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Núcleo de Pesquisas em Qualidade de Vida
VI ENABER – Aracaju, 2008
DINÂMICA URBANA E MERCADO IMOBILIÁRIO: O CASO DO
BAIRRO DA MOOCA EM SÃO PAULO
Daniel Brenna Pires1
Mônica Yukie Kuwahara2
RESUMO
Este trabalho se ocupa da dinâmica imobiliária do bairro da Mooca. A Mooca é um
dos bairros de São Paulo que tem sua origem associada ao processo de
industrialização substitutiva de importações verificada na cidade ao longo do século
XX. Tem por objetivo descrever as principais variáveis que afetam o mercado
imobiliário da Mooca. Com o crescimento da cidade e expulsão das indústrias do
centro, os espaços vazios surgem no bairro despertam o interesse do mercado
imobiliário em lançar novos produtos nesses locais, valorizando a região e elevando
o valor do metro quadrado. A pesquisa que originou este artigo utiliza dados fornecidos
pela EMBRAESP sobre imóveis comercializados na região entre 1995 e 2008 e aplica
dois métodos de análise das informações. O primeiro é a análise fatorial para gerar
indicadores de localização (proximidade do centro). O segundo método é o modelo de
preços hedônicos que utilizou como variáveis as características destes imóveis tais
como a área útil, a divisão dos cômodos, a metragem e a localização. Os resultados
indicam a significância da variável “distância do centro” na formação de preços dos
imóveis, sinalizando o valor estratégico da localização na composição dos preços
destes imóveis.
Palavras chave: mercado imobiliário, preços hedônicos, fatores aglomerativos e
desaglomerativos, amenidades.
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Graduando do curso de Ciências Econômicas pela Universidade Presbiteriana Mackenzie
Pesquisadora do Núcleo de Pesquisas em Qualidade de Vida (NPQV) do curso de Economia da
Universidade Presbiteriana Mackenzie
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INTRODUÇÃO
Este trabalho se ocupa da dinâmica imobiliária do bairro da Mooca. Bairro este que é
um dos mais tradicionais de São Paulo, com fortes raízes italianas e também de outros
imigrantes oriundos da Europa. Seus habitantes têm grande prazer em dizer que são
moradores do bairro, uma característica unânime entre todos, tornando o moquense
um apaixonado pelo seu bairro, sendo motivo até de pesquisas e matérias de jornais.
Sua paisagem sempre foi marcada por muitas fábricas, galpões e operários. É um dos
berços da industrialização brasileira e um dos motores que ao lado de outros bairros
industriais como a Barra Funda e Santo Amaro, levaram São Paulo a se tornar a
cidade que é hoje. A intensa atividade cafeeira do interior paulista encontrou nos
trilhos que por ela cruzavam as fábricas que produziam as sacas para embrulho do
café, bem como indústrias alimentícias. (KÜNSCH, 2006, p.45)
Com o passar dos anos, São Paulo foi crescendo e se desenvolvendo, tornando-se
uma metrópole. E como toda metrópole, problemas começaram a surgir: trânsito,
poluição do ar, dos rios, encarecimento do preço da terra (valorização) nas
proximidades do centro entre outros. Foram estes motivos que levaram à falência e à
expulsão de uma série de indústrias da cidade, inclusas nestas, as indústrias do bairro.
Estas foram buscar regiões mais afastadas, em torno da metrópole, para se instalar.
(KÜNSCH, 2006, p. 40)
Assim, espaços vazios começam a se formar na cidade. Na Mooca, este fato é
facilmente percebido. Por ser uma região fabril, abriga enormes terrenos com galpões
antigos e casas (cortiços) abandonadas. É nesta nova paisagem que começam a
surgir uma série de empreendimentos verticais, os condomínios fechados.
Incorporadoras e grandes imobiliárias perceberam na região, certa propensão para o
desenvolvimento e crescimento, após anos estagnada e abandonada. (KÜNSCH,
2006, p. 173)
E é este um dos principais motivos para que esta pesquisa se iniciasse. Entender o
porquê desta procura por uma região que antes era considerada fabril e antiga e que
hoje está se valorizando, além de possuir um grande atrativo para um problema
crônico na cidade, bons terrenos disponíveis, chamando assim a atenção do mercado
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imobiliário. Este interesse pode levar a um melhor desenvolvimento da região e assim
uma melhor qualidade de vida.
