 62 % de las

muestras con valores de repercusión de suelo superiores a 200 €/m2, mientras que en los

clúster de interior dicho porcentaje es inferior al 35 %.

6,43

31,71

41,91

13,30

6,65

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

<0 0-200 200-400 400-600 >600

Figura 11.24. Porcentaje de inmuebles por segmento de valor de suelo en clúster de costa.





21,12

44,61

27,59

4,532,16

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

50,00

<0 0-200 200-400 400-600 >600

Figura 11.25. Porcentaje de inmuebles por segmento de valor de suelo en clúster de

interior. Fuente: Elaboración propia.

La incidencia del valor del suelo, como soporte de la actividad edificatoria, en el valor final

del producto inmobiliario se sitúa en torno al 20%, demostrando que dicha relación

constituye un parámetro esencial para establecer la distribución espacial de los valores de

suelo. Este porcentaje aumenta conforme se incrementa el valor de repercusión del suelo,

presentando máximo del 38 % en la zona de Pilar de la Horadada. La relación que existe

entre el valor de repercusión y el valor en venta constituye un parámetro esencial para

establecer la distribución espacial de los valores de suelo.

La distribución espacial de estos valores muestra diferencias algo más significativas en

función del mercado. El valor de suelo en el mercado plurifamiliar es más estable, se mueve

en franjas más homogéneas (con un máximo de 500 €/m2), en el que se observa con

mayor claridad el aumento de valores a medida que nos aproximamos a la franja litoral. Por

su parte, el mercado unifamiliar tiene sus valores más altos cercano a los núcleos urbanos,

siendo menos significativa la diferencia entre las zonas de costa y las de interior (ello debido

quizás a la existencia de mercado unifamiliar relacionado con la segunda residencia en

urbanizaciones en la costa y en casas de campo al interior).




Figura 12.26.1 Plano Segmentación Valores Suelo Plurifamiliar Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.




Figura 12.26.2 Plano Segmentación Valores Suelo Unifamiliar Vega Baja. Fuente: Elaboración Propia.

La relación entre los valores de suelo y los valores de mercado en las viviendas unifamiliares

es mayoritariamente inversa, es decir, el valor de suelo en relación con el valor de mercado

en viviendas unifamiliares es muy bajo. Con respecto a las plurifamiliares, el valor de

mercado medio es más elevado. Los municipios de Guardamar, Torrevieja, Pilar de la

Horadada, Albatera y Algorfa son los que muestra una relación Vs/Vm más altas, es decir,

son los municipios en los que los valores de suelo son más elevados con respecto a los

precios finales de los inmuebles.




Las relaciones entre valores de suelo y valores de mercado para los inmuebles de vivienda

colectiva o plurifamiliar, son generalmente mayores, es decir, los valores de suelo son más

elevados con respecto al valor de mercado medio y esto es más evidente a medida que nos

acercamos al litoral. Por lo tanto, para el mercado plurifamiliar, el valor de suelo acusa más

la cercanía a la costa, siendo el mercado unifamiliar un mercado con menor dependencia

de la localización.

Figura 12.27.1 Plano Relación entre Valores de Suelo y Valores de Mercado Plurifamiliar Vega Baja. Fuente:

Elaboración Propia.




Figura 12.27.2 Plano Relación entre Valores de Suelo y Valores de Mercado Unifamiliar Vega Baja. Fuente:

Elaboración Propia.


D I S T R I B U C I O N E S P A C I A L

D E V A R I A B L E S

1 3 D I S T R I B U C I Ó N E S P A C I A L D E

V A R I A B L E S

13 .1 . Va lo rac ión y ca rac te r i zac ión te r r i to r i a l

13 .2 . I nd icadores de re f e renc ia

13 .3 . Ca tegor i zac ión de va r iab l es

13 .4 . I nd icadores Pob lac iona les

13.4.1 Estructura de la población

13.4.2 Nacionalidad de la población

13.4.3 Tipo de núcleo famil iar

13.4.4 Nivel de estudios

13.4.5 Tipo de puesto profesional de la persona de referencia

13.4.6 Sector de referencia del Hogar

13.4.7 Valoración poblacional. Fragil idades y potencial idades




13 .5 . I nd icadores de Es t ruc tu ra Económica

13.5.1 Población productiva

13.5.2 Condición Socioeconómica

13.5.3 Tasa de paro

13.5.4 Tasa de actividad

13.5.5 Valoración económica. Fragil idades y potencial idades

13 .6 . I nd icadores de Es t ruc tu ra S i s tema de asen tamien tos

13.6.1 Ocupación del terr i torio

13.6.2 Uso de la vivienda

13.6.3 Tipología de la vivienda

13.6.4 Acceso a Puntos de Interés

13.6.5 Paisaje

13.6.6 Valoración del sistema de asentamientos. Fragil idades y

potencial idades

13 .7 . I nd icadores de In f r aes t ruc tu ras y se rv ic ios

13.7.1 Equipamientos

13.7.2 Problemáticas urbanas

13.7.3 Servicios

13.7.4 Transporte

13.7.5 Valoración del sistema de infraestructuras y servicios.

Fragil idades y potencial idades




1 3 D I S T R I B U C I Ó N E S P A C I A L D E

V A R I A B L E S

13 .1 . Va lo rac ión y ca rac te r i zac i ón te r r i to r i a l

Valorar la calidad de un territorio significa disponer de una referencia del valor de cada una

de las zonas que lo integran. El concepto del valor incorpora un amplio espectro de

apreciaciones o factores que condicionan su determinación. A partir de la definición de

dicho valor será posible estimar el impacto de las diferentes actuaciones proyectadas sobre

el territorio y articular mecanismos que garanticen la conservación de sus valores.

La evaluación de la viabilidad de una actuación debería basarse en criterios técnicos,

económicos, ambientales y sociales. En este sentido todos los instrumentos de

planeamiento deberían contemplar una evaluación del impacto de las acciones que se

proyectan sobre el territorio y cómo son valoradas por sus consumidores. Por ejemplo, la

evaluación del impacto ambiental ha provocado un giro positivo a la hora de establecer

cómo afrontar los procesos de planificación del desarrollo urbanístico.

Una vez conocidas las exigencias sociales, así como las potencialidades medioambientales

y económicas, estaríamos en condiciones de establecer pautas que contribuyan a una

mejora en el proceso de la ordenación sostenible del territorio. Para estimar de forma

cualitativa, cada una de las dimensiones del valor total, es muy útil realizar mapas temáticos

(Moldes, 1995) con escalas jerárquicas que incorporen rangos de valor. Tomando como

referencia dicha medida podremos definir las áreas críticas y áreas potenciales para el

desarrollo.

Existen ejemplos de este tipo de aplicaciones, como el llevado a cabo para la selección de

zonas aptas para nuevos usos residenciales en una zona de Maryland (Laurini y

Thompson, 1991), donde los criterios de elección eran la proximidad a parques de

bomberos, centros de enseñanza secundaria, distancia a carreteras principales y áreas

inundables. También cabe señalar las directrices territoriales llevadas a cabo para

establecer cuáles deberían ser los desarrollos residenciales más adecuados en el Randstad

holandés (Geertman y Toppen, 1990).

13 .2 . I nd icadores de re f e renc ia

La caracterización territorial se ha realizado mediante la confección de indicadores de

referencia como mecanismo ágil para estandarizar un proceso de valoración territorial. Para

ello, la información aportada por las variables inicialmente incluidas en la base de datos ha

sido agrupada mediante la confección de nuevos factores. El objeto principal de la creación

de estos indicadores es la posibilidad de condensar la información en un número inferior de

datos, con la finalidad de obtener herramientas que agilicen las decisiones de planeamiento

y permitan la elección de la localización más idónea de cara a las necesidades de cada

perfil de demanda.

Para ello se ha utilizado el análisis factorial que permite la reducción de variables

observadas utilizadas para explicar la variabilidad del valor inmobiliario. Las variables

observadas se modelan mediante combinaciones lineales más expresiones de error,

obteniendo un número menor de variables no observadas llamadas factores. Partiendo de

la base teórica formulada en los apartados de técnicas de investigación relativos al análisis




factorial, y siguiendo el esquema de la descripción territorial del ámbito de estudio, se

determina con la mayor exactitud posible la variabilidad de las características seleccionadas

para el territorio. Este proceso permite resumir el conjunto de variables inicial en una serie

de factores de más fácil tratamiento en el estudio estadístico posterior.

El tratamiento general de la información se ha realizado mediante un sistema de

información geográfica (Intergraph GeoMedia® Professional ) y un programa informático de

análisis estadístico especializado en ciencias sociales (IBM SPSS Statistics 17).

El análisis consta de cuatro fases:

1.- Análisis y valoración de las variables y su posible agrupación.

2.- Estudio estadístico de las agrupaciones. Análisis factorial por grupos y subgrupos.

3.- Extracción de un factor definitorio de cada uno de los grupos y subgrupos.

4.- Caracterización territorial.

Partiendo de la caracterización territorial previa se han reorganizado las variables según el

ámbito de estudio. Se ha analizado separadamente el espacio rural como sistema de

asentamientos, el sistema poblacional, la actividad económica y el sistema productivo, así

como la red de infraestructuras y equipamientos, a partir de las variables observadas

descritas en el apartado 10. Estas variables, que son susceptibles de agruparse, se

modelan como combinaciones lineales de factores capaces de definir elementos

inobservables. Por tanto, los indicadores de referencia no pueden ser medidos

directamente, pero son un concepto objetivo mesurable de un modo indirecto por la

relación directa entre sus variables. Son factores con significado propio, combinación de

diferentes aspectos, definidos mediante análisis factorial.

Como ejemplo, uno de los indicadores de referencia que pretendemos conocer es la

Capacidad de Trabajo de la población en nuestra zona de estudio. Se trata de un concepto

inherentemente inobservable como concepto, pero sabemos con certeza que existen

elementos e indicadores de medida capaces de determinar en mayor o menor medida cuál

es la situación de actividad, la capacidad de acceso al trabajo de la población y factores

tales como la dependencia, la maternidad, la renovación, la población económicamente

activa y un largo etcétera. Para cada sección censal obtenemos todas las variables

relacionadas con la capacidad de trabajo, observamos la combinación lineal entre los

factores, y por tanto su relación.

Para dos secciones censales con las mismas características de dependencia y longevidad,

por ejemplo, pueden darse estados diferentes de capacidad de trabajo. Esta diferencia se

denomina “error”, un término estadístico que designa la diferencia que hay entre un valor y

el promedio que debería tener según sus variables.

En la combinación de variables hemos utilizado el método conocido como análisis factorial

exploratorio (AFE), que permite determinar la estructura interna de un número relativamente

grande de variables. La hipótesis a priori del investigador es que pueden existir una serie de

factores asociados a grupos de variables y que las cargas de los distintos factores se

utilizan para intuir la relación de estos con las distintas variables.




Una vez realizado el análisis factorial se incluyen los diferentes factores o indicadores en la

base de datos como nuevas variables de análisis que posteriormente se incorporarán al

sistema de información geográfica. De este modo las variables se convierten en factores

que determinarán la calificación final de cada parte del territorio y que permite definir una

distribución espacial de variables. Para ello se ha utilizado como base la cartografía

catastral de cada municipio, que ha supuesto una base fiable para la georeferenciación de

cada una de las muestras para la posterior producción y control de calidad de las

coberturas temáticas.

Con la utilización de la tecnología SIG se han elaborado mapas temáticos que representan

el valor cualitativo total del territorio, el cual permitirá orientar y sensibilizar respecto a la

distribución de los valores que se puede ubicar geográficamente sobre un territorio y apoyar

de manera efectiva la implantación de los reglamentos de protección necesarios.

La superposición de los diferentes mapas temáticos nos permite obtener un mapa

cualitativo de valoración del territorio. Este mapa establece una referencia de valor para

cada una de las zonas así como sus interrelaciones espaciales. El valor se convierte en una

directriz para el estudio de los diferentes escenarios territoriales ofreciendo una visión

integral del ámbito de cara a la planificación territorial. Las estructuras de datos SIG

permiten detectar zonas de fragilidad o vulnerabilidad dentro de cada ámbito así como las

zonas con mayor potencia para el crecimiento. La vinculación entre el mapa de valoración

cualitativo total y el mapa de valor de suelo nos permitirá definir si existe una vinculación

entre la valoración del territorio y la distribución espacial de valores inmobiliarios.

13 .3 . Ca tegor i zac ión de va r iab l es

A continuación exponemos el conjunto de variables utilizadas para caracterizar el territorio

dentro de cada uno de los ámbitos analizados: Sistema de Asentamientos, Población,

Economía e Infraestructuras y Servicios. Desde el punto de vista del Sistema de

Asentamientos hemos clasificado las variables seleccionadas en distintos subgrupos que

reflejan o pretenden reflejar una característica concreta del territorio: la ocupación o

distribución de los habitantes en el territorio, que agrupa las variables referidas a las

diferentes densidades de población por zonas y secciones censales; el uso de la vivienda

del territorio, que aglutinará las características de los tipos residenciales y sus regímenes de

ocupación; otro factor aglutinarán las variables relativas a las tipología de vivienda y por

último, un factor resumirá la accesibilidad a determinados aspectos considerados de

importancia dentro del territorio, tales como los accesos a carreteras de importancia o la

cercanía a las playas. Un último aspecto que tendremos en cuenta es el valor del paisaje a

lo largo de la Vega Baja, incluyendo los tipos de entorno en cada zona y la existencia o no

de zonas de especial interés.




GRUPO SUBGRUPO NOMBRE ETIQUETA

SIST

EMA

DE

ASE

NTA

MIE

NTO

S

Ocupación

del Territorio

Den_pob sc Densidad población sección censal

%hab cab_sc Porcentaje de habitantes en cabecera sección censal

%hab nuc_sc Porcentaje de habitantes en agrupación sección censal

%hab dis_sc Porcentaje de habitantes en diseminado sección censal

NumvivHog sc Número de viviendas/hogares sección censal

Nac_pobcab sc Nacionalidad población en cabecera

Nac_pobnuc sc Nacionalidad población en núcleo sección censal

Nac_pobdis sc Nacionalidad población en diseminado sección censal

Uso de la

vivienda

%UnifEdif Porcentaje edificación uso unifamiliar sección censal

%PlurEdif Porcentaje edificación uso plurifamiliar exclusivo sección

censal

%PlurcomEdif Porcentaje edificación uso plurifamiliar con local comercial

sección censal

%ColecEdif Porcentaje edificación vivienda colectiva

%OtrosEdif Porcentaje edificación otros usos

IncresEdif Incidencia uso residencial dentro sección censal

NumvivEdif Número medio viviendas por edificio en sección censal

%vivprinc_hog sc Porcentaje de vivienda principal convencional

%aloj_hog sc Porcentaje de vivienda para alojamiento

%vivsec_hog sc Porcentaje de vivienda secundaria

%vivvac_hog sc Porcentaje de viviendas vacías

%otros_hog sc Porcentaje de otro tipo vivienda

estac_hog sc Índice de estacionalidad residencial uc

ocupres_hog sc Índice de ocupación unidad residencial uc

regimen_hog sc Régimen de tenencia sección censal

Tipología de

la vivienda

EstMed_Edif sc Estado medio de los edificios sección censal

SupMed_sc Superficie media de unidad de vivienda en sección censal

SupMed_Ocup sc Superficie media por ocupante en sección censal

NumMedio_plantas sc Número medio plantas sobre rasante en sección censal

Habitabilidad sc Indicador de habitabilidad sección censal

Tamaño_hog sc Tamaño medio del hogar

Acceso a

puntos de

interés

Acc_playa Accesibilidad playas

Acc_autov Accesibilidad autovías

Acc_golf Accesibilidad Campos de Golf

Acc_Hosp Accesibilidad Hospitales

Paisaje

R_Huerta Ratio Huerta

R_Matorral Ratio Matorral

R_Pinar Ratio Pinar

R_Rega Ratio Regadío

R_Seca Ratio Secano

R_Humed Ratio Humedal

Z_alto_consv Zonas alto valor para la conservación

Z_alto_sin Zonas de alto valor sin conservación

Z_med_consv Zonas de medio o bajo valor para la conservación

Figura 13.1. Categorización de Variables sistema de asentamientos. Fuente: Elaboración

propia.

En lo relativo a los indicadores de Población, distribuimos las variables obtenidas en seis

subgrupos. Se establece un factor para la estructura de población, que incluirá todos los

aspectos de edad, raza y sexo; otro compendio de los aspectos de nacionalidad de la




población; también se incluye un factor sobre el tipo de hogar principal en cada una de las

secciones censales incluyendo aspectos del tipo de estructura familiar; un factor relativo a

los estudios, que incluirá tasas de escolarización y grado de estudios alcanzados por la

población; así como un factor que pretende aglutinar la distribución de los sectores de

trabajo para cada una de las secciones censales, dividido a su vez en el tipo de puesto

desempeñado por la persona de referencia de los hogares y el sector de referencia del

hogar.


PO

BLA

CIÓ

N

Estructura de

la población

Sex_pob sc Sexo población sección censal

Sex_pobext sc Sexo población extranjera sección censal

Sex_pobnac sc Sexo población nacional sección censal

Edad_pob sc Edad media población de sección censal

Edad_pobext sc Edad media población extranjera sección censal

Edad_pobnac sc Edad media población nacional sección censal

Nacionalidad

Nac_pob sc Nacionalidad población sección censal

%eur_pobext sc Porcentaje población extranjera origen Europa sección

censal

%afr_pobext sc Porcentaje población extranjera origen África sección

censal

%ame_pobext sc Porcentaje población extranjera origen América sección

censal

%asia_pobext sc Porcentaje población extranjera origen Asia sección

censal

%oce_pobext sc Porcentaje población extranjera origen Oceanía sección

censal

%eur_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen Europa sección

censal

%afr_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen África sección

censal

%ame_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen América sección

censal

%asia_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen Asia sección censal

%oce_pobmigr sc Porcentaje población migrante origen Oceanía sección

censal

Tipo de

núcleo

familiar

%unip1_hog sc Porcentaje de hogares unipersonales 16-64 sección

censal

%unip2_hog sc Porcentaje de hogares unipersonales +65

%parsin_hog sc Porcentaje de hogares de parejas sin hijos sección censal

%parcon_hog sc Porcentaje de hogares de parejas con hijos sección

censal

%monop_hog sc Porcentaje de hogares monoparentales con hijos sección

censal

%agrup_hog sc Porcentaje de agrupaciones familiares sección censal

Estudios

estud_hog sc Nivel medio de estudios de residentes en viviendas

familiares sección censal

estudnac_hog sc Nivel medio de estudios de residentes nacionales en

viviendas familiares sección censal

estudext_hog sc Nivel medio de estudios de residentes extranjeros en

viviendas familiares sección censal

estudmig_hog sc Nivel medio de estudios de residentes migrantes sección

censal

difestud_hog sc Grado de diferencia entre nivel de estudios entre rvf

nacionales y extranjeros

escol_hog sc Tasa de escolarización sección censal

Tipo de %empr_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar que son

empresarios sección censal




puesto de

persona de

referencia

%trabind_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar que son

trabajadores por cuenta ajena indefinido

%trabtem_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar

trabajadores por cuenta ajena temporal

%trabotr_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar con otra

situación profesional

%oc0_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar dedicada a

fuerzas armadas

%oc1_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar dirección

empresas y administraciones públicas


científicos/intelectuales

%oc3_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar técnicos

de apoyo


administrativos


restauración

%oc6_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar agricultura

y pesca

%oc7_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar industria


instaladores y montadores

%oc9_hog sc Porcentaje de persona de referencia del hogar no

cualificados

Sector de

referencia del

hogar

secA_hog sc Porcentaje ocupación sector agricultura sección censal

secB_hog sc Porcentaje ocupación sector pesca sección censal

secC+D+E_hog sc Porcentaje ocupación sector industria sección censal

secF_hog sc Porcentaje ocupación sector construcción sección censal

secG_hog sc Porcentaje ocupación sector comercio sección censal

secH_hog sc Porcentaje ocupación hostelería pesca sección censal

secJ_hog sc Porcentaje ocupación sector financiero sección censal

secK_hog sc Porcentaje ocupación sector inmobiliario sección censal

secM+N+L+O+Q

_hog sc

Porcentaje ocupación sector administración y servicios

sociales sección censal

Figura 13.2. Categorización de Variables población. Fuente: Elaboración propia.

La actividad económica se subdividirá en diversos indicadores que reflejan el modelo

económico, la estructura de los principales sectores productivos y la condición de los

hogares. Se utilizan variables tales como el indicador de la Población productiva, Condición

Socioeconómica de los Hogares, Tasa de paro y Tasa de actividad económica. Todos estos

indicadores definirán aspectos del ámbito económico, que combinados dibujarán un mapa

económico dentro de la Vega Baja.


ECO

NO

MÍA

Población

productiva

%-16_pob sc Porcentaje población edad menor 16 años sección

censal

%16-64_pob

sc

Porcentaje población edad de 16 a 64 años sección

censal

%+65_pob sc Porcentaje población edad mayor 65 años sección

censal

%act_pob sc Porcentaje de población económicamente activa

%dep_pob sc Porcentaje de población económicamente dependiente




Dep_pobact

sc Relación de dependencia Pob (-16 a + 65)/pob eco Act

Envej_pob sc Tasa de envejecimiento población sección censal

Socioeconom

ía

eco_hog sc Condición socioeconómica media del hogar

econac_hog

sc

Condición socioeconómica media del hogar rvf

nacionales

ecoext_hog sc Condición socioeconómica media del hogar rvf

extranjeros

difeco_hog sc Grado de diferencia entre nivel socioeconómico entre rvf

nacionales y extranjeros

Paro

paronac_hog

sc

Tasa de paro en residentes en viviendas familiares

nacionales

paroext_hog

sc

Tasa de paro en residentes en viviendas familiares

extranjeros

paromig_hog

sc Tasa de paro población migrante

Actividad

actnac_hog

sc

Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares

nacionales

actext_hog sc Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares

extranjeros

actmig_hog

sc Tasa de actividad población migrante

Numveh_hog

sc Número de vehículos de la unidad familiar

Figura 13.3. Categorización de Variables de economía. Fuente: Elaboración propia.

Por último, establecemos indicadores sobre la calidad y disposición de servicios,

infraestructuras y equipamientos para cada sección censal. Entendemos como

equipamientos a los elementos comunes de uso de la población, tales como centros

educativos o deportivos. Los servicios serán un compendio de la oferta en suministros de

todo tipo que tienen los hogares, tales como la luz, el agua o la calidad del entorno. Dentro

de las infraestructuras se incluyen las redes de transporte y conexiones. También se evalúa

este aspecto mediante indicadores relacionados con problemáticas de carácter urbano,

como son el ruido y contaminación ambiental.


INFR

AES

TRU

CTU

RA

S

Equipamientos

%sal_ent sc % Equipamiento salud dentro unidad censal de la totalidad

del ámbito comarcal

%edu_ent sc % Equipamiento educativo dentro unidad censal de la

totalidad del ámbito comarcal

%soc_ent sc % Equipamiento bienestar dentro unidad censal de la


%cul_ent sc % Equipamiento cultural dentro unidad censal de la totalidad

del ámbito comarcal

%dep_ent sc % Equipamiento deportivo dentro uc de la totalidad del

ámbito comarcal

%com_ent sc % Equipamiento comercial+oficina dentro unidad censal de

la totalidad del ámbito comarcal

%ind_ent sc % Equipamiento local industrial dentro unidad censal de la


%agr_ent sc % Equipamiento local agrario dentro unidad censal de la


Numedu_ent sc Número de equipamientos educativos en sección censal

Numsal_ent sc Número de equipamientos salud en sección censal




Numsoc_ent sc Número de equipamientos bienestar social en sección censal

Numcul_ent sc Número de equipamientos cultural en sección censal

Problemáticas

urbanas

%cont_acust % de Viviendas con contaminación acústica

%poca_limp % de Viviendas con poca limpieza

%cont_ambient

al % de Viviendas con contaminación ambiental

%Vivi_malas_co

m % de viviendas con malas comunicaciones

%pocas_ZVerd

e % de Viviendas con pocas zonas verdes

%Seguridad % de Viviendas sin seguridad ciudadana

Servicios

%Viv_gas % de Viviendas con suministro de gas

%Viv_telef % de Viviendas con teléfono

%Viv_agua % de Viviendas con agua corriente

%Viv_acs % de Viviendas con agua caliente sanitaria

%Viv_evac % de Viviendas con red de evacuación

Transporte

Autovias Autovías

Carreteras Carreteras

Tren Tren

Figura 13.4. Categorización de Variables de infraestructuras. Fuente: Elaboración propia

13 .4 . I nd icadores Pob lac iona les

A continuación resumiremos el proceso de factorización de los indicadores poblacionales.

Se establece un único factor compendio de cada uno de los grupos de variables

establecidos en la categorización de variables y posteriormente un factor conjunto de todas

las variables de carácter poblacional. Se desarrolla todo el proceso completo, que incluye

tanto el análisis estadístico que da lugar a este resultado como las cartografías intermedias

de los distintos componentes de los factores.

13.4.1 Estructura de la población

Este indicador incluye aquellas variables que permiten establecer la distribución espacial de

los habitantes de la comarca según su edad, sexo y nacionalidad. Se incluyen las

siguientes variables:

Sexo población sección censal

Sexo población extranjera sección censal

Sexo población nacional sección censal

Edad media población de sección censal

Edad media población extranjera sección censal

Edad media población nacional sección censal

Figura 13.5. Variables del indicador Estructura de la población Fuente: Elaboración propia

En este caso, relativo a la estructura de la población, detallaremos todo el proceso seguido,

incluyendo aquellos gráficos, comprobación de significancia y valores estadísticos que

permitan su análisis. En el resto de casos, resumiremos el proceso y derivaremos el




desarrollo del análisis estadístico al anexo 09, para una mayor fluidez y sencillez de la

exposición.

En primer lugar se obtienen los estadísticos descriptivos que permiten definir los valores

estándar de cada una de las variables:

Estadísticos descriptivos

Media Desviación

Típica

N del

análisis

P10SexPob 0,496719 0,0170426 145

P13SexPobext

0,39705981 0,0967145150332 145

371501 81

P14PrcSexMasPobnac 43,9924 7,15635 145

P17EdadPob 38,7392 3,84754 145

P18EdadPobExt 33,4827 7,88368 145

P19EdadPobNac 38,5141 3,09471 145

Figura 13.6. Estadísticos descriptivos Estructura de la Población Fuente: Elaboración propia

Podemos destacar la diferencia de edad de aproximadamente 5 años entre la población

nacional y la extranjera, aproximándose la media general a la media nacional. También se

observa que los datos de la población extranjera son más dispersos y menos homogéneos.

El siguiente paso será obtener los datos de KMO y la Prueba de Bartlett, que determinarán

la significación del análisis factorial y su relevancia. Para el caso de la Estructura

poblacional serán:

KMO y prueba de Bartlett

Prueba de

esfericidad

de Bartlett

Medida de

adecuación

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,538

Chi-

cuadrado

aproximado

567,950

gl 15

Sig. 0,00

Figura 13.7. KMO y prueba de Bartlett Estructura de Población Fuente: Elaboración propia

La Medida de Adecuación Muestral de Kaiser-Meyer-Olkin es una de las pruebas de

significación más relevantes. Siempre que obtengamos un valor por encima de 0,5 es

posible obtener un buen factor. En este caso, se supera el umbral de significancia deseado

según este test. El Test de Bartlett establece el grado de relación entre variables. Si la matriz

de correlaciones de las variables fuese la identidad, no habría relación entre las variables lo

que dificulta la aplicación del análisis factorial ya que nuestro objetivo es establecer una

relación entre las mismas y extraer de esta relación un factor. En este caso concreto, el

resultado es una significancia clara, lo que quiere decir que podemos dar por válida la

correlación y rechazar la hipótesis de que la matriz de correlaciones se corresponde con la

de identidad.




Las correlaciones más altas se dan entre los grupos de edad, lo que nos sugiere que,

independientemente de las nacionalidades, las distribuciones según la edad son más

relevantes. Es decir, para dos secciones censales con diferencias remarcables en la

nacionalidad, prevalece la tendencia que la edad marca para cada zona.

Posteriormente extraeremos las Comunalidades, que nos ayudarán a determinar las

variables determinantes en la definición final del factor y las que no pueden representarse

correctamente con el análisis factorial que se pretende establecer. De este modo podremos

saber si las variables seleccionadas son en su conjunto un grupo compacto y definido que

tiene capacidad para explicar un hecho concreto, en este caso la Estructura de la

Población.

Comunalidades

Inicial Extracción

P10SexPob 1,000 0,879

P13SexPobext 1,000 0,836

P14PrcSexMasPobnac 1,000 0,835

P17EdadPob 1,000 0,974

P18EdadPobExt 1,000 0,848

P19EdadPobNac 1,000 0,918

Figura 13.8. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia

Como observamos, los datos de extracción son muy cercanos a 1. Esto indica que todas y

cada una de las variables quedarán altamente representadas en el factorial. Una variable

con un baja comunalidad (cercana a 0), indicaría que esa variable muestra una pequeña

variación en común con las otras, y podría resultar beneficioso para el factorial el extraerla o

no tenerla en cuenta.

El siguiente punto en el análisis factorial es la extracción de la matriz de Varianza total

explicada, que nos ayudará a determinar qué grado de influencia tendrán cada una de las

variables dentro del factor final, así como el porcentaje de variación de cada una de ellas de

modo independiente y sumándolas consecutivamente. En la tabla siguiente podemos

observar el grado de explicación de cada uno de los componentes del factor extraído.

Varianza total explicada

Componente

Autovalores iniciales

Sumas de las

saturaciones al

cuadrado de la

extracción

Total % de la varianza %

acumulado Total % de la varianza

1 2,911 48,516 48516 2,911 48,516

2 1,238 20,625 69,141 1,238 20,625

3 1,141 19,016 88,157 1,141 19,016

4 0,434 7,225 95,382

5 0,234 3,903 99,285

6 0,043 0,715 100,000

Figura 13.9. Varianza total explicada. Fuente: Elaboración propia




En este caso, el primer componente tendrá una explicación cercana al 50% del factor total,

el segundo un 20% y el tercero un 19%, lo que en total sumaría un 88% de la explicación del

factor. Con estos tres componentes tenemos cubierta la mayor parte de la información que

aporta el factorial, por lo que no sería necesario recurrir a más componentes.

Comprobamos que incluir el resto de componentes (componente 4, 5 y 6) sumarían

consecutivamente el 7%, el 4% y menos del 1% de información hasta llegar al total de la

explicación. Estos valores serán una guía para determinar hasta qué punto es interesante

hacer más complejo el estudio con más variables y en qué punto eso repercute en el

aumento de la explicación. Del mismo modo, extraeremos un gráfico de sedimentación que

será de ayuda en la decisión de cuántos factores o componentes se deben seleccionar. Lo

que observamos es una representación gráfica de la transición de los mayores autovalores

a los menores y su grado de importancia unos respecto a los otros.

Figura 13.10. Sedimentación. Fuente: Elaboración propia

Mediante las matrices de componentes y de componentes rotados, podemos determinar la

influencia de cada una de las variables en la distribución final de los componentes, de

modo que sabemos cuán significativas son dentro del componente y de qué modo se

distribuyen.

Matriz de componentes

Componentes

1 2 3

P17EdadPob 0,925

P14PrcSexMasPobnac -0,836 0,369

P18EdadPobExt 0,832 -0,385

P19EdadPobNac 0,654 0,565 -0,414

P10SexPob 0,764 0,524


Figura 13.11. Matriz de componentes. Fuente: Elaboración propia




En este caso, se trata de un factor de tres componentes. Entre los tres componentes, el

factor queda completamente definido para todas las variables (ya habíamos determinado

con anterioridad que todas las variables eran relevantes para la definición del factor). El

primer componente (que explicaba el 50% de la variabilidad) está compuesto de

prácticamente todas las variables. Las de mayor influencia son las relativas a la edad de la

población. Como habíamos encontrado una gran correlación entre la edad de la población

y la edad de la población nacional, esta última tiene una menor influencia en el factor final.

Observamos que los componentes no tienen una separación clara entre variables, no

encontrando grupos bien definidos. Esto indica que todas las variables, en su conjunto, son

definitorias del factor, existiendo más variabilidad e influencia en las variables relativas a la

edad que en las del sexo de la población. Este aspecto era predecible, puesto que se había

observado en el apartado de descripción territorial una diferencia fundamental entre las

secciones censales en función de la edad de la población.

Matriz de componentes rotados

Componente

1 2 3

P18EdadPobExt 0,891

P14PrcSexMasPobnac -0,869

P19EdadPobNac 0,946

P17EdadPob 0,541 0,823

P10SexPob 0,894


Figura 13.12. Matriz de componentes rotados. Fuente: Elaboración propia

En la matriz de los componentes rotados se observa ese hecho con mayor claridad. Un

primer componente sería la conjunción de edad y sexo de la población, después la

variabilidad será mayor en las variables de edad y en el tercer componente habrá una

variabilidad menor en las relativas al sexo. Como complemento a estos análisis, el Gráfico

de componentes en el espacio rotado es una descripción gráfica de la matriz de los

componentes rotados, que no aporta información nueva, pero que puede ser de ayuda en

algunos casos para la interpretación de los componentes.




Figura 13.13. Gráfico de componentes en espacio rotado. Fuente: Elaboración propia

En este caso, observamos claramente los dos grupos diferenciados de variables, por un

lado las de Edad de la Población y por otro las de Sexo en función de la nacionalidad.

Finalmente, como parte de la rotación de la solución de la matriz de componentes, aparece

la matriz de transformación, cuyos valores son de naturaleza eminentemente técnica y

describen cómo la rotación del factor se cumple, pero no tienen valor interpretativo.

Matriz de transformación de los

componentes

Componente 1 2 3

1 0,789 0,595 0,156

2 -0,553 0,574 0,604

3 0,269 -0,562 0,782

Figura 13.14. Matriz de transformación de los componentes. Fuente: Elaboración propia

Lo descrito hasta el momento es el análisis factorial por el método de los componentes

principales con rotación ortogonal. Para cada uno de los factores, realizaremos una

comprobación mediante el método de los ejes principales y la rotación oblicua. Ahora

trataremos de validar nuestra primera solución factorial usando este método. Los

estadísticos obtenidos a partir de las mismas variables, coincidirán con el método anterior.

Del mismo modo los resultados de las pruebas de KMO y de Bartlett, que determinan en

exclusiva la pertinencia o no de la selección de las variables, son similares. Nótese que

únicamente aparecen las soluciones iniciales (y son menores a 1), esto es debido a que

este método intenta hacer la suma de correlaciones y no de varianza.




Comunalidades

Inicial

P10SexPob 0,217

P13SexPobext 0,306

P14PrcSexMasPobnac 0,743

P17EdadPob 0,930

P18EdadPobExt 0,726

P19EdadPobNac 0,864

Figura 13.15. Matriz de transformación de los componentes. Fuente: Elaboración propia

El resultado de los valores de la Varianza total explicada nos aporta exactamente los

mismos resultados de autovalores que mediante el método anterior. Por lo tanto, podemos

determinar que la selección de los componentes es la correcta.


Factor

Autovalores iniciales

Total % de la varianza % acumulado

1 2,911 48,516 48516

2 1,238 20,625 69,141

3 1,141 19,016 88,157

4 0,434 7,225 95,382

5 0,234 3,903 99,285

6 0,043 0,715 100,000

Figura 13.16. Varianza total explicada. Fuente: Elaboración propia

Una vez realizado todo este proceso de análisis, extraemos por una parte los factoriales

divididos en componentes y un único factorial que defina el ámbito. Mediante el sistema de

información geográfica distribuimos los valores obtenidos en el territorio para hacer las

interpretaciones pertinentes, que nos ayudarán a detectar los puntos de mayor o menor

fragilidad y la influencia de cada una de las variables en la conformación de las mismas.

Para el indicador que hemos denominado Estructura de la Población, de acuerdo al

proceso descrito, se han extraído tres componentes. El primero, que conjuga casi la

totalidad de las variables y que define el 50% de la variabilidad del factor, un segundo factor

que se centra en las cuestiones de edad y un tercero que define más concretamente las de

sexo de la población. A continuación veremos cómo se traduce esto en las cartografías

temáticas.

En primer lugar, observamos cómo el primer componente, el de mayor relevancia, marca

claramente las pautas del territorio a nivel de estructura de población. Observamos cómo

los habitantes establecen su residencia de un modo muy diferenciado en función de su

sexo, pero sobre todo de su edad. Se observa una fractura en el territorio que divide

claramente la estructura poblacional de la población en el área litoral y en el interior. Como

ya habíamos determinado anteriormente, la población presenta una clara tendencia al




envejecimiento a medida que nos acercamos a la costa. Además, también hay cierta

diferenciación según sexos, aunque sea más leve y menos significativo (medias de un 48-

52% de variación en el sexo).

Figura 13.16. Mapa temático del primer componente de Estructura de la Población. Fuente:

Elaboración propia

En el segundo componente, las variables se reducen a una parte de la variabilidad no

estudiada sólo para los fenómenos de edad de la población. Existe algo más de

heterogeneidad en la variabilidad, lo que se verá reflejado en el factor final, en el cual no

existirá ese corte tan altamente pronunciado entre las dos zonas descritas.




Figura 13.17. Mapa temático del2º componente de Estructura de la Población. Fuente:

Elaboración propia

En cualquier caso, esto supondrá un 20% de la variabilidad total del factor, que frente al

50% de explicación del primer componente, supone un descenso importante en la

explicación del hecho. En cuanto a la tercera componente del análisis factorial, tiene un

grado de importancia dentro de la totalidad del factor muy similar a la del segundo

componente, aunque ligeramente inferior. En este caso, serán las variables relativas al sexo

de la población según nacionalidades las que tengan mayor relevancia. Aquí se observa

que existen unas zonas con una mayor incidencia de las mujeres dentro de la población en

las secciones pertenecientes a zonas más urbanas. Del mismo modo que, hay bastante

heterogeneidad en el resto de zonas, existiendo una predominancia de la población

masculina nacional en las zonas de interior y de población masculina extranjera en las

zonas de litoral.




Figura 13.18. Mapa temático del 3º componente de Estructura de la Población. Fuente:

Elaboración propia

Todo ello, se resume en este mapa temático que aglutina los tres componentes en un único

factor. Para su interpretación, cabe señalar que las zonas mapeadas con tonos claros se

corresponden con las áreas de menor población, mayoritariamente masculina, y las más

intensas con la población de mayor edad y mayor porcentaje de mujeres. Se refleja la

tendencia de partición del territorio en dos zonas claras en las que se ve claramente la

distribución de la población de mayor edad en la costa y la de menor edad en el interior. De

igual modo, también se refleja un cierto grado de variabilidad en la zona intermedia, que

queda menos delimitada gracias a la variabilidad del segundo y el tercer componente.




Figura 13.19. Mapa temático de Estructura de la Población. Fuente: Elaboración propia

De este modo, el análisis factorial realizado acaba por concretarse en un único dato en

nuestra base, que resume la información aportada por todas las variables observables que

habíamos considerado incluir en el indicador de Estructura de la población. Ese indicador,

una vez registrado en el territorio mediante los sistemas de información geográfica, se

convierte en un elemento definitorio del territorio.