Para isso, uma questão chave será trabalhada. Qual a característica do mercado
imobiliário na Mooca? Para que esta questão seja respondida, será trabalhada a
hipótese de que a proximidade do centro é uma variável que afeta o preço dos imóveis.
A oferta de espaços vazios no bairro foi percebida por empreendimentos verticais,
elevando o preço do metro quadrado e valorizando a região. Os objetivos, portanto,
são: identificar as principais características do processo de formação do bairro da
Mooca e descrever algumas das variáveis que afetam o mercado imobiliário em
questão.
Para tanto, o trabalho utilizou como procedimentos iniciais a revisão bibliográfica para
analisar como se deu o processo de formação do bairro, que fatores levaram ao
surgimento de uma intensa atividade industrial e que fatores levaram as mesmas
indústrias décadas mais tarde, a serem expulsas do centro urbano. A partir da revisão
bibliográfica, duas formas de tratamento de dados foram estabelecidas. A primeira foi
a criação de um indicador de localização e em seguida, a utilização do modelo de
preços hedônicos para buscar identificar as variáveis relevantes na formação do preço
dos imóveis. Os dados utilizados foram fornecidos pela EMBRAESP (Empresa
Brasileira de Estudos de Patrimônio), relativos ao período de Janeiro de 1995 à Março
de 2008 e se referem a 2623 imóveis, distribuídos em 124 empreendimentos
localizados no bairro da Mooca e Alto da Mooca.
Os resultados destas reflexões se apresentam em cinco itens. No primeiro se
descreve o processo de formação do bairro a partir de Moinbeg (2005) Szmrecsányi
(2005), salientando os principais aspectos históricos que levaram a caracterização do
bairro. Para análise de possíveis efeitos aglomerativos ou desaglomerativos, o
referencial teórico utilizado foi o Modelo de Weber (MACIEL, 2000).
O segundo item apresenta o Modelo de Preços Hedônicos. Tal método, muito utilizado
para valoração econômica, é sugerido quando se buscam quais atributos,
amenidades, na linguagem do modelo, são realmente determinantes na formação dos
preços de imóveis na região. Já o terceiro item apresenta os dados utilizados no
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modelo adotado, descrevendo a construção do índice de localização e a técnica
utilizada para obtê-lo, a análise fatorial formativa. É neste item também que se
apresenta a descrição dos dados sócio demográficos do bairro, coletados da
Subprefeitura Mooca, do CENSO 2000 do IBGE e do NPQV (Núcleo Pesquisa em
Qualidade de Vida).
O quarto item apresenta os resultados e discussões obtidos da aplicação do modelo
à amostra utilizada, avaliando a capacidade explicativa do mesmo. Entre os resultados
se destaca a forte fazendo uma análise dos coeficientes de cada característica que
compõe a regressão.
E por fim, o quinto e último capítulo com as conclusões do trabalho e os resultados
esperados.
1.
A EVOLUÇÃO DA OCUPAÇÃO ECONÔMICA NO BAIRRO DA MOOCA
Este capítulo tem por objetivo descrever o processo de ocupação da região da Mooca,
buscando identificar as primeiras atividades econômicas realizadas no Bairro e como
a teoria econômica consegue explicar este processo de ocupação. Começa-se
descrevendo um pouco de sua história e aspectos relevantes do bairro e após isto
serão utilizados os modelos de aglomeração como fundamentação teórica. Bairros e
distritos de uma cidade, tal como o proposto pelo IEQV.
1.1 ORGIGENS DA MOOCA
O nome Mooca, vem de origem indígena, mais precisamente do tupi-guarani,
derivando de “moo-oca”, onde “moo” significa fazer e “oca” significa casa, ou seja,
fazer casa. Esta expressão era dita pelos índios para designar as ações do homem
branco que acabará de chegar ao local, construindo casas às margens do Rio
Tamanduateí e utilizando a mão de obra indígena como força de trabalho. (KÜNSCH,
2006, p. 22)
O início do processo de ocupação da região é 1556, sendo 17 de Agosto, a data de
aniversário do bairro. Foi nesta data que a ponte Tabatingüera foi construída sobre o
rio Tamanduateí, pelos jesuítas para abrir caminho para os bandeirantes que ali
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passavam e para que a região fosse explorada. Um dos primeiros a desbravar a região
foi Brás Cubas, em 1567 e um dos responsáveis pela criação de bairros futuros como
o Brás, Belém e Penha. (BARBULHO, 2006, p.16)
É em 1867, que é construída a primeira estrada de ferro paulista, a São Paulo Railway,
ligando o porto de Santos a Jundiaí, onde o principal produto transportado eram os
valiosos grãos de café. Este fato favoreceu o surgimento de indústrias próximas aos
trilhos do trem, para facilitarem o escoamento da produção. Como esta ferrovia
passava no meio da Mooca, as primeiras indústrias a aparecerem no bairro foram as
de fiação de algodão e tecelagens. O grande motivo delas se instalarem ali era que
além de fabricarem as sacas que se embalariam os grãos, a região possuía terrenos
baratos, facilitando estas se instalarem e os operários também, bem como a sua
proximidade do caminho para Santos. Instalaram-se também, indústrias que se
dedicavam à produção de bens de consumo para o mercado interno.
“O café possibilitava altas margens de lucros que somadas com a alta produtividade,
a grande disponibilidade de terras e o trabalho assalariado dos imigrantes, levaram a
formação de uma alta acumulação de capital” (Cano, 1998, p.138). Isso gerou uma
enorme capacidade para importar, e dadas as inversões de capitais dos cafeicultores
que buscavam investir em novas áreas, foi o momento propício para o surgimento da
industrialização em São Paulo.
No início do século XX, São Paulo já era o estado mais populoso do país, grande
mercado consumidor que possuía boa infraestrutura industrial e comercial. E o bairro
da Mooca já possuía intensa atividade industrial, caracterizando-se como um bairro
operário. Imigrantes chegavam do porto de Santos e se instalavam na Hospedaria dos
Imigrantes, no Brás. Muitos eram alocados nas fazendas cafeeiras do interior paulista,
e o restante era absorvido pela indústria paulista que não parava de crescer. “Estimase que até a primeira guerra mundial, a Hospedaria tenha recebido mais de três
milhões de imigrantes”. (DIÁRIO DO COMÉRCIO, 17/08/2007, p. 3)
Nos anos 50, São Paulo já era uma metrópole, e a Mooca um bairro já formado que
acompanhava o ritmo de crescimento e modernidade da cidade. Havia diminuído o
número de imigrantes advindos da Europa e um incremento na migração interna,
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principalmente de nordestinos para a cidade. É a partir desta época e mais acentuado
nas décadas seguintes, que muitas das indústrias fecharam ou buscaram novas
cidades para se instalar, pois a crescente valorização do preço da terra faz com que
estas se desloquem para áreas mais baratas, tornando nítida a inviabilidade de se
manter indústrias em grandes centros urbanos. Outros fatores contribuíram para tal
situação como aumento dos custos de transporte dados pelos congestionamentos,
expansão da cidade e dispersão dos consumidores, questões ambientais como
poluição sonora, do ar entre outros. (BIDERMAN, 2004, p. 98)
Percebe-se com este fato, uma realidade das grandes metrópoles: a expulsão de
indústrias próximas do centro urbano de São Paulo e uma desconcentração da
atividade produtiva, resultando num declínio do emprego industrial.
1.2 DINÂMICA URBANA METROPOLITANA
Paralelo a todos estes acontecimentos, nas décadas seguintes, começa a surgir em
São Paulo um novo tipo de atividade, a dos serviços produtivos. Serviços estes que
empregam uma força de trabalho altamente especializada e com alto grau de
inovação. Localizam-se próximas da mão de obra que demandam e de seus clientes,
caracterizando os ganhos de urbanização, ganhos decorrentes da presença de firmas
de todos os setores. Tendem a se aglomerar, pois são atividades que se completam,
ou seja, além de prestar serviços para as empresas elas acabam se “auto servindo”.