Este mismo proceso se realizará para cada uno de los indicadores determinados con

anterioridad. A continuación, y con la única pretensión de agilizar el proceso, resumiremos

la exposición, para cada uno de los indicadores, en dos puntos: un breve resumen de los

resultados extraídos del estudio estadístico y una cartografía del factor único resumen de

todos los componentes con su respectivo análisis.

13.4.2 Nacionalidad de la población

El siguiente indicador a analizar es un compendio de las características propias de la

procedencia de la población, tanto extranjera como migrante, dentro de la Vega Baja. Las

variables analizadas e incluidas en el análisis factorial son las siguientes:

Nacionalidad población sección censal




Porcentaje población extranjera origen Europa sección censal

Porcentaje población extranjera origen África sección censal

Porcentaje población extranjera origen América sección censal

Porcentaje población extranjera origen Asia sección censal

Porcentaje población extranjera origen Oceanía sección censal

Porcentaje población migrante origen Europa sección censal

Porcentaje población migrante origen África sección censal

Porcentaje población migrante origen América sección censal

Porcentaje población migrante origen Asia sección censal

Porcentaje población migrante origen Oceanía sección censal

Figura 13.20. Variables de nacionalidad de la Población. Fuente: Elaboración propia.




Media Desviación

Típica

N del

análisis

P29NacPob 0,113192 0,1453938 145

P39PrcEurPobext 95,9641 3,17967 145

P40PrcAfrPobext 1,8382 2,14399 145

P41PrcAmePobext 2,066 1,9736 145

P42PrcAsiaPobext 0,3 0,268 145

P43PrcOcePobext 0,00 0,12 145

P44OrigPobext 0,040352 0,0317958 145

P45PrcEurPobmigr 77,7755 16,12852 145

P46PrcAfrrPobmigr 10,663 10,4335 145

P47PrcAmePobmigr 0,00 0,000 145

P48PrcAsiaPobmigr 11,1987 11,10178 145

P49PrcOcePobmigr 0,36 0,901 145

Figura 13.21. Estadísticos descriptivos. Fuente: Elaboración propia.

Observamos cómo hay variables que tienen una media con tendencia a cero que deberán

ser extraídas para poder realizar el análisis factorial. Por tanto, se eliminarán las variables

del porcentaje de población extranjera procedente de Oceanía y de población migrante de

América. En cuanto a la importancia de cada una de las variables dentro del factor, todas

ellas tienen un alto grado de participación. A resaltar especialmente las variables de

Nacionalidad, Porcentaje de extranjeros procedentes de Europa y en menor medida Asia y

África, lo cual confirma la incidencia de los procesos migratorios dentro de la comarca.

Según la matriz de varianza explicada sería apropiado el uso de cuatro componentes, que

serían capaces de incorporar el 75% de la variabilidad del factor, correspondiendo al primer




componente el 32%. Al tratarse de variables de explicación similar, los grupos observados

en los componentes no tienen una interpretación clara. Si observamos el gráfico de

componentes en espacio rotado veremos que no hay una distribución evidente de las

variables dentro de cada uno de los componentes.

Figura 13.22. Gráfico de componentes en espacio rotado. Fuente: Elaboración propia.

En cuanto al factor extraído de un único componente, podemos comprobar que la influencia

de la población proveniente de Europa (la más influyente) será inversa a la influencia de los

americanos, africanos y asiáticos (de menor influencia). También podemos observar la

fractura entre área litoral e interior que existía en la estructura de la población. En la franja

litoral y sur de la comarca, se concentra la población de mayor edad y existe un aumento

significativo de la población extranjera. Señalar que existe una tendencia hacia la presencia

de extranjeros europeos en secciones censales de interior, lo que se comprueba por el

signo negativo de la matriz de componentes. Por tanto, el índice de nacionalidad no

únicamente diferencia entre población nacional y extranjera, sino que también refleja las

variaciones del origen de la población. Esto permite ir estableciendo unos patrones de

distribución de la población.

Existe una zona, grafiada en tono más claro, en torno al casco de Orihuela, y en los

municipios de interior que se extienden hacia Pilar de la Horadada, donde destaca la

población nacional y la mayor parte del inmigrante, o turista de larga temporada, de origen

europeo. En un punto intermedio, en la zona prelitoral de Los Montesinos, Rojales y Algorfa,

encontramos también una alta influencia de población nacional que se diluye hacia el litoral

con zonas mapeadas en tonos más oscuros con un mayor número de inmigrantes de

Oceanía y África. La zona del norte e interior de la comarca, alrededor del municipio de

Albatera, presenta una significativa influencia de extranjeros de origen asiático.




Figura 13.23. Mapa temático de la Nacionalidad de la Población. Fuente: Elaboración

propia.

13.4.3 Tipo de núcleo famil iar

En lo referente al indicador denominado Tipo de Núcleo Familiar, tendremos en cuenta las

variables relativas al tipo de familia en cada una de las secciones censales, para observar

cómo se distribuyen y qué variabilidad existe entre los diferentes núcleos poblacionales. Las

variables analizadas e incluidas en el análisis factorial son las siguientes:

Porcentaje de hogares unipersonales 16-64 sección censal

Porcentaje de hogares unipersonales +65

Porcentaje de hogares de parejas sin hijos sección censal

Porcentaje de hogares de parejas con hijos sección censal

Porcentaje de hogares monoparentales con hijos sección censal

Porcentaje de agrupaciones familiares sección censal

Figura 13.24. Variables analizadas Tipo de núcleo familiar. Fuente: Elaboración propia.







Media Desviación

Típica

N del

análisis

H10PrcUnipHog 10,9116 5,70241 145

H11PrcUnip2Hog 9,5145 3,10797 145

H12PorParsinHog 25,2637 7,08533 145

H13PorParconHog 38,1086 9,93793 145

H14PrcMonoHog 2,2282 0,99244 145

H15PrcAgrupHog 13,9735 3,90767 145


Observamos que los modelos familiares de más peso tienen en la comarca serán los

hogares de parejas con y sin hijos respectivamente. Las pruebas de KMO y Bartlett indican

unos factores un tanto débiles y ligeramente menos indicativos que los anteriores, pero en

cualquier caso, el nivel de significancia es muy alto. Esto puede ser debido a que existen

otros elementos dentro de este factor que no están tenidos en cuenta y que harían que el

factor fuese más potente.

En la tabla de comunalidades, observamos una alta importancia de todas las variables, por

encima de 0,7 en todos los casos y alcanzando medidas superiores a 0,9. Por lo tanto,

todas las variables tienen un peso específico en la formación del factor. Por otra parte, se

alcanza una capacidad de explicación del 75% con tan solo dos componentes. Otro punto

a destacar en la matriz de la varianza total explicada es que se alcanza el 100% de

explicación en el quinto componente, de modo que el hecho de que existan seis variables

indica la correlación total entre ellas.

En cuanto a la matriz de componentes y de componentes rotados, podemos observar

cómo el primer componente aglutina elementos de todas las variables. Sin embargo el

segundo componente, de menor variabilidad, modificará el factor mediante la información

que aporta los hogares unipersonales y monoparentales, que presenta algún tipo de

relación en su distribución en el territorio fuera de la tendencia general del primer

componente. Nótese también que los hogares de parejas con hijos y las agrupaciones

tienen una tendencia inversa al resto de tipologías de hogar.

En el correspondiente gráfico realizado con los datos obtenidos por el análisis factorial

observamos de nuevo una diferencia bastante profunda entre la costa y el interior, y una

cierta diferenciación entre las zonas urbanas y las más rurales. Se observa cómo las

secciones censales con mayor presencia urbana tienen una distribución tipológica similar

entre ellas y aquellas zonas con carácter rural o turístico tienen otras.





Componente

1 2

H13PorParconHog -0,92

H12PorParsinHog 0,853

H10PrcUnipHog 0,847 0,34

H15PrcAgrupHog -0,768

H11PrcUnip2Hog 0,302 -0,780

H14PrcMonoHog 0,337 0,743

Figura 13.26. Matriz de componentes rotados. Fuente: Elaboración propia.

Para la interpretación del mapa temático es necesario conocer la distribución de las

variables de modo independiente. Las áreas grafiadas con tonos claros son zonas de

concentración de agrupaciones familiares y parejas con hijos. Las secciones censales

mapeadas en todos más oscuros presentas un mayor número de hogares

monoparentales, de parejas sin hijos y hogares unipersonales, sobre todo los de edades

comprendidas entre 16 y 64 años. Los hogares unipersonales de mayores de 65 años

tienen menor influencia, quedando diluidos dentro del mapa temático.

Figura 13.27. Mapa temático del Tipo de Núcleo Familiar. Figura: Elaboración propia.




13.4.4 Nivel de estudios

El siguiente indicador a analizar es el que hemos denominado Nivel de estudios. , en el que

se incluyen variables tales como los niveles de estudio de la población en función de su

procedencia, la tasa de escolarización media de las secciones censales o el grado de

diferencia de estudios entre habitantes nacionales y extranjeros. Las variables son las

siguientes:

Nivel medio de estudios de residentes en viviendas familiares sección censal

Nivel medio de estudios de residentes nacionales en viviendas familiares sección censal

Nivel medio de estudios de residentes extranjeros en viviendas familiares sección censal

Nivel medio de estudios de residentes migrantes sección censal

Grado de diferencia entre nivel de estudios entre rvf nacionales y extranjeros

Tasa de escolarización sección censal

Figura 13.28. Variables analizadas Nivel de estudios. Figura: Elaboración propia.

En este caso, las pruebas de KMO y de Bartlett vuelven a arrojar resultados muy positivos

del factor a analizar, de modo que podemos obtener un indicador de referencia fiable y

concreto que aglutine las variables seleccionadas.


Prueba de

esfericidad

de Bartlett

Medida de

adecuacion

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,581

Chi-

cuadrado

aproximado

1163,276

gl 15

Sig. 0,00

Figura 13.29. KMO y prueba de Bartlett. Figura: Elaboración propia.

En cuanto a la influencia de las variables dentro del factor, todas ellas tienen una gran

relevancia, presentando valores por encima del 0.9 de extracción, a excepción de la tasa de

escolarización, por debajo del 0,4, que será la variable menos influyente en el factor final.

Una vez realizada la varianza total de la muestra de variables seleccionadas, podemos

concluir que con dos únicos componentes explicamos más del 80% de la variabilidad del

factor. Es más, con un único componente ya explicaríamos casi el 50% de la variabilidad del

factor.

El primer componente analiza el nivel de estudios en función de la nacionalidad, y el

segundo, aunque algo más desdibujado, incluirá los elementos de diferencia de estudios

entre nacionalidades y las tasas de escolarización.





Componente

1 2

H17EstudHog 0,924

H18EstudNacHog 0,876 0,430

H20EstudMigHog 0,871

H19EstudExtHog 0,709 -0,660

H21DifeStud 0,956

H22EscolHog 0,581

Figura 13.30. Matriz de componentes. Figura: Elaboración propia.

El análisis de los estudios en la Vega Baja nos ofrece unos resultados bastante

esclarecedores. De nuevo, el mayor grado de estudios se concentra en la zona del litoral,

aspecto acentuado en la franja prelitoral formada por los municipios no costeros, con una

buena comunicación con la costa y con abundancia de campos de golf y grandes

urbanizaciones relacionadas con ellos. También podemos observar algunos puntos

concretos alrededor de los núcleos urbanos.

En cuanto al segundo componente, menos relacionado con el nivel de estudios medio y

más relacionado con la tasa de escolaridad, señala la diferencia entre los estudios de

habitantes nacionales y extranjeros. Observamos algo más de heterogeneidad, debida a

esta variabilidad añadida al segundo factor de algunas zonas del interior con una mayor

presencia de elementos comunes con la zona litoral, sobre todo al norte de la comarca.

El mapa temático muestra con claridad cómo las zonas más oscuras corresponden a áreas

con mayor nivel de estudio de la población, situándose éstas principalmente en la franja

prelitoral y los núcleos urbanos más importantes. Esta incidencia se diluye hacia las

secciones censales de carácter rural de Guardamar y Torrevieja. El resto de zonas no

urbanas del interior, Orihuela Costa y Pilar de la Horadada, muestran los puntos más bajos.




Figura 13.31. Mapa temático del Nivel de Estudios de la Población. Fuente: Elaboración

propia.

13.4.5 Tipo de puesto profesional de la persona de referencia

En el apartado laboral, creamos dos indicadores distintos, por una parte, el Tipo de Puesto

de la persona de referencia y por otro el Sector de referencia de trabajo de la sección

censal, de modo que estudiamos la importancia del puesto de trabajo principal en los

hogares y por otro se considera en qué consiste ese trabajo. Las variables analizadas son

las siguientes:

Porcentaje de persona de referencia del hogar que son empresarios sección censal

Porcentaje de persona de referencia del hogar que son trabajadores por cuenta ajena

indefinido

Porcentaje de persona de referencia del hogar trabajadores por cuenta ajena temporal

Porcentaje de persona de referencia del hogar con otra situación profesional

Porcentaje de persona de referencia del hogar dedicada a fuerzas armadas

Porcentaje de persona de referencia del hogar dirección empresas y administraciones

públicas

Porcentaje de persona de referencia del hogar científicos/intelectuales




Figura 13.32. Variables analizadas Tipo de puesto profesional de la persona de referencia.


Pasamos a analizar el indicador de referencia sobre el Tipo de puesto profesional de la

persona de Referencia, que presenta los siguientes estadísticos descriptivos:


Media Desviación

Típica

N del

análisis

H27PrcEmprHog 13,5481 4,71729 145

H28PrcTrabindHog 25,3485 9,01159 145

H29PrcTrabtemHog 17,086 7,03500 145

H30PrcTrabotrHog 0,3 0,556 145

H32PrcOc0Hog 0,08 0,184 145

H33PrcOc1Hog 4,8006 2,86640 145

H34PrcOc2Hog 3,8695 2,94659 145

H35PrcOc3Hog 3,1501 1,5545 145

H36PrcOc4Hog 4,1472 2,16119 145

H37PrcOc5Hog 6,532 2,5728 145

H38PrcOc6Hog 4,1016 3,46365 145

H39PrcOc7Hog 15,4999 6,62202 145

H40PrcOc8Hog 7,1097 3,95020 145

H41PrcOc9Hog 6,9977 3,53970 145


Las pruebas de medida de adecuación muestral de Kiser-Meyer-Olkin del análisis factorial

están por debajo del umbral deseable para obtener un factor de interés. Por tanto podemos

deducir que tenemos una variabilidad muy grande en lo relativo a este ámbito no pudiendo

establecer un patrón de comportamiento básico que defina a la comarca de la Vega Baja.

En cualquier caso, al hacer la extracción de las variables, observamos que todas ellas

formarán parte importante del factor aunque este no tenga una significativa capacidad de

explicación. Por ello, es necesario extraer cinco componentes para explicar un 67% de la

varianza total del factor. Esto nos indica que no hay un componente claro de

comportamiento, ya que el componente principal sólo consigue explicar un 27% del mismo.

Las matrices de componentes y los gráficos de componentes en espacio rotado son una

muestra de la complejidad del ámbito estudiado y de cómo no hay una clara distribución en

el territorio.

Porcentaje de persona de referencia del hogar técnicos de apoyo

Porcentaje de persona de referencia del hogar administrativos

Porcentaje de persona de referencia del hogar restauración

Porcentaje de persona de referencia del hogar agricultura y pesca

Porcentaje de persona de referencia del hogar industria

Porcentaje de persona de referencia del hogar instaladores y montadores

Porcentaje de persona de referencia del hogar no cualificados




Una vez extraído el factor único y realizado el mapa temático obtenemos una serie de datos

con capacidad explicativa suficiente para corroborar la tendencia que venimos observando

a lo largo del apartado del Ámbito Poblacional. De nuevo, la tendencia de agrupación de

dos zonas más o menos diferenciadas entre el litoral y el interior es acusada, del mismo

modo que se puede destacar unas tendencias comunes en los núcleos de población más

densos.

La interpretación de los resultados no es tan clara como en otros casos, puesto que tanto el

número de variables como su formación es ambigua. Las zonas más claras pertenecen a

aquellas secciones en las que los trabajadores se dedican fundamentalmente a la industria,

la agricultura y son trabajadores por cuenta ajena. En los valores intermedios, la persona de

referencia se dedica fundamentalmente a la dirección de empresas, la administración, los

instaladores o puestos técnicos. Las zonas más oscuras se identifican con una prevalencia

de personas vinculadas a los servicios de restauración y, en menor medida, a puestos

científicos y a las fuerzas armadas.

Figura 13.34. Mapa temático del Tipo de Puesto Profesional de Referencia. Fuente:





13.4.6 Sector de referencia del Hogar

El segundo apartado que hace referencia al trabajo dentro del estudio de la población es el

relativo al sector de referencia de trabajo del hogar. Entre las variables que incluiremos

estarán el peso dentro del modelo económico del sector de agricultura, pesca, industria,

construcción, comercio, hostelería, financiero, inmobiliario y administrativo. Las variables

analizadas son las siguientes:

Porcentaje ocupación sector agricultura sección censal

Porcentaje ocupación sector pesca sección censal

Porcentaje ocupación sector industria sección censal

Porcentaje ocupación sector construcción sección censal

Porcentaje ocupación sector comercio sección censal

Porcentaje ocupación hostelería pesca sección censal

Porcentaje ocupación sector financiero sección censal

Porcentaje ocupación sector inmobiliario sección censal

Porcentaje ocupación sector administración y servicios sociales sección

censal

Figura 13.35. Variables analizadas Sector de referencia del hogar. Fuente: Elaboración

propia.

Como ocurría con el indicador sobre Tipo de puesto profesional, las pruebas de

significancia indican que el factor resultante no será completamente explicativo de todos los

fenómenos que ocurren en el ámbito a este nivel. No obstante, como veremos más

adelante, el factor vuelve a revelarnos un comportamiento concreto bastante definido.


Prueba de

esfericidad

de Bartlett

Medida de

adecuación

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,160

Chi-

cuadrado

aproximado

1023,071

gl 45

Sig. 0,00

Figura 13.36. KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.

La tendencia general del análisis factorial vuelve a ser la misma que en el indicador del Tipo

de puesto de trabajo de la persona de referencia. Existe una gran importancia de las

variables, pero procesos de distribución complejos que restan valor al factor. En este caso,

existe una mayor varianza explicativa ya que con cuatro componentes sumamos el 73% de

la varianza total explicada.




De nuevo, la matriz de componentes refleja la complejidad del ámbito, siendo el primer

componente el de mayor explicación, que se sirve de la mayoría de las variables para

ordenar la explicación de los elementos comunes de las mismas. Se observan también

cambios en los signos de las variables dentro de los componentes, de modo que algunos

sectores tienen una tendencia inversa al resto, fundamentalmente para la agricultura, la

industria y la construcción.

Figura 13.37. Gráfico de sedimentación. Fuente: Elaboración propia.

En cuanto a la traducción del factor numérico en una cartografía temática, volvemos a

apreciar la tendencia de la Vega Baja a diferenciar entre lo que ocurre en las secciones

censales del interior y del litoral. La agricultura y la industria se dan fundamentalmente en el

interior y la pesca en el litoral, la construcción por su parte, tiene una distribución bastante

homogénea exceptuando las zonas más rurales del interior. Todo ello configura este mapa

que refleja la variabilidad de los sectores productivos de un modo bastante fidedigno.

La interpretación del mapa temático se puede realizar mediante la identificación de los

sectores de trabajo prevalentes en cada unidad censal. Las áreas mapeadas en tonos

claros se vinculan al sector de la agricultura y se concentran en el interior y en algunas

secciones censales de Torrevieja. Por otra parte, la áreas con tonos más oscuros se

identifican con las secciones censales que viven fundamentalmente del sector terciario,

como las empresas vinculadas con la administración, los servicios, las inmobiliarias y las

empresas financieras, así como de la hostelería y la práctica de la pesca.

Las secciones censales con tonos intermedios se vinculan fundamentalmente con el sector

de la construcción y se concentran en la franja prelitoral y en algunos núcleos como

Orihuela, Bigastro, Almoradí y Benijófar. Las áreas industriales y con incidencia comercial

también se ubican en la zona prelitoral, los núcleos urbanos y en algunos puntos de interior

como Albatera, Cox y Granja de Rocamora.




Figura 13.38. Mapa temático Sector Laboral de Referencia del Hogar. Fuente: Elaboración

propia.

13.4.7 Valoración poblacional. Fragil idades y potencial idades

El índice de referencia denominado Población es el resultado del análisis factorial de los

índices parciales obtenidos sobre estructura de población, nacionalidad, tipo de núcleo

familiar, nivel de estudios, tipo de puesto profesional predominante y sector de referencia

del hogar; este índice permite la confección de un mapa temático donde podemos observar

una variabilidad significativa en este ámbito. La cartografía obtenida muestra cómo los

rasgos poblacionales dividen claramente a la comarca en diferentes ámbitos.

Por una parte, en las secciones censales coloreadas en tonos claros, observamos que

presentan una población de menor edad, predominantemente masculina y con un nivel de

estudios medio inferior al del resto de la comarca. En esta zona interior el número de

extranjeros es reducido y éstos son predominantemente asiáticos. La población se organiza

en hogares familiares, fundamentalmente parejas con hijos, que se dedican principalmente




a la agricultura y suelen ser trabajadores por cuenta ajena. La intensidad en el gradiente de

color nos indica como las secciones censales de Orihuela, Albatera, Jacarilla o Dolores,

tienen similares características a las descritas anteriormente pero con algunas diferencias,

tales como la mayor presencia de hogares monoparentales y un nivel de estudios algo

superior.

Podemos distinguir una franja prelitoral que se inserta en el sur de la comarca constituida

por un conjunto de secciones censales con una edad media bastante elevada, donde el

porcentaje de mujeres es mayor, con una significativa dedicación a los sectores de la

construcción, la industria, el comercio y los servicios inmobiliarios, con presencia mixta de

hogares monoparentales y familiares y con una alta presencia de extranjeros,

fundamentalmente europeos y africanos.

En la zona litoral, mapeado en el tono más oscuro, se concentra la población de mayor

edad, dedicados fundamentalmente al sector servicios, la restauración y en menor medida

a la ciencia y las fuerzas armadas. Predomina el número de hogares monoparentales y un

alto nivel de estudios. También se advierte una fuerte presencia de extranjeros.

Figura 13.39. Mapa temático de fragilidad poblacional. Fuente: Elaboración propia.

Tras el análisis del ámbito poblacional, surge la pregunta de si realmente nos encontramos

ante una estructura poblacional potencialmente sostenible. Los rasgos poblacionales han




provocado una fractura en el modelo económico y divide claramente la comarca en dos

ámbitos. Junto a la franja litoral se agolpa una población con una edad media, un nivel

socioeconómico y un nivel de estudios superior a la media comarcal.

El nivel de estudios es más alto junto a núcleos y en franja prelitoral, no por el habitante

local sino por el turista residencialista de elevada edad, que comúnmente es extranjero. Se

trata de una estructura fácilmente vulnerable ante cambios coyunturales, ya que el

poblador tipo, aunque no ocasional, pero si inestable presenta un índice de renovación

incierto.

Dentro de este contexto se crean áreas frágiles con importantes problemas de desequilibrio

en el caso de modificación de la estructura poblacional. Dentro de la crisis inmobiliaria

actual, ya no de carácter local sino global, la incapacidad para renovar la estructura supone

que el reconocimiento social del valor urbano o valor histórico sea cuestionable.

13 .5 . I nd icadores de Es t ruc tu ra Económica

El segundo ámbito de estudio es el conjunto de variables de carácter económico, mediante

los cuales podremos medir la capacidad económica, productiva y de recursos materiales

de cada una de las secciones censales y del conjunto de la comarca. Se establece un único

factor compendio de cada uno de los grupos de variables establecidos en la categorización

de variables y posteriormente un factor conjunto de todas las variables de carácter

poblacional. Se desarrolla todo el proceso completo, que incluye tanto el análisis estadístico

que da lugar a este resultado como las cartografías intermedias de los distintos

componentes de los factores.

13.5.1 Población productiva

El primer punto analizado hace referencia a las capacidades de acceso de la población a

un trabajo, ya sea por su edad o por su grado de independencia. Las variables

consideradas para la generación del indicador son:

Porcentaje población edad menor 16 años sección censal

Porcentaje población edad de 16 a 64 años sección censal

Porcentaje población edad mayor 65 años sección censal

Porcentaje de población económicamente activa

Porcentaje de población económicamente dependiente

Relación de dependencia Pob (-16 a + 65)/pob eco Act

Tasa de envejecimiento población sección censal

Figura 13.40. Variables analizadas Población productiva. Fuente: Elaboración propia.




Observamos altas correlaciones entre varias de las columnas estudiadas ya que los

porcentajes de edades de población son excluyentes entre ellos. Por ejemplo, se observan

correlaciones inversas entre el porcentaje de menores de 16 años y mayores de 65 (-,82)

así como con el envejecimiento de la población. A su vez, existe una correlación perfecta

entre los mayores de 65 y el envejecimiento de la población o entre el porcentaje de

personas entre 16 y 64 años y la población activa. La obtención de un factor que aglutine la

información aportada por estos datos y permita así resumir esta gran cantidad de variables,

resulta de especial interés para el posterior análisis de regresiones multivariante.

Esta alta correlatividad se verá reflejada en todo el estudio previo, especialmente en matriz

de comunalidades donde se observa que todas las variables son altamente determinantes

en la formación del indicador. A causa de esta alta correlatividad, el primer componente

consigue explicar un 77% del total del indicador, mucho más de lo que en otros casos

somos capaces de explicar con cuatro o cinco componentes. Con el tercer componente ya

explicaríamos el 100% del factor debido a la correlatividad casi perfecta de muchas de las

variables. A continuación observamos la matriz de Varianza total explicada, en la que

podemos comprobar el porcentaje de explicación de cada uno de los componentes y cómo

se considera oportuno el dividir en dos componentes diferentes.

En el gráfico de sedimentación esto es todavía más evidente. Se observa claramente cómo

a partir del tercer componente se explica la totalidad del factor.





El segundo componente de la matriz de componentes viene definido por el porcentaje de

población de menores de 16 años, el envejecimiento de la población el porcentaje de

personas mayores de 65 años. Estas tres variables están completamente correlacionadas,

por lo que su conjunto configura uno de los componentes de variabilidad del factor.


Componente

1 2

P24PrcDepPob 0,976

P23PrcActPob -0,976

P21Prc16a64 -0,976

P25DepPobAct 0,972

P20PrcMen16 -0,999

P26EnvejPob 0,537 0,843

P22PrcMas65 0,537 0,843

Método de extracción: Análisis de componentes principales.

Método de rotación: Normalización Varimaz con Kaiser.

a. La rotación ha convergido en 3 iteraciones.


El primer componente muestra una franja central dentro de la comarca, entre Guardamar,

Torrevieja y Orihuela ciudad, en la que podemos encontrar la mayor capacidad laboral. Si

añadimos el segundo componente explicativo del factor, esa franja se diluye. Por tanto, no

observamos una tendencia completamente clara en este aspecto, aunque sí una diferencia

entre las secciones censales urbanas y las rurales, en las que las edades de la población y

la capacidad de trabajo de sus habitantes son diferentes.

El gradiente de colores del mapa temático se corresponde con la capacidad de trabajo de

la población, siendo las zonas más claras las que presentan un alto porcentaje de

población joven, activa y con una baja tasa de envejecimiento. Observamos cómo Orihuela

costa y las zonas de carácter rural, donde predominan las viviendas unifamiliares

destinadas a segunda residencial y organizadas en urbanizaciones apartadas de los

núcleos de población y cercanas a zonas de ocio, tienen una población de mayor edad,

altos grados de dependencia y menor capacidad para el trabajo.




Figura 13.43. Mapa temático la Población Productiva. Fuente: Elaboración propia.

13.5.2 Condición Socioeconómica

Las variables consideradas en el cálculo del indicador de referencia que establece la

Condición Socioeconómica de la comarca de la Vega Baja son:

Condición socioeconómica media del hogar

Condición socioeconómica media del hogar rvf nacionales

Condición socioeconómica media del hogar rvf extranjeros

Grado de diferencia entre nivel socioeconómico entre rvf nacionales y extranjeros

Figura 13.44. Variables analizadas Condición socioeconómica. Fuente: Elaboración propia.




Observamos una alta correlación entre la condición socioeconómica media de los hogares

extranjeros y el grado de diferencia entre el nivel socioeconómico entre extranjeros y

nacionales. Esto indica que el nivel socioeconómico de los habitantes nacionales es

estable, y que la diferencia entre el nivel de éstos y los extranjeros depende casi en

exclusiva de la variabilidad de los segundos.

En cuanto a las pruebas de KMO y Bartlett, el resultado es que el indicador tiene

significancia y que el factor resultante del mismo es suficientemente bueno como para ser

tenido en cuenta.


La relación observada entre las variables que tienen relación con la condición

socioeconómica de los extranjeros se ve reflejada también en la creación de las

componentes del factor. Estas se diferencian claramente entre ellas y las variables de

condición socioeconómica media y de hogares nacionales (que serán las que configuren

primordialmente el primer componente). Observamos también la relación inversa entre la

condición socioeconómica media en los hogares extranjeros y el grado de diferencia

económica entre nacionales y extranjeros.


Componente

1 2

H24EcoNacHog 0,994

H23EcoHog 0,984

H26DifecoHog -0,979

H25EcoExtHog 0,943



Prueba de

esfericidad de

Bartlett

Medida de

adecuación

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,508

Chi-

cuadrado

aproximado

739,866

gl 6

Sig. 0,000




Generado el factor de componente único, se realiza el correspondiente mapa temático

donde se observan similitudes bastante notables con los resultados obtenidos en el

apartado de capacidad productiva de la población, de modo que ya podemos aventurar la

distribución de la variabilidad económica en la Vega Baja. Al contrario de lo que ocurría en

el sector de la población, aquí no hay una dicotomía especialmente aguda entre costa e

interior. Sin embargo, sí observamos diferencias entre la zona norte y sur de la comarca,

especialmente en las secciones censales de ámbito principalmente rural y las más alejadas

de los núcleos.

La lectura de la cartografía temática relativa a la condición socioeconómica de la población

se puede realizar a través del gradiente de color, en el que las zonas más claras son

aquellas donde el nivel socioeconómico es menor, y las más oscuras aquellas donde éste

es mayor.

Figura 13.47. Mapa temático de la condición Socioeconómica de los hogares. Figura:





13.5.3 Tasa de paro

Otro indicador tenido en cuenta en este estudio de distribución territorial de las variables,

señala la variabilidad entre las zonas más sensibles al paro y aquellas que carecen de él.

Las variables incluidas en el estudio del factor son:

Tasa de paro en residentes en viviendas familiares nacionales

Tasa de paro en residentes en viviendas familiares extranjeros

Tasa de paro población migrante

Figura 13.48. Variables analizadas Tasa de paro. Figura: Elaboración propia.

No observamos una alta correlación entre la tasa de paro de residentes nacionales y la tasa

de paro de residentes extranjeros, lo que saca a relucir un dato interesante. Esto indica que

no existe una relación directa en ambos casos, y que la contratación entre personas en

función de su origen ofrece alta variabilidad o está claramente sectorizada.

Por otro lado, las pruebas de Bartlett y KMO vuelven a indicar la relevancia y la capacidad

de las variables para generar un factor que podremos considerar como significativo y válido

en un momento dado. La matriz de Comunalidades, por su parte, indica que la tasa de paro

media del hogar será la variable que más incidencia tendrá en la formación del factor,

seguida por el paro de residentes extranjeros y finalmente por la de residentes nacionales.

Cabe señalar que la variabilidad en población migrante y extranjera es mayor dentro del

ámbito que la nacional, lo que ofrece un espectro más homogéneo.

Comunalidades

Inicial Extracción

H57ParonacHog 1,000 0,580

H58ParcextHog 1,000 0,700

H59ParomigHog 1,000 0,910

Figura 13.49. Comunalidades. Figura: Elaboración propia.

En este caso, al tratarse de un número reducido de de variables y muy próximas en su

concepto, se considera procedente crear un único componente para definir correctamente

el factor. Con él se explicaría correctamente el 73% de la variabilidad total del indicador en

la Vega Baja. Con un hipotético segundo componente, se alcanzaría hasta el 95%.





Componente

Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al

cuadrado de la extracción

Total % de la

varianza

%

acumulado Total

% de la

varianza

%

acumulado

1 2,190 73,016 73,016 2,190 73,016 73,016

2 0,661 22,035 95,052

3 0,148 4,948 100,000

Figura 13.50. Varianza total explicada. Figura: Elaboración propia.

En cualquier caso, finalmente se realiza el análisis factorial de las tres variables para la

obtención de un factor con un único componente que vuelva a aglutinar toda la variabilidad

posible del caso que nos ocupa. Observamos cómo las secciones censales más extensas,

con menor densidad de población y más alejadas de núcleos urbanos, y que además se

encuentran en municipios de la zona litoral o prelitoral (tales como Guardamar, Torrevieja,

Orihuela, Pilar de la Horadada o San Miguel de Salinas), tienen características comunes. En

el mapa temático observamos que las zonas mapeadas en tono claro son aquellas en las

que la tasa de paro es más baja, mientras que en las zonas más oscuras, concentradas en

su mayor parte en la zona litoral, el paro es más elevado.

Figura 13.51. Mapa temático de la Tasa de paro. Fuente: Elaboración propia.




13.5.4 Tasa de actividad

Como último indicador del nivel económico de la Vega Baja, extraemos las variables que

definen la tasa de actividad para cada una de las zonas censales, como contrapunto al

indicador de tasa de paro. Las variables observadas para tal efecto serán:

Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares nacionales

Tasa de actividad en residentes en viviendas familiares extranjeros

Tasa de actividad población migrante

Figura 13.52. Variables analizadas Tasa de actividad. Fuente: Elaboración propia.

Como ocurría para el indicador sobre Tasa de paro, existe una alta correlación entre la tasa

de actividad de la población migrante y la tasa de actividad de residentes extranjeros en

viviendas familiares. De hecho, las correlaciones presentan niveles muy similares en valor.

En cuanto a las pruebas de significancia y viabilidad de un factor que represente totalmente

la variabilidad del indicador que se quiere representar, los resultados de la medida de

adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin no alcanzan el valor de 0,5, a partir del cual

podemos afirmar con certeza que obtendremos un buen factor. En cualquier caso, el valor

se aproxima significativamente (0,472) de modo que tampoco sería correcto desechar el

análisis factorial de entrada.

Si desglosamos la importancia y peso de las variables en la formación del indicador, ocurre

algo muy similar a lo que ocurría en los indicadores de la tasa de paro, siendo la tasa de

actividad de la población migrante la de más peso, seguida por la tasa de residentes

extranjeros y nacionales correlativamente. De nuevo, la variabilidad de los residentes y no

residentes extranjeros será la que genere diferencias entre los diferentes sectores, en

contraste con una mayor homogeneidad en la tasa de actividad de residentes en viviendas

de familias nacionales.

Comunalidades

Inicial Extracción

H60ActnacHog 1,000 0,430

H61ActextHog 1,000 0,770

H62ActmigHog 1,000 0,922

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

Figura 13.53. Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.




Cuantificando los autovalores del factor, obtenemos un primer y único componente que

consigue explicar más del 70% de la variabilidad total del factor, llegando a superar el 96%

con un segundo componente. Una vez obtenido el componente único del indicador,

observamos ligeras diferencias con respecto a lo que ocurría para la tasa de paro. Por

ejemplo, la diferencia entre núcleos urbanos y áreas de baja densidad sigue siendo

evidente, pero hay una tendencia a diferenciar entre la zona interior y norte de la comarca, la

zona sur -litoral y la zona norte-litoral.

Podríamos afirmar que hay tres sectores, el de población nacional con una tasa de

actividad irregular al noroeste de la comarca, con algunos picos en secciones censales

concretas y núcleos de población. Otras dos zonas en el litoral, de población

eminentemente extranjera, con diferencias en sus tasas de actividad entre norte y sur, con

algunos picos en puntos de intensa actividad pesquera o comercial.

Como es lógico, fijándonos en la cartografía extraída, la tasa de actividad muestra una

situación inversa a la tasa de paro, siendo las zonas más claras las que tienen una menor

tasa de actividad y las más oscuras las de mayor actividad.

Figura 13.54. Mapa temático de la Tasa de Actividad. Fuente: Elaboración propia




13.5.5 Valoración económica. Fragil idades y potencial idades

El índice de referencia denominado Estructura Económica es el resultante del análisis

factorial de los índices parciales obtenidos sobre población productiva, condición

socioeconómica, tasa de paro y tasa de actividad; este índice permite la confección de un

mapa temático donde podemos observar una variabilidad significativa en este ámbito. La

cartografía obtenida muestra cómo los rasgos económicos dividen claramente a la comarca

en diferentes ámbitos.

En el mapa temático configurado a partir del indicador podemos detectar áreas, mapeadas

en color claro, donde convergen la mayor capacidad productiva de la población, la mayor

actividad y, por tanto, menores tasas de paro, así como una condición socioeconómica

media. Las áreas coloreadas con tonos más intensos se corresponden con las secciones

censales con una población productiva menor, con alto índice de paro y actividad irregular.

Figura 13.55. Mapa temático de fragilidad económica. Fuente: Elaboración propia.

Tras el análisis del ámbito económico se pueden establecer parámetros que nos permiten

señalar la fortaleza o vulnerabilidad de la potencial estructura económica de la comarca. Se

muestra con claridad una homogeneidad bastante pronunciada cuando los valores se

refieren exclusivamente a la población nacional, residiendo la variabilidad en los indicadores

económicos aportados por la población extranjera.




Del análisis de los sectores de producción característicos de cada unidad censal se detecta

una renuncia clara al histórico motor económico de la provincia, la agricultura. El modelo

económico se decanta por una nueva vía, el sector turístico e inmobiliario, que imposibilita

la vía de retorno, ya que se ha reconvertido mucho del suelo de cultivo en suelo susceptible

de urbanización. Se observa un creciente retraimiento del sector agrícola hacia el noroeste

de la comarca, originado por un significativo avance del sector de la construcción que va

colonizando el espacio que deja el campo.

También se observa un incipiente interés por la industria junto al núcleo de Almoradí

animado por la potencia de la red de infraestructuras y una fuerte implantación del sector

terciario en la franja prelitoral junto al núcleo de Torrevieja. Esta nueva estructura de los

sectores de producción presenta un claro reflejo en el nivel socioeconómico medio de los

hogares, la tasa de paro y la tasa de población activa y provoca una fragilidad muy

significativa desde el punto de vista económico. La franja litoral y prelitoral se convierten en

zonas con una fuerte dependencia económica del turismo residencialista y de la actividad

inmobiliaria vinculada a éste. Ante la actual coyuntura económica la sostenibilidad de la

estructura queda realmente comprometida.