“Outra característica é que as empresas se situam nos grandes centros urbanos, e
estes atraem trabalhadores qualificados, logo é de se esperar que os serviços
produtivos se localizem nos centros urbanos também”. (BIDERMAN, 2001, p. 16)
Assim, com a expulsão das indústrias do centro urbano paulista, espaços vazios
começaram a surgir na Mooca como galpões, casas e cortiços abandonados. Com o
aumento do valor da terra, as pessoas de baixa renda que habitavam e trabalhavam
próximas às indústrias, tiveram que deixar o local, uma vez que não podiam mais arcar
com estes custos. Soma-se a isso a crescente oferta de serviços na cidade que
contribui para que esta situação se agravasse.
Em São Paulo Metrópole, Biderman deixa isso bem claro:
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“O aumento da demanda de espaços nas grandes cidades por
parte dos serviços produtivos acaba encarecendo o preço da
terra e os salários, ou seja, o custo do espaço urbano, o que
acaba expulsando as indústrias” (2004, p. 191)
Isso é verificado na Mooca, “um bairro plenamente equipado em infraestrutura e
transporte, próximo do centro e de importantes regiões que se encontra num processo
de esvaziamento populacional”. (BIDERMAN, 2004, p.190)
Segundo o subprefeito da Mooca, Eduardo Odloak, “vinte por cento dos imóveis da
Mooca estão vazios”. É daí que nasce a dinâmica imobiliária na Mooca. Imobiliárias e
incorporadoras viram no local um grande atrativo para investimentos, ou seja, a
construção de empreendimentos verticais de padrão médio-alto, substituindo as
antigas construções do bairro.
De acordo com o dono da imobiliária Frema, José Roberto Federighi, “quanto mais
próximo for um bairro de comércio e serviços, além da arborização do local e
tranquilidade em termos de segurança, mais moradores ele deverá ter”. Já na opinião
de Klausner Monteiro, gerente comercial da construtora Rossi Residencial, “todos os
imóveis recém-lançados na Mooca sempre vendem rápido, pois as pessoas gostam
de morar na região principalmente devido à proximidade com o centro da cidade”.
E é isto o que se tem observado no bairro, esta grande potencialidade para receber
novas edificações, uma crescente verticalização residencial que substituiu a
população de menor poder aquisitivo por moradores de maior renda. Acompanhada
de atividades de comércio e serviços especializados. Uma frase explica ilustra bem
esta transformação mooquense: “A Mooca retoma a vocação original de Moo Oca e
se projeta para o alto”. (KUNSCH, 2006, p. 169)
Dada uma explicação geral de como foi o processo de formação histórico do bairro da
Mooca e descrito suas características atuais, com o auxílio da teoria econômica, podese explicar melhor alguns pontos chaves desta formação, como a questão do café,
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das indústrias, das ferrovias e dos imigrantes, pontos estes que contribuíram para o
desenvolvimento do bairro e da cidade de São Paulo.
1.3 MODELOS INTERPRETATIVOS DA DINÂMICA URBANA
Baseando-se em teorias e modelos que tratem da ocupação do espaço pela atividade
econômica humana, modelo estes via localização das indústrias, são também
chamados de modelos de custos mínimos, como é o caso do Modelo de Weber.
“O modelo de Weber, expoente clássico dos modelos de
localização, está baseado na ideia do custo mínimo, ou seja,
economias de custo que a empresa pode obter ao escolher
determinada localização, supondo fator trabalho imóvel e oferta
elástica”. (MACIEL, 2000, p.34).
Segundo o modelo, existem determinados fatores que conseguem explicar como
determinada região foi escolhida em relação às demais, fatores regionais, e fatores
capazes de explicar a concentração ou dispersão das indústrias em certa região, que
são os fatores aglomerativos e desaglomerativos.
Os primeiros estão relacionados ao transporte e à mão de obra. O autor faz uma
análise comparativa entre os custos destes dois fatores para obter a localização de
mínimo custo. Supõe existir um mercado puntiforme, perfeitamente competitivo, com
dois locais produtores de matéria-prima.