13 .6 . I nd icado res de Es t ruc tu ra S i s tema de asen tamien tos

El tercer ámbito de estudio es el conjunto de variables que permite definir la estructura del

sistema de asentamientos existente en la comarca, tratando aspectos como el modo de

ocupación del territorio, distribución de los habitantes, la tipología de la edificación

residencial y diferenciación de usos. Se establece un único factor compendio de cada uno

de los grupos establecidos en la categorización de variables y, posteriormente, un factor

conjunto de todas las variables de carácter poblacional. Se desarrolla todo el proceso

completo, que incluye tanto el análisis estadístico que da lugar a este resultado como las

cartografías intermedias de los distintos componentes de los factores.

13.6.1 Ocupación del terr i torio

El primer punto analizado dentro del sistema de asentamientos hace referencia al modo de

ocupación del territorio en función de las particularidades de las agrupaciones de población

en las diferentes secciones censales, así como de las nacionalidades de la misma. Las

variables consideradas para la generación del indicador son:

Figura 13.56. Variables analizadas Ocupación del territorio. Fuente: Elaboración propia.

Habitantes de la unidad censal

Superficie de la unidad censal

Porcentaje de habitantes en cabecera sección censal

Porcentaje de habitantes en agrupación sección censal

Porcentaje de habitantes en diseminado sección censal

Número de viviendas/hogares sección censal

Nacionalidad población en cabecera

Nacionalidad población en núcleo sección censal

Nacionalidad población en diseminado sección censal




Mediante un estudio de correlaciones se comprueba que algunas de las secciones

censales presentan carencias de datos en las variables referentes a nacionalidad en núcleo

y diseminado. Esto indica la necesidad de tratar la variable de Nacionalidad de la Población

sin distinción del tipo de agrupación.

Mediante la determinación de comunalidades observamos que las variables que influyen de

modo más significativo son las relativas a la distribución de la población según cabecera,

núcleo de población o diseminado. Esto indica la gran variabilidad en el modo en que se

distribuye la población en el ámbito de la Vega Baja, existiendo unas secciones censales en

las que la población se encuentra fundamentalmente en los núcleos y otras en las que está

más dispersa.

Comunalidades

Inicial Extracción

P1HabSc 1,000 0,170

P2SupSc 1,000 0,462

P4PrcHabcab 1,000 0,800

P5PrcHabNuc 1,000 0,680

P6PrcHabDis 1,000 0,264

P60NumvivEdif 1,000 0,129

P26NacPob 1,000 0,302



Para el factor propuesto obtenemos dos componentes distintos. El primero explica el 40%

de la varianza total y el segundo aproximadamente un 27%. A partir de un posible tercer

componente, los valores de la varianza se reducen a menos del 13%.





Analizando las variables utilizadas y la proporción de las mismas para cada componente,

observamos que el primer componente hace uso mayoritario de los porcentajes de

habitantes y su distribución en función de si se sitúa en cabecera, diseminado o núcleo de

población. Se observa una relación inversa entre los habitantes en cabecera y aquellos que

lo hacen en diseminado o núcleos de población. En el primer componente observamos una

clara franja que muestra la variación de la concentración de los habitantes en el territorio

desde Orihuela hasta Albatera, de Oeste a Noreste de la comarca.

Figura 13.59. Mapa temático del1º componente de Ocupación del Territorio. Fuente:


El segundo componente, con un grado de importancia menor, agrupa las variables de

nacionalidad de la población, número de habitantes y superficie de la sección censal. Éste

divide el territorio entre las zonas urbanas y rurales, con densidad de población muy

diferente, que establece una división entre las secciones censales rurales de la zona

prelitoral, del interior y del sur litoral.




Figura 13.60. Mapa temático del 2º componente de Ocupación del Territorio. Fuente:


Como indicador de referencia se aglutinan ambos componentes. Observamos cómo esa

distinción entre núcleos de población y zonas rurales sigue existiendo, pero se han

homogeneizado ligeramente las variaciones entre secciones censales no urbanas,

existiendo todavía una franja diferenciada entre Guardamar y los municipios del interior de la

comarca. A continuación se muestra el mapa temático que caracteriza el modo de

ocupación del territorio.

Las zonas más claras se corresponden con áreas donde la población está

mayoritariamente distribuida en cabecera, con diferentes densidades de población y

número de viviendas según sección censal. Las áreas en las que la población se distribuye

en diseminado y agrupaciones, con menor número de viviendas en sección censal y una

densidad de población menor, se mapean en tonos más oscuros. Observamos por tanto

una prevalencia de la ocupación en diseminado.




Figura 13.61. Mapa temático de Ocupación del Territorio. Fuente: Elaboración propia.

13.6.2 Uso de la vivienda

Estudiamos la distribución territorial del uso de la vivienda en la Vega Baja, definido por

variables como el régimen de tenencia, índice de estacionalidad, índice de ocupación y uso

de la edificación residencial según secciones censales. El indicador de uso de la vivienda

estará configurado por las siguientes variables:

Porcentaje edificación uso unifamiliar sección censal

Porcentaje edificación uso plurifamiliar exclusivo sección censal

Porcentaje edificación uso plurifamiliar con local comercial sección censal

Porcentaje edificación vivienda colectiva

Porcentaje edificación otros usos

Incidencia uso residencial dentro sección censal

Número medio viviendas por edificio en sección censal

Porcentaje de vivienda principal convencional




Porcentaje de vivienda para alojamiento

Porcentaje de vivienda secundaria

Porcentaje de viviendas vacias

Porcentaje de otro tipo vivienda

Indice de estacionalidad residencial uc

Índice de ocupación unidad residencial uc

Régimen de tenencia sección censal

Figura 13.62. Variables analizadas Uso de la vivienda. Fuente: Elaboración propia.

Observamos altas correlaciones negativas entre el porcentaje de uso unifamiliar y

plurifamiliar, al tratarse de las tipologías con mayor implantación. La estacionalidad está

altamente relacionada con la residencia secundaria y el porcentaje de viviendas vacías. En

la matriz de comunalidades observamos una alta participación de la totalidad de las

variables en la creación del factor con una significativa participación de la mayor parte de

las variables. Excepto la escasa repercusión que en principio tienen variables como el

número de viviendas o el porcentaje de viviendas para el alojamiento, el resto de variables

son del todo determinantes en la formación del factor.

Comunalidades

Inicial Extracción

P53PrcUniEdif 1,000 0,923

P54PrcPlurEdif 1,000 0,726

P55PrcPlurcomEdif 1,000 0,666

P56PrcColecEdif 1,000 0,522

P57PrcOtrosEdif 1,000 0,941

P59IncresEdif 1,000 0,940

P60NumvivEdif 1,000 0,381

H2PrcViviPrincHog 1,000 0,975

H3PrcAlojHog 1,000 0,304

H4PrcVivSecHog 1,000 0,957

H5PrcViviVacHog 1,000 0,996

H6PrcOtrosHog 1,000 0,503

H7EstacHog 1,000 0,964

H8OcupapresHog 1,000 0,996

H56RegimenHog 1,000 0,690






Al existir un importante número de variables relacionadas, el factor está conformado por

cinco componentes diferentes, alcanzando el primero y principal el 25% de la varianza total

explicada del factor. Con el quinto componente alcanzaremos el 77% de la misma y a partir

de él, cada uno de los componentes sumados iría reduciéndose desde un 6% del sexto

componente a un número infinitesimal.


La distribución territorial del factor resultante vuelve a repetir las pautas observadas en

ámbitos anteriormente analizados. De nuevo existe una clara diferenciación entre la zona

norte e interior de la comarca y la zona litoral y sur (a excepción de la sección censal de

diseminados de Albatera, que muestra similitudes con la zona litoral). Esto indica que el uso

de la vivienda tiene una relación más que directa con la inmigración, nivel de estudios y

edad media de la población.

En el mapa temático podemos diferenciar una zona mapeada en tonos claros donde existe

una mayor incidencia de uso residencial no estacional destinado a primera residencia, con

un régimen de tenencia fundamentalmente en propiedad, y un menor número de viviendas

vacías. Los tonos más oscuros se corresponden con las secciones censales con mayor

estacionalidad, con un régimen de tenencia más tendente al alquiler, con un mayor número

de viviendas vacías destinadas a segunda residencia.




Figura 13.65. Mapa temático Uso de la Vivienda. Fuente: Elaboración propia.

13.6.3 Tipología de la vivienda

Directamente relacionada con el indicador sobre uso de la vivienda, están las características

sobre su habitabilidad y estado de la edificación. El indicador de habitabilidad de la vivienda

estará configurado por las siguientes variables:

Figura 13.66. Variables analizadas Tipologia de vivienda. Fuente: Elaboración propia.

Estado medio de los edificios sección censal

Superficie media de unidad de vivienda en sección censal

Superficie media por ocupante en sección censal

Número medio plantas sobre rasante en sección censal

Indicador de habitabilidad sección censal

Tamaño medio del hogar




No existen altas correlaciones entre las diferentes variables, lo que indica que tratan de

diferentes perspectivas del factor. En cuanto a las pruebas de KMO y Bartlett, al tratarse de

variables no altamente relacionadas, el resultado es una alta significancia y relevancia del

factor, pero un resultado ligeramente por debajo del 0,5 que nos asegura una varianza y

una explicación satisfactoria del factor. En cualquier caso, la medida de adecuación

muestral de Kaiser-Meyer-Olkin es de 0,452. .


Prueba de

esfericidad

de Bartlett

Medida de

adecuacion

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,452

Chi-

cuadrado

aproximado

102,878

gl 15

Sig. 0,000


Mediante la determinación de Comunalidades observamos que todas las variables tendrán

su relevancia a la hora de determinar el indicador de referencia o factor. Las variables de

mayor influencia en la generación del mismo son las superficies medias y el número medio

de plantas sobre rasante.

Comunalidades

Inicial Extracción

P52EstMdEdif 1,000 0,540

P61SupudEdif 1,000 0,840

P62SupocEdif 1,000 0,807

P63NumplEdif 1,000 0,811

P64HabEdif 1,000 0,701

H9TamañoHog 1,000 0,548

Método de extracción: Análisis de Componentes principales





Los tres primeros componentes tienen una varianza similar (entre el 27% y el 20%) de

explicación total del factor. El resultado del mapa temático obtenido nos vuelve a mostrar un

panorama prácticamente idéntico al del uso de la vivienda. Por lo que podemos determinar

una relación directa también entre el uso que tendrán las viviendas en las secciones

censales con la superficie, el número de plantas, el tamaño y la habitabilidad de las

mismas.

En este caso el mapa temático guarda muchas similitudes con el vinculado al uso de la

vivienda. Las áreas coloreadas en tonos claros se corresponden con secciones censales

más blancas, donde el estado medio de los edificios es deficiente, lo que se traduce en un

menor valor del indicador de habitabilidad. En las secciones censales mapeadas en tonos

más intensos los estándares de habitabilidad son superiores, con un mejor estado general

de mantenimiento y conservación del parque edificado.

Figura 13.69. Mapa temático de la Tipología de la Vivienda. Fuente: Elaboración propia.




13.6.4 Acceso a Puntos de Interés

Para el análisis del concepto de accesibilidad, incorporamos variables que establecen la

influencia en la estructura territorial de la posibilidad de acceso o cercanía a puntos de

interés dentro de la sección censal, como pueden ser las entradas de autovías, hospitales,

centros urbanos, campos de golf o playas.

El concepto de accesibilidad o cercanía se ha cuantificado mediante la medida de una

distancia o la determinación de un índice de influencia. En el caso de las variables

vinculadas a las entradas a las autovías, hospitales y centros urbanos se ha fijado una

variable que cuantifica la distancia euclídea menor entre el centro geográfico de la sección

censal y un punto de interés dentro de cada grupo.

En el caso, de las variables vinculadas a las playas y campos de golf se han creado índices

de influencia en función de su valoración. Para la formación del índice de influencia o

cercanía se han definido diferentes ámbitos o búferes de influencia de cada una de los

elementos sobre las diferentes secciones censales (a una distancia de 200, 1000 y 5000

metros respectivamente), confeccionando un índice de proximidad. En el caso de las

playas, se han generado dos tipos de variables, dependiendo de si la playa tiene bandera

azul o si no la tiene, y de acuerdo a la valoración global establecida. Este índice establece la

influencia del área de la playa en el total de la sección censal, que varia por la valoración de

la playa y la distancia a la misma. En el caso de los campos de golf la metodología llevada

a cabo ha sido similar, estableciendo un índice de influencia de acuerdo a la valoración

señalada para cada uno de los campos.

Con estas cinco variables, obtendremos un factor de accesibilidad a puntos de interés de la

comarca. Las variables incluidas en el análisis son las siguientes:

Figura 13.70. Variables analizadas Acceso a puntos de interés. Fuente: Elaboración propia.

Accesibilidad playas

Accesibilidad campos de golf

Cercanía a los centros urbanos

Accesibilidad autovías

Accesibilidad Hospitales




Figura 13.71. Buffer influencia de las Playas a 200, 1000 y 5000 metros. Fuente:

Elaboración propia

Figura 13.72. Ubicación de Centros Urbanos. Fuente: Elaboración propia




Figura 13.73. Hospitales y Buffer de influencia de Campos de Golf. Figura: Elaboración

propia

Figura 13.74. Entradas a la Autovía y Centros de las Secciones Censales. Fuente:





Las correlaciones son altas entre los indicadores referidos a las playas y tendrán una

relación menor con la influencia de los accesos a autovías. Las pruebas de significancia e

interés del factor son positivas, siendo la medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-

Olkin muy superior al 0,5 que nos confirma la generación de un buen factor.


Prueba de

esfericidad

de Bartlett

Medida de

adecuacion

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,659

Chi-

cuadrado

aproximado

369,987

gl 15

Sig. 0,000

Figura 13.75. KMO y prueba Bartlett. Fuente: Elaboración propia.

Al tratarse de un número reducido de variables podemos explicar el suceso con dos únicos

componentes, explicando más del 63% del factor. Como podemos observar, el primer

componente presenta mayor importancia, configurándolo las playas y los campos de golf.

El segundo componente de menor variabilidad dentro del ámbito, está formado por las

entradas a la autovía, la existencia de hospitales dentro de la sección censal y la cercanía a

los centros urbanos.


Componente

1 2

Playa Bandera Azul 0,964

Golf 0,923

Playa 0,896

Entrada Autovia 0,73

CentroUrbano -0,632

Hospital 0,519

Figura 13.76. Matriz de componentes. Fuente: Elaboración propia.

En la distribución territorial del factor en la Vega Baja observamos diferentes sectores

claramente identificados. En el correspondiente mapa temático, podemos comprobar cómo

la zona mapeada en colores claros se corresponde con las secciones censales que no

tienen ningún tipo de influencia de playas o campos de golf, con escasa o nula influencia de

los centros urbanos, pero con buena conexión con las autovías y con cercanía a un

hospital. Las zonas más oscuras son las más influidas tanto por campos de golf, como por

playas y centros urbanos, pero que no tienen por qué tener una buena conexión con la

autovía, ni disponen de centro hospitalario importante.




Los grados intermedios de color siguen esas pautas, pero basculando en función de las

influencias de los puntos de interés, teniendo en cuenta que las variables de mayor peso

son las playas y los campos de golf.

Figura 13.77. Mapa temático de accesos a puntos de interés. Fuente: Elaboración propia.

13.6.5 Paisaje

El último apartado del sistema de asentamientos incluye las variables relativas al paisaje y el

entorno físico. Una vez determinada el área de cada tipo de paisaje dentro de la sección

censal, se confecciona un ratio de incidencia de cada uno dentro del conjunto. También se

analiza la existencia de zonas de alto, medio o bajo valor para la conservación. Las

variables incluidas en el análisis son las siguientes:

Ratio Huerta

Ratio Matorral

Ratio Pinar

Ratio Regadío




Ratio Secano

Ratio Humedal

Zonas alto valor para la conservación

Zonas de alto valor sin conservación

Zonas de medio o bajo valor para la conservación

Figura 13.78. Variables analizadas Paisaje. Fuente: Elaboración propia.

Figura 13.79. Prevalencia de tipo de paisaje en la Sección Censal. Fuente: Elaboración

propia.

Observamos que estas variables conforman un factor de gran fiabilidad y con mucha

significancia. Los test de Bartlett y KMO nos muestran una alta medida de adecuación.





Prueba de

esfericidad

de Bartlett

Medida de

adecuacion

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,801

Chi-

cuadrado

aproximado

772,242

gl 36

Sig. 0,000


Todas y cada una de las variables son importantes en la formación del valor final del análisis

factorial, tal y como observamos en la definición de comunalidades:

Comunalidades

Inicial Extracción

RatioHuerta 1,000 0,822

RatioMatorral 1,000 0,965

RatioPinar 1,000 0,916

RatioRegadío 1,000 0,829

RatioSecano 1,000 0,391

RatioHumedal 1,000 0,808

Protección Media 1,000 0,833

Alto_Valor_sinoritección 1,000 0,667

Alto_Valor_conservación 1,000 0,633


El modelo extrae tres componentes diferentes. Los dos primeros diferencian una franja entre

Orihuela y el norte de la comarca: el primer componente incorpora los ratios de todo tipo de

paisaje, excepto el Matorral, que es incorporado en el tercer componente al distribuirse más

homogéneamente. El segundo componente se centra en el nivel de protección. Todo ello se

resume en un único factor en el que observamos con claridad la franja intermedia, de color

más claro, donde confluyen los paisajes fundamentalmente hortícolas. Las secciones

censales en las que intervienen menos figuras de protección son las de menor interés

medioambiental, siendo en algunos casos de color blanco, configurándose por paisajes de

matorral o completamente urbanizados. Las áreas de color más oscuro presentan las

figuras de protección más altas y paisajes de mayor interés (humedales, pinares o zonas de

regadío).




Figura 13.82. Mapa temático de los tipos de Paisaje en el Territorio. Figura: Elaboración

propia.

13.6.6 Valoración del sistema de asentamientos. Fragil idades y

potencial idades

El índice de referencia denominado Sistema de Asentamientos, resultante del análisis

factorial de los índices parciales obtenidos sobre ocupación del territorio, uso de vivienda,

tipología de vivienda, acceso a puntos de interés y paisaje, permite la confección de un

mapa temático donde podemos observar una variabilidad significativa en este ámbito. La

cartografía obtenida muestra como existen rasgos en el modo de ocupación y configuración

del territorio bastante pronunciados. La zona sur de la comarca mapeada en tonos más

oscuros, se corresponde con las secciones censales en las que hay menor número de

viviendas y menor ocupación del territorio, con un mejor estado de conservación y

mantenimiento de los edificios. La influencia de las playas y los campos de golf será alta en

estas zonas y el marco medioambiental de mayor calidad e interés. Las áreas más claras

responden a parámetros diferentes, a densidades de población mayores, así como a

agrupaciones alejadas de las cabeceras. El estado medio de las edificaciones es inferior,

con un estándar de habitabilidad en general más deficiente. El paisaje será

fundamentalmente matorral o huerta, sin ninguna figura de protección.




Figura 13.83. Mapa temático del sistema de Asentamientos. Fuente: Elaboración propia.

Tras el análisis del ámbito estructural del sistema de asentamientos, surge la pregunta de si

realmente nos encontramos ante un desarrollo sostenible del territorio. La franja litoral ha ido

perdiendo mucho de sus potenciales valores ambientales como consecuencia de un

proceso de urbanización masiva que ha llegado hasta la propia línea de costa. Las zonas

con mayor fragilidad ambiental se ubican en la franja prelitoral, donde las áreas con alto

valor para la conservación, pero sin figura de protección, se han ido tapizando por campos

de golf en un intento de mantener un marco rural pero posibilitando un intenso desarrollo

residencial.

La pérdida del propio paisaje por la “invasión” de la trama construida provoca situaciones

críticas que se detectan en el mapa temático sobre “Fragilidad ambiental” y que señalan la

necesidad de recanalizar el desarrollo y no obviar la propia potencialidad del ámbito, que

queda realmente mermada ante la política expansionista de los mercados de suelo.

El resto de ámbitos condicionan de forma clara la definición tipológica del producto

inmobiliario. La vivienda unifamiliar se consolida como la tipología característica. La

tipología plurifamiliar tiene relevancia en áreas de centros urbanos y en torno al área de

influencia al municipio de Torrevieja. No obstante, se detecta una tendencia hacia una

tipología de apartamento de dos o tres alturas con planta baja con jardín o terraza solárium

mimetizando con la tipología unifamiliar para maximizar la rentabilidad del suelo. Los




tamaños medios de hogar más pequeños se ubican en aquellas zonas con mayor

significación de la tipología plurifamiliar.

Existe un porcentaje muy significativo de vivienda vacía en el municipio de Torrevieja y en la

franja prelitoral, donde ha sido más intenso el proceso de colonización del campo por

promociones destinadas a segunda residencial en zonas anteriormente no pobladas. En

municipios como Almoradí, Dolores, Algorfa, o Catral se ha sustituido el cultivo de secano

por desarrollos urbanísticos que han dejado amplios porcentajes de vivienda vacía en la

zona con unidades censales con más del 50 % del número total de viviendas. El nivel de

estacionalidad es muy claro siendo claramente identificable una zona destinada a segunda

residencia al sur de la comarca vinculada a la costa y otra de primera residencia hacia el

interior.

13 .7 . I nd icadores de In f r aes t ruc tu ras y se rv ic ios

El cuarto ámbito de estudio es el conjunto de variables que caracterizan las infraestructuras,

dotaciones y servicios del ámbito, así como a las problemáticas urbanas que surgen por la

carencia de los mismos. Se establece un único factor compendio de cada uno de los

grupos de variables establecidos en la categorización de variables y posteriormente un

factor conjunto de todas las variables de carácter poblacional. Se desarrolla todo el proceso

completo, que incluye tanto el análisis estadístico que da lugar a este resultado, como las

cartografías intermedias de los distintos componentes de los factores.

13.7.1 Equipamientos

El primer punto relativo a las infraestructuras incluye una serie de variables que cuantifica la

prevalencia de los diferentes tipos de equipamientos (sociales, culturales, deportivos o de

sanidad) dentro de la unidad censal con respecto al conjunto de la comarca. El indicador

de habitabilidad de la vivienda estará configurado por las siguientes variables:

% Equipamiento salud dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal

% Equipamiento educativo dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal

% Equipamiento bienestar dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal

% Equipamiento cultural dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal

% Equipamiento deportivo dentro uc de la totalidad del ámbito comarcal

% Equipamiento comercial+oficina dentro unidad censal de la totalidad del ámbito

comarcal

% Equipamiento local industrial dentro unidad censal de la totalidad del ámbito

comarcal

% Equipamiento local agrario dentro unidad censal de la totalidad del ámbito comarcal

Número de equipamientos educativos en sección censal

Número de equipamientos salud en sección censal

Número de equipamientos bienestar social en sección censal

Número de equipamientos cultural en sección censal

Figura 13.84. Variables analizadas Equipamientos. Fuente: Elaboración propia.




En este caso, el análisis factorial no es completamente definitivo ya que la mayoría de los

equipamientos se distribuyen en el territorio mediante un sistema de reparto equitativo. Por

lo tanto la variabilidad de los mismos es relativa, pero nos permite observar sobre todo las

carencias de determinados puntos.


Prueba de

esfericidad

de Bartlett

Medida de

adecuacion

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,376

Chi-

cuadrado

aproximado

583,854

gl 55

Sig. 0,000


En la matriz de comunalidades se observa que las variables menos influyentes son el

porcentaje de equipamientos agrarios y los industriales respectivamente, en número

insuficiente para crear un patrón. El resto tienen un alto peso en la formación del factor,

siendo las más relevantes las infraestructuras de carácter educativo, cultural y de salud.

Comunalidades

Inicial Extracción

E1PrcSalEnt 1,000 0,872

E2PrcEduEnt 1,000 0,820

E3PrcSocEnt 1,000 0,896

E4PrcCulEnt 1,000 0,783

E6PrcComEnt 1,000 0,668

E7PrcIndEnt 1,000 0,571

E8PrcAgrEnt 1,000 0,274

E9NumeduEnt 1,000 0,903

E10NumslEnt 1,000 0,827

E11NumsocEnt 1,000 0,808

E12NumculEnt 1,000 0,867





El resultado del análisis factorial son cinco componentes que alcanzan el 75% de la varianza

total del factor. Cada componente incluye dos variables, agrupando por características en

función de su porcentaje y su número (el primero es el relativo a la educación, el segundo a

los servicios sociales, el tercero a los equipamientos de salud, el cuarto son los culturales y

el quinto y último son el resto, incluyendo industrias y agricultura).

Matriz de componentes rotadosa

Componente

1 2 3 4 5

E9NumeduEnt 0,943

E2PrcEduEnt 0,884

E3PrcSocEnt 0,927

E11NumsocEnt 0,879

E1PrcSalEnt 0,923

E10NumsalEnt 0,875

E12NumculEnt 0,926

E4PrcCulEnt 0,847

E6PrcComEnt -0,813

E7PrcIndEnt 0,733

E8PrcAgrEnt 0,502


El primer componente muestra una franja que une los municipios de Orihuela y Torrevieja,

donde existen diferentes equipamientos educativos dispersos en las zonas rurales además

de los ubicados en los núcleos principales. El segundo componente muestra una

distribución bastante homogénea de equipamiento social, a excepción algunas secciones

censales de ámbito más rural que presentan carencias. En el tercer componente se observa

una relación con el primero, de modo que entre las cabeceras existe un mayor porcentaje

de equipamientos tanto de educación como de salud. Por su parte, el cuarto componente

relativo a equipamiento cultural es homogéneo, con algunas lagunas en zonas rurales del

norte y otros municipios de pocos habitantes.

Todo ello se refleja en el factor final al sintetizar todos los componentes en uno sólo,

recogiendo las características más acentuadas de cada uno de los diferentes tipos de

equipamiento. No existe una lectura fácil de la cartografía obtenida, al tratarse de valores

bastante homogéneos en el territorio. No obstante, se observa una franja de características

similares entre las dos cabeceras principales de la comarca. Las secciones censales

mapeadas en color más oscuro se corresponden con aquellas que disponen de los

mejores equipamientos y las más claras con las que presentan carencia de ellos. Es

importante señalar que, como norma general, existe una jerarquía de importancia de los

mismos, de mayor a menor importancia encontramos los equipamientos educativos,

sociales, de salud, culturales e industriales.




Figura 13.88. Mapa temático de Equipamientos en el Territorio. Figura: Elaboración propia.

13.7.2 Problemáticas urbanas

Un segundo indicador dentro del ámbito de infraestructuras y servicios incluye diferentes

variables que recogen algunas de las carencias y problemáticas más significativas de los

hogares derivadas de su entorno urbano. Se relacionan las siguientes variables:

Figura 13.89. Variables analizadas Problemáticas urbanas. Figura: Elaboración propia.

% de Viviendas con contaminación acústica

% de Viviendas con poca limpieza

% de Viviendas con contaminación ambiental

% de viviendas con malas comunicaciones

% de Viviendas con pocas zonas verdes

% de Viviendas sin seguridad ciudadana




Según la matriz de correlaciones obtenida podemos establecer relaciones de entre

moderadas a reducidas. Esto indica que no existen zonas de excesiva fragilidad y que la

variabilidad dentro de la Vega Baja no es alta, estando todas las secciones censales en

unos valores muy similares de estándares de calidad urbana. De acuerdo a las pruebas

KMO y Bartlett, podemos establecer que el factor obtenido es muy representativo de lo que

ocurre en la comarca.


Prueba de

esfericidad de

Bartlett

Medida de

adecuacion

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,658

Chi-

cuadrado

aproximado

287,839

gl 15

Sig. 0,000

Figura 13.90. KMO y prueba de Bartlett. Figura: Elaboración propia.

Analizando las comunalidades, observamos que las variables más influyentes en la

formación del factor son las relativas a contaminación, limpieza y comunicaciones. Sin

embargo, la seguridad ciudadana será la menos influyente. El análisis factorial nos

devolverá como resultado dos componentes con una capacidad de explicación del 66% de

la variabilidad del factor.

Figura 13.91. Gráfico de sedimentación. Figura: Elaboración propia.

El factor resultante nos muestra tres áreas diferenciadas. Existe, por una parte, una franja

central de Este a Oeste en la que el territorio de carácter rural muestra características

propias y, por otra, las secciones de la franja litoral y las secciones del norte e interior de la

comarca. Hay que tener en cuenta que la variabilidad entre ellas es muy pequeña, puesto

que no encontramos problemáticas urbanas significativas, como extremos de

contaminación o malos servicios, en ninguno de los puntos.




Las zonas más claras, en este caso se corresponderán con las áreas de menor

problemática urbana. Aquellas que presentan mayor limpieza en las calles, menos

contaminación acústica y ambiental, mejores comunicaciones, mayores zonas verdes y con

menor influencia, puesto que carece casi en exclusiva de variabilidad, mejores servicios

policiales. Por el contrario, las zonas de color más oscuro presentan mayores problemas de

carácter urbano.

Figura 13.92. Mapa temático de Problemáticas Urbanas. Fuente: Elaboración propia.

13.7.3 Servicios

El estudio de los servicios en la Vega Baja es otro de los puntos relacionados. Las variables

incluidas en el análisis son las siguientes:

% de Viviendas con suministro de gas

% de Viviendas con teléfono

% de Viviendas con agua corriente

% de Viviendas con agua caliente sanitaria

% de Viviendas con red de evacuación

Figura 13.93. Variables analizadas Servicios. Fuente: Elaboración propia.




La variabilidad de este tipo de servicios dentro de una zona con características tan similares

es mínima. Las correlaciones son prácticamente inexistentes, ya que no hay tendencia de

carencias. Existe algunos puntos con características mejores o peores al resto, pero no hay

una relación continua en todo el territorio para todas las variables. A pesar de ello, al hacer

el estudio se observa un factor significativo.


Prueba de

esfericidad de

Bartlett

Medida de

adecuacion

muestral de

Kaiser-

Meyer-Olkim

0,532

Chi-

cuadrado

aproximado

29,069

gl 10

Sig. 0,001


En cuanto a la importancia de cada una de las variables en la formación del factor, no hay

ningún extremo significativo, aspecto que se comprueba en el análisis de comunalidades.

Comunalidades

Inicial Extracción

E56PrcVivConSumGas 1,000 0,426

E57PrcVivConTelf 1,000 0,463

E58PrcVivCnAguaCorr 1,000 0,597

E59PrcViviAguaCali 1,000 0,569

E60PrcVivCnRedEvacuacion 1,000 0,602


Esto se traduce en dos componentes, el primero y más importante incluye las variables de

agua caliente, teléfono y gas, mientras que la segunda componente está configurada por la

red de evacuación y agua corriente, ya que claramente tienen menos variabilidad, puesto

que son servicios prestados en mayor porcentaje. Aquí también se observa una ligera

diferencia entre la zona litoral, prelitoral e interior. La cartografía resultante de este estudio

nos muestra los puntos que disponen de mayor nivel de dotación a nivel de servicios y

suministros dentro del territorio analizado. En este caso, la variación entre unidades

censales es mínima, por lo que el gradiente de color no muestra diferencias significativas

sino pequeñas carencias o diferencias en cuanto a la proporción y nivel de servicios en las

áreas mapeadas con tonos claros.




Figura 13.100. Mapa temático de los Servicios en el Territorio. Fuente: Elaboración propia.

13.7.4 Transporte

Para finalizar con el análisis del ámbito de las infraestructuras y servicios, se plantea un

indicador denominado Transporte. Para su confección se definen las áreas de incidencia de

la red de transporte, tanto viaria (autovías, carreteras nacionales, comarcales y locales)

como de ferrocarril. Posteriormente se determina la relación o ratio de área ocupada frente

al área total de la sección censal. Las variables analizadas son las siguientes:

Figura 13.101. Variables analizadas Transporte. Fuente: Elaboración propia.

Ratio de autovía en la sección censal

Ratio de carreteras en la sección censal

Ratio de vías de ferrocarril en la sección censal




Figura 13.102, Redes consideradas. Fuente: Elaboración propia.

Mediante las pruebas de Bartlett y KMO, podemos comprobar que el factor obtenido de su

combinación no presenta una significativa capacidad de explicación. Por tanto, en el

estudio multivariante seguiremos manteniendo las tres variables sin agrupar. No obstante

continuaremos con el proceso establecido en el análisis factorial con el objeto de obtener

mapas temáticos que nos permita visualizar correctamente la dinámica en la zona.


Prueba de

esfericidad de

Bartlett

Medida de adecuacion

muestral de Kaiser-

Meyer-Olkim

0,48

Chi-cuadrado

aproximado 0,509

gl 3

Sig. 0,917

Figura 13.103, KMO y prueba de Bartlett. Fuente: Elaboración propia.




Del análisis de comunalidades podemos establecer que la existencia de la autovía será la

variable de más peso en el factor, seguida por el resto de viario y el ferrocarril, en la

proporción que sigue:

Comunalidades

Inicial Extracción

RatioAutovia 1,000 0,814

RatioViario 1,000 0,631

RatioFerrocarril 1,000 0,621


Figura 13.104, Comunalidades. Fuente: Elaboración propia.

A pesar del reducido número de variables, existe una variabilidad suficiente para extraer dos

componentes diferentes. En ambos participa el ratio viario general, en un caso con la

influencia de la autovía y en otro con el ferrocarril. En el mapa temático del indicador de

transporte, observamos claramente cómo las secciones censales por las que transcurre la

autovia tienen características similares, desdoblándose al norte y avanzando por el territorio

formando una V invertida, Además, en las secciones censales por las que no transcurre

autovía, también se observa una diferenciación entre los ratios de viario. Las secciones

censales más al norte en la Vega Baja presentan ratios de viario mucho más altos. En las

secciones censales rurales de Pilar de la Horadada, San Miguel de Salinas y la costa de

Orihuela, hay un claro descenso de las carreteras secundarias y locales, en una parte

debido a la existencia de paisaje protegido y, por otra, como consecuencia de un menor

número de núcleos urbanos a comunicar.

Como vemos en la cartografía temática, las zonas más claras se corresponden casi por

completo con el paso del ferrocarril por la comarca, que transcurre por secciones de alta

densidad viaria. Las zonas mapeadas con tonos más oscuros se corresponden con

aquellas que tienen alta densidad viaria pero sin incidencia de viales importantes o de

ferrocarril. Las zonas con tonalidades intermedias son aquellas que tienen una baja

densidad de viario y una incidencia prácticamente nula de viales importantes.




Figura 13.105. Mapa temático del Transporte en el Territorio. Fuente: Elaboración propia.

13.7.5 Valoración del sistema de infraestructuras y servicios.

Fragil idades y potencial idades

El índice de referencia denominado Infraestructura y Servicios, resultante del análisis

factorial de los índices parciales obtenidos sobre aspectos vinculados a equipamientos,

problemáticas urbanas, servicios y transportes, permite la confección de un mapa temático

donde podemos observar una variabilidad significativa en este ámbito. En este caso la

variabilidad es menos representativa, aunque su análisis permite incluir rasgos diferenciales

que presentan capacidad de explicación en los procesos de formación de los valores

urbanos. La cartografía obtenida muestra unas áreas grafiadas en tonos más oscuros, en

las que existe un buen nivel de equipamientos y servicios, a pesar de detectarse algunas

problemáticas urbanas y una baja o media densidad viaria. Las zonas más claras se

corresponden a grandes rasgos con las secciones censales con mayor densidad viaria,

menores problemáticas urbanas por poseer mayores servicios, pero que presentan algunas

carencias a nivel de equipamientos.




Figura 13.106. Mapa temático de fragilidad dotacional. Figura: Elaboración propia.

Dada la amplitud de la comarca, existen numerosas carreteras de primer y segundo orden

que transitan el interior y unen los diferentes municipios y partidas rurales. Además, dado el

carácter eminentemente rural que tiene el territorio, se encuentra surcado por numerosos

sendas, caminos y veredas. Muchas de estas han sido asfaltadas, pero debido a su

carácter histórico y tradicional no han desaparecido a pesar de haberse construido nuevas

carreteras en ocasiones paralelas al primitivo camino.

Del análisis estructural y funcional de la red viaria existente se detectan dos corredores que

pueden considerarse estructuralmente importantes para el área (autovía AP-7 Alicante-

Cartagena, N-340 y N-332), lo que ha permitido identificar las áreas que en principio

plantean mayores problemas de accesibilidad o interconexión, así como las vías que

presentan mejores condiciones potenciales desde el punto de vista funcional. Este análisis

se ha vinculado a la dotación sanitaria del área, detectando carencias importantes en la

franja prelitoral de Orihuela Costa y de El Montesinos.

Sin embargo, esta fragilidad desde el punto de vista dotacional va ligada a un entorno con

una actividad constructiva y valores de mercado muy altos. Esto hace plantear que dentro

de un marco de desarrollo territorial sostenible es imprescindible que el análisis de nivel de

dotación deba ser previo al desarrollo y que no se puede planificar un desarrollo sin

establecer la viabilidad de dotarlo a una escala, ya no tanto local como supramunicipal.


L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y

V A L O R A C I Ó N T E R R I T O R I A L

1 4 L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y


14 .1 . La Vu lne rab i l i dad es t ruc tu ra l como her ramien ta de aná l i s i s

t e r r i to r i a l

14 .2 . E l i nd icador soc ia l como técn ica de med ida

14 .3 . In te rp re tac ión de la vu lne rab i l idad en la comarca de la V ega

Ba ja . S i s temas de i nd icadores

14 .4 . Se l ecc ión de i nd i cadores de vu lne rab i l idad en e l ámb i to de

es tud io

14 .5 . E l va lo r de la Vu lne rab i l idad en la Vega Ba ja .

14 .6 F rag i l i dades y po tenc ia l i dades te r r i to r i a l es en e l ámb i to de

es tud io

14.6.1 Indicadores Demográf icos

14.6.1.1 Indicadores de Crecimiento y Estructura de la Población

14.6.2 Indicadores Sociales

14.6.2.1 Indicadores de Población

14.6.2.2 Indicadores Educativos

14.6.2.3 Indicadores de Trabajo

14.6.2.4 Indicadores de Entorno Físico

14.6.2.5 Indicadores de Cultura

14.6.3 Valoración de la Vulnerabi l idad Global del ámbito.

14 .7 I n f l uenc ia de la vu lne rab i l i dad en e l va lo r i nmob i l i a r io




1 4 L A V U L N E R A B I L I D A D E S T R U C T U R A L Y


14 .1 . La Vu lne rab i l i dad es t ruc tu ra l como her r amien ta de aná l i s i s

t e r r i to r i a l

La medida de la vulnerabilidad es una herramienta de tipo preventivo que permite

determinar la capacidad de la población para enfrentarse a determinadas situaciones. Su

aplicación como instrumento de análisis está vinculada a la prevención de riesgos

inherentes a la estructuración del territorio. Con los parámetros y los medios correctos,

podemos establecer con claridad un gradiente de la fragilidad o potencialidad que permite

conocer la configuración del territorio.

Se trata de un concepto ligado a las dinámicas de desarrollo, basado en estructuras de tipo

social, político y económico, que se plantea como elemento de prevención de riesgos en

las poblaciones. Una vez identificado el hecho, es posible aplicar las medidas oportunas

para solventar los problemas que derivan de la vulnerabilidad. Como aproximación general,

la vulnerabilidad es inversamente proporcional a la capacidad de la población a reponerse a

un contratiempo. De modo que existen unos umbrales o necesidades básicas, en torno a

los cuales, un hogar se consideraría por debajo de los estándares de bienestar y no podría

hacer frente a situaciones inesperadas. Así pues, la vulnerabilidad representa una situación

adversa, pero no tiene dependencia directa con el fenómeno natural o puntual, sino más

bien con el contexto sociocultural en el que éste ocurre.

La vulnerabilidad es un concepto asociado a riesgos concretos y peligros puntuales como

puede ser un terremoto o los efectos de la erupción de un volcán, de modo que su

aplicación se puede considerar coyuntural y limitada en el tiempo. Pero también existe otro

tipo de vulnerabilidad, mucho más compleja y menos específica, que tiene que ver con

cuestiones de tipo social, económico o dotacional. Podemos considerar este otro tipo de

vulnerabilidad como estructural, cuyo análisis está claramente vinculado al comportamiento

del mercado inmobiliario.

La vulnerabilidad ha sido un concepto analizado por diferentes organismos, como la

Organización de las Naciones Unidas (ONU), la Red de Estudios Sociales en Prevención de

Desastres en América Latina, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo

Económico (OCDE), o el Instituto Nacional de Estadística (INE). Sin embargo, el tratamiento

y la investigación no han aportado hasta el momento parámetros o directrices únicas y

globales a seguir en la metodología del uso del propio concepto. Existen, sin embargo,

documentos, como el estudio de Áreas vulnerables en el centro de Madrid (Alguacil;

Camacho; Hernández, 2007), donde se establecen parámetros, tanto de localización de

variables que intervienen en la vulnerabilidad como posibles modos de medida y valoración.

También existen estudios de vulnerabilidad de diversa índole, con fines sociales,

estructurales o ambientales, dónde se aplican diversas metodologías. Por ejemplo, en la

investigación,“Una propuesta metodológica para el estudio de la vulnerabilidad social en el

marco de la teoría social del riesgo” (Barrenechea, Gentile, González, Natenzon, 2000), se

reduce la selección de indicadores a tres grupos: demográficos, condiciones de vida y

productividad laboral, y se traza la existencia de cuatro dimensiones (Natenzon, 1995):

peligrosidad, vulnerabilidad, exposición e incertidumbre, con diversos matices.




Gran parte de la doctrina científica centra su estudio en el hecho social, dividiendo su

trabajo en condicionantes básicos de medida de esa situación de riesgo, como el nivel

económico, el nivel educativo y el nivel de integración social. La OCDE divide sus

indicadores en contexto, autosuficiencia, equidad, salud y cohesión social, todos ellos

centrados en el grado de integración y estado social de los hogares (Bouis, 2011). En el

presente estudio ha sido necesario incluir elementos de estructura del territorio, ya que

también modifican la fragilidad o potencialidad del suelo desde el punto de vista

inmobiliario y por tanto influirán en su valor económico; por ello, este trabajo se basa en la

clasificación completa de vulnerabilidad del INE, de la que se extraen las variables

consideradas de interés y significación en el área de la Vega Baja del Segura.

Es preciso señalar que no existe una batería de indicadores reconocidos con estudios

concluyentes o estandarizados de lo que significa la vulnerabilidad y de los elementos que

la componen. Existen numerosos ejemplos del análisis de la vulnerabilidad económica,

sobre todo en América Latina y Reino Unido (Carmona, 1977). No obstante, en lo referente

a la fragilidad poblacional hay algunos intentos de modelización, pero son poco

sistemáticos con resultados dispersos y poco concluyentes. En cuanto a los sistemas de

asentamientos e infraestructuras, no se han encontrado estudios en los que haya sido

tratada la medición de su posible vulnerabilidad. Los indicadores reconocidos trabajan a

una gran escala sobre territorios muy heterogéneos a nivel estructural, con resultados poco

significativos (Zarzosa, 1996).

El territorio que configura la comarca de la Vega Baja del Segura presenta una escala muy

acotada y reducida con diferencias muy significativas entre las diferentes zonas que lo

componen. Nuestro intento de cuantificación debe llegar hasta la identificación de las

situaciones de mayor fragilidad que permita analizar con precisión los problemas existentes

y establecer con claridad los puntos débiles y su vinculación con las políticas de desarrollo

urbanístico llevadas a cabo en el área.

Según los estudios realizados hasta la fecha, el rasgo de vulnerabilidad clave para un

entorno social es su nivel económico, es decir, la capacidad adquisitiva del sector, el nivel

de ingresos y factores relacionados con la productividad laboral exclusivamente. Esta

condición se refiere específicamente a que el impacto del riesgo suele producirse en

relación inversa con el nivel económico. Esta idea ha sido corroborada en numerosos

estudios realizados, especialmente en Méjico y Reino Unido, a tal punto que ha dado lugar

a lo que se conoce como la “tesis de vulnerabilidad” (Derrick Sewell, W.,1968). Esta teoría

sostiene que a menores recursos hay una mayor vulnerabilidad asociada, a grandes

rasgos, con estudios específicos sobre la pobreza, la desprotección y la ignorancia. No

obstante, el objeto del presente análisis está vincularlo a otros aspectos tales como la

carencia de accesos a infraestructuras o el exceso de viviendas de segunda residencia, que

no generan una vulnerabilidad de tipo social pero sí de naturaleza estructural.

14 .2 . E l i nd icador soc ia l como técn ica de med ida

La medida de un concepto abstracto, como el de la vulnerabilidad, ha generado diferentes

enfoques y técnicas sin que exista un acuerdo unánime. Sin embargo sí que se aprecia una

cierta tendencia hacia la definición de sistemas de indicadores sociales como instrumento

para medir y evaluar la realidad social. Los indicadores sociales son una técnica cuantitativa

que tiene la particularidad de medir realidades complejas y sintetizarlas hasta el punto de

ser representadas mediante un solo número o índice. Diferentes organismos oficiales las

utilizan, como la ONU (Aneas, 2007).




Es una técnica relativamente reciente que tiene sus orígenes en EEUU hacia 1930 (Navarro,

Larrubia, 2006), cuando se establecen como herramienta de medición para determinadas

magnitudes económicas y sociales, como la longevidad de un grupo social o su nivel de

dependencia. Bauer publicó su libro “Social Indicators” sobre indicadores sociales, pasando

a considerarse el creador de esta herramienta (Bauer, 1966), surgiendo a partir de éste

multitud de publicaciones y estudios basados en este concepto. Los indicadores sociales

son usados para analizar la satisfacción y el grado de cobertura de determinadas

necesidades o recursos no fácilmente evaluables directamente.

Desde las primeras publicaciones hasta el desarrollo de Bauer, se han sucedido múltiples

estudios, sin que se haya conseguido una concreta, consensuada y rigurosa técnica para

su medida. Los intentos de definición de los indicadores son tantos como estudios se han

realizado, desde el ámbito académico, científico o institucional, aunque muchos de ellos

recogen elementos reiterativos. Su legitimidad y su objetividad dependen de los objetivos y

finalidades de cada uno de los estudios, dependiendo su validez de su capacidad para

definir y parametrizar el término buscado de un modo correcto.

Los primeros intentos por desarrollar sistemas de estadísticas sociales fueron llevados a

cabo en los años 60 e inicios de los 70 por grupos académicos y científicos sociales en los

Estados Unidos y Europa. Estos esfuerzos iniciales fueron seguidos por gestiones a nivel

internacional de organizaciones como la Organización para la Cooperación y el Desarrollo

Económico y la Organización de Naciones Unidas (Navarro, Larrubia, 2006). La primera

propuesta de elaboración de los indicadores sociales por la OCDE fue promovida por los

gobiernos de los países miembros de la organización en 1970. El sistema establecido tenía

como finalidad manifiesta la medición del bienestar social y trataba de dividir este concepto

en una serie de áreas o “campo de objetivos”. A su vez, estos se fueron dividiendo en

subáreas, elaborando una relación final de variables con capacidad para ser

parametrizadas (Kaztman, 2003).

En los primeros años del presente siglo la OCDE realizó un nuevo sistema de indicadores

sociales El objetivo esencial de esta nueva propuesta es responder a dos cuestiones, una

en relación a la evolución social llevada a cabo en los países miembros de la OCDE y otra

determinar los resultados sociales obtenidos de las acciones llevadas a cabo por la

sociedad en general y por los gobiernos en concreto (Álvarez, Cadena, 2006). En la

definición del indicador social generalmente aparecen los siguientes elementos. Para que

exista el indicador social se hace necesaria la evaluación de una cantidad que permita

disponer de una medida estadística. Por otra parte, se trata de evaluar un concepto, una

idea concreta, en nuestro caso la fragilidad del territorio para poder comparar

posteriormente esos puntos más vulnerables con el valor del suelo residencial y la

fluctuación del mercado inmobiliario en la zona. Cada uno de los indicadores debe ser algo

concreto, o un conjunto de fenómenos simples definido claramente. Por ejemplo, la

vulnerabilidad infraestructural deberá tener en cuenta claramente cuáles son los factores

que van a influir en ella y de qué modo. Algunas variables serán indicadoras de fragilidad,

como la contaminación acústica, y otras de potencialidad, como la cercanía a las playas.

También es importante distinguir el indicador de la estadística. Ello será gracias a un

análisis teórico previo, a un gran esfuerzo de análisis e investigación tanto en el campo de

la valoración inmobiliaria como en el propio ámbito de la Vega Baja. El criterio de distinción

será, por tanto, su valor informativo, basado en la reflexión teórica y en el desarrollo de un

esquema explicativo. Un indicador no se concibe aisladamente, sino que es parte de un

conjunto de medidas interdependientes que actúan como un sistema. A la hora de realizar

nuestro sistema de indicadores, seguiremos una metodología concreta, que será la que

aporte solidez y validez al conjunto.




El Consejo Económico y Social de las Naciones Unidas propone una línea metodológica

muy utilizada por los organismos internacionales especializados como la OCDE y la ONU

(Zarzosa, 1996). Los principales pasos que propone para realizar un sistema de indicadores

son los siguientes

– En primer lugar se trataría de descomponer el objetivo a medir que es el concepto de

vulnerabilidad en áreas, componentes, campos o preocupaciones sociales, dependiendo

del ámbito de estudio tratado. En nuestro caso lo descomponemos en cuatro ámbitos:

poblacional, económico, dotacional e infraestructuras y red de asentamientos.

– En segundo lugar estas dimensiones pueden dividirse en subdimensiones o

subcomponentes que siguen siendo variables teóricas susceptibles de medirse con

indicadores, en los que cada uno de esos cuatro ámbitos se definirán con un conjunto de

variables.

– En tercer lugar, una vez hecha esta división, se trata de encontrar, para cada componente

o subdimensión una o varias medidas que indiquen su estado.

Una vez elegida la metodología se procede a la selección de los indicadores en función de

un criterio. Los criterios para elaborar una primera lista de indicadores son numerosos si

bien podemos encontrar unas características comunes que permiten la selección final:

(Álvarez, Cadena, 2006).

– Objetividad y sencillez. Una medición objetiva del problema, no muy costosa en su

obtención y fácil de interpretar.

– Especificidad. Una medición directa del objeto, depurada de otras significaciones

– Sensibilidad. Una medida cuyos valores sean sensibles a los cambios, progresión-

involución o intensificación-atenuación del objeto.

El sistema actual de indicadores utilizado por la OCDE es el siguiente:

Indicadores de contexto

Ingresos Nacionales, índices de fertilidad, Nivel de dependencia de las personas

mayores, extranjeros y población de origen extranjero, refugiados y solicitantes de asilo,

índices de divorcios y familias monoparentales.

Indicadores de autosuficiencia. Estado social.

Empleo, políticas de activación, paro, gastos en educación, jóvenes sin empleo, educación

y cuidado infantiles a una edad temprana, hogares sin empleo, logros en la educación,

madres trabajadoras, alfabetización, edad de jubilación, índices de sustitución, presión

fiscal, gasto público social, gasto público privado, gasto neto social, gente mayor en

residencias.

Indicadores de equidad. Estado social.

Pobreza relativa, salarios mínimos, desigualdad en los ingresos, gasto público social,

empleo poco remunerado, gasto privado social, diferencia salarial por razón de sexo, gasto

neto social, paro, obtención de prestaciones, jóvenes sin empleo, políticas de activación,

hogares sin empleo, gastos en educación, madres trabajadoras, educación y cuidado

infantiles a una edad temprana, logros en la educación, alfabetización, índices de

sustitución.

Indicadores de Salud. Estado social.

Esperanza de vida, personas mayores en residencias, mortalidad infantil, gasto en

asistencia médica, esperanza de vida sin padecer ninguna discapacidad, infraestructura

médica, accidentes, educación y cuidado infantiles a una edad temprana, pobreza relativa,

logros en la educación, paro, consumo de drogas y muertes relacionadas.




Indicadores de cohesión social. Estado social.

Huelgas, prisioneros, consumo de drogas y muertes relacionadas, edad de jubilación,

suicidio, educación y cuidados infantiles a una edad temprana, crimen, logros en la

educación, pertenencia a un grupo, gasto público social, votación, gasto en salud, pobreza

relativa, paro.

Basamos nuestro trabajo en esta técnica, que aplicamos a otros ámbitos como el

económico o la existencia de infraestructuras. Este sistema de análisis se traslada a los

diferentes ámbitos nacionales, realizando una adaptación de los mismos. En el presente

estudio, se han vinculado variables de carácter social y demográfico. Para ello se han

determinado los indicadores enumerados por el Instituto Nacional de Estadística español

con suficiente variabilidad dentro del ámbito, y vinculados a los grupos de demógraficos y

sociales.

14 .3 . In te rp re tac ión de la vu lne rab i l idad en la comarca de la Vega

Ba ja . S i s temas de i nd icadores

En la mayor parte de los estudios de vulnerabilidad, el indicador marca un umbral concreto

que se contrasta con los valores obtenidos en los hogares y que nos permite establecer si

estamos o no en una situación de vulnerabilidad, normalmente sin ningún tipo de escala

intermedia. En el presente estudio, más que localizar fragilidades concretas frente a un

cierto aspecto, se plantea un análisis que determine las dinámicas de comportamiento

territorial. Para ello, mediante la incorporación de los diferentes parámetros en un sistema

de información geográfica, se establecen tanto gradientes como umbrales de vulnerabilidad

que permiten un conocimiento de la variación, en el territorio, de aquellos factores que

crean situaciones de riesgo en comparación con las de su entorno. Por tanto, el objeto no

es establecer situaciones de riesgo puntual, sino niveles de vulnerabilidad y su influencia en

la formación del valor urbano.

Los objetivos base de un análisis de vulnerabilidad aplicado a un territorio son diversos. En

un primer momento se plantea medir, cuantificar y analizar las variables que influyen en la

vulnerabilidad y sus hogares. Dentro de un área concreta y acotada, es la propia

caracterización territorial la que define unos parámetros propios, específicos y exclusivos

objeto de estudio. Para el caso de la Vega Baja, es conveniente apuntar que en algunos de

los aspectos tratados, tales como los niveles de renta o el gasto social, no hay diferencias

lo suficientemente significativas para establecer umbrales claros que puedan identificar

puntos realmente vulnerables en contraste con otros.

La metodología seguida es la siguiente:

Analizar el concepto de vulnerabilidad estructural.

Obtener los indicadores del INE según los cuales se mide la Vulnerabilidad

Extraer los indicadores susceptibles de variabilidad dentro de la Vega Baja y sus

hogares para su estudio.

Cuantificar para los diferentes indicadores un gradiente de vulnerabilidad, identificando

las fragilidades y potencialidades del conjunto de la Vega Baja.

Cuantificar las tendencias de las diferentes variables del indicador para determinar el

riesgo de fragilidad en puntos con tendencias negativas,

independientemente de su estado de vulnerabilidad actual




Obtener una variable de vulnerabilidad que resuma y aglutine los valores de las

variables propias de los indicadores demográficos y sociales. Se excluyen

otros de tipo económico o la dotación sanitaria, por considerarlos con

reducida variabilidad en el área de la Vega Baja.

Comparar los resultados obtenidos con los valores de suelo de cada una de las

muestras que componen la base de datos.

Agrupando variables se confeccionan, mediante técnicas de análisis factorial, indicadores

de referencia para los siguientes ámbitos de análisis: Crecimiento y Estructura de la

población (Indicador demográfico del INE) y Población, Educación, Trabajo, Entorno Físico

y Cultura (todos ellos pertenecientes al grupo de indicadores sociales del INE). Para cada

uno de esos ámbitos de estudio, se ha realizado una recopilación de información a partir de

fuentes estadísticas (Instituto Nacional de Estadística e Instituto Valenciano de Estadística),

tanto a nivel municipal como inframunicipal mediante la cuantificación relativa a las

correspondientes secciones censales en las que se divide a nivel administrativo la comarca.

Los indicadores de crecimiento y estructura de la población permiten estudiar variables y

factores vinculados al crecimiento vegetativo, ratio de masculinidad, rangos de edad de la

población o tasas de dependencia. La definición de los indicadores sociales es una

operación estadística de síntesis que presenta un compendio de indicadores relativos a

aspectos globales de la realidad social. Los objetos de investigación se clasifican según

campos de preocupación social: población, familia y relaciones sociales, educación,

trabajo, renta, distribución y consumo, protección social, salud, entorno físico, cultura y

ocio, cohesión y participación social.

Dentro del bloque de población, perteneciente a los indicadores sociales, se estudian los

movimientos de la población, los índices de juventud y distribuciones por sexo. Los

indicadores de educación abarcan tanto los niveles de estudios de la población como los

recursos educativos físicos y humanos disponibles. El trabajo incluye variables relativas a

las tasas de actividad y paro, a los porcentajes de ocupación y los tipos de contratos

imperantes. El indicador de entorno físico incluye elementos de paisaje, transporte, vivienda,

equipamiento y suelo. En lo referente a los indicadores culturales, las variables intervinientes

son actividades culturales, juegos de azar, equipamientos de cultura y ocio y

pernoctaciones en diversos establecimientos.

En segundo lugar, se han gestionado los datos mediante un sistema de información

geográfica, obteniendo mapas temáticos de cada nivel donde se puedan visualizar los

gradientes de valor de vulnerabilidad existentes. En cualquier caso, y a pesar de la gran

cantidad de datos existentes, no se han detectado verdaderas situaciones de exclusión. No

obstante, el análisis resalta un conjunto de atributos necesarios para el análisis de la

variabilidad de los valores de suelo en la zona y el conocimiento más exacto posible de la

estructura económica y social del territorio.

Con esos indicadores, estableciendo los umbrales de medida de las variables que afectan

al bienestar, para cada uno de los ámbitos de caracterización, obtenemos un valor del

territorio que determine el grado de vulnerabilidad de cada zona concreta de la Vega Baja.

El grado de exposición a cada una de esas variables es el que determina la fragilidad de un

punto determinado. Partiendo de las fragilidades parciales obtenidas para cada uno de los

ámbitos de estudio, establecemos indicadores generales de vulnerabilidad del territorio,

que definimos como Vulnerabilidad Global, entendida como un compendio de factores de

riesgo que se conjugan para dar lugar a situaciones de precariedad. Este indicador de

vulnerabilidad será resumen y aglutinante de cada uno de los aspectos estudiados.




La vinculación del término vulnerabilidad al mercado inmobiliario permite crear un marco

conceptual desde el cual se identifican los recursos de los que dispone el territorio. En un

tejido con una fuerte dependencia del mercado de segunda residencia no nacional,

identificar estas situaciones es indispensable para poder dotar al activo inmobiliario y, por

tanto a su valor, de estabilidad.

14 .4 . Se l ecc ión de i nd i cadores de vu lne rab i l idad en e l ámb i to de

es tud io

Se adjunta la relación de indicadores establecidos por el INE para determinar la

vulnerabilidad de un ámbito. Se establece un cribado en el que se determina la relevancia

para el estudio, eliminando aquellos que no presentan variabilidad dentro del ámbito. Se

adjunta a continuación la relación de indicadores seleccionados.

saldo vegetativo

nacidos por cada mil defunciones

ratio de masculinidad

edad mediana de la población según sexo

proporción de personas mayores de 64 años

índice de envejecimiento

tasa de dependencia

tasa de dependencia de la población menor de 16 años

tasa de dependencia de la población mayor de 64 años

distribución por sexo

porcentaje de mujeres

ambos sexos

índice de juventud

índice de dependencia demográfica

extranjeros residentes en España

nacimientos

defunciones

crecimiento natural

saldo migratorio interior

total

por 1000 habitantes

emigración al extranjero

inmigraciones procedentes del extranjero

proporción de población de 16 y más años analfabeta/sin estudios

proporción de población de 16 y más años con estudios superiores

proporción de población de 25 a 34 años con estudios superiores

unidades de educación infantil

porcentaje de centros públicos

profesores de enseñanza no superior


número de activos

distribución porcentual por sexo

tasa de actividad por sexo

ambos sexos

número de ocupados

ambos sexos


% de asalariados con contrato indefinido

% de contratos registrados de duración indefinida

número de parados

ambos sexos


tasa de paro por sexo

ambos sexos

parque de vehículos automóviles

miles de vehículos

vehículos por 1000 habitantes

vehículos por km

porcentaje de tierra por aprovechamientos

tierras de cultivo

prados y pastizales

terreno forestal

otras superficies

espacios naturales protegidos

superficie

hectáreas por 1000 habitantes

viviendas terminadas

número de viviendas

distribución porcentual según clase

precio medio del m2 construido

total viviendas

viviendas según antigüedad

oficinas de entidades de crédito

oficinas de famacia

índices de la red nacional de carreteras

kilómetros de carreteras por 1000 km2

kilómetros de autopistas y autovías por 1000 km2

actividad del cine

espectadores por 100 habitantes

actividad editorial

libros publicados

vivienda

equipamiento e infraestructura

actividades culturales

suelo

transporte

movimientos migratorios

ENTORNO FÍSICO

CULTURA

tasa de actividad

población ocupada

parados

tasa de paro

nivel educativo de la población

recursos educativos físicos y humanos

población activa

INDICADORES DE VULNERABILIDAD SEGÚN EL INE

estructura de población

movimiento natural de la población

TRABAJO

INDICADORES DE CRECIMIENTO Y

ESTRUCTURA DE LA POBLACIÓN

EDUCACIÓN

INDICADORES

SOCIALES

POBLACIÓN

INDICADORES

DEMOGRÁFICOS

Figura 14.1. Relación Indicadores para análisis de vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia, INE.




14 .5 . E l va lo r de la Vu lne rab i l idad en la Vega Ba ja

Para cada uno de los indicadores tenidos en cuenta en el ámbito de estudio, enumerados

en el punto 13.4., se debe establecer el umbral bajo el cual una sección censal se considera

vulnerable. Ese valor, determinado por las características actuales de la sección censal,

unido a la tendencia al alza o a la baja de las mismas, determina la vulnerabilidad final del

ámbito.

Para establecer ese índice, nos basamos en la experiencia de Hernández Aja (2007) en su

estudio de Áreas Vulnerables en el centro de Madrid, donde el umbral de vulnerabilidad se

extrae de la media obtenida para cada indicador en tres ámbitos territoriales (la Comunidad

de Madrid, el municipio de Madrid y el ámbito de actuación de la Oficina Centro)

multiplicada por un factor de 1,5. Se considera vulnerable una sección censal que supera

ese valor de un 50% superior a la media de los ámbitos generales seleccionados. En su

caso, se escoge el mayor valor de los tres ámbitos para asegurar un umbral de

vulnerabilidad algo más elevado.

Siguiendo estas pautas y teniendo en cuenta que el análisis de vulnerabilidad sobre el

ámbito de la Vega Baja parte de un estudio estadístico y un análisis factorial de los

indicadores, el umbral de vulnerabilidad es el que supera las 1,5 veces del valor medio

obtenido del propio análisis factorial para el ámbito de la Vega Baja. Para aquellos

municipios en los que el indicador de vulnerabilidad sea superado con creces,

determinamos una zona de vulnerabilidad crítica.

Por tanto, la definición de vulnerabilidad es un concepto relativo, puesto que depende del

contexto en el que se produce lo que obliga a establecer distintos modos de medición. Para

cada uno de los municipios, se ha determinado si se trata de una zona de vulnerabilidad

superando el umbral, estableciendo las tendencias al alza o a la baja de los valores de los

indicadores y si la sección censal supera en el 50% de la media del indicador de

vulnerabilidad total. Es decir, se contrasta para cada municipio, la tendencia de sus

indicadores, la superación del umbral de vulnerabilidad parcial por indicadores y global

para el indicador de vulnerabilidad general.

14 .6 F rag i l i dades y po tenc ia l i dades te r r i to r i a l es en e l ámb i to de

es tud io

14.6.1 Indicadores Demográf icos

14.6.1.1 Indicadores de Crecimiento y Estructura de la Población

La vulnerabilidad se entiende tanto como una situación de fragilidad debido a las

circunstancias y características tanto sociales como estructurales en una zona, pero

también como un proceso de devaluación de estas características en el tiempo. Por lo

tanto, una zona puede ser vulnerable por sus peores condiciones en la actualidad o

susceptible de vulnerabilidad por la tendencia de las variables sociales a lo largo del

tiempo. Por ello, para cada uno de los indicadores determinados, establecemos primero un

estudio de las tendencias de sus variables a lo largo del tiempo.

Las variables que determina el INE como indicadoras de vulnerabilidad demográfica son:




INDICADORES

DEMOGRÁFICOS

INDICADORES DE

CRECIMIENTO Y

ESTRUCTURA DE LA

POBLACIÓN

saldo vegetativo

nacidos por cada mil defunciones

ratio de masculinidad

edad mediana de la población según sexo

proporción de personas mayores de 64 años

índice de envejecimiento

tasa de dependencia

tasa de dependencia de la población menor de 16 años

tasa de dependencia de la población mayor de 64 años

Figura 14.2. Relación Indicadores demográficos. Fuente: Elaboración propia,INE.

El saldo vegetativo por mil habitantes tiene en su globalidad una ligera tendencia a

aumentar, que se ha visto frenada en los últimos años.

Figura 14.3. Tendencia del Saldo Vegetativo por mil habitantes en la provincia de Alicante

Ello es debido fundamentalmente a la irregularidad en el número de nacimientos, puesto

que el de defunciones se mantiene estable. La tendencia al alza general del número de

nacimientos se ve frenada ocasional y puntualmente por diversos factores, tales como el

número de parados o la actividad económica del momento. La situación de crisis existente

desde 2008 se hace patente en este descenso de nacimientos.




Figura 14.4. Tendencia de Nacimientos por cada 1000 defunciones en la provincia

Este hecho propicia, a su vez, que la edad media de la población aumente gradualmente,

en parte debido a los fenómenos de descenso de la natalidad y en parte por el aumento de

la esperanza de vida. Como observamos en la siguiente gráfica, la edad media, que se

había mantenido estable durante 2000-2006, tiene un aumento más acusado en los últimos

años. También es destacable la mayor esperanza de vida de las mujeres con respecto a los

hombres.

Figura 14.5. Tendencia de la edad media de la población por sexo en la Vega Baja

Por lo tanto, la proporción de mayores de sesenta y cuatro años tiene un aumento

generalizado en la comarca de la Vega Baja del Segura.




Figura 14.6. Tendencia Personas mayores 64 años en la Vega Baja

Pero si desglosamos esa tendencia por municipios y analizamos su distribución en el

territorio, observamos que esta tendencia al alza generalizada se acusada más en unas

zonas que en otras. Uno de los indicadores de crecimiento y estructura de la población es

la tasa de dependencia de la población mayor de 64 años. Por ello, se ha analizado la

tendencia creciente o decreciente para cada uno de los municipios de la Vega Baja en el

período de tiempo comprendido entre 2002 y 2010. Como observamos en el gráfico

siguiente, los mayores incrementos de población dependiente mayor de 64 años están

vinculados a los municipios costeros y de segunda residencia, como San Fulgencio,

Orihuela Costa, Torrevieja o Rojales. Cabe destacar cómo en municipios del interior de la

comarca, aquellos marcados en blanco, la tendencia en los últimos años ha sido

decreciente, como ocurre en municipios que, como Granja de Rocamora o Rafal, tienden a

una población más joven.

Figura 14.7. Tendencia de crecimiento de población mayor de 64 años. Fuente: Elaboración propia, INE.




Figura 14.8. Tendencia Personas mayores 64 años en la Vega Baja

El índice de envejecimiento tiene también un aumento significativo a nivel provincial, algo

menos acusado si analizamos la tendencia global de la Vega Baja. El desarrollo turístico de

la comarca y de la costa en general se ha frenado en los últimos años y se ha desviado

hacia otras zonas más interiores de la provincia, que son las que elevan la tendencia de

envejecimiento de la provincia, que en las zonas litorales se mantienen más estables.

Figura 14.9. Tendencia del índice de envejecimiento en la provincia de Alicante




Figura 14.10. Tendencia del índice de envejecimiento en la Vega Baja

Si desglosamos la información por municipios, observamos que la tendencia al

envejecimiento de la población muestra patrones de comportamiento similares a la

tendencia de personas mayores de 64 años en municipios como Granja de Rocamora,

Almoradí, Rafal y Callosa, ubicados en la franja interior. Muestran un envejecimiento

negativo con tendencia a la estabilidad estructural de la población. Por otra parte, los

municipios de costa y de la franja prelitoral, en particular aquellos en los que la

estacionalidad y la segunda residencia son un hecho masivo, muestran una tendencia

mayor al envejecimiento.

Figura 14.11. Tendencia al envejecimiento. Fuente: Elaboración propia, INE.




Figura 14.12. Tendencia del índice de envejecimiento en la Vega Baja

Este hecho, se vincula directamente con la tendencia a la dependencia. Observamos en los

siguientes gráficos cómo, en términos generales, el envejecimiento de la población, así

como el aumento de población mayor de 64 años, están íntimamente ligados a un aumento

en la dependencia de la población. Por lo tanto, como se observa en el índice e

envejecimiento, la tendencia de dependencia al alza se da en toda la provincia, pero menos

acusadamente si nos centramos en concreto en la Vega Baja.




Figura 14.14. Tendencia de dependencia total en la provincia de Alicante

Figura 14.15. Tendencia de dependencia total en la Vega Baja

Algunos municipios del prelitoral, como Redován o San Isidro, con pirámides poblacionales

de base más estrecha, es decir, con edades mayores a la media, muestran un grado de

dependencia negativo. En cualquier caso, las tendencias de dependencia tienden a

aumentar ligeramente, pero exceptuando casos como Benijófar o Algorfa en los que es

bastante acusada, las pendientes son poco acusadas. El aumento de la edad de la

población es estos municipios está ligado a un tipo de habitante con mejor situación social,

económica y de salud y, por lo tanto, con un nivel de dependencia menor.




Figura 14.16. Tendencia a la dependencia. Fuente: Elaboración propia, INE.

Figura 14.17. Tendencia de dependencia total en la Vega Baja




La dependencia total de un ámbito se puede dividir en tendencia juvenil y anciana. Como

podemos observar en el siguiente gráfico, la dependencia juvenil ha seguido unos patrones

irregulares en la provincia de Alicante y el conjunto de la Vega Baja. Un descenso durante

los años de bonanza y un aumento muy rápido durante los últimos años debido a la baja

contratación de jóvenes y a la dificultad de conseguir un primer empleo.

Figura 14.18. Tendencia de dependencia juvenil en la provincia de Alicante

Figura 14.19. Tendencia de dependencia juvenil en la Vega Baja




Por lo tanto, un indicador de cómo el riesgo de vulnerabilidad demográfica aumenta a nivel

provincial y comarcal. Si reducimos la escala a nivel municipal, la dependencia juvenil

muestra aumento significativo en Almoradí, Cox, Benferri, Callosa, Rafal y Granja de

Rocamora, donde la población se mueve en medias de edad inferiores y dónde la

estructura de los hogares muestra más agrupaciones familiares. Torrevieja destaca tanto en

la dependencia de personas ancianas como de personas jóvenes, por lo que se perfila

como uno de los puntos de mayor vulnerabilidad demográfica.

En el resto de municipios, y a nivel general, no se observa una tendencia acusada ni al

aumento ni al descenso, manteniendo los valores estables en los últimos 5 años.

Figura 14.20. Tendencia a la dependencia juvenil. Fuente: Elaboración propia, INE.




Figura 14.21. Tendencia de dependencia juvenil en la Vega Baja

En el otro extremo de la dependencia encontramos a los habitantes de mayor edad, donde

la tasa de dependencia de la población de mayor edad muestra aumentos significativos de

nuevo en la franja prelitoral y algo menos acusada en la costa; en municipios como San

Miguel de Salinas, San Fulgencio, Rojales, Beijófar, Algorfa y Pilar de la Horadada se

encuentran los puntos extremos. Los municipios de interior como Formentera, Redován y

San Isidro vuelven a mostrar una tendencia negativa de la dependencia anciana, de modo

que en los últimos años han visto decrecer el número de habitantes dependientes de más

de 64 años. A nivel provincial, también se observa un ascenso significativo debido a la

pérdida de nivel adquisitivo en los últimos años. Sin embargo, en la Vega Baja, cuya

población de elevada edad tiene generalmente un alto nivel adquisitivo debido a su

procedencia (mayoritariamente europea), ha sufrido algo menos.




Figura 14.22. Tendencia de índice de dependencia anciana en la provincia de Alicante

Figura 14.23. Tendencia de índice de dependencia anciana en la Vega Baja




Figura 14.24. Tendencia de índice de dependencia anciana en la Vega Baja

Figura 14.25. Tendencia a la dependencia anciana. Fuente: Elaboración propia, INE.




Analizadas las tendencias de las diferentes variables, se ha establecido la estructura del

territorio a nivel de crecimiento y de población, mediante un análisis de carácter factorial.

Para ello se ha utilizado una herramienta de análisis estadístico IBM SPSS Statistics 17,

desarrollando mapas temáticos mediante Intergraph GeoMedia® Professional lo que ha

permitido desarrollar un mapa de vulnerabilidad demográfica de la Vega Baja del Segura.

Observamos cómo los patrones de comportamiento del territorio se resumen en este

gráfico, en el que municipios como Torrevieja (con altas dependencias tanto juveniles como

de mayores de 64 años y edades medias muy altas con tendencias al alza) están a la

cabeza de la vulnerabilidad demográfica. Por otra parte, los municipios de interior como

Rafal, Albatera y Bigastro muestran una estructura de la población y unos indicadores de

crecimiento mucho más estables.

Figura 14.26. Vulnerabilidad demográfica. Fuente: Elaboración propia, INE.

14.6.2 Indicadores Sociales

14.6.2.1 Indicadores de Población

Siguiendo el proceso de análisis anterior, se han definido los indicadores de población,

englobados dentro de los indicadores sociales, que valoran el territorio en función de los

movimientos de la población. Se estudian las siguientes variables:




POBLACIÓN

estructura de población

distribución por sexo


ambos sexos

índice de juventud

índice de dependencia demográfica

extranjeros residentes en España

movimiento natural de la población

nacimientos

defunciones

crecimiento natural

movimientos migratorios

saldo migratorio interior

total

por 1000 habitantes

emigración al extranjero

inmigraciones procedentes del extranjero

Figura 14.27. Variables de población. Fuente: Elaboración propia, INE.

La población muestra una alta tendencia a aumentar en los municipios de Montesinos,

Catral, Formentera del Segura, San Miguel de Salinas, Algorfa y Daya Vieja, todos ellos en la

franja prelitoral y un ligero aumento en otras zonas costeras. Por otra parte, muestra un

descenso en Torrevieja y San Fulgencio, y un estancamiento en el resto de la comarca.

Figura 14.28. Tendencia aumento de la población. Fuente: Elaboración propia, INE.

Las tendencias de distribución por sexo muestran una tendencia al aumento generalizado

tanto de hombres como de mujeres. Como observamos en las gráficas siguientes, la

distribución de la población masculina tiende a aumentar a nivel global, pero localmente no

se observan grandes saltos, sino un aumento lento y paulatino, en algún caso tendente a

cero.




Figura 14.29. Distribución de población Masculina en la Vega Baja




Figura 14.30. Distribución de población Masculina en la provincia de Alicante

En cuanto a la distribución femenina en la población, como observamos en las gráficas

siguientes, repite la fórmula observada en la distribución de población masculina,

tendencias muy ligeras al alza o a la estabilidad.

Figura 14.31. Distribución de población Femenina en la Vega Baja




Figura 14.32. Distribución de población Femenina en la provincia de Alicante

El indicador de población incluye también en su variabilidad aspectos relacionados con los

movimientos naturales, es decir, nacimientos, defunciones y crecimiento natural. En cuanto

a crecimiento natural y defunciones, se observan tendencias al descenso de la mortalidad y

por lo tanto un aumento del crecimiento natural, lo que se traduce en una tendencia positiva

desde el punto de vista de la vulnerabilidad. Sin embargo, la tendencia de los nacimientos,

a pesar tener una media que supone un ligero aumento, muestra mayor irregularidad, lo

cual dificulta su interpretación desde un punto de vista de la vulnerabilidad.

Figura 14.33. Tendencia de Nacimientos en la provincia de Alicante




Figura 14.34. Tendencia de Defunciones en la provincia de Alicante

Figura 14.35. Tendencia de Crecimiento Natural en la provincia de Alicante

A nivel comarcal, del estudio de los movimientos migratorios se desprende una tendencia

significativa al descenso de la inmigración así como un aumento generalizado de la

emigración, de modo que se observa cierto riesgo de vulnerabilidad si las tendencias

migratorias no invierten su proceso.




Figura 14.36. Tendencia del Saldo Migratorio en la Vega Baja

Los últimos cuatro años la caída del saldo migratorio en la comarca es significativa.

Figura 14.37. Tendencia del saldo migratorio en la Vega Baja




Por otra parte, la procedencia de la población extranjera, sigue siendo fundamentalmente

europea, pero se observa también un freno en el aumento paulatino de los años de

bonanza y una ligera caída en el último tramo de la gráfica.

Figura 14.38. Evolución de la población extranjera en la Vega Baja

Los estudios de distribución por sexo muestran una pequeña fractura en el territorio,

dividiéndose en una zona interior con mayor porcentaje de mujeres y una media de edad

menor y una zona litoral con predominancia de hombres y mayor edad. También existe un

mayor saldo migratorio en municipios como Guardamar, Almoradí, Benferri, Callosa o Daya

Nueva, de ahí la mayor vulnerabilidad del territorio en esos municipios.




Figura 14.39. Vulnerabilidad poblacional. Fuente: Elaboración propia, INE.

14.6.2.2 Indicadores Educativos

Las variables que determinan los indicadores de la vulnerabilidad educativa en la se

relacionan a continuación:

EDUCACIÓN

nivel educativo de la

población

proporción de población de 16 y más años analfabeta/sin

estudios

proporción de población de 16 y más años con estudios

superiores

proporción de población de 25 a 34 años con estudios

superiores

recursos educativos

físicos y humanos

unidades de educación infantil

porcentaje de centros públicos

profesores de enseñanza no superior


Figura 14.40. Variables incluidas en el indicador de educación. Fuente: Elaboración propia, INE.