“A empresa pode escolher sua localização com base em dois
estágios: escolher o local que gere o menor custo de transporte
entre o local de produção e o mercado final e escolher a
localização com base nas vantagens de se localizar num local
mais aglomerado”. (CLEMENTE, 1994, p.103)
A empresa pode localizar-se próxima as matérias-primas caso o custo de transporte
das mesmas exceda o custo de transporte dos produtos. Do mesmo modo, irá se
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localizar próximo ao mercado consumidor se o custo de transporte até este, exceda o
custo de transporte das matérias-primas.
Outro ponto em destaque seria com relação à abundância dos fatores relacionados,
principalmente do fator trabalho. Uma empresa se localizará em determinado centro
caso este tenha abundancia deste fator, ou melhor, “quando o montante economizado
de tal fator exceda o custo adicional de transporte”. (MACIEL, 2000, p. 38)
Há também os fatores aglomerativos e desaglomerativos. Fatores aglomerativos no
sentido de redução dos custos ou economias de escala que uma empresa de certa
indústria aufere ao se localizar junto a outras empresas. Economias associadas à
concentração de mão de obra qualificada, infraestrutura de transportes, de
comunicações, proximidade com importantes regiões entre outros. Desaglomerativos
no sentido de uma economia de custo obtida pelo distanciamento em relação às
empresas já estabelecidas ou ao local instalado. Como exemplos já mencionados
anteriormente têm-se o aumento dos custos de transporte das indústrias dados pelos
congestionamentos, expansão da cidade e dispersão dos consumidores; elevação do
preço da terra e questões ambientais como poluição atmosférica e sonora.
(CLEMENTE, 1994, p. 102)
Após uma breve explanação do modelo de Weber, pode-se relacioná-lo com alguns
pontos históricos. A começar pela questão do fator transporte. Dado que a ferrovia
que ligava o interior paulista ao litoral, a São Paulo Railway, passava no meio do
bairro, e dada a proximidade com o centro da cidade de São Paulo, a região acabou
sendo estratégica para a localização das indústrias, que ao se estabelecerem nas
margens da linha do trem, teriam importantes reduções no custo do transporte dos
produtos.
Com relação ao fator trabalho. Como foi dito, na Mooca foi instalada a Hospedaria dos
imigrantes, que acolhia todos os imigrantes que aqui chegavam em busca de um
futuro promissor. Muitos destes eram alocados nas próprias indústrias paulistas,
sendo uma mão de obra farta e barata para a expansão industrial paulista.
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Logo estes dois fatores contribuíram e muito para que as indústrias se localizassem
no bairro da Mooca, podendo ser considerados como fatores aglomerativos, ou seja,
que atraíram as empresas para o local. Outras características também podem ser
relacionadas como o fato de a região ser estratégica bem próxima de vias de acesso
ao ABC, Litoral, Rio e Belo Horizonte, porta de entrada para a Zona Leste entre outros.
Pode-se relacionar também a descentralização industrial de São Paulo a partir dos
anos 50, com os fatores desaglomerativos de Weber. A elevação do preço da terra
em regiões próximas do centro das grandes metrópoles somadas às pressões
ambientais, sociais e econômicas, fez com que muitas das indústrias migrassem para
regiões mais distantes do centro, em busca de menores custos, como talvez tenha
acontecido na Mooca. Isto pode ser explicado pelo enorme número de galpões de
antigas firmas espalhadas pelo bairro, que atualmente estão abandonados e que
estão sendo motivo de especulação imobiliária.
Assim, o modelo de Weber torna-se bastante interessante para explicar o modo como
as indústrias se concentraram em São Paulo, principalmente no bairro da Mooca, um
bairro operário, de origem fabril e que com o desenvolvimento e modernidade da
cidade sofreu algumas consequências que estão direcionando seu futuro para uma
realidade distante da apresentada um século antes.
Logo, conclui-se que o modo como o bairro se formou, através das indústrias nas
proximidades das linhas do trem e com a crescente chegada de imigrantes, propiciou
a formação de um bairro fabril voltado a atender as demandas cafeeiras e as
demandas da maior cidade do país. E isso é explicado claramente pelos fatores
aglomerativos e desaglomerativos do Modelo de Weber, que acabam por sinalizar as
características do bairro moquensese.