Partiendo de estos indicadores, se establecen sus tendencias a aumentar o disminuir en los

últimos 10 años, con el fin de determinar los puntos frágiles del territorio a nivel educativo. El

plano más significativo de tendencia a este nivel es el de analfabetismo. Observamos en la

siguiente figura el aumento mayor aumento de analfabetismo en Pilar de la Horadada, Los

Montesinos, Callosa del Segura y Cox.




Figura 14.41. Tendencia al analfabetismo. Fuente: Elaboración propia, INE.

Si analizamos la tendencia al analfabetismo en la provincia de Alicante, observamos cómo

tras un lógico descenso a principio de la década de 2000, vuelve a tender ligeramente a

aumentar. La diáspora de jóvenes con titulación hacia otros países en búsqueda de su

primer empleo en los últimos años ha aumentado la proporción de la población analfabeta.

Figura 14.42. Tendencia de proporción de población de 16 años analfabeta en la provincia de Alicante

Así pues, el reverso de este hecho es el estancamiento y la ligera disminución de jóvenes

con estudios superiores en la provincia.




Figura 14.43. Tendencia de proporción de población de 16 años con estudios superiores en Alicante

Figura 14.44. Tendencia de proporción de población de 25 a 34 años con estudios superiores en la

provincia de Alicante

Al nivel educativo de la población, que como se observa tiene una tendencia negativa que

indica riesgo de vulnerabilidad, se suman los recursos educativos físicos y humanos para

obtener un indicador de Vulnerabilidad Educativa. Como observamos en el gráfico

siguiente, el porcentaje de centros públicos tiene una marcada tendencia a su desaparición,

lo que supone un aumento de esa vulnerabilidad que ya se veía afectada por el descenso

de población con formación.




Figura 14.45. Tendencia de Porcentaje de Centros Públicos en la Comunidad Valenciana

Por su parte, la tendencia de profesorado es al alza, lo cual frena en parte el riesgo de

vulnerabilidad educativa.

Figura 14.46. Tendencia de profesores de enseñanza no superior en la Comunidad Valenciana

El estudio de estas variables, indican el grado de Vulnerabilidad Educativa, que se grafían

en el mapa temático siguiente. Se observa la fragilidad de algunas zonas del prelitoral

donde hay carencia de centro educativos (como San Miguel de Salinas) y, sobre todo, la

tendencia de unos mayores niveles de estudios en las zonas de costa, donde la población

extranjera tiene una media de nivel de estudios mayor.




Figura 14.47. Vulnerabilidad Educativa. Fuente: Elaboración propia, INE.

14.6.2.3 Indicadores de Trabajo

Las variables incluidas en los indicadores de vulnerabilidad laboral son los siguientes:

TRABAJO

población activa

número de activos


tasa de actividad

tasa de actividad por sexo

ambos sexos

población ocupada

número de ocupados

ambos sexos


% de asalariados con contrato indefinido

% de contratos registrados de duración indefinida

parados

número de parados

ambos sexos


tasa de paro

tasa de paro por sexo

ambos sexos

Figura 14.48. Variables incluidos en indicador trabajo. Fuente: Elaboración propia, INE.

En cuanto a la población activa en la provincia de Alicante, se observa una progresión

continua al alza, sin sobresaltos ni grandes cambios de un año a otro. Los datos obtenidos

llegan hasta 2008, por lo que no se puede llegar a una conclusión clara de cómo afectaría

la depresión económica en el número de activos en los últimos años.




Figura 14.49. Tendencia del número de activos en miles de personas en la provincia de Alicante

Por sexos, se observa cómo todavía es menor el número de mujeres activas que de

hombres, pero la tendencia al respecto de estos porcentajes es al acercamiento al 50% en

una progresión lineal de medio punto porcentual anual.

Figura 14.50. Tendencia del porcentaje de personas activas por sexo en la provincia de Alicante

Por lo tanto, la tasa de actividad, que parece mantenerse relativamente estable, también

tiende a aproximarse (se observa cómo la tasa de actividad masculina acusa un cierto

descenso mientras la femenina aumenta ligeramente).




Figura 14.51. Tendencia de la tasa de actividad en la provincia de Alicante

El número de ocupados, por su parte, muestra una tendencia al estancamiento, lo cual,

unido al ligero aumento de la tasa de población activa, arroja un riesgo de vulnerabilidad en

aumento.

Figura 14.52. Tendencia del número de ocupados por miles de personas en la provincia de Alicante

Del mismo modo que se observaba la tendencia al equilibrio en las tasas de actividad entre

hombres y mujeres, la distribución porcentual de ocupados por sexo arroja datos similares.




Figura 14.53. Tendencia de la distribución porcentual de ocupados en la provincia de Alicante

Para todos los tipos de contrato, se observa una alarmante tendencia generalizada a la

destrucción de empleo, con la desaparición paulatina de contratos. En el caso de los

contratos temporales, en el gráfico creado a continuación se observa cómo Torrevieja ha

destruido casi todo el empleo temporal al caer drásticamente el sector terciario y de la

construcción a los que se vinculaba casi toda su actividad. Por otra parte, sólo los

municipios de Cox y Daya Vieja muestran un aumento en los contratos de tipo temporal.

Figura 14.54. Tendencia a desaparición de contratos temporales. Fuente: Elaboración propia, INE.




En el siguiente gráfico se observa cómo Torrevieja, con un mayor número de contratos,

debido a su tamaño, relevancia y sobre todo, al sector turístico y terciario, sufre el mayor

descenso en los últimos años de contratos temporales y tiene una tendencia más clara a la

destrucción, que parece haber llegado a un nivel en el que se mantiene estable.

Figura 14.55. Tendencia de los contratos Temporales en la Vega Baja

En la Vega Baja se observa una clara tendencia al descenso de los contratos temporales,

que parece haber tocado fondo en el año 2009 y que ahora mismo está en una situación de

estabilidad en un perfil bajo.




Figura 14.56. Tendencia de los contratos Temporales en la Vega Baja

Se adjuntan las gráficas de tendencia de todo tipo de contratos a nivel local, provincial y

comarcal, en todas las cuales se aprecia una clara tendencia a la destrucción de empleo.

La situación es más grave si se analiza la destrucción de empleo de tipo indefinido. En los

siguientes gráficos de tendencia de desaparición de contratos laborales de tipo indefinido,

queda patente cómo las zonas vinculadas al sector servicios, franja litoral, han sufrido un

grave descenso de los contratos, así como algunas zonas altamente vinculadas con el

sector de la construcción y la industria, como Almoradí.

Figura 14.57. Tendencia a desaparición de contratos indefinidos. Fuente: Elaboración propia, INE.




Figura 14.58. Tendencia de los contratos Indefinidos en la Vega Baja

Por su parte, la tendencia de demanda de empleo muestra un gran parecido con la

tendencia a desaparición de contratos, de modo que las zonas en las que se destruye el

empleo aumentan el número de solicitudes de trabajo. Se observa una tendencia a la

vulnerabilidad alta en Orihuela, Torrevieja y otros municipios como Albatera y Pilar de la

Horadada.




Figura 14.59. Tendencia demandante de empleo. Fuente: Elaboración propia, INE.

Las tasas de paro y la demanda de empleo en la provincia de Alicante, en la Vega Baja

tienen tendencias generalizadas al alza. En el siguiente gráfico, se aprecia ese aumento

desmesurado en los últimos años que se regula en valores de desempleo realmente

elevados, tanto para hombres como para mujeres.

Figura 14.60. Tendencia de Demandantes de empleo Varones en la Vega Baja




Figura 14.61. Tendencia de Demandantes de empleo Mujeres en la Vega Baja

Estos factores configuran la vulnerabilidad laboral del ámbito mediante la confección de

indicador mediante análisis factorial. Se observa cómo en las tendencias y variables

analizadas en este ámbito, los municipios de Torrevieja, Orihuela, Almoradí, Callosa, Pilar de

la Horadada y Guardamar del Segura, destacan como los que presentan unos mayores

riesgos en el ámbito laboral.

Por otra parte, los municipios de Benferri, Algorfa, Daya Nueva, Jacarilla y Granja de

Rocamora son los más estables laboralmente, puesto que tienen una mejor situación de

actividad y una tendencia menor a la destrucción de empleo.




Figura 43.62. Vulnerabilidad en el Trabajo. Fuente: Elaboración propia, INE.

14.6.2.4 Indicadores de Entorno Físico

Las variables incluidas en los indicadores de vulnerabilidad de Entorno Físico son los

siguientes:

ENTORNO FÍSICO

transporte

parque de vehículos automóviles

miles de vehículos

vehículos por 1000 habitantes

vehículos por km

suelo

porcentaje de tierra por aprovechamientos

tierras de cultivo

prados y pastizales

terreno forestal

otras superficies

espacios naturales protegidos

superficie

hectáreas por 1000 habitantes

vivienda

viviendas terminadas

número de viviendas

distribución porcentual según clase

precio medio del m2 construido

total viviendas

viviendas según antigüedad

equipamiento e oficinas de entidades de crédito




infraestructura oficinas de farmacia

índices de la red nacional de carreteras

kilómetros de carreteras por 1000 km2

kilómetros de autopistas y autovías por 1000 km2

Figura 14.63. Variables vinculadas Entorno Físico. Fuente: Elaboración propia, INE.

El estudio de las tendencias de estos indicadores nos lleva a la comprensión del territorio a

nivel físico. Se ha estudiado el tipo de paisaje, las superficies por municipio y sección

censal de espacios naturales protegidos, la densidad de la población el número de

viviendas, la antigüedad media de las viviendas y los índices de infraestructuras y

equipamientos.

Figura 14.64. Incidencia de tipo de paisaje en la Sección Censal. Fuente: Elaboración propia, INE.

El parque de vehículos móviles, por su parte, con una tendencia al alza que también se ha

visto frenada en los últimos años. En la provincia de alicante el ascenso ha sido más

acusado que en la propia comarca de la Vega Baja, en la que hay mayor regularidad.




Figura 14.65. Tendencia de parque de vehículos en la Provincia de Alicante

Figura 14.66. Tendencia de parque de vehículos en la Vega Baja

A nivel local, se repite este patrón de ascenso regular proporcional al tamaño del municipio.




Figura 14.67. Tendencia de parque de vehículos en la Vega Baja

La existencia de equipamientos e infraestructuras también influye en el indicador de la

vulnerabilidad del entorno físico; por ello, estudiamos las tendencias de diferentes tipos de

oficinas y equipamientos básicos. En cuanto a las oficinas de entidades de crédito, han

aumentado gradualmente hasta encontrarse en una cima que, de momento, del mismo

modo que ocurre con la economía, las tasas de actividad y las variables que dependen de

ello, se encuentra estancada.




Figura 14.68. Tendencia de oficinas de crédito por cada 100.000 habitantes en la provincia de Alicante

Por su parte, las farmacias, y los equipamientos sanitarios en general, están sufriendo un

descenso generalizado en la Comunidad Valenciana, agravado por los impagos y la falta de

inversión en el sector.

Figura 14.69. Tendencia de Oficinas de Farmacia por cada 100.000 habitantes en la Comunidad

Valenciana

El freno de la economía también se refleja en los kilómetros de carreteras, autovías y

autopistas, que requieren de una inversión gubernamental que se ha visto reducida.




Figura 14.70. Tendencia de kilómetros de carreteras por 1000 km2 en la provincia de Alicante

Figura 14.71. Tendencia de kilómetros de autopistas y autovías por 1000 km2 en la provincia de Alicante

Todo ello se resume en un único factor, en el que observamos con claridad la mayor

vulnerabilidad del entorno físico en los municipios con territorios con figuras de protección

paisajística (como Pilar de la Horadada o Guardamar del Segura), en los que también se da

la circunstancia de unos paisajes concretos, unas peores comunicaciones o menor número

de equipamientos.

En el otro extremo, los valores de los municipios en torno a las vías rápidas de

comunicación y con paisajes de menor fragilidad, como huertas, secano y matorrales,

tienen una vulnerabilidad menor.




Figura 14.72. Vulnerabilidad del Entorno Físico. Fuente: Elaboración propia, INE.

14.6.2.5 Indicadores de Cultura

Las variables incluidas dentro de los indicadores culturales son las siguientes:

CULTURA

actividades culturales

actividad del cine

espectadores por 100 habitantes

actividad editorial

libros publicados

cantidades jugadas en

juegos de azar

euros por habitante

total, juegos privados, públicos y once

vacaciones de los

residentes en España

pernoctaciones en establecimientos hoteleros por 100

habitantes

pernoctaciones en apartamentos turísticos por 100

habitantes

pernoctaciones en campings por 100 habitantes

pernoctaciones en alojamientos de turismo rural por 100

habitantes

equipamiento de cultura y

ocio

salas de cine por 100000 habitantes

puntos de servicio de bibliotecas por 100000 habitantes

locales de restauración por 10000 habitante

plazas en establecimientos hoteleros por 1000

habitantes

plazas en apartamentos turísticos por 1000 habitantes

plazas en campings por 1000 habitantes

plazas en alojamientos de turismo rural por 1000

habitantes

Figura 14.73. Vulnerabilidad del Entorno Físico. Fuente: Elaboración propia, INE.




Partiendo de estos indicadores, se establecen las tendencias a aumentar o disminuir en los

últimos 10 años con el fin de determinar los puntos frágiles del territorio a nivel cultural.

La tendencia de espectadores de cine en la provincia cae año tras año, dejando al sector

en situación de riesgo y desprotección. Este hecho se agrava por la crisis de la industria,

que tiene tanto que ver con la crisis económica como con el hecho de que se enfrenta a

factores de progreso y evolución del sector, como internet, la piratería y los nuevos medios

de distribución y promoción, que minan las vías clásicas de ingresos del cine.

Figura 14.74. Tendencia de espectadores de cine cada 100 habitantes en la provincia de Alicante

Por otra parte, la tendencia de libros publicados durante los últimos años, sin tener una

tendencia totalmente estable y regular, muestra una clara línea global al alza.

Figura 14.75. Tendencia de libros publicados (miles de ejemplares) en la provincia de Alicante




La tendencia de euros jugados en juegos de azar por habitante también muestra una

tendencia global al alza, con algunos altibajos.

Figura 14.76. Tendencia de euros jugados en juegos de azar por habitante en la Comunidad Valenciana

El modo de celebración de las vacaciones de los residentes en cada zona también es un

factor a tener en cuenta en el desarrollo del indicador. Por lo tanto, si analizamos las

pernoctaciones en establecimientos hoteleros, observamos, además de una tendencia

general al descenso, un desplome más acusado hacia el final del período, que coincide con

el inicio de la recesión económica.

Figura 14.77. Tendencia pernoctaciones en establecimientos hoteleros por 100 habitantes en provincia

de Alicante

Este mismo análisis sobre las pernoctaciones pero en esta ocasión sobre los apartamentos

turísticos, aporta un dato diferencial, la tendencia en apartamentos turísticos es más

estable, no tan claramente descendente, pero la caída debida a la crisis es más acusada.




Figura 14.78. Tendencia pernoctaciones en apartamentos turísticos por 100 habitantes en Comunidad

Valenciana

Por su parte, la tendencia de pernoctaciones en campings sí está sufriendo una caída

paulatina que tiene más que ver con el agotamiento del sector, en detrimento en pos del

alquiler y la segunda residencia.

Figura 14.79. Tendencia pernoctaciones en campings por 100 habitantes en Comunidad Valenciana

Sin embargo, en contraposición a este descenso paulatino, la tendencia de pernoctaciones

en alojamientos turísticos tiene una clara tendencia al alza, que se ha visto frenada por la

situación económica, pero muestra el potencial del sector en condiciones normales, de

estabilidad.




Figura 14.80. Tendencia pernoctaciones en alojamientos turísticos por 100 habitantes en Comunidad

Valenciana

A nivel de equipamientos, si observamos por ejemplo los puntos de servicio de bibliotecas

en la provincia, se aprecia el descenso paulatino de los mismos en relación con el número

de habitantes. Esto se debe al estancamiento en la inversión de nuevos puntos en contraste

con el aumento de la población.

Figura 14.81. Tendencia de puntos de servicios de Bibliotecas por 100.000 habitantes en la provincia de

Alicante

Sin embargo, en contraste, elementos como el número de cafeterías tiene una progresión

inversa, tanto a nivel provincial como comarcal, como observamos a continuación.




Figura 14.82. Tendencia de número de cafeterías en la provincia de Alicante

Figura 14.83. Tendencia de número de cafeterías en la Vega Baja

Si profundizamos en este análisis a escala local, el efecto es el mismo, un aumento gradual

en la mayoría de los casos con un estancamiento en los últimos años. En los municipios

más pequeños, se observa una tendencia a la estabilidad o permanencia de servicios. .




Figura 14.84. Tendencia de número de cafeterías en la Vega Baja

Este análisis se realiza para los locales de restauración, los establecimientos hoteleros, los

apartamentos turísticos, las plazas de campings y el alojamiento de turismo rural tanto en

número de establecimientos como en número de plazas, se observa una tendencia general

al aumento, con estancamiento en los últimos años, con algunas excepciones.

Por ejemplo, en la Vega Baja del Segura, la oferta y demanda hotelera no es regular, siendo

de mayor calado el turismo de segunda residencia y largas estancias, por ello, el número de

plazas en hoteles tiende a mantenerse estable en niveles bajos, cuando no a caer o

desaparecer.




Figura 14.85. Tendencia de número de plazas en hoteles en la Vega Baja

Sin embargo, como contraste, el número de plazas de apartamento tiene una tendencia

irregular en función de la explotación comercial de cada uno de los municipios. Por ejemplo,

Orihuela, un municipio de gran dualidad, que abarca sector litoral y turístico, de interior y

agrario y rural y urbano, todavía tiene capacidad de absorción de mercado inmobiliario,

mientras que otros municipios, como Torrevieja o Guardamar, ya parecen haber tocado

techo y están en serio descenso.




Figura 14.86. Tendencia de número de plazas en apartamentos en la Vega Baja

Otros sectores, como el número de campings, tienen un peso relativo tan bajo y un

descenso tan acusado que se encuentran fuera de las tendencias lógicas de la zona, más

debido a una crisis del sector y a la competencia de otros sectores que a la propia situación

de vulnerabilidad de la zona.




Figura 14.87. Tendencia de número de plazas en campings en la Vega Baja

Como se ha apuntado con anterioridad, el análisis pormenorizado tanto a nivel local, como

comarcal y provincial de número de establecimientos y plazas se encuentra en el anexo xxx.

Desde un punto de vista global, todo este análisis es de utilidad para obtener una

cartografía de vulnerabilidad cultural. Haciendo balance del número de elementos culturales

englobando los anteriormente descritos, independientemente de su tipología concreta,

observamos en la siguiente figura el mayor aumento de equipamientos en las cabeceras

comarcales: Torrevieja y Orihuela, y en Guardamar, Rojales y Pilar de la Horadada a

continuación.




Figura 14.88. Tendencia aumento de elementos culturales. Fuente: Elaboración propia, INE.

Por otra parte, desciende bruscamente el número de equipamientos en San Isidro y se

estancan en otros municipios de interior como Rafal, Redován, Benferri y Jacarilla. En el

resto de municipios están los crecimientos intermedios. Todo ello, unido a las distintas

actividades y movimientos vacacionales, culturales y de ocio, confluye en un mapa de

vulnerabilidad cultural en el que se observan las carencias de elementos culturales en el

interior de la comarca, así como su estancamiento o tendencia a descender. Por lo tanto,

municipios como Benferri, Rafal, Jacarilla, Benejúzar, Daya Nueva y Cox son los más

vulnerables culturalmente.




Figura 14.89. Vulnerabilidad cultural. Fuente: Elaboración propia, INE.

14.6.3 Valoración de la Vulnerabi l idad Global del ámbito.

Tras los análisis parciales de vulnerabilidad social y demográfica de la Vega Baja del

Segura, mediante un análisis factorial que aglutina todos los aspectos estudiados, tanto a

nivel de población, educación, trabajo, entorno físico y cultura, establecemos la

vulnerabilidad global del territorio.

Como hemos dicho, la vulnerabilidad se entiende como un compendio entre el valor del

indicador en cada zona y su tendencia al alza o a la baja en un futuro próximo, medio y

lejano.

1 Tabla comparativa de datos de tendencia

En primer lugar, tras el análisis de tendencias y su evolución en cada uno de los municipios,

extraemos los valores de las variables con mayor variabilidad dentro de la zona, puesto que

muchos de los análisis son realizados sobre documentación autonómica o provincial, y no

ayudan a la diferenciación de la vulnerabilidad desde un punto de vista de comparación

entre municipios.

Las tendencias analizadas por separado en este punto son: mayores de 64 años,

envejecimiento, dependencia total, dependencia juvenil, dependencia anciana, población,

demandantes de empleo, contratos indefinidos, contratos temporales, tasa de paro, número

de vehículos y elementos culturales (suma del total de equipamientos de cultura,

alojamiento y ocio).




MU

NIC

IP

IO

TEN

DEN

CIA

MA

YO

RES

64

TEN

DEN

CIA

EN

VEJEC

IM

IEN

TO

TEN

DEN

CIA

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EN

DEN

CIA

TEN

DEN

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RO

TEN

DEN

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TEN

DEN

CIA

ELEM

EN

TO

S C

ULTU

RA

LES

Albatera ↔ ↑ ↔ ↓ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑

Algorfa ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↔ ↑ ↑

Almoradí ↑ ↓ ↓ ↔ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↓ ↑

Benejúzar ↔ ↑ ↔ ↔ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↔ ↑

Benferri ↔ ↔ ↔ ↑ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↔

Benijófar ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↔ ↑

Bigastro ↔ ↑ ↔ ↔ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↓ ↔ ↑

Callosa ↔ ↓ ↓ ↑ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↓ ↔

Catral ↑ ↑ ↑ ↔ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑

Cox ↔ ↑ ↔ ↔ ↔ ↔ ↑ ↓ ↑ ↑ ↓ ↔

Daya Nueva ↔ ↑ ↑ ↓ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↑ ↔

Daya Vieja ↔ ↑ ↑ ↓ ↔ ↑ ↔ ↓ ↑ ↔ ↔ ↔

Dolores ↔ ↑ ↑ ↓ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑

Formentera ↔ ↑ ↔ ↓ ↓ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↑ ↑

Granja ↓ ↓ ↓ ↑ ↔ ↔ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↔

Guardamar ↑ ↑ ↑ ↔ ↑ ↔ ↑ ↓ ↓ ↔ ↓ ↑

Jacarilla ↔ ↑ ↑ ↓ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↔

Montesinos ↑ ↑ ↔ ↓ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑

Orihuela ↑ ↑ ↔ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑

Pilar de la H. ↑ ↑ ↑ ↔ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑

Rafal ↓ ↓ ↔ ↑ ↔ ↑ ↑ ↓ ↓ ↔ ↔ ↔

Redován ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↑ ↑ ↓ ↓ ↓ ↓ ↔

Rojales ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↔ ↓ ↑

San Fulgencio ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↓ ↑ ↔ ↓ ↔ ↓ ↑

San Isidro ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↔ ↑ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓

San Miguel

De Salinas

↑ ↑ ↑ ↔ ↑ ↑ ↑ ↓ ↓ ↔ ↓ ↑

Torrevieja ↑ ↑ ↔ ↔ ↑ ↓ ↑ ↓ ↓ ↑ ↓ ↑

Figura 14.90. Tendencias de Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia.




En la tabla, se resumen mediante símbolos gráficos las tendencias para las variables

seleccionadas en cada uno de los municipios de la Vega Baja. Las flechas indican la

tendencia al alza, a la baja o el mantenimiento y estabilidad. Por su parte, el color verde

indica una mejora del dato y por lo tanto una menor vulnerabilidad en el último año

analizado con respecto al primero. El color rojo, por su parte, indica un aumento de la

vulnerabilidad del aspecto analizado en el período de tiempo estudiado. El color violeta

significa estabilidad y mantenimiento de los valores de la variable, y por tanto, ni aumento

de la vulnerabilidad ni fortalecimiento del municipio en el aspecto concreto.

MUNICIPIO TENDENCIAS POSITIVAS TENDENCIAS NEGATIVAS TENDENCIA

Daya Vieja 3 3 0

Formentera 5 5 0

Redován 5 5 0

Almoradí 4 5 -1

Bigastro 3 4 -1

Rafal 3 4 -1

Benejúzar 2 4 -2

Callosa 3 5 -2

San Isidro 4 6 -2

Algorfa 4 7 -3

Granja 3 6 -3

Albatera 2 6 -4

Cox 1 5 -4

Daya Nueva 2 6 -4

Montesinos 3 7 -4

Benijófar 3 8 -5

Dolores 2 7 -5

Jacarilla 2 7 -5

Orihuela 3 8 -5

Rojales 3 8 -5

Benferri 0 6 -6

Catral 2 8 -6

San Fulgencio 2 8 -6

San Miguel De Salinas 2 8 -6

Guardamar 1 8 -7

Pilar de la H. 2 9 -7

Torrevieja 1 9 -8

Figura 14.91. Tendencias de Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia.

El resultado, como podemos observar una vez comparadas, contrastadas y ordenadas las

tendencias de la Vega Baja, muestra que el municipio con mayor riesgo de vulnerabilidad

teniendo en cuenta exclusivamente las tendencias es el de Torrevieja, seguido por Pilar de

la Horadada, Guardamar del Segura, San Miguel de Salinas, San Fulgencio, Catral y

Benferri, en ese orden.




Los municipios de Torrevieja, Guardamar y Pilar de la Horadada se encuentran a la cabeza

en riesgo de Vulnerabilidad, rigiéndonos únicamente por su tendencia al envejecimiento, su

aumento gradual de la dependencia, la caída de los contratos tanto indefinidos como

temporales y el aumento del paro.

Para el resto de municipios de la Vega Baja del Segura, también se observa un aumento de

la vulnerabilidad globalmente, siendo reducidos los casos (Daya Vieja, Formentera y

Redován) en los que el cómputo final en cuanto a tendencias se mantiene estable.

Además de las tendencias que indican riesgo de vulnerabilidad de cara al futuro, se estudia

la vulnerabilidad en el momento actual, es decir, se hace un factorial de cada uno de los

indicadores de vulnerabilidad determinados: Población, Educación, Trabajo, Entorno físico y

Cultura y con ellos se genera un indicador de vulnerabilidad global. Los resultados de este

análisis factorial se resumen en la siguiente tabla.

MUNICIPIOINDICADOR

DEMOGRAFICO

INDICADOR

POBLACIÓN

INDICADOR

EDUCACIÓN

INDICADOR

TRABAJO

INDICADOR

ENTORNO_FÍSICO

INDICADOR

CULTURA

VULNERABILIDADPUNTOS DE

VULNERABILIDAD

Albatera -0,93 0,77 16,00 -0,09 0,16 -0,40 -0,32 ↓Algorfa 0,69 -0,77 7,00 -0,50 -0,88 -0,35 -0,46

Almoradí -0,81 1,89 27,00 0,32 1,95 -0,34 -0,07 ↓↓Benejúzar -0,25 -0,83 9,00 -0,28 -0,65 -0,41 -0,40 ↓Benferri -0,18 1,63 3,00 -0,52 -0,37 -0,42 -0,51 ↓↓↓Benijófar 0,64 -0,89 7,00 -0,49 -1,15 -0,38 -0,46

Bigastro -0,86 -0,65 16,00 -0,22 -0,66 -0,38 -0,38

Callosa -0,57 1,73 25,00 0,15 1,62 -0,40 -0,17 ↓↓Catral -0,66 -0,67 13,00 -0,20 -0,43 -0,29 -0,28

Cox -0,63 -0,64 9,00 -0,22 -0,51 -0,41 -0,38 ↓Daya Nueva 0,05 1,83 5,00 -0,49 -0,32 -0,41 -0,48 ↓↓↓Daya Vieja 3,12 -0,77 6,00 -0,40 0,80 -0,28 -0,39 ↓↓

Dolores -0,48 -0,74 12,00 -0,28 -0,26 -0,41 -0,39

Formentera -0,34 -0,82 8,00 -0,46 -1,04 -0,35 -0,47

Granja -0,06 -0,75 3,00 -0,49 -0,20 -0,35 -0,49 ↓Guardamar 0,41 1,42 26,00 0,00 1,15 1,81 0,81 ↓↓

Jacarilla -0,41 0,61 3,00 -0,49 -0,05 -0,42 -0,53 ↓↓Montesinos -0,69 -0,80 6,00 -0,37 -1,08 -0,32 -0,40

Orihuela 0,25 -0,69 118,00 2,79 0,07 1,90 2,43 ↓↓Pilar de la H. -0,27 0,17 24,00 0,13 2,21 0,40 0,32 ↓

Rafal -1,33 -0,81 9,00 -0,40 -1,16 -0,42 -0,51 ↓Redován -0,91 -0,72 12,00 -0,24 -0,57 -0,40 -0,37

Rojales 1,58 0,84 9,00 -0,23 1,95 -0,05 0,07 ↓↓↓San Fulgencio 1,97 0,38 6,00 -0,40 0,80 -0,20 -0,07 ↓↓

San Isidro -0,77 0,38 9,00 -0,39 -0,42 -0,36 -0,27

San Miguel D S 0,66 -0,73 6,00 -0,40 -0,25 -0,34 -0,27

Torrevieja 0,78 0,02 90,00 3,77 0,11 3,99 3,77 ↓↓

Figura 14.92. Umbrales de Vulnerabilidad municipal. Fuente: Elaboración propia.

Una vez realizados los análisis factoriales de vulnerabilidad, se determinan los puntos que

se alejan 1,5 veces de la media de la zona de la Vega Baja para cada uno de los

indicadores. El resultado, como observamos, muestra bastantes municipios con puntos

concretos de vulnerabilidad en la actualidad, aspecto que no tiene por qué coincidir con la

tendencia a la vulnerabilidad.




Los dos municipios que a nivel global se muestran vulnerables vuelven a ser Torrevieja y

Orihuela, a pesar de no encontrarse en el límite de vulnerabilidad en la actualidad. Los

municipios que más aspectos de vulnerabilidad parcial presentan son, en este caso,

Benferri, Daya Nueva y Rojales, que superando los umbrales de vulnerabilidad para

aspectos concretos, no tienen tendencia al alza ni riesgo global de vulnerabilidad.

Observamos los extremos de vulnerabilidad global, los municipios de Torrevieja, Orihuela,

Guardamar y Pilar de la Horadada, en los que se da una estructura que combina factores

ambientales de protección, estructuras sociales con alta estacionalidad, elevadas edades

de población y tasas de paro elevadas, elementos que pesan más que unos buenos

equipamientos y nivel educativo superiores a la media.

En el extremo opuesto, Jacarilla, Benferri, Rafal, Granja de Rocamora, Daya Nueva y

Formentera del Segura, tienen las estructuras sociales, económicas, laborales, físicas y

culturales más estables.

Figura 14.93. Vulnerabilidad global. Fuente: Elaboración propia, INE.




14 .7 I n f l uenc ia de la vu lne rab i l i dad en e l va lo r i nmob i l i a r io

Para establecer si los rasgos que definen la vulnerabilidad estructural del territorio son

incorporados en los procesos de formación del valor inmobiliario, se ha realizado una nueva

rutina de regresión lineal múltiple, con la base de datos referente tanto a uso residencial de

tipología unifamiliar como plurifamiliar. El proceso se ha planteado en dos fases, en primer

lugar introduciendo como variable dependiente el valor de suelo y en una segunda

introduciendo el valor de mercado, diferenciando a su vez dos casos. En primer lugar, se ha

incluido como variable independiente el índice global de vulnerabilidad, y, posteriormente,

diferentes combinaciones de los índices de referencia generados factorialmente de cada

ámbito de análisis.

En todos los casos el nivel de explicación (R2) de los modelos planteados es muy

reducido. La relación entre el valor de suelo y el indicador de vulnerabilidad (índice de

correlación de Pearson) muestra una vinculación muy baja entre ambas variables con una

significación prácticamente nula, lo que supone un modelo con un nivel de explicación del

10%, totalmente irrelevante que no aporta valores representativos.

VALOR_SUEL

O_conj

VULNERABILID

AD

Correlación de Pearson VALOR_SUELO_conj 1,000 ,316

VULNERABILIDAD ,316 1,000

Sig. (unilateral) VALOR_SUELO_conj . ,058

VULNERABILIDAD ,058 .

N VALOR_SUELO_conj 26 26

VULNERABILIDAD 26 26

Figura 14.94. Índices de correlación Valor del suelo-Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia, INE.

Figura 14.95. Resumen del modelo Valor del suelo-Vulnerabilidad global. Fuente: Elaboración propia, INE.




Por su parte, la relación directa entre valor de mercado y vulnerabilidad, sin mediar el resto

de indicadores desglosados, tiene una correlación de Pearson de 0,2, más reducida incluso

que en el caso de los valores de suelo.

Correlaciones

VALOR_MERC

ADO_conj

VULNERABILID

AD

Correlación de Pearson VALOR_MERCADO_conj 1,000 ,204

VULNERABILIDAD ,204 1,000

Sig. (unilateral) VALOR_MERCADO_conj . ,159

VULNERABILIDAD ,159 .

N VALOR_MERCADO_conj 26 26

VULNERABILIDAD 26 26

Figura 14.96. Índices de correlación Valor de Mercado-Vulnerabilidad global. Fuente: Elaboración propia,

INE.

Por lo tanto, el modelo que vincula valores de mercado e índice de vulnerabilidad es incluso

menos explicativo que para los valores de suelo. En este caso, el indicador de

vulnerabilidad global no logra explicar más que el 4,1% de la formación de los valores de

mercado. Podemos concluir que la vulnerabilidad tiene una repercusión muy limitada en el

valor de suelo, pero prácticamente ningún peso en los valores de mercado.

Figura 14.97. Resumen del modelo Valor de mercado-Vulnerabilidad global. Fuente: Elaboración propia,

INE.

Se ha realizado también una primera aproximación mediante análisis de regresión parciales

de subgrupos de variables que ha permitido establecer una jerarquía de las variables y una

idea global de cómo funcionan parcialmente en grupos de información sencillo

desglosando el indicador global de vulnerabilidad en los diferentes subindicadores

analizados. Si nos centramos en establecer cuál es su correlación con el valor de suelo,

podemos comprobar que el índice de vulnerabilidad global y el indicador de cultura son las

variables que más relación tienen con el valor. En cualquier caso no se supera un índice de

correlación de Pearson del 0,5.




Figura 14.98.índices de correlación generales. Fuente: Elaboración propia, INE.

El modelo resulta explicativo hasta el 42% del valor del suelo, lo cual supone un significativo

aumento desde el 10% de capacidad del modelo global.

Figura 14.99. Resumen del modelo Valor de suelo-Índices de Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración propia,

INE.

Como ocurría con las correlaciones, los elementos que más influyen en el valor del suelo

son los indicadores de cultura y vulnerabilidad global. Como se observa en la tabla de

coeficientes, los coeficientes negativos se corresponden con indicadores de vulnerabilidad

social y los positivos son los vinculados a dotaciones culturales y entorno físico.

Figura 14.100. Coeficientes del modelo. Fuente: Elaboración propia, INE.




Por su parte, el valor de mercado parece más influenciado por el indicador demográfico y

mucho menos por la educación o el trabajo.

Figura 14.101.índices de correlación generales. Fuente: Elaboración propia, INE.

Al contrario de lo que ocurría con los modelos realizados para la vulnerabilidad global, la

explicación en el caso de los indicadores desglosados sobre el valor de mercado es mayor

que su capacidad para explicar los valores de suelo, aumentando la explicación hasta el

51%.

Figura 14.102. Resumen del modelo Valor de mercado-Índices de Vulnerabilidad. Fuente: Elaboración

propia, INE.

Los indicadores más influyentes vuelven a ser el indicador de cultura y el conjunto de

vulnerabilidad, pero en este caso, el resto de indicadores tienen también una influencia

estable y alta, como el de trabajo y el de entorno físico o población.




Figura 14.103. Coeficientes del modelo. Fuente: Elaboración propia, INE.

Los parámetros de vulnerabilidad deberían incorporarse a la formación de los valores, tanto

de suelo como de mercado. Sin embargo, se observa cómo la vinculación entre valor de

suelo y valor de mercado y los citados índices de vulnerabilidad no es especialmente

significativa. Por lo tanto, el producto ofertado actualmente en la zona puede no adaptarse a

las situaciones de riesgo de carácter territorial que han sido detectadas.

La vulnerabilidad es entendida tanto como una situación de fragilidad debido a las

circunstancias y características tanto sociales como estructurales en una zona, pero

también como un proceso de devaluación de estas características en el tiempo. Una zona

puede ser vulnerable por sus peores condiciones en la actualidad o susceptible de

vulnerabilidad por la tendencia de las variables sociales a lo largo del tiempo. Por tanto, no

incorporar estos rasgos como variable primordial de localización a la hora de establecer los

precios de venta de un cierto producto inmobiliario puede conllevar serias dificultades

futuras en su comercialización.

Es importante indicar cómo, a nivel comarcal, se desprende una tendencia significativa al

descenso de la inmigración así como un aumento generalizado de la emigración, de modo

que se observa cierto riesgo de vulnerabilidad si las tendencias migratorias no invierten su

proceso. Por otra parte, la procedencia de la población extranjera, sigue siendo

fundamentalmente europea, pero se observa también un freno en el aumento paulatino de

los años de bonanza y una caída en los últimos años. Es posible que el remanente de

vivienda construida actualmente vaya dirigido a un potencial comprador que se encuentra

en retroceso y que se vincula a unos rasgos territoriales ya no existentes.


I N C I D E N C I A D E L A S E X T E R N A L I D A D E S E N L A

F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R D E L S U E L O

1 5 I N C I D E N C I A D E L A S E X T E R N A L I D A D E S

E N L A F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R

D E L S U E L O

15 .1 . Aná l i s i s exp lo ra to r i o de la base de da tos

15 .1 .1 Exp lo rac ión de las va r iab l es i ndepend ien tes

15.1.2 Exploración de la variable dependiente

15 .2 . Re lac ión en t r e va r i ab l es

15 .3 . Aná l i s i s mu l t i va r ian te de r egres ión y espec i f i cac ión de

mode los de f o rmac ión de l va lo r

15.3.1 Modelos de predicción para uso residencial en bloque

plurifamil iar

15.3.2 Modelos de predicción para uso residencial unifamil iar

15.3.3 Interacción entre modelo uso plurifamil iar -uso unifamil iar

15.3.4 Especif icación de modelo general explicativo. Funciones de

demanda




1 5 I N C I D E N C I A D E L A S E X T E R N A L I D A D E S

E N L A F O R M A C I Ó N E S P A C I A L D E L V A L O R

D E L S U E L O

15 .1 Aná l i s i s exp lo ra to r i o de la base de da tos

Antes de establecer cuáles son las externalidades con mayor representatividad y capacidad

de explicación en la formación y variabilidad espacial del valor del suelo, ha sido necesario

realizar un análisis exploratorio de los datos contenidos en la muestra. Este análisis permite

identificar aquellas cualidades y patrones que la definen, orienta sobre la fiabilidad de los

datos utilizados e indica si los resultados obtenidos al calcular las pruebas inferenciales son

aceptables. El análisis exploratorio de datos, definido por John W. Tukey (1977), se ha

convertido en el tratamiento estadístico al que es sometida una muestra recogida durante

un proceso de investigación en cualquier campo científico, permitiendo mejorar y enfatizar

el posterior estudio multivariante de regresión.

El análisis exploratorio de la base de datos se ha realizado con la ayuda de la aplicación

software IBM SPSS, mediante el módulo Statistics, en su versión 17.0 y con una licencia

conmutada mediante la Universidad de Alicante. El análisis exploratorio de la muestra se

realiza sobre la totalidad de los inmuebles, tanto referentes a uso unifamiliar como

plurifamiliar. No se justifica la diferenciación tipológica, ya que las variables analizadas son

primordialmente de carácter extrínseco y vinculadas a aspectos territoriales.

El objeto de este proceso es organizar y preparar los datos, detectar fallos en el diseño y

recogida de datos, evaluación de datos ausentes (missing), identificación de casos atípicos

(outliers) y comprobación de los supuestos subyacentes en las técnicas multivariantes que

posteriormente utilizaremos para la definición de modelos (normalidad, linealidad,

homocedasticidad). Los pasos seguidos han sido básicamente dos:

Medición y descripción de los datos determinando aspectos vinculados a la posición,

centralización, dispersión y forma de los datos. Se han determinado medidas de tendencia

central (medias, mediana y moda) e indicadores de robustez que nos permiten determinar

cómo se agrupan o dispersan los datos en torno a un valor central, y la normalidad de su

distribución. Por otro lado, se han definido las medidas de dispersión para determinar

hasta qué punto la muestra se agrupa o no en torno a esos promedios, calibrando la

confianza de las muestras a través de tres estadímetros básicos: la desviación

estándar de la muestra, la curtosis y la asimetría.

Comparación de los caracteres de los datos por medio de la estadística inferencial. Se

han realizado diferentes pruebas: comparaciones visuales (gráficas como la campana de

Gauss, nubes de dispersión o diagramas de caja y arbotantes), análisis de varianza y

análisis multivariantes de conglomerados.

http://es.wikipedia.org/wiki/Media_aritm%C3%A9tica

http://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica)

http://es.wikipedia.org/wiki/Moda_(estad%C3%ADstica)

http://es.wikipedia.org/wiki/Dispersi%C3%B3n_(matem%C3%A1ticas)

http://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndar

http://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndar

http://es.wikipedia.org/wiki/Curtosis

http://es.wikipedia.org/wiki/Asimetr%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Gr%C3%A1fica

http://es.wikipedia.org/wiki/Campana_de_Gauss

http://es.wikipedia.org/wiki/Campana_de_Gauss

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante




15 .1 .1 Exp lo rac ión de las va r iab l es i ndepend ien tes

En el análisis exploratorio se ha observado cada una de las variables independientes que

posteriormente van a ser utilizadas en el análisis multivariante de regresión. Se ha procedido

a la selección de aquellos indicadores de referencia derivados del proceso de reducción de

variables recogido en el capítulo 12, de acuerdo con las pruebas KMO y de Bartlett que

establecen la fiabilidad y funcionalidad de los factores extraídos. Se han sustituido aquellos

que se encuentran por debajo del umbral de confianza, por las variables vinculadas,

incluidas dentro de proceso de caracterización territorial desarrollado en el capítulo 10. Este

hecho no implica la invalidez de los mismos, sino su incapacidad de explicar un fenómeno

conjunto y completo mediante las variables introducidas.

Por tanto, se incluyen en el análisis exploratorio las variables que conforman los factores de

transporte (incluyendo variables relativas a distancias y ratios de autovía, carreteras y

ferrocarril); equipamientos (porcentaje con respecto al total de la comarca y número de

establecimientos de carácter sanitario, educativo, social, cultural, deportivo, comercial,

industrial y agrario); actividad (incluyendo variables vinculadas al nivel de actividad tanto de

población nacional como extranjera); tipo de núcleo familiar (incluye los porcentajes de

hogares unipersonales, monoparentales, con hijos, sin hijos y agrupaciones) y de tipología

de la vivienda (variables vinculadas al estado, superficie, número de plantas, habitabilidad y

tamaño medio de las viviendas en la sección censal).

Existe un último grupo que se vincula con atributos relativos a la localización de cada

elemento y vinculados con el concepto de accesibilidad (distancias e índice de

accesibilidad a playas, entradas de autovía, campos de golf, hospitales y centros urbanos).

Este conjunto constituye un total de catorce indicadores de referencia y veinte variables,

estableciendo su variabilidad sobre un total de 3205 muestras (1230 muestras de carácter

unifamiliar y 1975 muestras de carácter plurifamiliar). Del desarrollo pormenorizado del

análisis exploratorio de datos se pueden establecer las siguientes conclusiones:

- Casos perdidos. Existe un porcentaje de casos perdidos muy reducido, de

aproximadamente un 0,1%, siendo eliminados en el posterior análisis de regresión.

- Medidas de tendencia central. En general, en el conjunto de datos analizado, las

medidas de media, mediana y media recortada son muy similares, por lo que se prevé

una distribución cercana a la normal. En algunos casos, la media y media recortada

muestran algunas diferencias, sin alcanzar en ningún caso cifras significativas, pero

indicando la existencia de algunos puntos extremos (como en el caso de la variable de

Tipo de núcleo familiar). Asimismo, para esta misma variable, se encuentra el diferencial

de valor entre media y mediana más alto, aunque sigue indicando una distribución

cercana a la normal, que es predominante para todas las variables.

- Medidas de variación. Mediante el cálculo de la desviación estándar, el error estándar y

la varianza, y su relación con la medida de tendencia central, se ha determinado el

grado de predicción que podremos obtener de cada variable. Los resultados obtenidos

en el análisis no detectan anomalías significativas, que en todo caso se muestran dentro

de los rangos de confianza exigidos (técnicamente es la desviación estándar dividida

por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra) e incluso por debajo. Esto indica que los

valores para cada una de las muestras se encuentran dentro de los valores esperables,

de ahí su mayor capacidad de predicción como variables.




- Amplitud Intercuartil. En el apartado de variación, también se ha definido el estudio de la

Amplitud Intercuartil (AIC), que es esencialmente el rango entre los percentiles de 75º y

25º de valor de la variable de interés. Así, la AIC representa la gama, que incluye la

mitad (50%) de la muestra, que en nuestro caso, muestra valores normales para la

totalidad de las variables.

- Mínimo, Máximo y Rango. La definición del valor mínimo, máximo y rango ha resultado

útil para comprobar que no se registran valores de datos imposibles. En el caso de los

factores e indicadores de referencia, sin unidad de medida, todos los valores son

posibles. Sin embargo, en los casos relativos a distancias o variables socioeconómicas,

los valores negativos no son una opción y se deberían declarar como valores perdidos.

Observamos que el rango no es muy grande en relación a los valores de tendencia

central, confirmando así que no hay grandes asimetrías.

- Asimetría y curtosis. Las medidas de asimetría y curtosis proporcionan información

sobre la distribución de los valores de los datos. Es importante destacar que la

regresión no se ve afectada por una particular distribución de las variables ya que la

distribución normal de las variables no es un requisito teórico para la realización de los

estudios posteriores. Sin embargo, es útil observar este aspecto, ya que permite afirmar

que no existen brechas en los datos ni patrones extraños. Como tónica general para el

conjunto de variables observamos, una distribución de normales ligeramente estrechas

y altas (Fig 15.1), que muestran la concentración de las muestras en torno a los valores

centrales. Existen pequeñas asimetrías, que indican ligeras concentraciones de los

valores sin especial relevancia, ya que indica el sesgo de movimiento de los valores

dentro de la variable, pero no dinamitan su validez en ningún caso. La asimetría tenderá

a la izquierda o a la derecha dentro de unos pequeños rangos de valor.

Figura 15.1. Histograma. Fuente: Elaboración propia.

- Valores extremos. Cuando existen variables con muchos valores extremos de gran

peso, se ha procedido al cálculo de otras medidas más robustas de tendencia central

llamadas M-estimadores. En estos estimadores, las observaciones más alejadas del




centro de la distribución tienen menos peso en el cálculo de la tendencia central, de

modo que el grueso de las variables centrales tendrán más consideración. Para nuestro

análisis, esto ha sido necesario para las variables de uso y tipología de la vivienda en

las que las variables se distribuyen alrededor de uno de los extremos de la muestra (Fig.

15.2) y distancias a playas y centros urbanos, en los que lógicamente tendremos

concentración de distribución en la cercanía a los núcleos de población y zonas muy

diferenciadas entre costa e interior.


- Estudio de outliers. El siguiente paso realizado, tras el análisis de la distribución de las

variables, es el estudio pormenorizado del comportamiento de las muestras en esas

distribuciones. La presencia de outliers puede dar lugar a resultados incorrectos, siendo

necesario identificarlos, determinar las causas de su inadecuación y decidir su

tratamiento. Se han identificado para cada variable aquellas muestras cuyo valor es

superior o inferior al valor medio en dos veces o tres veces la desviación típica. En

general no existen outliers en franja inferior.

Posteriormente se decide su eliminación con el propósito de aproximar la distribución a

los valores de la normal, y así poder cumplir con los supuestos de utilización de los

modelos de regresión con una mayor eficacia. Las pruebas realizadas para determinar

los citados outliers, se basan en el conocimiento de la distribución de probabilidad

generadora de los datos que permite determinar si un elemento es estadísticamente

razonable bajo la probabilidad asumida. Al tratarse de un estudio multivariante, se

realiza con anterioridad una medida de orden de los datos que permite determinar los

puntos extremos en ambos sentidos para cada una de las variables.

A continuación vemos un extracto de la tabla obtenida en la que se determinan los cinco

casos extremos por encima y por debajo de la media de la muestra. Aclaramos que

estos valores extremos no tienen por qué ser outliers, puesto que pueden existir puntos

extremos se encuentren dentro de la normalidad.




Valores extremoscl,cm,cn,co,cp,cq,cr,cs,ct,cu,cv,cw,cx,cy,cz,da,db,dc,dd,de

Número del caso Valor

SuperficieConstruida Mayores 1 1975 270,00

2 147 170,00

3 596 163,00

4 631 161,00

5 1528 154,00

Menores 1 620 29,00

2 1650 30,00

3 1529 32,00

4 1672 34,00

5 1651 35,00a

ValorSuelo Mayores 1 1634 1422

2 620 1071

3 1636 1061

4 1545 1047

5 1556 1025

Menores 1 1975 -189

2 1473 -168

3 398 -140

4 596 -120

5 595 -99

Figura 15.3. Definición de puntos extremos. Fuente: Elaboración propia.

Este análisis nos sirve para conocer mejor la distribución de la muestra, pero todavía no

podemos extraer conclusiones que nos lleven a la eliminación de datos. Sin embargo,

nos permite advertir la existencia de puntos que se repiten con bastante frecuencia

como extremos en cada uno de los análisis de variables, pudiendo clasificar las

muestras bajo este criterio (Fig 15.3).




Número

del caso

Número de

repeticiones

423 1

424 1

430 1

… …

578 3

579 3

… …

1674 11

576 12

502 13

… …

168 43

147 44

1490 44

1491 44

1975 44

169 45

1494 45

1495 45

1492 46

1493 46

143 47


Mediante este método, podemos obtener patrones de comportamiento de las muestras

según zonas. Observamos cómo puntos de Guardamar del Segura, Torrevieja y Formentera

del Segura son los más recurrentes como puntos extremos mostrando un comportamiento

diferencial con respecto a la totalidad del territorio. Esto corrobora los resultados obtenidos

en el análisis clúster desarrollado en el capítulo 11. En este caso se trata de un

comportamiento diferencial, pero no anómalo, no debiendo eliminar las muestras por el

momento, puesto que estas diferencias pueden ser significativas con capacidad explicativa

del valor del suelo.

Una vez realizado este análisis, puede ser completado con el estudio de los histogramas

(Fig. 14.5) donde se observa cómo se distribuyen los valores extremos, si existe continuidad

entre ellos y el resto de la muestra o se encuentran separados del grueso de la distribución,

lo que determinaría una mayor probabilidad de existencia de outliers.





Por último, mediante los diagramas de caja, de los cuales mostramos algunos ejemplos

(Fig 15.6 y 15.7), establecemos con exactitud si los puntos extremos localizados se

encuentran fuera de la distribución normal y en qué términos. Diferenciamos mediante estos

gráficos tres grupos dentro de la muestra, aquellos datos que se encuentran dentro de la

distribución normal, las que se alejan dos veces de la desviación estándar mediante un

punto y las que lo hacen tres veces indicados mediante un asterisco. Esta diferenciación es

de gran utilidad en el proceso de especificación del modelo, incluyendo en una primera fase

la totalidad de la muestra, otra eliminando los outliers de primer rango y una final eliminando

el resto. De este modo conocemos con exactitud la relevancia o no de los mismos en la

formación del valor.




Figura 15.6. Diagrama de caja variable superficie construida. Fuente: Elaboración propia.

Figura 15.7. Diagrama de caja variable porcentaje de habitantes en nucleo o cabecera.





Figura 15.8. Diagrama de caja variable dependiente valor de suelo. Fuente: Elaboración

propia.

De este análisis, se desprende que las muestras más alejadas de la distribución normal se

encuentran generalmente en Guardamar del Segura, que presenta así características muy

concretas a tener en cuenta en el análisis de regresión que implica la inclusión de los

clústeres de agrupación territorial como variables de caracterización. Por otra parte,

comprobamos cómo no todas variables presentan outliers. La variable dispersión de

habitantes en la sección censal, es claro ejemplo de ello, ya que no muestra evidencias de

puntos extremos que se encuentren fuera de los rangos de desviación típica indicados.

15.1.2 Exploración de la variable dependiente

Ahora centramos nuestra atención en el estudio de la variable dependiente, el valor del

suelo calculado para cada una de las muestras. Como ocurre con las variables

independientes, la media es mayor que la mediana y que la media recortada, lo que indica

que la distribución está sesgada y es asimétrica con altos niveles de curtosis. A lo largo de

esta exploración determinaremos las causas.




Descriptivos

Estadístico Error típ.

ValorSuelo Media 229,39 4,252

Intervalo de confianza para la

media al 95%

Límite inferior 221,05

Límite superior 237,73

Media recortada al 5% 217,41

Mediana 211,00

Varianza 35703,232

Desv. típ. 188,953

Mínimo -199

Máximo 1422

Rango 1621

Amplitud intercuartil 220

Asimetría 1,261 ,055

Curtosis 3,693 ,110

Figura 15.9. Descriptivos variable dependiente valor de suelo. Fuente: Elaboración propia.

Observamos que los puntos extremos (Fig.15.10) mayores responden a localizaciones muy

concretas, encontrándose, casi su totalidad, en los municipios de Guardamar del Segura,

Torrevieja, Formentera del Segura y Pilar de la Horadada, y puntualmente en la costa de

Orihuela. Por otra parte, los puntos extremos menores están más dispersos, distribuidos en

el interior de la comarca (Rafal, Almoradí, Dolores, Redován, Albatera, etc) y en algunos

puntos concretos de zonas periféricas de Torrevieja).




Valores extremos

Número del caso Valor

ValorSuelo Mayores 1 1975 1422

2 1974 1387

3 1973 1171

4 1971 1154

5 1972 1154

Menores 1 2 -199

2 1 -199

3 3 -198

4 4 -192

5 5 -190

Figura 15.10. Definición de valores extremos. Fuente: Elaboración propia.

Las pruebas de normalidad nos ayudan a comprender la distribución de la variable. (Fig.

15.11), anticipando su significancia. Los gráficos de probabilidad normal permiten una

comparación visual de la distribución observada con la normal. En el eje horizontal se

encuentran los valores de suelo y el vertical la desviación frente a la normal. Como vemos, a

medida que los valores aumentan, el valor observado se aleja del esperado, pero en líneas

generales, el gráfico muestra una adaptación notable de la muestra a la normal. Por tanto,

se asume la normalidad de la variable dependiente, factor no determinante en el estudio de

regresión.

Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

ValorSuelo ,064 1975 ,000 ,934 1975 ,000

a. Corrección de la significación de Lilliefors

Figura 15.11. Pruebas de normalidad. Fuente: Elaboración propia.




Figura 15.12. Gráfico Q-Q de normalidad. Fuente: Elaboración propia.

Analizando conjuntamente los gráficos Q-Q (Fig 15.12) y el histograma podemos realizar

juicios en torno a la distribución. En el histograma se observa con claridad la asimetría hacia

los valores superiores de la muestra, que coinciden con localizaciones concretas en el

territorio, como habíamos previsto mediante los descriptivos. La existencia de puntos

extremos con valores de repercusión de suelo superiores a 650 €/m2 no necesariamente

implica un problema, ya que ayudan a la explicación de ciertos fenómenos en el territorio.





Por su parte, el gráfico de caja (Fig. 15.14) indica las muestras que se encuentran fuera de

los rangos intercuartiles. Diferenciamos mediante estos gráficos tres grupos dentro de la

muestra, aquellos datos que se encuentran dentro de la distribución normal, las que se

alejan dos veces de la desviación estándar mediante un punto y las que lo hacen tres veces

indicados mediante un asterisco. En este caos, los outliers siguen la pauta observada en las

variables independientes de zonificación, por lo que no se eliminan del análisis al tener un

reflejo en la variable dependiente.

.


Finalmente, el gráfico de tallo y hoja (Stem and Leaf) (Fig. 15.15) es un modelo similar al

histograma donde se aporta una información numérica más concreta. Lo más relevante de

este estudio es que realiza una aproximación a la segmentación de los valores de suelo

obtenidos en el ámbito.




ValorSuelo Stem-and-Leaf Plot

Frequency Stem & Leaf

11,00 -1 . 56899

10,00 -1 . 0234

50,00 -0 . 5555566667777899

63,00 -0 . 000001111112223333444

158,00 0 . 00000000001111111122222222222333333333334444444444444

181,00 0 . 555555555555566666666666677777777777788888888899999999999999

232,00 1 .

00000000000000000111111111111222222222222222333333333333333334444444444444444

236,00 1 .

555555555555555566666666666666666677777777777777777788888888888888999999999999

234,00 2 .

000000000000000111111111111111111222222222222233333333333333334444444444444444

216,00 2 .

5555555555555566666666666666666777777777788888888888888899999999999999999

191,00 3 . 0000000001111111111111111222222222222222333333334444444444444444

122,00 3 . 55555555566666666666777777777888888999999

86,00 4 . 00000001111112222223334444444

39,00 4 . 5556667788889

34,00 5 . 000111222234

31,00 5 . 5566778999

16,00 6 . 012334

1,00 6 . &

64,00 Extremes (>=655)

Stem width: 100

Each leaf: 3 case(s)

& denotes fractional leaves.

Figura 15.15. Gráfico de tallo y hoja. Fuente: Elaboración propia.

15 .2 . Re lac ión en t r e va r i ab l es

En el diseño de un modelo multivariante es necesario examinar, no solo las variables de

modo independiente, sino también la vinculación existente entre las variables dependientes

y la independiente. En primer lugar, se ha establecido la relación de cada una de las

variables con la variable independiente y su posible importancia en el resultado final de

regresión, desarrollando el proceso en el anexo correspondiente. A continuación,

mostramos un ejemplo genérico en el que se analizamos diversos patrones de

comportamiento y el carácter general de relaciones entre variables.

Se ha tomado como ejemplo para la exposición la relación existente entre el factor de

problemáticas urbanas con el valor del suelo. En primer lugar, observamos cómo al tratarse

de una variable relativa a las secciones censales, aparecen puntos coincidentes en el eje X,

en el que se encuentra la variable independiente, esto es debido a que todas las muestras

de una misma sección censal tienen el mismo valor.

Por otra parte, observamos una ligera tendencia al descenso de la nube de puntos (Fig.

15.16), lo que indica que a medida que aumentan las problemáticas urbanas, el valor del

suelo tiende a disminuir. La falta de muestras en los puntos extremos de la gráfica hace que

la tendencia no sea acusada debido a la pequeña variabilidad existente en la comarca a

este respecto. También se aprecian aumentos puntuales del valor (entorno a 3 y 4 puntos

del factor de problemáticas), debido a que algunas zonas del prelitoral con valores de suelo

altos presentan significativos problemas de seguridad y limpieza. En este caso se concluye

que el factor Problemáticas urbanas no presenta una capacidad de explicación

determinante.




Figura 15.16. Función de regresión valor de suelo-problemáticas urbanas. Fuente:


Sin embargo, en el siguiente gráfico (Fig. 14.17) observamos cómo esa vinculación puede

ser más significativa.




Figura 15.17. Función de regresión valor de suelo-edad de la población nacional. Fuente:


Por otro lado, entre los problemas que puede presentar un modelo multivariante hedónico

pueden destacarse la multicolinealidad o dependencia entre las variables explicativas

incluidas en el modelo. Para cuantificar la existencia e intensidad de la relación lineal entre

variables cuantitativas se ha realizado un análisis de correlación mediante la determinación

del índice estadístico denominado coeficiente de correlación de Pearson. Este análisis,

desarrollado en el anexo correspondiente, nos ha permitido establecer criterios de selección

de variables dentro del conjunto.

Cuando se han detectado variables correlacionadas se ha suprimido alguna de ellas,

siempre que la pérdida de capacidad explicativa sea pequeña y la colinealidad se reduzca.

Los coeficientes de correlación de Pearson son generalmente bajos, lo que indica una

capacidad de explicación propia de cada una de las variables. No obstante cuando se

vinculan variables genéricas con factores agrupación aparecen colinealidades superiores al

superponerse campos de información. Por ello, para la regresión se toma la decisión de

incluir todos aquellos factores con un grado de explicación alto y las variables de formación

en aquellos aspectos en los que los factores no son suficientemente completos.

Por otra parte, el estudio es útil para determinar si la correlación entre variables es positiva o

negativa. Como ejemplos claros, observamos cómo la variable de cercanía de entrada a

una autovía tiene una relación inversa con la variable de cercanía a los centros urbanos y

una relación directa con la cercanía a los hospitales, ya que los centros sanitarios se

localizan cercanos vías rápidas y los centros urbanos se suelen encontrar lejos de los

mismos.

En general los valores de correlaciones son despreciables (Fig. 15.18), no llegando en casi

ningún caso a +-0,3. También encontramos algunas correlaciones algo más elevadas en




elementos de distribución similar, como pueden ser las distancias a playas y playas con

bandera azul. En estos casos se ha optado por la agrupación de la información incluida en

ambas para evitar duplicación de datos y pérdida de importancia de una variable que se

presupone relevante. Las distancias a playas y campos de golf también se muestran

ligeramente correlacionadas con la cercanía a puntos de interés y espacios de protección.

Por otra parte, factores como la nacionalidad también tienen ligeras correlaciones con otros

relativos a la tipología de vivienda o nivel socioeconómico de los hogares. La justificación la

encontramos en la propia caracterización territorial, donde se ha puesto de manifiesto que

existen secciones censales o zonas del territorio dónde encontramos un alto porcentaje de

población extranjera con tendencia a un mayor nivel socioeconómico, tendencia a la

estacionalidad y preferencia por vivienda de tipología unifamiliar.

También los aspectos relativos a la población productiva o sector productivo de referencia

del hogar tienen correlaciones algo más elevadas que la media, alcanzando valores entre

0,4 y 0,5, debido a la alta incidencia de paro vinculada al sector de la construcción. En

cualquier caso, esto confirma la importancia e interés de aplicar métodos de dependencia,

como el análisis factorial, que ha permitido confeccionar indicadores de referencia donde se

aglutinan variables correlacionadas, suavizando e incluso haciendo desaparecer las altas

correlaciones que desvirtúan el resultado final en los estudios de regresión.

EntradaAutovia

PlayaBanderaAzul Playa Golf Hospital

CentroUrbano

FAC1_1ESTRUCTURADELAPOBLACI

ON

Correlación de Pearson

1 -,105** -,132** -,049* ,493** -,216** ,224**

Sig. (bilateral)

,000 ,000 ,030 ,000 ,000 ,000

N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974


-,105** 1 ,986** ,986** -,077** ,291** ,184**

Sig. (bilateral)

,000 ,000 ,000 ,001 ,000 ,000

N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974


-,132** ,986** 1 ,972** -,097** ,326** ,180**

Sig. (bilateral)

,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974


-,049* ,986** ,972** 1 -,079** ,268** ,197**

Sig. (bilateral)

,030 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974


,493** -,077** -,097** -,079** 1 -,184** ,113**

Sig. (bilateral)

,000 ,001 ,000 ,000 ,000 ,000

N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974


-,216** ,291** ,326** ,268** -,184** 1 -,063**

Sig. (bilateral)

,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,005

N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974Correlación de Pearson

,224** ,184** ,180** ,197** ,113** -,063** 1

Sig. (bilateral)

,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,005

N 1974 1974 1974 1974 1974 1974 1974

CentroUrbano

FAC1_1ESTRUCTURADELAPOBLACION

EntradaAutovia

PlayaBanderaAzul

Playa

Golf

Hospital

Figura 15.18. Análisis de correlación. Fuente: Elaboración propia.




15 .3 . Aná l i s i s mu l t i va r ian te de r egres ión y espec i f i cac ión de

mode los de p red icc ión ( fo rmac ión de l va lo r de l s ue lo )

Una vez realizado el análisis descriptivo y de correlación del conjunto de variables

recogidas en el proceso de caracterización, se ha procedido a la modelización del mercado

residencial de acuerdo a los aspectos teóricos formulados en los modelos de precios

hedónicos. Mediante la formulación de un modelo econométrico ha sido posible identificar

la incidencia de esas variables y su proporcionalidad con el valor del suelo en el ámbito de

estudio.

Como se ha indicado con anterioridad, la variable explicada es el valor de repercusión de

suelo y las variables explicativas aquellas que evalúan aspectos de carácter económico,

social, urbano y medioambiental contextualizados para una ubicación concreta. En general

los modelos definidos han sido útiles para:

definir una estructura funcional del mercado inmobiliario en el ámbito

predecir valores futuros de acuerdo a la posible variación de las condiciones

económicas, sociales y ambientales del área

simular distintas posibilidades de las variables independientes y establecer sus

valores óptimos, vinculando la aplicación del modelo a procesos de planificación

Para asignar valores numéricos a los parámetros de las ecuaciones del modelo se ha

utilizado el método estadístico de Mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y Máxima

verosimilitud. En el proceso de investigación se han ensayado diferentes escenarios,

estimándose modelos de predicción independientes para el uso residencial plurifamiliar y

unifamiliar, definiendo posteriormente su interacción. Se establece como hipótesis que los

modelos definen una estructura con valor estable en el tiempo especificado. La última etapa

en la elaboración del modelo ha consistido en la verificación y contrastación para cuantificar

en términos probabilísticos su validez.

Se establece la siguiente metodología para la especificación de los diferentes modelos que

permiten llegar a un modelo general:

1 Proceso de selección de variables a incorporar al modelo

Para la confección de los modelos de predicción se parte del conjunto de variables

generales obtenidas en el proceso de caracterización territorial y el conjunto de indicadores

derivados del análisis factorial. No todas ellas serán incorporadas al modelo, estableciendo

un proceso de selección basado en la detección de los factores con mejores estimadores.

En primer lugar, se han tenido en cuenta los análisis y agrupaciones previas realizadas, que

nos han ayudado a trabajar con las muestras de un modo parcial, comprender su

comportamiento en pequeñas agrupaciones y facilitar la detección de relaciones entre ellas.

Por tanto, serán incorporados aquellos factores en que las pruebas KMO y Bartlett

confirmen su la potencialidad y capacidad de explicación. Con esta premisa, es posible

rechazar los factores con menor capacidad explicativa, lo que supone dejar aspectos del

territorio inicialmente considerados relevantes fuera del estudio. En el caso que este factor

se trate de un indicador de referencia hacemos, a su vez, una selección de las variables

representativas del propio indicador con el fin de abarcar todo el espectro de aspectos

considerados en los análisis previos.




El primer paso ha consistido en realizar análisis de regresión sobre pequeños grupos de

variables, de los que se desprende un primer grado de jerarquía de las variables y su

capacidad de explicación de los aspectos considerados como indicadores de la variable

dependiente. Por ejemplo, esta etapa ayuda a determinar si las variables del indicador de

equipamientos tienen más o menos capacidad de explicación que, por ejemplo, las

variables relativas a la nacionalidad de la población, lo que facilitará el trabajo posterior de

configuración de un modelo general.

El modelo de partida general incluye el conjunto de variables generales, indicadores de

referencia, distancias e índices de accesibilidad a puntos de interés y clústeres de

agrupación territorial, con las que empezamos a trabajar en dos sentidos: la primera vía

consiste en eliminar variables del modelo general hasta alcanzar un modelo explicativo

satisfactorio; y la segunda vía comienza con un modelo mínimo apoyado en los modelos

parciales al que iremos añadiendo y combinando variables e indicadores de referencia

hasta llegar a un modelo más óptimo. El objetivo de este proceso ha sido establecer un

modelo simplificado donde se mantiene un nivel de explicación y fiabilidad suficiente para la

interpretación y definición del valor de repercusión del suelo.

.2 Tipo de modelo

En la selección del tipo de modelo se ha intentado buscar la función que correlaciona mejor

las variables independientes con la dependiente encontrando un ajuste óptimo y una

significativa capacidad de explicación del valor del suelo. En este caso, para definir la

estructura matemática que debía adoptar los diferentes modelos planteados se han

realizado diferentes aproximaciones mediante regresiones polinómicas, logísticas, lineales y

no lineales, con la intención de comprobar su mayor o menor grado de explicación con

respecto a la muestra analizada.

Se ha realizado un ajuste sobre los diagramas de dispersión de los diferentes modelos con

los valores de suelo observados en nuestra muestra en el que se observa la bondad de las

diferentes expresiones matemáticas. Tanto el modelo polinomial de cuarto grado como el

cúbico tienen capacidad de adaptación a la muestra, sin embargo el modelo cuadrático

tiene menor ajuste. Pero el modelo que, por sencillez y capacidad de explicación de la

muestra, mejor se adapta a nuestras necesidades es el lineal.




Figura 15.19. Gráfico Q-Q de normalidad. Fuente: Elaboración propia.

3 Formas de especificar el modelo

Nos encontramos frente a un modelo con una gran cantidad de variables independientes

que deberán ser incorporadas al mismo de un modo determinado. La incorporación en

bloque en la ecuación predictiva de todas las variables deseadas puede ser la primera

opción. No obstante el exhaustivo análisis previo, nos adelanta que no todas las variables

poseen la misma capacidad de explicación y que su comportamiento dentro del modelo

deberá ser diferente, lo que hace plantear la posibilidad de un proceso de incorporación

parcial de variables.

Existe un amplio abanico de métodos de selección de variables predictoras, muy comunes

en el análisis estadístico, pero que conllevan un importante peligro de encontrar un falso

resultado positivo, que crece conforme aumenta el número de variables utilizadas. Por

tanto, sin obviar el conocimiento previo del ámbito se ha optado por utilizar los métodos

paso a paso y All-posible-subset para fundamentar la selección de las variables

independientes. En el método paso a paso, el mejor de acuerdo con el criterio estadístico,

la variable predictiva se incluye en la ecuación de predicción. Posteriormente se incluyen la

variable con mayor capacidad predictiva y las siguientes, hasta alcanzar el punto en el que

las variables ya no tienen capacidad de explicación. Por su parte All-possible-subsets

realiza algoritmos de eficiencia para evaluar los posibles subsets de las variables

predictivas y tiene un criterio estadístico para seleccionar las mejores variables o grupos de

ellas.

En nuestro caso, recurrimos de nuevo a la organización de las variables y a los análisis

previos realizados sobre los grupos de indicadores, para guiar la introducción gradual de

variables anteponiendo aquellos aspectos que presuponemos de mayor interés (tales como

rasgos medioambientales, distancias a puntos de interés, o aspectos socioeconómicos).

Este proceso permite comprobar el cambio en la capacidad de explicación del modelo a

medida que introducimos grupos de variables o indicadores, mostrando la significancia de

cada uno de los pasos, y por tanto, la importancia de las variables que los configuran.




4 Definición de la capacidad de explicación del modelo

Una vez realizado el modelo se establece la bondad del ajuste o la capacidad de

explicación de la función obtenida con respecto a los valores originales de la variable

dependiente o explicada, mediante el coeficiente de determinación (R2

). El coeficiente de

determinación expresa el grado de ajuste de la función o la fiabilidad de las predicciones

que ofrece la función de regresión, expresándose como el porcentaje de variabilidad de la

variable dependiente que explica la función de regresión o porcentaje de casos explicados.

Este coeficiente siempre se encuentra en el intervalo (0,1), correspondiéndose los mayores

valores a la mayor capacidad de explicación de la función de regresión. Las diferentes

iteraciones y modelos intermedios planteados establecen como modelo óptimo aquel que

presente un R2

superior a 0,75. A su vez, la significancia de los diferentes modelos se

comprueba mediante la prueba ANOVA para un intervalo de confianza del 95 %..

5 Importancia y significación de las variables dentro del modelo

Para medir el grado de significación de las variables independientes en cada una de las

variables dependientes se utiliza el estadístico t (cociente de los coeficientes de cada

variable entre su error estándar). El valor de t para cada variable se contrasta con el valor

crítico en base a un nivel de significación. El valor estadístico F, también está directamente

relacionado con el coeficiente de correlación, de modo que conociendo ambos y los grados

de libertad, determinamos la probabilidad de que se produzca por azar. El valor estadístico

F, es un valor intrínseco a la regresión, que se compara con los valores críticos de las tablas

de distribución.

Por otra parte, es importante el análisis previo de correlaciones para comprender mejor esta

jerarquía de variables, de modo que dos variables poco relevantes pero muy

correlacionadas pueden suponer una única variable de gran relevancia dentro del modelo.

Por tanto, se han elegido las variables explicativas de mayor relevancia, estimando sus

pesos específicos marginales, y creando una categorización cualitativa en función de su

participación en el escenario planteado.

6 Conclusiones del modelo

Por lo tanto, en los diferentes procesos de formación de los modelos, tanto unifamiliar,

plurifamiliar como conjunto, la metodología de trabajo se divide en dos partes. Existe un

trabajo previo a la obtención del modelo: seleccionar las variables a incorporar en función

de su relevancia para el mismo, elegir el tipo de modelo que más se ajusta a las

necesidades de la muestra, especificar el método de introducción de las variables. Por otro

lado, los pasos a realizar una vez obtenido el modelo se podrían resumir en: definir la

capacidad de explicación del modelo, demostrar la hipótesis nula y, por tanto, la

significancia del mismo y ordenar las variables en función de su importancia y significación

para comprender mejor su formación.

En este proceso, se han realizado diferentes ajustes para conseguir la mejor modelización,

con un nivel de explicación maximizada, evitando la multicolinealidad y heterocedasticidad

de las variables explicativas del valor del suelo en el mercado inmobiliario. Se han definido

una serie de modelos para plurifamiliar y unifamiliar que permiten especificar un modelo

general a la vez que fijar interacciones entre ambos, desarrollando a continuación

únicamente los pasos claves en el proceso hasta alcanzar el modelo definitivo.




15.3.1 Modelos de predicción para uso residencial en bloque

plurifamil iar

La rutina de regresión lineal múltiple se ha realizado mediante el software SPSS versión 17,

introduciendo como variable dependiente el valor de suelo, obtenido mediante el método de

valoración detallado en el capítulo 3, y como variables independientes diferentes

combinaciones de un total de las 455 resultantes de las variables obtenidas del proceso de

caracterización territorial, los índices de referencia generados factorialmente, variables tipo

dummy derivadas de los análisis clúster y distancias e índices de accesibilidad calculados a

diferentes puntos de interés.

La primera aproximación al modelo se ha realizado analizando de forma independiente la

influencia general, que presenta en el proceso de formación del valor urbano, de cada uno

de los ámbitos señalados: Sistema de Asentamientos, Población, Economía e

Infraestructuras y Servicios. Se han planteado unas primeras estimaciones de regresión,

donde se ha incorporado cada subgrupo de variables, que refleja una característica

concreta del territorio, y que ha permitido desarrollar los índices de referencia de acuerdo

con la relación incluida en el capítulo 10. Los subgrupos de análisis de regresión parciales

son los siguientes: ocupación del territorio, uso de la vivienda, tipología de la vivienda,

accesibilidad a puntos de interés, paisaje, estructura de la población, nacionalidad, tipo de

núcleo, nivel de estudios, tipo de puesto de la persona de referencia, sector de referencia

del hogar, población productiva, socioeconomía, paro-actividad, equipamientos,

problemáticas urbanas, servicios y transporte.

Esta primera aproximación nos permitirá establecer una jerarquía de las variables y una

idea global de cómo funcionan parcialmente en grupos de información sencillos. Extraemos

un ejemplo del conjunto de análisis de regresiones parciales desarrollado en el anexo, para

enunciar la metodología seguida en esta fase del estudio. Se ha elegido el conjunto de

variables relativas al indicador de referencia, Ocupación del Territorio. El resumen del

modelo (Fig. 15.20) es de gran utilidad, ya que permite comparar los resultados de los

diferentes grupos de variables y su capacidad explicativa de la variable dependiente. En

este caso, el modelo tan solo es capaz de explicar un 20% de la variabilidad del valor del

suelo. Se trata de un valor bajo para el parámetro, ya que se ha incorporado un conjunto de

variables que definen sólo un aspecto del territorio y, por tanto, no abarcan todo el espectro

de posibilidades de su variabilidad.

Resumen del modelo

Modelo R R

cuadrado

R cuadrado

corregida

Error tip. De la

estimación

Estadísticas de cambio

Cambio en R

cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio

en F

1 0,447 0,20 0,182 187,733 0,200 11,136 8 357 0,000

Figura 15.20. Resumen modelo vivienda en bloque plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.

Los resultados obtenidos de las diferentes regresiones parciales del modelo permiten

establecer una primera aproximación a la capacidad de explicación de cada ámbito o

grupo de variables. Debemos tener en cuenta el carácter no vinculante de esta jerarquía con

el resultado final, aunque se ha convertido en un elemento de ayuda para la posterior toma

de decisiones en la formación del modelo. Son jerárquicamente relevantes los indicadores

de población, tales como el tipo de puesto de la persona de referencia, la nacionalidad o el




sector de referencia del hogar. Por otra parte, los aspectos relativos al sistema de

asentamientos, como la accesibilidad a los puntos de interés o los indicadores de paisaje y

protección, tienen una capacidad de explicación significativa. Los aspectos que

presumiblemente tendrán menos relevancia en principio, son los indicadores de

infraestructuras (servicios y transportes) y económicos (tasas de paro y actividad y

población productiva), posiblemente porque la variabilidad de estos aspectos dentro de la

comarca es menor.

El siguiente estadístico analizado dentro de los modelos parciales es la tabla ANOVA (Fig

15.21), con la que determinamos la significancia o no de la regresión en función de la

aprobación de la hipótesis nula. En este caso, para el indicador de Ocupación del territorio,

el resultado del test es positivo confirmando la hipótesis nula (los verdaderos coeficientes

dependientes no son simultáneamente cero), ya que el valor de F calculado no excede el

valor crítico al nivel de significancia establecido en nuestro caso (el 95%). Analizados el

resto de resultados de las regresiones parciales, podemos aseverar que todas ellas tienen

un alto grado de significancia, superando el test ANOVA en su totalidad.

ANOVAb

Modelo Suma de

cuadrados gl

Media

cuadrática F Sig.

1 Regresión 3.139.667,671 8 392.458,459 11,136 0,000a

Residual 1258E7 357 35243,658

Total 1572E7 365

Figura 15.21. Comprobación significación del modelo Anova. Fuente: Elaboración propia.

Otro de los análisis relevantes en el estudio es la definición de los coeficientes tipificados o

estandarizados, que cuantifican la influencia, positiva o negativa, del uso de las variables en

la formación de los modelos. En la tabla de coeficientes observamos (Fig 15.22), por una

parte, los coeficientes utilizados en la línea de regresión (B), que no son realmente

indicativos de la dimensión del valor de la variable al no estar estandarizados, así como el

valor de los coeficientes tipificados Beta, que nos da una idea de la dimensión y signo de la

variable dentro de la regresión. En este caso, establecemos como ejemplo la regresión

realizada con las variables relativas al indicador Paisaje. En ella observamos cómo cuando

un bien inmueble se localiza en entornos de Huerta (Beta igual a -1,518) y Pinar (Beta igual

a +1,660), el valor de repercusión de suelo se verá influenciado en mayor medida por

aspectos vinculados al paisaje.

Figura 15.22. Coeficientes del modelo. Fuente: Elaboración propia.




Estos resultados se pueden cruzar con el mapa temático relativo a la incidencia del tipo de

paisaje en cada sección censal (Figura 154.23) y el mapa de segmentación de valores de

suelo (Figura 14.24) lo que facilita la clara lectura de los valores. Los paisajes de Huerta,

están claramente localizados en el interior en aquellos municipios en los que los valores de

suelo son menores; por lo tanto, es lógico el signo negativo que se le atribuye en la

regresión, que indica que a mayor coincidencia con paisajes de huerta, menor es el valor de

suelo. Las áreas de Pinar se ubican principalmente en las secciones censales con alta

protección paisajística, lo que incide favorablemente en el valor de suelo y justifica si alta

influencia positiva.

Figura 15.23 y 15.24 Incidencia de tipo de paisaje en la Sección Censal y segmentación de

valores de suelo. Fuente: Elaboración propia

Centramos nuestra atención en las columnas de coeficientes tipificados Beta y significación.

Ordenando los valores de menor a mayor, podemos hacernos una idea de cuáles son las

variables con relación directa e inversa con respecto al valor de suelo y cuál es su peso

específico en la formación del mismo. En este caso, tan solo el ratio de secano parece tener

una significancia menor, lo cual no la desecha directamente, puesto que como conjunto, las

variables paisajísticas tienen un alto peso en la explicación de la variabilidad del valor de

suelo. Por otra parte, las zonas de huerta, humedal, secano y matorral se corresponden con

las áreas del territorio de menor valor de suelo (tienen relación inversa con la variable

dependiente lo que se traduce en signo negativo) y las zonas de regadío y pinar se

encuentran en los territorios con suelos de más elevado valor.




Coeficientesa

Modelo

Coeficientes tipificados

Sig. Beta

1 RatioHuerta -1,518 ,000

RatioHumedal -,254 ,012

RatioSecano -,056 ,450

RatioMatorral -,045 ,037

RatioRegadio ,401 ,074

RatioPinar 1,660 ,000

(Constante) ,000

Figura 15.25. Jerarquía de variables de acuerdo a coeficientes tipificados Fuente:

Elaboración propia

Este análisis realizado para cada uno de los indicadores, nos da una idea global de la

importancia del indicador como conjunto y del peso específico de cada una de las variables

dentro del mismo. Además de las diferentes regresiones parciales relativas a los subgrupos

de indicadores, se ha realizado el análisis del conjunto de variables de localización

geográfica (clústeres de agrupación de similitudes en el territorio), factores o índices de

referencia derivados del análisis factorial y el conjunto de variables vinculadas a la

localización de cada uno de los inmuebles incluidos en la muestra. En resumen, en esta

primera fase se ha realizado un total de veintinueve regresiones previas y parciales que han

permitido una primera aproximación al modelo complejo.

Las variables relativas a población, sistema de asentamientos y paisaje son las que

guardan una relación directa más intensa con el valor del suelo. En el cómputo general

tienen especial incidencia:

Accesibilidad y cercanía a playas, a campos de golf y puntos de interés en general

Facilidad de comunicación viaria y transportes

Interés medioambiental y grado de protección del paisaje

Pertenencia a determinados clústeres de agrupación

Estructura de la población (nacionalidad, edad y sexo)

Problemáticas urbanas

En este primer acercamiento al modelo general, cabe destacar la escasa influencia de

factores como la cercanía a la red de ferrocarril, centros urbanos, hospitales y algunos otros

servicios, posiblemente no a que se trate de variables sin interés sino a su reducida

variabilidad dentro de la comarca.




Una vez analizados los análisis parciales, se han realizado diversas regresiones generales

con diferentes grupos de variables e indicadores comprobando su comportamiento dentro

de un entramado más complejo de variabilidad, en el que influyen factores de diversa

índole. Como decimos, esta jerarquía no debe ser vinculante, puesto que al asociar

diferentes indicadores puede ocurrir que aquellos con menor capacidad de explicación por

separado, una vez combinados, aumenten notablemente su variabilidad, de igual modo que

aquellos grupos de variables que parecen de gran importancia aisladamente pueden verse

mermados una vez introducidos en el modelo general. Trabajamos con todo el conjunto de

datos para ir ajustando los resultados en uno u otro sentido, de modo que logremos el

modelo más equilibrado.

El proceso seguido para la configuración del modelo ha sido mediante pasos sucesivos

determinando la importancia relativa de grupos de variables. Esto ha permitido configurar

un patrón que define la sostenibilidad y robustez del valor ante cambios de coyuntura. En el

ejemplo siguiente (Figura 15.26), podemos comprobar cómo un determinado modelo

conjunto, al que se han incorporado variables en tres fases, alcanza una explicación de la

variabilidad del 41%. En primer lugar se incluyen las variables relativas a la distancia a

puntos de interés y de pertenencia a lugares concretos del territorio o clúster, con lo que se

llega al 20% de la explicación; en un segundo paso incluimos el grueso de variables

relativas a estructura de población, llegando a una capacidad de explicación del 37% (lo

que supone un cambio de 17% aproximadamente) y, por último, el bloque de variables

relativas al turismo, que consiguen explicar un 9% adicional de variabilidad. El nivel de

explicación se podría incrementar introduciendo variables de carácter socioeconómico o

dotacional. No obstante, podemos afirmar que una variación importante en la estructura de

la población, para una determinada localización, puede provocar cambios muy

significativos en el valor, próximos al 20 % del mismo.

Figura 15.26. Resumen del modelo. Fuente: Elaboración propia.

Este proceso, que se detalla en el anexo, se ha realizado para varios grupos de variables

con el objetivo de llegar a una mejor comprensión de la formación de los valores, establecer

las diferencias entre grupos, realizar un cribado de variables y configurar un modelo general

robusto con un número de variables razonable, en el que todas tengan alta significancia.

Como consecuencia del proceso de análisis previo, podemos concluir lo siguiente:

La capacidad de explicación de los modelos es más alta generalmente con la

incorporación de variables que aquellas que incorporan únicamente factores o

indicadores de referencia. Esto se debe a que los factores explican una parte de lo

que ocurre para un grupo de variables determinadas y, por lo tanto, excluye de la

variabilidad algunos aspectos específicos de cada una de ellas, aglutinando

aspectos de coincidencia.




El análisis de regresión con un gran número de variables resulta excesivamente

complejo y poco práctico, dificultando establecer cuál ha sido el verdadero proceso

de formación del valor. Por tanto, el modelo general definitivo elegido ha sido el

compendio de aquellos factores de mayor relevancia (mediante los cuales podemos

aglutinar variables con el fin de resumir su formulación) y las variables relevantes no

explicadas por los factores.

Los factores tienen un grado de relevancia similar, destacando en el extremo superior los

servicios, la ocupación, la nacionalidad, uso del suelo, actividad y tipo de núcleo familiar.

No obstante, algunos de ellos no se consideran válidos como factor por sus bajos

resultados en los test de Bartlett. En el extremo opuesto, los factores menos reseñables

serían el transporte, la tipología de la vivienda o los puntos de interés, a pesar de altos

resultados en los estudios de regresión parciales. Por tanto, de acuerdo con los análisis

parciales previos, se han incluido en el análisis de regresión final, por su capacidad de

explicación y los resultados obtenidos en su formación para los test de KMO y Bartlett los

factores derivados del análisis factorial previo, relativos a Ocupación del Territorio, Uso de la

vivienda, Accesibilidad, Paisaje, Estructura de la Población, Nacionalidad, Estudios,

Población Productiva, Socioeconomía, Paro, Problemáticas urbanas y Servicios. A su vez,

se decide desglosar en variables con el fin de incorporar todos los posibles elementos de

variabilidad, los siguientes factores: Tipología de la Vivienda, Tipo de núcleo familiar, Tipo

de puesto de la persona de referencia, Sector de referencia del hogar, Actividad y

Transporte

La especificación del modelo definitivo se ha conseguido tras realizar un total de veintinueve

regresiones parciales y diez pruebas de regresión completas, todo ello detallado en el

anexo. Los métodos utilizados han conseguido optimizar progresivamente el modelo, intuir

patrones de comportamiento y establecer criterios para agrupación de variables en función

de su importancia e interés para el modelo conjunto.

En la tabla siguiente se observa cómo el nivel de explicación (R2

) del modelo está por

encima del 94 % (Fig. 15.27). En la fase 1, los factores o indicadores de referencia

seleccionados en los análisis previos; en la fase 2, se han incluido las variables derivadas

de la pertenencia a clúster, y en la fase 3 se han incluido las variables vinculadas a la

accesibilidad a puntos de interés.


Como observamos, la buena capacidad de explicación de la combinación lineal de

variables derivadas de clústeres de agrupación e indicadores derivados del análisis

factorial, corroboran el acierto en su utilización. Son capaces de explicar aproximadamente

el 62 % de la variabilidad total conseguida.




Los coeficientes de las variables estimadas presentan los signos esperados, siendo todas

ellas significativas al 95% de confianza, mientras que el modelo en conjunto es significativo

al 99%. En el siguiente gráfico (Fig 15.28), tras la tipificación de los correspondientes

coeficientes, se observa el nivel de influencia de las variables incluidas en el modelo y su

influencia positiva o negativa en la formación del valor.

Figura 15.28 Coeficientes y signos esperados. Fuente: Elaboración propia.

La especificación del modelo es la siguiente:

Y = 685,339 + 111,887 * COSTA2 - 207,435 * SA_USODEVIVIENDA - 15,913 *

P_TIPODENUCLEOFAMILIAR + 79,123 * I_EQUIPAMIENTOS - 27,344 * C2INTERIOR +

11,590 * P_NACIONALIDADPOBLACION +139,599 * TURISMO +20,612 * PLAYA

+128,678 * P_TIPODEPUESTODEPERSONADEREFERENCIA + 73,656 * I_SERVICIOS

+217,670 * P_SECTORDEREFERENCIA -185,443 * E_PARO +93,754 *

C4COSTAESPECIAL - 89,861 * PAISAJE

El valor de repercusión de suelo para uso residencial de carácter plurifamiliar se explica

principalmente por variables vinculadas al sistema de asentamientos (70 % del valor),

seguido por el conjunto de variables vinculadas al sistema poblacional (15 %), siendo oas

aspectos de carácter económico e infraestructuras de menor relevancia (Fig. 15.29).




0

10

20

30

40

50

60

70

80

PLURIFAMILIAR

Figura 14.29. Porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización en el proceso de

formación del valor de repercusión del suelo. Fuente: Elaboración propia.

Se establece a continuación una jerarquía de variables (Fig. 15.30), de acuerdo al valor

absoluto de los diferentes coeficientes, que permite establecer una serie de conclusiones en

torno al proceso de formación de valor.

Figura 15.30 Jerarquía de Coeficientes. Fuente: Elaboración propia.

Dentro del conjunto de variables vinculadas al sistema de asentamientos, cabe resaltar la

significativa importancia que adquiere la accesibilidad a las playas. Se trata del atributo de

mayor peso dentro del proceso de formación de valor, que junto a la apreciación de la

calidad del paisaje, convierten a las variables de carácter medioambiental en los factores

principales del modelo. La influencia de los campos de golf dentro del mercado residencial

de carácter plurifamiliar es positiva pero no especialmente significativa, dado que no se

trata de un producto directamente vinculado a dicha actividad.




Dentro de este grupo también destaca la valoración del modo del ocupación del territorio,

con una mayor apreciación de áreas en las que la población se distribuye en diseminado y

agrupaciones, con menor número de viviendas en sección censal y una densidad de

población menor. Esto indica cómo la distribución en cabecera, dentro de tramas urbanas

consolidadas, es peor valorada dentro de la tipología plurifamiliar.

Siguen en importancia al ámbito vinculado al sistema de asentamiento aquellas variables

que cualifican el sistema poblacional. Es importante indicar que la tipología plurifamiliar se

desarrolla principalmente en ámbitos delimitados vinculados a la trama urbana consolidada

en cabecera, donde la variabilidad de rasgos poblacionales no es especialmente

significativa. Esto explica, a pesar de la especial importancia de este ámbito de

caracterización, su peso relativo dentro del modelo.

Presentan una influencia positiva en el valor las estructuras poblacionales de mayor edad y

mayor porcentaje de mujeres Como se indicó en el proceso de valoración territorial se

refleja la tendencia de partición del territorio en dos zonas claras en las que se ve

claramente la distribución de la población de mayor edad en la costa y la de menor edad en

el interior, lo que va a tener un claro reflejo en la estructura del valor.

También es importante indicar cómo el valor de repercusión del suelo se ve influenciado

positivamente por el mayor porcentaje de población extranjera (índice de nacionalidad),

sector de referencia del hogar vinculado a actividades de carácter terciario (índice sector de

referencia del hogar) y hogares monoparentales de parejas sin hijos de elevada edad

(índice tipo de núcleo familiar).

Dentro del conjunto de variables de carácter económico, la más significativa es el nivel

socioeconómico medio de los hogares aunque con una influencia moderada, lo que indica

que este rasgo territorial no se incorpora a la hora de fijar valores de venta por la potencial

oferta. Aunque con una influencia positiva, el índice turístico no es determinante dentro de

este submercado.

Las variables relativas a los servicios e infraestructuras, que evalúan la incidencia de los

servicios, red viaria y equipamiento, no tienen una capacidad de explicación significativa,

posiblemente por la poca variabilidad de los factores.

La significancia de los clústeres permite establecer un gradiente de valores de suelo que

aumenta del interior hacia la costa dentro de la comarca. Es de interés señalar cómo ciertas

áreas del prelitoral (clúster C2InteriorR1) reproducen ciertos modelos desarrollados en la

costa, mejor valorados que ciertas áreas periféricas, por ejemplo, del municipio de

Torrevieja.

Se ha comprobado que no existen problemas de colinealidad entre variables. Para apreciar

el ajuste y la homocedasticidad del modelo, se han analizado los gráficos PP normal de

regresión de Residuo tipificado (Fig. 15.31) y el de dispersión de la regresión de los

resultados tipificados (Fig 15.32) frente a los valores pronosticados tipificados.




Figura 15.31 y 15.32 Gráfico P-P normal de regresión Residuo tipificado y gráfico de

dispersión. Fuente: Elaboración propia.

Partiendo de este modelo general de carácter explicativo, se ha planteado una reducción de

la estructura de variables con el objeto de alcanzar un modelo de carácter predictivo. Como

se observaba en la figura 14.29, los porcentajes relativos de cada uno de los ámbitos de

caracterización muestran claramente la escasa repercusión de las variables de tipo

económico y sistema de infraestructuras en el proceso de formación del valor para

elementos residenciales de uso plurifamiliar. Este nuevo modelo, responde a los mismos

rasgos analizados anteriormente, de modo que las variables relativas al sistema de

asentamientos seguidas por las vinculadas al sistema poblacional, cubren el 85% del total

de la explicación del modelo. El resumen del modelo predictivo sería el siguiente:

Figura 15.33 Tabla Resumen de Modelo de Predicción de valores en muestras plurifamiliares.


La definición del modelo se realiza mediante una criba sistemática de las variables del

modelo descriptivo general, partiendo de 14 variables y una explicación de casi el 95%,

llegamos a una estructura de seis variables. La secuencia de acercamiento al modelo

resumido es la siguiente:




Figura 15.34 Relación entre número de variables y explicación de los modelos

plurifamiliares. Elaboración propia.

Como se observa, a medida que desciende el número de variables utilizadas, la explicación

del modelo decrece. Las primeras variables eliminadas del modelo, vinculadas a aspectos

económicos e infraestructuras, por su escasa participación en la formación del valor, no

suponen un descenso significativo en la explicación, aspecto que se irá acentuando a

medida que eliminamos variables. El salto cuantitativo ocurre entre el modelo de seis y el

modelo de cinco variables, con una pérdida de cuatro puntos porcentuales de explicación,

por debajo del límite aceptable del 85% de explicación establecido por algunos organismos

como el Catastro (buscar alguna referencia o quitar).

Por lo tanto, el modelo se reduce a seis variables con las que se logra explicar

aproximadamente el 89% de la formación del valor, constituyendo un modelo manejable y

sencillo, que sigue además las pautas observadas en el modelo descriptivo. En la siguiente

figura, destaca la gran influencia que en este modelo resumido, tienen las variables

pertenecientes al grupo de sistema de asentamientos, superando el 50% del total de la

caracterización del valor. Otro elemento de análisis relevante, es el gran peso que la

distancia a la playa, siendo la variable independiente de mayor importancia en la formación

del valor.

Figura 15.35 Porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización en el proceso de

formación del valor de repercusión del suelo. Elaboración propia.




Las variables que forman parte del modelo son las siguientes, dos relativas al sistema de

asentamientos (Paisaje y Uso de la vivienda), dos al sistema poblacional (Tipo de núcleo

familiar y Sector de referencia del hogar), la pertenencia al clúster de Costa Especial y

cercanía a la playa:

Modelo Plurifamiliar

1 (Constante)

Playa

SA_USODELAVIVIENDA

P_TIPODENUCLEOFAMILIAR

C4COSTAESPECIAL

P_SECTORDEREFERENCIADELHOGAR

SA_PAISAJE

Figura 15.36 Variables del modelo de predicción plurifamiliar. Elaboración propia.

Tal y como se observaba en el modelo de análisis, la distancia a la playa y el valor del

paisaje, son elementos destacados en la elección de inmuebles residenciales de carácter

plurifamiliar. La distribución de las agrupaciones familiares y las parejas con hijos, que se

concentran en la zona interior de la comarca o la pertenencia a secciones censales con

concentración de parejas sin hijos u hogares monoparentales o unipersonales, también

tiene una alta influencia en la formación del valor en el modelo plurifamiliar. Por su parte, el

sector de referencia del hogar, es decir, la vinculación de la sección censal con la

agricultura, la industria, la construcción o el sector terciario, es determinante en la formación

del valor del suelo, del mismo modo que el régimen de propiedad de la vivienda, y la

pertenencia a zonas con mayor carácter de segunda residencia de uso unifamiliar.

Una vez definido el modelo, se comprueba su eficacia y veracidad contrastándolo con la

base de datos de uso plurifamiliar, de modo que se comparan los valores predichos

mediante el modelo con los observados en el análisis previo. El resultado de esta

comprobación se resume en la siguiente tabla:

número de casos intervalo %

Error <20%

Error <30%

Error <40%

Error <50%

49 + 50% 2,48

28 40-50% 1,42

97,52

88 30-40% 4,46

95,80

172 20-30% 8,71

89,82 267 10-20% 13,52 75,65




938 0-10% 47,49

289 10-20% 14,63

108 20-30% 5,47

30 30-40% 1,52

6 40-50% 0,30

1975 casos

Figura 15.37 Relación de números de casos y porcentajes de error calculados en el modelo

plurifamiliar. Elaboración propia.

El primer dato destacable, es una desviación del error hacia la banda inferior, con un mayor

número de casos en los que el error ha sido por debajo del valor derivado del estudio de

mercado. Observamos que todos los casos con errores mayores al 50% ocurren en esta

franja, lo que quiere decir que el modelo no evalúa ciertos componentes de la formación del

valor que elevan el valor en ciertos casos, como podrían ser distancias a campos de golf u

otras características eliminadas en la criba de creación del modelo. El 50% de los casos

tiene un error de cálculo menor al 10% y casi un 90% de los casos se encuentran en franjas

de error menores al 30%.

15.3.2 Modelos de predicción para uso residencial unifamil iar

Se ha realizado una nueva rutina de regresión lineal múltiple, de acuerdo a la metodología

descrita en el apartado anterior, con la base de datos referente a uso residencial de

tipología unifamiliar. De igual modo, se ha introducido como variable dependiente el valor

de suelo obtenido mediante el método de valoración detallado en el capítulo 3 y como

variables independientes diferentes combinaciones de un total de 455 resultantes de las

variables obtenidas del proceso de caracterización territorial, los índices de referencia

generados factorialmente, variables tipo dummy derivadas de los análisis clúster y

distancias e índices de accesibilidad calculados a diferentes puntos de interés.

Se ha realizado una primera aproximación mediante análisis de regresión parciales de

subgrupos de variables que ha permitido establecer una jerarquía de las variables y una

idea global de cómo funcionan parcialmente en grupos de información sencillos. Extraemos

un ejemplo del conjunto de análisis de regresiones parciales desarrollado en el anexo

correspondiente, para enunciar la metodología seguida en esta fase del estudio. Se ha

elegido el conjunto de variables relativas al indicador de referencia, Estructura de la

población, dentro de los grupos de variables poblacionales. El resumen del modelo es de

gran utilidad ya que permite comparar los resultados de los diferentes grupos de variables y

su capacidad explicativa de la variable dependiente. En este caso, el modelo tan solo es

capaz de explicar un 19% de la variabilidad del valor del suelo, un valor bajo para el

parámetro (Fig 15.33). No obstante, todos los subgrupos de variables presentan una

capacidad de explicación baja (entre 15-25 %), como ocurría con el estudio del modelo

plurifamiliar.




Figura 15.38. Resumen modelo vivienda unifamiliar. Fuente: Elaboración propia.

Los resultados obtenidos de las diferentes regresiones parciales de modelo permiten

establecer una primera aproximación a la capacidad de explicación de cada ámbito o

grupo de variables. Debemos tener en cuenta el carácter no vinculante de esta jerarquía con

el resultado final, no obstante se ha convertido en un elemento de ayuda para la posterior

toma de decisiones en la formación del modelo. Son jerárquicamente relevantes los

indicadores de población, tales como la estructura de la población, el nivel de estudios, el

tipo de puesto de la persona de referencia y el sector de referencia del hogar. Por otra

parte, también aspectos relativos al sistema de asentamientos tienen una capacidad de

explicación significativa, en este caso, los subgrupos más explicativos son el uso de la

vivienda, el paisaje y el modo de ocupación del territorio, al contrario de lo que ocurría en el

modelo plurifamiliar, en el que tenía más peso la accesibilidad a puntos de interés y el

paisaje.

De acuerdo a los análisis parciales, las variables que parecen tener menor influencia en la

formación del valor de suelo son las vinculadas a economía. Esto se puede deber a que las

viviendas de carácter unifamiliar normalmente se ubican en secciones censales con niveles

económicos similares, algo superiores a la media comarcal. Por otra parte, dentro de las

variables relativas a infraestructuras tienen cierta relevancia los grupos de problemáticas y

servicios urbanos. Las viviendas unifamiliares se ubican mayoritariamente con las zonas con

mayor estacionalidad y prevalencia de población extranjera, En zonas de alta

estacionalidad, como Rojales, se puede comprobar una menor incidencia de servicios

urbanos. Analizados el resto de resultados de las regresiones parciales, podemos aseverar

que todas ellas tienen un alto grado de significancia, superando el test ANOVA en su

totalidad, al igual que ocurre en el estudio de regresiones parciales del modelo plurifamiliar

(Fig. 15.34).

Figura 15.39. Comprobación significación del modelo Anova. Fuente: Elaboración propia.

Otro de los análisis relevantes en el estudio es la definición de los coeficientes tipificados o

estandarizados. En la tabla de coeficientes observamos (Fig 15.35) por una parte, los

coeficientes utilizados en la línea de regresión (B), los cuales no son realmente indicativos

de la dimensión del valor de la variable al no estar estandarizados y el valor de los

coeficientes tipificados Beta el que nos da una idea de la dimensión y signo de la variable

dentro de la regresión. En este caso, establecemos como ejemplo la regresión realizada

con las variables relativas a los indicadores de paro y actividad.




Se observa claramente cómo las variables indicadoras de paro presentan signo negativo y,

por tanto, son inversamente proporcionales al valor del suelo. Sin embargo, las variables

vinculadas a la actividad económica tienen una influencia positiva. Observamos que la

incidencia del paro tiene más peso en la población nacional (-0,025 frente a -0,008 de la

población extranjera) y la actividad muestra más significancia para la población extranjera

(0.043 frente a 0.009 de la actividad nacional). Dentro de la población migrante la tendencia

se mantiene pero con valores más extremos. Por otra parte, el paro parece tener un mayor

peso en la formación de los valores que las variables de actividad.

Figura 15.40. Coeficientes del modelo. Fuente: Elaboración propia.

Estos resultados se pueden cruzar con el mapa temático relativo a la incidencia de los

grados actividad y paro en cada sección censal (Fig 15.36) y el mapa de segmentación de

valores de suelo (Fig 15.37) lo que facilita la clara lectura de los valores. Se observa

claramente cómo los mayores niveles de paro coinciden con las secciones censales con

valores de suelo inferiores. La tasa de actividad concentra sus valores más altos en las

secciones censales de las cabeceras y de algunas zonas con un mayor peso industrial del

interior de la comarca.

Figura 15.41 y 15.42 Incidencia de Tasa de paro y Tasa de Actividad. Fuente: Elaboración

propia




Centramos nuestra atención en las columnas de coeficientes tipificados Beta y significación

(Fig 15.38). Ordenando los valores de menor a mayor, podemos hacernos una idea de

cuáles son las variables con relación directa e inversa con respecto al valor de suelo y cuál

es su peso específico en la formación del mismo. En este caso, las variables de paro

extranjero y de actividad nacional parecen las menos significativas, pero sus valores

(inferiores a 0,3) no determinan su eliminación. Conviene indicar cómo la herramienta

estadística debe ayudar pero no condicionar el análisis, por ello a pesar de obtener

significancia por debajo al 90 % del nivel de confianza se ha considerado que la información

aportada por el grupo de variables paro y actividad las convierten en imprescindibles para

el conjunto. También observamos como las variables de paro adoptan en todos los casos

valores negativos (inversamente proporcionales a la formación del valor) y las de actividad

en los positivos (directamente proporcionales, pero con un menor peso en la formación del

valor).

Modelo Coeficientes tipificados

Sig. Beta 1 H59ParomigHog -,096 ,052

H57ParonacHog -,025 ,064 H58ParoextHog -,008 ,296 H60ActnacHog ,009 ,186 H61ActextHog ,043 ,050 H62ActmigHog ,050 ,060 (Constante) ,062

Figura 15.43. Jerarquía de variables de acuerdo a coeficientes tipificados Fuente:

Elaboración propia

Este análisis realizado para cada uno de los indicadores, nos da una idea global de la

importancia del indicador como conjunto y del peso específico de cada una de las variables

dentro del mismo. Además de las diferentes regresiones parciales relativas a los subgrupos

de indicadores, se han realizado el análisis del conjunto de variables de localización

geográfica (clústeres de agrupación de similitudes en el territorio), factores o índices de

referencia derivados del análisis factorial y el conjunto de variables vinculadas a la

localización de cada uno de los inmuebles incluidos en la muestra. s los factores y

variables. En resumen, en esta primera fase se ha realizado un total de veintinueve

regresiones previas y parciales que han permitido una primera aproximación al modelo

complejo.

Las variables relativas a población, sistema de asentamientos e infraestructuras son las que

guardan una relación más intensa con el valor del suelo. En el cómputo general tienen

especial incidencia:

Uso de la vivienda con variables vinculadas al porcentaje de vivienda unifamiliar y

plurifamiliares, estacionalidad y régimen de alojamiento.

Servicios urbanos existentes en la sección censal.

Incidencia de los diferentes tipos de paisaje en la sección censal.

Pertenencia a determinados clústeres de agrupación




Este conjunto es seguido muy de cerca por un grupo de variables con un nivel de

explicación de aproximadamente el 20%, entre las que se encuentran, tipología de la

vivienda, problemáticas urbanas, estructura de la población, nivel de estudios, producción,

socioeconomía y nivel de equipamientos. En esta primera aproximación al modelo general,

cabe destacar la escasa influencia de factores como la nacionalidad de la población, ya

que se trata de una variable con poca variabilidad para las muestras unifamiliares, más

comunes entre un tipo de población extranjera, así como el tipo de núcleo familiar que no

diferencia claramente entre unipersonales, monoparentales o parejas con hijos o sin hijos.

Los indicadores de referencia relativos al transporte tampoco parecen concluyentes. En

cualquier caso, no se eliminarán del modelo general directamente, sino que trabajamos con

ellas para ver como se comportan de modo conjugado. Una vez analizados los análisis

parciales, se han realizado diversas regresiones generales con diferentes grupos de

variables e indicadores comprobando su comportamiento dentro de un entramado más

complejo de variabilidad en el que influyen factores de diversa índole.

Como observamos en el gráfico de coeficientes realizado y en el gráfico de ordenación de

la relevancia de los factores (Fig 14.40 y 15.42) (considerándolos todos de signo positivo y

ordenados de menor a mayor), los factores muestran relevancias diferentes, destacando en

el extremo superior los sectores de referencia de trabajo, los indicadores de paro, la

estructura de la población (edad y sexo por nacionalidades), las problemáticas urbanas, la

socioeconomía, el nivel de estudios, el acceso a puntos de interés, el uso de la vivienda

(plurifamiliar, unifamiliar, viviendas vacías, estacionalidad…) y los transportes. Podemos

observar que quedan englobados todos los ámbitos de estudio, destacando los

poblacionales y de sistema de asentamientos. No obstante, algunas de ellos no se

consideran válidos como factor por sus bajos resultados en los test de Bartlett.

En el extremo opuesto, los factores menos reseñables son la actividad (que puede

considerarse algo correlacionada con el paro), la nacionalidad, la tipología de la vivienda o

el tipo de puesto de la persona de referencia. Por tanto, de acuerdo a los análisis parciales

previos, se han incluido en el análisis de regresión final, por su capacidad de explicación y

resultados obtenidos en su formación para los test de KMO y Bartlett los factores derivados

del análisis factorial previo, relativos a Ocupación del Territorio, Uso de la vivienda,

Accesibilidad, Paisaje, Estructura de la Población, Nacionalidad, Estudios, Población

Productiva, Socioeconomía, Paro, Problemáticas urbanas y Servicios. A su vez se decide

desglosar en variables, con el fin de incorporar todos los posibles elementos de

variabilidad, los siguientes factores: Tipología de la Vivienda, Tipo de núcleo familiar, Tipo

de puesto de la persona de referencia, Sector de referencia del hogar, Actividad y

Transporte.

La especificación del modelo definitivo se ha conseguido tras realizar un total de veintinueve

regresiones parciales y diez pruebas de regresión complejas. Se ha empleado los métodos

de “introducir variables” e “introducir por pasos sucesivos” que han conseguido optimizar

progresivamente el modelo, intuir patrones de comportamiento, establecer criterios para

agrupación de variables en función de su importancia y su interés para el modelo conjunto.

En la tabla siguiente se observa como el nivel de explicación (R2


encima del 91% (Fig 15.39). En la fase 1, los factores o indicadores de referencia

seleccionados en los análisis previos; en la fase 2, se han incluido las variables derivadas

de la pertenencia a clúster, y en la fase 3 se han incluido las variables vinculadas a la

accesibilidad a puntos de interés.





Como observamos, la buena capacidad de explicación de la combinación lineal de

variables derivadas de clústeres de agrupación e indicadores derivados del análisis

factorial, corroboran el acierto en su utilización. Son capaces de explicar prácticamente el

77 % de la variabilidad total conseguida.



al 99%. En el siguiente gráfico, tras la tipificación de los correspondientes coeficientes, se

observa el nivel de influencia de las variables incluidas en el modelo y su influencia positiva

o negativa en la formación del valor.



Y = 399,247 + 34,693 * COSTA2 - 46,395*P_TIPODENUCLEOFAMILIAR + 35,072 *

E_SOCIOECONOMIA + 18,018 * I_EQUIPAMIENTOS - 37,728 * C2INTERIOR + 19,746 *

P_NACIONALIDADPOBLACION + 26,913 * P_ESTUDIOS + 3,573 * TURISMO + 1,447 *

PLAYA + 25,357 * E_ACTIVIDAD+258,749 * C4COSTAESPECIAL - 460,245 * PAISAJE +

88,550 * P_TIPODEPUESTODEPERSONADEREFERENCIA + 1,014 * GOLF + 24,758 *




P_SECTORDEREFERENCIA + 62,236 * SA_TIPOLOGIADELAVIVIENDA + 184,147 *

P_ESTRUCTURADELAPOBLACION

El valor de repercusión de suelo para uso residencial de carácter unifamiliar se explica tanto

por variables vinculadas al sistema de asentamientos (37 % del valor), seguido por el

conjunto de variables vinculadas al sistema poblacional (30 %), siendo las aspectos de

carácter económico (20 %) e infraestructuras (13 %) de menor relevancia.



Se establece a continuación una jerarquía de variables (Fig 15.42) , de acuerdo al valor





significativa importancia que tiene en la formación del valor de repercusión del suelo el

modo en que se ocupa el territorio. Las áreas donde la población se distribuye en

diseminado y agrupaciones, con menor número de viviendas y una densidad de población

menor, son mejor valoradas.




Los valores también quedan condicionados por variables vinculadas al uso de la vivienda,

obteniendo valores de repercusión de suelo inferiores en áreas con una mayor incidencia de

uso residencial no estacional destinado a primera residencia, con un régimen de tenencia

fundamentalmente en propiedad, y un menor número de viviendas vacías. La incidencia de

la variable es más intensa conforme aumenta la estacionalidad, con un régimen de tenencia

más tendente al alquiler y un mayor número de viviendas vacías destinadas a segunda

residencia.

La accesibilidad y localización dentro del área de influencia de una playa y campo de golf,

son variables valoradas positivamente con una influencia significativa y similar. Estos

atributos, junto a la apreciación de la calidad del paisaje, convierten a las variables de

carácter medioambiental en importantes factores dentro del modelo.

Siguen en importancia aquellas variables que cualifican el sistema poblacional. Es

importante indicar, que la tipología unifamiliar se desarrolla principalmente en ámbitos que

mantienen el marco rural como escenario para el desarrollo, normalmente en diseminado o

agrupación. En este contexto, los rasgos poblacionales tienen una significativa variabilidad.

Presenta una influencia muy significativa el sector de trabajo de referencia dentro del hogar.

La influencia es positiva y mayor en aquellas áreas vinculadas al sector terciario. La

influencia en el valor es menos intensa en las secciones censales vinculadas con el sector

de la construcción, concentradas en la franja prelitoral, y aún menor en áreas vinculadas a

la agricultura, que se concentran en el interior de la comarca.

También es importante indicar cómo el valor de repercusión del suelo se ve influenciado

positivamente por el mayor porcentaje de población extranjera (índice de nacionalidad),

estructuras poblacionales de mayor edad (índice de estructura de población), hogares

monoparentales de parejas sin hijos de elevada edad (índice tipo de núcleo familiar) y nivel

de estudios (índice de estudios).

Dentro del conjunto de variables de carácter económico, la más significativa es el índice

turístico con una influencia importante, lo que indica que este rasgo territorial se incorpora a

la hora de fijar valores de venta por la potencial oferta. Esto indica que dentro de la comarca

se vincula la tipología unifamiliar principalmente a destinos de carácter turístico. Aunque con

una influencia positiva, el nivel socioeconómico medio de los hogares no es determinante

dentro de este submercado.

Las variables relativas a los servicios e infraestructuras son las de menor relevancia dentro

del submercado analizado. No obstante, la incidencia de los servicios, red viaria y

equipamiento, tienen una capacidad de explicación moderada y significativa.

La significancia de los clústeres permite establecer un mayor valoración de las áreas de

costa frente a las zonas de interior.

Se ha comprobado que no existen problemas de colinealidad entre variables. Para apreciar

el ajuste y la homocedasticidad del modelo, se han analizado los gráficos PP normal de

regresión de Residuo tipificado (Fig 15.48) y el de dispersión de la regresión de los

resultados tipificados (Fig 15.49) frente a los valores pronosticados tipificados.




Figura 15.48 y 15.49 Gráfico P-P normal de regresión Residuo tipificado y gráfico de

dispersión. Fuente: Elaboración propia.

En el caso de las muestras de uso unifamiliar, se sigue el mismo proceso realizado para el

conjunto de muestras plurifamiliares con el objeto de alcanzar un modelo resumido y con

capacidad predictiva. De modo que, partiendo de una estructura de veinticuatro variables

con una capacidad de explicación del 95,5% de los casos, se alcanza el modelo más

sencillo que incorpora nueve variables y con una capacidad de explicación superior al 85%.

El resumen del modelo predictivo obtenido es el siguiente:

Figura 14.50 Tabla Resumen de Modelo de Predicción de valores en muestras

unifamiliares. Elaboración propia.


modelo descriptivo general, partiendo de veinticuatro variables y una explicación de casi el

95%, llegamos a una estructura de nueve variables. La secuencia de acercamiento al

modelo resumido es la siguiente:




Figura 15.51 Relación entre número de variables y explicación de los modelos

unifamiliares. Elaboración propia.

El modelo de predicción unifamiliar es más complejo y más difícil de resumir, ya que

presenta una distribución de grupos de variables más equilibrado que en el modelo

plurifamiliar, participando variables vinculadas tanto al sistema de asentamientos,

poblacional, económico como de infraestructuras. En el modelo predictivo plurifamiliar, el

sistema económico e infraestructuras casi no tienen peso en la formación del valor,

desapareciendo del modelo definitivo. Sin embargo, todos los sistemas de variables tienen

representación en el modelo predictivo unifamiliar, siendo el sistema poblacional el que

mayor peso relativo alcanza (en torno al 45%) y con una repercusión muy similar del resto

de sistemas (entre 10-15 %). Por su parte, la pertenencia a uno u otro clúster territorial no

tiene tanta relevancia en este caso.






Las variables que forman parte del modelo son las siguientes, dos relativas al sistema de

asentamientos (Modo de ocupación del territorio y Uso de la vivienda), dos al sistema

poblacional (Tipo de puesto de persona de referencia y Sector de referencia del hogar), dos

al sistema económico (Porcentaje de paro e importancia del Turismo), uno al sistema de

infraestructuras (Servicios y Dotaciones) y dos variables de proximidad a puntos de

influencia (Cercanía a la playa y entrada a autovía):

Modelo

1 (Constante)

P_TIPODEPUESTODEPERSONADEREFERENCIA

PLAYA1

SA_OCUPACIONDELTERRITORIO

SA_USODELAVIVIENDA

E_PARO

I_SERVICIOS

ENTRADAAUTOVIA

TURISMO

P_SECTORDEREFERENCIA

Figura 15.53 Variables del modelo de predicción unifamiliar. Elaboración propia.

Se trata de un modelo más equilibrado, en el que intervienen en la formación de los valores

del suelo todos los grupos de variables establecidos. Una vez establecido el modelo con el

cual se pueden predecir los valores del suelo de un modo fiable y con una complejidad

reducida, contrastamos el valor observado con el valor calculado para cada una de las

muestras. De modo que podemos establecer el porcentaje de error de cálculo del modelo

en cada caso. El resultado de esta comprobación se resumen en la siguiente tabla:

Se observa cómo casi el 90% de los casos tienen un porcentaje de error menor al 50% de

su valor. De ese 10% de casos con errores superiores al 50%, aproximadamente el 6% se

corresponden con los outliers, es decir con las muestras en las que se observa un

comportamiento atípico, ya sea por su valor, por su tamaño o por sus características

intrínsecas.

Aún incluyendo los outliers (puesto que a la hora de predecir el valor de las muestras cabe

la posibilidad de encontrar inmuebles con características especiales), el modelo tiene

capacidad de predecir con fiabilidad de errores menores al 20% el 60% de los casos. Se

pone de manifiesto, de este modo, que en los inmuebles unifamiliares se encuentran más

elementos discordantes y de características especiales. En cualquier caso, el modelo se

muestra fiable en un alto porcentaje de casos.





Error <20%

Error <30%

Error <40%

Error <50%

133 + 50% 10,82

43 40-50% 3,50

89,18

83 30-40% 6,75

83,97

75 20-30% 6,10

73,56

159 10-20% 12,94

59,15

376 0-10% 30,59

192 10-20% 15,62

102 20-30% 8,30

45 30-40% 3,66

14 40-50% 1,14

7 - 50% 0,57

1229


unifamiliar. Elaboración propia.

15.3.3 Interacción entre modelo uso plurifamil iar -uso unifamil iar

Del análisis comparado de los modelos para uso residencial de carácter unifamiliar y

plurifamiliar podemos establecer puntos de divergencia y encuentro, justificados por las

diferentes preferencias de la potencial demanda. Para ello se ha cuantificado, para un

número determinado de muestras de uso plurifamiliar y unifamiliar, la influencia de cada

variable en la cuantificación final del valor de suelo. Esto ha permitido establecer la

distribución diferencial por ámbitos de caracterización y para cada una de las variables

incorporadas a los modelos finales (Fig. 15.55).




Figura 15.55. Comparación porcentaje relativo de cada ámbito de caracterización para uso

unifamiliar y plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.

Se observa cómo la jerarquia en la significancia de los ámbitos de caracterización es

similar, aunque con diferentes grados de importancia (Fig. 15.56). En ambos casos son las

variables vinculadas al sistema de asentamientos la que presentan una mayor influencia en

la formación del valor, seguido de los rasgos poblacionales y económicos. En el caso

plurifamiliar observamos una clara prevalencia en la incorporación de variables vinculadas

al sistema de asentamientos, en detrimento de las de carácter económico con mayor

representatividad en el caso de vivienda de carácter unifamiliar, que presenta un reparto

más compensado. Pasamos a continuación a establecer las conclusiones más

representativas de los diferentes ámbitos:






De los resultados obtenidos podemos establecer como conclusiones más significativas las

siguientes:

A) CON RESPECTO A RASGOS DEL SISTEMA DE ASENTAMIENTOS



La apreciación del marco físico sobre el que se desarrolla la trama urbana se incorpora de

manera clara en ambos casos, pero se interpreta de diferentes formas. En el caso

plurifamiliar, con una mayor especialización del sector terciario vinculado al turismo, se

aprecian de modo muy significativo los atributos ambientales que se posicionan como

reclamo para el desarrollo de actividades de ocio y recreo. La accesibilidad a zonas de golf

tiene una mayor capacidad de explicación en unifamiliar que plurifamiliar por la mayor

identificabilidad con este tipo de actividad.

Señalar como en ambos casos el modo de ocupación del territorio mediante bajas

densidades de edificación en diseminado como modo de reproducción de un sistema

cuasi-rural es valorado favorablemente.

B) CON RESPECTO A RASGOS POBLACIONALES






La estructura de la población tiene una influencia mucho más significativa en el uso

unifamiliar que en plurifamiliar. Resaltar cómo, en el caso unifamiliar, la referencia al sector

productivo determina en gran medida el valor, ya que, de modo genérico, la vinculación a la

agricultura o terciario de la zona, define el resto de rasgos de la estructura poblacional. La

poca variabilidad en áreas especializadas en plurifamiliar, hacen que esta diferenciación no

sea tan significativa. En ambos casos se incorporan las variables de nacionalidad y edad

media como parámetros importantes.

C) CON RESPECTOS A RASGOS ECONÓMICOS






Conviene señalar la clara influencia de la actividad turística en los valores plurifamiliar. El

producto residencial de segunda residencial se ha identificado de modo muy significativo

con la tipología unifamiliar, lo que justifica el índice turístico dentro de este mercado. En

ambos el nivel socioeconómico medio de los hogares y la capacidad productiva de la

población se incorporan al modelo con una influencia positiva, pero no determinante.

D) CON RESPECTO A RASGOS INFRAESTRUCTURAS



La menor significación de este ámbito puede estar justificada por la menor variabilidad

dentro de la comarca. No obstante, es importante señalar como tiene una mayor incidencia

en el caso unifamiliar que en el plurifamiliar.

E) CLUSTERS






La pertenencia o no a determinado clúster de agrupación define claramente el valor urbano

en el caso de vivienda plurifamiliar, lo que indica que este caso la vinculación entre valor

territorial y valor urbano es mayor.

Es importante señalar como la actual coyuntura económica ha provocado un continuo

descenso de la demanda turística de larga temporada. Este proceso lleva consigo una

modificación en la estructura poblacional y económica de la comarca, que afectan a

diferentes factores con capacidad de explicación dentro del modelo y que, por tanto,

influyen en la formación del valor.

A partir de la especificación de los modelos vinculados a uso unifamiliar y plurifamiliar, se

han identificado aquellas variables que pueden estar sujetas a variabilidad dentro de este

nuevo contexto, indicando su influencia sobre la el valor del inmueble.

05

10152025303540

Estabilidad valores Plurifamiliar

ESTABLES

Figura 15.62. Porcentaje relativo por variables estables dentro de la modelización del valor

para uso plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.




012345678

Inestabilidad valores Plurifamiliar

NO ESTABLES

Figura 15.63. Porcentaje relativo por variables inestables dentro de la modelización del

valor para uso plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.

En el caso de uso plurifamiliar comprobamos cómo, dada la mayor dependencia de

variables vinculadas al sistema de asentamientos y menor del sistema económico y

poblacional la estabilidad del valor es mayor.

0

2

4

6

8

10

12

Estabilidad valores Unifamiliar

ESTABLES

Figura 15.64. Porcentaje relativo por variables estables dentro de la modelización del valor

para uso unifamiliar. Fuente: Elaboración propia.




02468

1012141618

Inestabilidad valores Unifamiliar

NO ESTABLES

Figura 15.65. Porcentaje relativo por variables inestables dentro de la modelización del

valor para uso unifamiliar. Fuente: Elaboración propia.

De este modo se ha establecido una aproximación de la parte del valor que se puede

considerar estable y aquella que se encuentra sujeta a una determinada inestabilidad. En el

caso de uso plurifamiliar, un 23 % del valor está sujeto a inestabilidad y, en el caso de uso

unifamiliar, está cantidad aumenta significativamente hasta el 49 % del valor.

Figura 15.66. Porcentaje de posible variabilidad dentro de la modelización del valor para

uso plurifamiliar. Fuente: Elaboración propia.

No obstante, el consumo del marco ambiental, reclamo indispensable para el desarrollo del

sector turístico en el área, puede provocar un verdadero desmoronamiento de los valores y

una real insostenibilidad de los mismos.




15 .3 .4 Espec i f i cac ión de mode lo genera l exp l i ca t i vo . Func iones

de demanda

La rutina de regresión lineal múltiple se ha realizado mediante el software SPSS versión 17,

introduciendo como variable dependiente el valor de suelo obtenido mediante el método de

valoración detallado en el capítulo 3, adoptando como variables independientes los

indicadores de referencia de los diferentes ámbitos analizados, variables tipo dummy

derivadas de los análisis clúster y distancias e índices de accesibilidad calculados a

diferentes puntos de interés.

El proceso para la especificación del modelo definitivo conseguido se desarrolla en el anexo

correspondiente. Los métodos utilizados han conseguido optimizar progresivamente el

modelo, intuir patrones de comportamiento y establecer criterios para agrupación de

variables en función de su importancia e interés para el modelo conjunto.

En la tabla siguiente se observa cómo el nivel de explicación (R2


encima del 94 % (Fig. 15.27). En la fase 1 se incorporan los factores o indicadores de

referencia seleccionados en los análisis previos; en la fase 2 se han incluido las variables

derivadas de la pertenencia a clúster y en la fase 3 se han incluido las variables vinculadas

a la accesibilidad a puntos de interés.



Y = 399,247 + 25,914*COSTA2 - 90,209*SA_USODEVIVIENDA -81,446 *

P_TIPODENUCLEOFAMILIAR + 58,144*E_SOCIOECONOMIA + 56,117 *

I_EQUIPAMIENTOS - 31,458 * C2INTERIOR + 19,270 * P_NACIONALIDADPOBLACION

+6,830 * P_ESTUDIOS + 4,201 * TURISMO + 1,510 * PLAYA +754 * GOLF +

36,450*E_ACTIVIDAD + 55,370 * P_TIPODEPUESTODEPERSONADEREFERENCIA +

56,787 * I_SERVICIOS + 64,715 * P_SECTORDEREFERENCIA + 273,717 * TIPOLOGIA -

415,676 * PAISAJE + 76,768 *P_ESTRUCTURADELAPOBLACION - 103,061 * E_PARO +

121,432 * SA_TIPOLOGIADELAVIVIENDA + 259,407 * C4COSTAESPECIAL

En este caso, la capacidad de explicación de la combinación lineal de variables derivadas

de clústeres de agrupación e indicadores derivados del análisis factorial es menor,

aproximadamente del 48 % de la variabilidad total conseguida, aumentando muy

significativamente al incluir las variables vinculadas a accesibilidad.



al 99%. En el siguiente gráfico (Fig 15.68), tras la tipificación de los correspondientes

coeficientes, se observa el nivel de influencia de las variables incluidas en el modelo y su

influencia positiva o negativa en la formación del valor.




-3,000

-2,000

-1,000

,000

1,000

2,000

3,000


El valor de repercusión de suelo para uso residencial de carácter plurifamiliar se explica

principalmente por variables vinculadas al sistema de asentamientos (70 % del valor),

seguido por el conjunto de variables vinculadas al sistema poblacional y económico con

una intervención similar (10 %), siendo las aspectos de vinculado al sistema de

infraestructuras los que presentan menor relevancia (Fig. 15.69).






Se establece a continuación una jerarquía de variables (Fig. 15.70), de acuerdo con el valor



,000

,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000



significativa importancia que adquieren las variables que definen el marco medioambiental

del ámbito, como son la accesibilidad a las playas y valoración del paisaje, con capacidad

para explicar el 55 % del valor. La influencia de los campos de golf no es significativa dentro

del contexto general.

Es relevante la significancia de la variable tipo dummy Tipología, que define si el inmueble

es de tipología unifamiliar o unifamiliar, lo que corrobora la existencia de dos submercados

con procesos de formación de valores diferenciados. Sigue en importancia el conjunto de

variables que definen el contexto socioeconómico del ámbito. Presentan una influencia

positiva en el valor las estructuras poblacionales de mayor edad, mayor porcentaje de

mujeres, mayor porcentaje de población extranjera, sector de referencia del hogar vinculado

a actividades de carácter terciario, hogares monoparentales de parejas sin hijos de elevada

edad, mayor porcentaje de paro y mayor nivel socioeconómico. La baja influencia del

turismo dentro del modelo puede estar justificada por el monopolio de dicho sector dentro

del funcionamiento económico de la comarca, lo que implica márgenes de variabilidad

relativamente bajos frente a otras variables analizadas.

La significancia de los clústeres en el modelo general vuelve a indicar la valoración positiva

de la franja de costa que justifica el gradiente de valores de suelo que aumenta del interior

hacia la costa dentro de la comarca. Conviene destacar cómo ciertas áreas del prelitoral

(clúster C2InteriorR1) reproducen ciertos modelos desarrollados en la costa, mejor

valorados que ciertas áreas periféricas, por ejemplo, del municipio de Torrevieja.

Como se indicó en el proceso de valoración territorial, el modelo general refleja una fractura

de la comarca en dos zonas, principalmente desde el punto de vista poblacional y

ambiental, lo que presenta un claro reflejo en la estructura del valor.

Partiendo del modelo general, mediante un proceso de reducción de variables, se ha

especificado un modelo predictivo que responde de forma ágil y resumida al proceso de

formación de los valores inmobiliarios de uso residencial de la comarca. Si en el modelo

obtenido para uso plurifamiliar tienen un peso relativo mayor las variables vinculadas al

sistema de asentamientos y en el modelo unifamiliar se observa una mayor importancia de




variables de tipo poblacional, en el modelo conjunto se ha observado cómo esos conjuntos

de variables conservan su mayor capacidad explicativa.

El resumen del modelo predictivo obtenido es el siguiente:

1 ,900 ,859 ,846 59,3267029Modelo R R cuadrado

R cuadrado corregida

Error típ. de la estimación

Resumen del modelo conjunto

Figura 15.71 Tabla Resumen de Modelo de Predicción de valores. Elaboración propia.


modelo descriptivo general, seleccionando las de menor relevancia y obteniendo una

estructura más sencilla pero con una capacidad de explicación significativa. Como se

observa en la gráfica, a medida que el número de variables decrece, la explicación

(escalada en 0,1 para su observación) también disminuye, pasando del alto 99%

conseguido en el modelo explicativo de veinticinco, hasta lograr un modelo de ocho

variables capaz de explicar un 85,9% del valor.

Figura 15.72 Relación entre número de variables y explicación de los modelos conjuntos.


Esta reducción tan drástica en el conglomerado de variables con una repercusión menos

significativa en su explicación se debe a la capacidad de las variables para asumir parte de

la explicación de las variables eliminadas, de modo que si se elimina una variable de

carácter económico, otra de ellas con la cual comparta información absorberá parte de esa

explicación.

El modelo plurifamiliar se reduce a seis variables por la alta capacidad de explicación del

sistema de asentamientos, capaz de explicar casi el 70% de la formación del valor. Por su

parte, el modelo unifamiliar no puede reducirse a más de nueve variables sin comprometer




su capacidad explicativa debido a un mayor reparto del peso entre variables. Por su parte,

el modelo conjunto, como observamos en el gráfico siguiente, basa la formación de valores

en dos aspectos fundamentales, por un lado, el sistema de asentamientos, y por otro, las

distancias a puntos de interés, de modo que la proximidad a elementos paisajísticos,

turísticos y comunicacionales aporta un valor añadido al valor del suelo. Entre ambas

características, asumen el 83% de la formación de los valores.



Las variables desglosadas del modelo son las siguientes, tres variables relativas al sistema

de asentamientos, dos variables de carácter económico, una variable poblacional, otra

infraestructural y la distancia a la playa, que se revela como el elemento más determinante

dentro del modelo. Por su parte, las variables del sistema de asentamientos definen la

tipología de vivienda en cada sección censal, el tipo de paisaje en el que se encuentra cada

muestra (ratios de paisaje y grado de conservación del mismo) y el modo de ocupación del

territorio (nacionalidad, densidad y tipo de agrupación en cada sección censal). Los rasgos

socioeconómicos y el paro también son elementos definitorios del valor del suelo para el

modelo unifamiliar y plurifamiliar conjunto.

Modelo

1 (Constante)

Playa

E_SOCIOECONOMIA

P_SECTORDEREFERENCIADELHOGAR




SA_OCUPACIONTERRITORIO

SA_TIPOLOGIADELAVIVIENDA

I_SERVICIOS

E_PARO

SA_PAISAJE

Figura 15.74 Variables del modelo de predicción conjunto. Elaboración propia.

Una vez determinado el modelo, se comprueba su capacidad de predicción, determinante

para evaluar su bondad. Contrastando los valores obtenidos mediante el cálculo del modelo

para cada una de las muestras con el valor esperado de las mismas, se determina el

porcentaje de error entre ambos resultados y se determina que:


Error <20%

Error <30%

Error <40%

Error <50%

02 + 50% 6,30

14 40-50% 3,56

93,70

66 30-40% 5,18

88,73

256 20-30% 7,99

79,90

375 10-20% 11,70

64,11

1219 0-10% 38,05

460 10-20% 14,36

250 20-30% 7,80

117 30-40% 3,65

32 40-50% 1,00

13 - 50% 0,41

3204


conjunto. Elaboración propia.

Para el 93,7% de las 3204 muestras estudiadas, incluyendo outliers e inmuebles de

características singulares, tienen un error de cálculo inferior al 50%, de esas muestras, el

64% no llega a un error del 20%, y casi el 40% de las muestras se encuentra por debajo del

10%.


C O N C L U S I O N E S

1 6 C O N C L U S I O N E S



1 6 C O N C L U S I O N E S

Una de las principales líneas de investigación de la economía urbana es el comportamiento

del mercado inmobiliario y sus relaciones con la estructura territorial. Dentro de este

contexto, la reflexión sobre el significado del valor urbano y abordar su variabilidad

constituye una cuestión de especial importancia en nuestro país, dada la relevancia, tanto a

nivel económico como social, que ha supuesto y supone la actividad inmobiliaria. El

presente estudio ha planteado como principal objetivo identificar aquellos factores de

carácter extrínseco que explican satisfactoriamente la distribución espacial de los valores

inmobiliarios residenciales localizados en áreas litorales, donde la presión del sector

turístico ha impulsado un amplio desarrollo de marcado carácter suburbano, vinculando la

investigación a campos de conocimiento relacionados con la planificación, gestión y

valoración urbana.

Se ha partido de la hipótesis de que el inmueble representa un bien económico definido por

múltiples atributos que lo diversifican del resto de los bienes intercambiables, cuyo valor de

mercado depende de un conjunto de cualidades que no se intercambian explícitamente en

submercados independientes sino conjuntamente en un mercado integrado. Esto da lugar a

escenarios de demanda y contextos de oferta muy concretos para cada mercado y

momento temporal. Dentro del conjunto de atributos que cualifican al bien, los factores

vinculados con la localización presentan un carácter marcadamente diferencial.

El proceso de diferenciación espacial de valores ha implicado un análisis de variabilidad

con objeto de definir aquellos factores de carácter socio-económico, ambiental y

urbanístico que han estructurado el mercado inmobiliario del área. Este análisis, basado en

los modelos de precios hedónicos y desarrollado mediante funciones de regresión múltiple,

ha permitido establecer una estructura matemática con una alta capacidad de explicación,

a partir de la cual se han identificado la variables que inciden en la formación del valor

inmobiliario y modelos predictivos de valoración a escala territorial.

El ámbito de análisis, la comarca de la Vega Baja del Segura, ha presentado diferentes

patrones de desarrollo urbano en un ámbito territorial vinculado de modo muy significativo

con destinos de segunda residencia y ligado al intenso desarrollo del sector turístico e

inmobiliario. Esta fuerte presión de la demanda turística ha provocado un significativo

incremento del suelo residencial que ha supuesto la ocupación de suelo históricamente de

carácter rural y contribuido a una pérdida paulatina de los valores ambientales del territorio.

Son factores se convierten en piezas clave para la interpretación de fenómenos tanto

económicos como sociológicos, que pueden ser extrapolables a muchas otras zonas del

arco mediterráneo.

Si antes era posible la definición del hábitat rural por su característica dispersión y escasez

de servicios colectivos, hoy la dispersión obedece a la función residencial, la generalización

de los servicios y la mejora de las comunicaciones en toda la comarca. También las

diferencias visuales entre asentamientos rurales y urbanos se han atenuado de forma muy

significativa, resultando más acertado hablar de un continuo urbano con diferentes

densidades de ocupación sin distinción estricta entre campo y ciudad. Este proceso ha ido

acompañado de una clara modificación de la estructura poblacional y los sectores de

producción de la comarca, reproduciendo en la comarca de la Vega Baja un modelo

económico reflejo del fuerte impacto que la implantación del sector turístico a gran escala

ha tenido en un ámbito con una fuerte base agrícola y con un sector industrial marginal.



Este desarrollo turístico ha propiciado un aumento poblacional fortísimo tanto del frente

litoral como de la franja prelitoral, convirtiendo a la comarca en un destacado destino de sol

y playa dentro de la Comunidad Valenciana y del territorio nacional. La consecuencia clara

de este desarrollo es un incremento en el nivel de renta local, provocando una significativa

expansión del sector de la construcción y convirtiendo al sector terciario en el pilar de la

economía comarcal. La revalorización del ámbito ha desembocado en la urbanización

masiva de la costa, dando pie a nuevas posibilidades empresariales, vinculadas

principalmente al sector terciario, que se alejan de la tradicional actividad agraria.

Se trata de un territorio con un alto grado de especialización en el uso residencial

secundario vinculado a un tipo de turista que pasa grandes temporadas al año en la zona,

con una escasa presencia hotelera, y una oferta extrahotelera no declarada destinada al

alquiler. Estos factores intensifican la influencia del turismo en otros sectores secundarios,

como es el industrial y la construcción vinculada a la promoción inmobiliaria. Este modelo

ha provocado la emigración de la mano de obra agrícola hacia los núcleos principales de

población y ha permitido una fuerte vinculación de la población activa al sector de la

construcción. Además, el modelo ha atraído población de elevada edad proveniente en

buena medida del resto de la Unión Europea, que ha fijado en la comarca su destino

vacacional o segunda residencia de larga temporada.

Nos encontramos así ante un mercado que exige nuevas funciones al producto residencial

y al medio rural para garantizar el desarrollo turístico de la comarca, lo que ha provocado un

agresivo proceso de transformación que se ha afrontado mediante un complejo proceso de

interacción de disposiciones legales, decisiones políticas e intereses privados y sin una

renuncia clara a la “ruralidad” del ámbito. Dentro de este contexto, ha resultado de especial

importancia verificar en qué medida las teorías clásicas de formación de valores urbanos

explican satisfactoriamente la distribución espacial de los valores inmobiliarios residenciales

en la comarca de la Vega Baja del Segura.

La teoría general de la localización se basa en que el valor se define a partir de rentas de

posición justificadas principalmente por conceptos de accesibilidad y externalidades de

carácter urbano ambiental. Sin embargo la realidad del desarrollo urbano a partir de la

década de los setenta ha mostrado cambios muy significativos en la estructura de las áreas

metropolitanas que no pueden ser explicados por el modelo estándar ni los modelos

monocéntricos. Particularmente, el policentrismo creciente de las ciudades, la creciente

dispersión de la actividad económica en la práctica totalidad del tejido urbano y

descentralización de los centros de empleo, han planteado cambios estructurales que

requieren de nuevos desarrollos teóricos.

En la comarca de la Vega baja existe un modelo esencialmente suburbano, donde la

concentración de actividades productivas, centros de comercio y áreas de entretenimiento y

ocio se ubican fuera de las tradicionales áreas urbanas, provocando una progresiva

colonización del tradicional espacio rural mediante un conglomerado de desarrollos de

borde urbano. Evidentemente, en este marco territorial no se dan las condiciones de

espacio isótropo planteadas por las teorías clásicas, lo que dificulta la explicación de la

variabilidad de los valores de suelo a partir de un único modelo. El valor se estructura a

partir de multitud de factores, y además de la accesibilidad, jerarquización social y

externalidades urbanas, es necesario analizar otros importantes aspectos asociados a

estructuras productivas y sinergias sociales que son valorados y apreciados de modo

diferencial por la potencial demanda.

http://en.wikipedia.org/wiki/Urban_area



Ante este escenario, ha resultado especialmente necesario desarrollar una metodología de

trabajo que permitiese definir un proceso de valoración territorial, basada en la

caracterización, cuantificación y vinculación de los diferentes aspectos que definen el

territorio con el fin de analizar posteriormente su incidencia en la evaluación del producto

inmobiliario. Para ello ha sido necesaria la evaluación desde una doble perspectiva, la

territorial y la inmobiliaria.

La variable objeto de discusión, como ya se ha señalado, es el valor de repercusión del

suelo sobre el valor de mercado del producto residencial ya edificado, por entender que es

el indicador más representativo a la hora de diferenciar y jerarquizar espacialmente el

territorio. Su definición ha sido el punto de partida y objeto de todo el proceso posterior, por

lo que se ha realizado un importante esfuerzo en estandarizar un proceso de valoración que

integrase el carácter masivo de la muestra, y reprodujese el comportamiento del mercado

inmobiliario en la zona objeto de análisis.

La definición, tanto del valor de mercado como del valor de repercusión del suelo de cada

una de las muestras, ha puesto de relieve que el mercado urbano del área ha

experimentado un funcionamiento segmentado en relación con las diferentes tipologías

edificatorias analizadas y diferentes patrones territoriales que se dan dentro de la comarca.

Encontramos un territorio con una clara diferenciación de valores altamente correlacionados

espacialmente y una distribución sensiblemente homogénea, que parte con los valores más

bajos en áreas interiores al noroeste de la comarca, que va aumentado significativamente

conforme nos acercamos a las zonas próximas a la costa.

La propia segmentación nos muestra un territorio complejo, precisando para su explicación

la referencia al área urbana. Por ello, la definición de un conjunto de áreas homogéneas o

patrones de agrupamiento, mediante un proceso de caracterización previa, ha representado

un elemento clave para interpretar la segmentación. Esta diferenciación espacial ha abierto

un proceso encaminado a definir aquellas variables de carácter territorial que justifican esta

variabilidad. Se establece así un nuevo concepto, el valor territorial.

El proceso de valoración territorial, basado en la interpretación de los datos recabados en el

proceso de caracterización, se ha convertido en una herramienta para una evaluación

global del territorio. El análisis del ámbito, tanto económico como poblacional o ambiental,

ha permitido establecer parámetros que indican la fortaleza o vulnerabilidad de la estructura

territorial de la comarca. Mediante la valoración cualitativa del territorio se detecta una

división drástica de la comarca en dos ámbitos que provocan una clara fractura de la

estructura comarcal. Esta fractura está provocada principalmente por factores de carácter

poblacional y económico, condicionando de forma decisiva el desarrollo del ámbito. Junto a

la franja litoral se agolpa una población con una edad media, un nivel socioeconómico y un

nivel de estudios superior a la media comarcal.

Es un área especializada en el mercado de segunda residencia asociada al residente

extranjero, en general de la tercera edad, lo que ha supuesto un significativo incremento de

la tasa de envejecimiento de la comarca. Se trata de una estructura fácilmente vulnerable

ante cambios coyunturales, ya que el poblador tipo, aunque no ocasional, pero si inestable,

presenta un índice de renovación incierto. Se muestra con claridad una homogeneidad

bastante pronunciada cuando los valores se refieren exclusivamente a la población

nacional, residiendo la variabilidad en los indicadores económicos aportados por la

población extranjera. El porcentaje de viviendas vacías y nivel de estacionalidad es claro



signo de carácter de segunda residencia al sur de la comarca vinculada a la costa y otra de

primera residencia hacia el interior.

El envejecimiento de la población, normalmente se considera un factor de vulnerabilidad en

el análisis de carácter territorial. Sin embargo, en este caso se trata de una población, en

general de clases medias europeas, vinculado a un modelo vacacional de larga temporada

que no sólo no ha denotado vulnerabilidad durante los últimos años, sino que aportado

riqueza (inversión, consumo...etc.) a la zona.

No obstante, el concepto de vulnerabilidad no debe analizarse únicamente como una

medida de fragilidad territorial en un momento dado sino que debe incorporar a su vez el

riesgo que supone una cierta tendencia en el futuro. Este incremento de la tasa de

envejecimiento puede ser positivo en una coyuntura determinada y respondiendo a un

modelo de desarrollo concreto, pero cuando el territorio deja de constituir un territorio de

acogida de capitales, la dependencia de la población mayor de 65 años de la población

activa puede derivar en desequilibrios poblacionales sustanciales con importantes

implicaciones económicas.

Actualmente, esta estructura de demanda de segunda residencia y servicios ha bloqueado

el desarrollo económico de la zona al caer drásticamente la inversión en el sector

inmobiliario por la crisis global de la deuda. El proceso se ha agravado al existir un tejido

industrial marginal al que no se ha derivado inversiones importantes y un abandono

progresivo de las explotaciones agropecuarias. Esto dificulta el impulso de otros sectores

distintos al inmobiliario, estancándose la dinámica de demanda de mano de obra en

sectores como la construcción y servicios y dificultándolo en el resto.

El modelo turístico no sería en sí mismo la causa del bloqueo del desarrollo económico

comarcal, ya que ha consolidado en otras zonas (Florida en USA o la Costa del Sol) con un

producto de mayor calidad, sino la forma en que se ha implantado ese desarrollo turístico

en la Costa Blanca, con un consumo del territorio basado en el corto plazo, poco

respetuoso con los aspectos paisajísticos y medioambientales, convertido en un modo de

financiación municipal y sin una organización territorial global no particularizada. Dentro de

este contexto, la elevada edad de esos nuevos residentes no sería en sí misma un factor

negativo si va unida a un cierto nivel económico y cultural, pero si condiciona la viabilidad

de renovación del sistema población necesaria para encontrar soluciones adaptables al

nuevo modelo económico. Por tanto, en este caso, la tendencia hacia el envejecimiento se

trata de indicador de signo confuso.

Del análisis de los sectores de producción se detecta una renuncia clara al histórico motor

económico de la provincia, la agricultura. El modelo económico se decanta por una nueva

vía, el sector turístico e inmobiliario, que imposibilita la vía de retorno, ya que se ha

reconvertido mucho del suelo de cultivo en suelo susceptible de urbanización. Esta nueva

estructura de los sectores de producción presenta un claro reflejo en el nivel

socioeconómico medio de los hogares, la tasa de paro y la tasa de población activa y

provoca una fragilidad muy significativa desde el punto de vista económico. La franja litoral

y prelitoral se convierten en zonas con una fuerte dependencia económica del turismo

residencialista y de la actividad inmobiliaria vinculada a éste. Ante la actual coyuntura

económica la sostenibilidad de la estructura queda realmente comprometida.



Con respecto al sistema de asentamientos, surge la pregunta de si realmente nos

encontramos ante un desarrollo sostenible del territorio. La franja litoral ha ido perdiendo

mucho de sus potenciales valores ambientales como consecuencia de un proceso de

urbanización masiva que ha llegado hasta la propia línea de costa. Las zonas con mayor

fragilidad ambiental se ubican en la franja prelitoral, donde las áreas con alto valor para la

conservación, pero sin figura de protección, se han ido tapizando por campos de golf en un

intento de mantener un marco rural pero posibilitando un intenso desarrollo residencial. La

pérdida del propio paisaje por la “invasión” de la trama construida provoca situaciones

críticas que señalan la necesidad de reconducir el desarrollo y no obviar la propia

potencialidad del ámbito, que queda realmente mermada ante la política expansionista de

los mercados de suelo.

Tras el conocimiento del marco territorial ha sido posible realizar un análisis de variabilidad

espacial del valor de repercusión del suelo mediante un tratamiento masivo de los datos,

donde se ha fijado cuáles son los factores que se valoran positivamente y negativamente en

el momento de elección por el potencial comprador. La formulación de un modelo

econométrico ha posibilitado determinar la incidencia de esas variables y su

proporcionalidad con el valor del suelo en el ámbito de estudio. En el proceso de

investigación se han ensayado diferentes escenarios, estimándose modelos de predicción

independientes para el uso residencial plurifamiliar y unifamiliar, definiendo posteriormente

su interacción.

En general los modelos definidos han sido útiles para definir una estructura funcional del

mercado inmobiliario en el ámbito; predecir valores futuros de acuerdo con la posible

variación de las condiciones económicas, sociales y ambientales del área y, por último,

simular situaciones de variabilidad ante cambios coyunturales. De modo general, se ha

conseguido especificar una serie de modelos con una gran capacidad de explicación.

Las variables vinculadas al sistema de asentamientos presentan la mayor influencia en la

formación del valor, seguido de los rasgos poblacionales y económicos. En el caso

plurifamiliar observamos una clara prevalencia en la incorporación de variables vinculadas

al sistema de asentamientos, en detrimento de las de carácter económico con mayor

representatividad en el caso de vivienda de carácter unifamiliar, que presenta un reparto

más compensado. La apreciación del marco físico sobre el que se desarrolla la trama

urbana se incorpora de manera clara en ambos casos, pero se interpreta de diferentes

formas. En el caso plurifamiliar, con una mayor especialización del sector terciario vinculado

al turismo, se aprecian de modo muy significativo los atributos ambientales que se

posicionan como reclamo para el desarrollo de actividades de ocio y recreo. Es preciso

señalar cómo se valora favorablemente en ambos casos el modo de ocupación del territorio

mediante bajas densidades de edificación en diseminado como modo de reproducción de

un sistema cuasi-rural.

La estructura de la población tiene una influencia mucho más significativa en el uso

unifamiliar que en plurifamiliar. Es relevante que, en el caso unifamiliar, la referencia al

sector productivo determina en gran medida el valor, ya que de modo genérico la

vinculación a la agricultura o al sector terciario de la zona define el resto de rasgos de la

estructura poblacional. La poca variabilidad en áreas especializadas en plurifamiliar hace

que esta diferenciación no sea tan significativa. En ambos casos se incorporan las variables

nacionalidad y edad media como parámetros importantes.



Es asimismo notable la clara influencia de la actividad turística en los valores plurifamiliares.

El producto residencial de segunda residencia se ha identificado de modo muy significativo

con la tipología unifamiliar lo que justifica el índice turístico dentro de este mercado. En

ambos, el nivel socioeconómico medio de los hogares y la capacidad productiva de la

población se incorporan al modelo con una influencia positiva pero no determinante.

Por tanto, y como conclusión final, el proceso seguido nos ha permitido establecer el grado

de interacción entre valor urbano y valor territorial, aproximándose el resultado a una

valoración económica que consigue definir el comportamiento que ha tenido el mercado

inmobiliario del ámbito a través de la caracterización de la demanda de vivienda. El trabajo

representa una aportación novedosa, al identificar los factores que participan de una

manera relevante en la formación de los valores urbanos sujetos a nuevos patrones de

desarrollo urbano, basando su interés en el dinámico desarrollo que ha experimentado en

los últimos años la zona, su marcado carácter suburbano destinado a segunda residencia y

la fuerte presión de la demanda turística, que ha supuesto el incremento significativo del

suelo residencial ocupando espacios de carácter históricamente rural.

El modelo general muestra cómo el valor de repercusión del suelo presenta una clara

dependencia del sistema de asentamiento y conservación de las áreas medioambientales,

valorando la reproducción de tipologías propias del medio rural, aunque vinculadas al

sector turístico. Se abre aquí una discusión sobre el significado del ámbito urbano y el

ámbito rural. Resulta interesante resaltar cómo el proyecto europeo RURBAN (Overbeek,

2006) concluye que existe un discurso dominante en el que la ciudad y el campo son dos

entidades distintas que necesitan de políticas complementarias y opuestas al mismo

tiempo. Como tendencia generalizada, las políticas de desarrollo intentan proteger el

espacio libre con valor medioambiental de la expansión urbanística, pero con diferencias

significativas entre los diferentes países.

Los países del norte de Europa comparten una tradición rural donde la agricultura y el

medio ambiente son elementos centrales dentro de la planificación urbana y donde el

campo está positivamente valorado como un espacio de producción y consumo, mientras

que el suelo urbanizado se percibe de una forma más negativa. Por el contrario, la tradición

mediterránea percibe positivamente la ciudad y la urbanización, ya que estimula el

desarrollo económico.

En el ámbito de análisis, la mayor parte de las posibilidades de desarrollo están en el

espacio suburbano de carácter rural, donde en la actualidad hay áreas de interés ambiental.

Esta postura ha llevado a la devaluación del potencial medioambiental de muchas zonas de

la costa mediterránea de España debido a la intensa presión de la industria del turismo, que

ha supuesto un aumento significativo de suelo residencial. El principal problema es que la

economía de estas zonas se basa en el turismo vinculado a los valores ambientales. El

objetivo principal de fomentar la preservación de los valores ambientales no puede ser

financiero, pero la justificación financiera para estas acciones es casi siempre necesaria

(Crompton, 2007). Por lo tanto, nos encontramos ante una situación contradictoria y es

notable cómo las políticas de desarrollo urbano no han adoptado una posición clara para

afrontar el problema (Leinfelder, 2007).



Cabe señalar cómo los valores de mercado más altos, vinculados a desarrollos urbanísticos

muy intensos durante los últimos años, se dan en aquellas zonas donde se solapan las

mayores vulnerabilidades de carácter estructural tanto desde el punto de vista ambiental,

económico y poblacional. Por tanto, nos encontramos a un mercado inmobiliario que no

respeta la caracterización territorio, sino que responde a condiciones de carácter

extraterritorial que han definido la estructura tanto poblacional como económica.

¿Cómo será el devenir de este modelo basado en crecimientos de carácter suburbano

vinculados al turismo y la construcción, si esta clara estructura se modifica drásticamente?

¿Se tratará de un problema meramente coyuntural o se abre una brecha en la estructura

comarcal difícilmente solucionable? ¿El valor territorial debe ser protegido o consumido?

Es importante señalar cómo la actual coyuntura económica ha provocado un continuo

descenso de la demanda turística de larga temporada. Este proceso lleva consigo una

modificación en la estructura poblacional y económica de la comarca, que afecta a

diferentes factores con capacidad de explicación dentro del modelo y que, por tanto,

influyen en la formación del valor. Al incorporar estas modificaciones a los modelos

especificados podemos comprobar cómo la posible variabilidad de valor urbano es muy

alta. A su vez, el consumo del marco ambiental, reclamo indispensable para el desarrollo

del sector turístico en el área puede provocar un verdadero desmoronamiento de los valores

y una real insostenibilidad de los mismos. Dentro de la crisis inmobiliaria actual, ya no de

carácter local sino global, la incapacidad para renovar la estructura supone que el

reconocimiento social del valor urbano o valor histórico sea cuestionable.

Encontrar soluciones adaptables a la oferta existente, implica la viabilidad de renovación del

sistema poblacional o modificaciones a nivel económico. La búsqueda de respuestas a

estas cuestiones señala la necesidad de reconducir el desarrollo, sin obviar la potencialidad

del ámbito. En este sentido todos los instrumentos de planeamiento deberían contemplar

una evaluación del impacto de las acciones que se proyectan sobre el territorio y cómo son

valoradas por sus consumidores. De este modo, el valor inmobiliario se ha convertido en

una directriz para el estudio de los diferentes escenarios territoriales que ha permitido

explorar en qué medida las características diferenciales de esos productos se adecuan al

nivel de significación o valoración de su emplazamiento territorial.


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