Dadas estas informações da história do bairro e com o auxílio de modelos de
valoração econômica, pode-se estimar um modelo capaz de captar e precificar todas
estas características do bairro, reservando-se a características referentes ao mercado
imobiliário. É o Modelo de Preços Hedônicos.
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2.
O MODELO DE PREÇOS HEDÔNICOS
Este capítulo tem por objetivo descrever o método de Preços Hedônicos, para que
este sirva como modelo para estudarmos a dinâmica imobiliária do bairro da Mooca,
identificando os principais atributos (amenidades) dos imóveis da região que podem
influenciar preços de mercado e bem-estar dos agentes econômicos.
Modelo desenvolvido por Rosen (1974) faz parte dos modelos referentes à valoração
econômica do meio ambiente. Ao se valorar um recurso ambiental, estamos
determinando o quanto este afetará o bem-estar das pessoas, se seu nível de
existência variar, ou seja, mudanças na sua quantidade podem aumentar ou reduzir o
bem-estar de um indivíduo. E para que isso aconteça, precisam “captar as distintas
parcelas de valor econômico do recurso ambiental”. (MOTTA, 2006, p.15). Atualmente
é muito utilizado para trabalhos e pesquisas referentes ao estudo do mercado
imobiliário, pois dele podemos estimar valores para todas as características de um
imóvel e possivelmente saber por que determinadas regiões se valorizam e outras
não. Características e atributos que podem ser relacionados ao meio ambiente, como
proximidade de áreas verdes, poluição do ar e sonora, entre outros, e que podem ser
relevantes para a formação do valor dos imóveis.
Esta modelo parte da ideia de que uma série de características que compõe um bem
privado pode influenciar positiva ou negativamente o seu valor de mercado. Estas
características, também chamadas de amenidades, atuam como preços implícitos, e
para que a estimação da função hedônica aconteça, tais características precisam ser
observadas pelos agentes, caso contrário, não podem explicar tal valor do bem. Pois
partimos da suposição que alguém que, por exemplo, for comprar um imóvel,
considera todas as características deste para que formule sua disposição a pagar,
com base na sua função utilidade.
Assim,
“Estabelecesse uma relação, denominada de função de preços
hedônicos, entre os atributos de um bem e seu preço de
mercado, para que uma vez estimada esta função, seja possível
estimar o valor implícito de cada um dos atributos relacionados”.
(LEZCANO, 2004, p.78)
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Como dito, muito usado para estimar valores de imóveis. Para tanto, deve-se
encontrar todas as características e fatores que influenciam as preferências do
consumidor. Assim, é possível explicar porque imóveis semelhantes, com mesmo
tamanho e forma, podem divergir quanto ao seu valor.
Assim surge a função de preços hedônicos que nada mais é do que uma função que
estima o preço marginal de um bem e de suas respectivas quantidades de atributos.
É expressa a seguir:
= (
Onde
, é o preço do imóvel;
,
,
,…,
)
as diferentes características do deste imóvel.
Para determinar este valor com base em suas características, utiliza-se a
econometria, através da regressão múltipla com base no método dos mínimos
quadrados ordinários (MQO). Assim, podemos obter uma equação com todas as
características linearizadas:
=
+
+
+
+
os coeficientes da regressão, denominados por constantes;
Sendo
explicativas, no caso, os atributos do imóvel e
lembrar que
as variáveis
o erro aleatório do modelo. Vale
, geralmente é negativo, tornando
um termo independente.
Depois de feita a estimativa dos parâmetros da regressão obtém-se:
=
Onde,
+
+
+
+
são os coeficientes estimados, ou seja, estimativas dos valores dos
atributos do bem e
os resíduos do modelo.
Determinada a função de preços hedônicos, pode-se agora determinar o peso de cada
atributo no valor final do preço, ou seja, quanto uma pessoa esta disposta a pagar por
aquela determinada característica adicional. Para isso, utilizamos a derivada parcial
da função hedônica em relação a cada atributo do bem. Por exemplo, supondo que
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seja a proximidade do local ao centro da cidade, seu preço implícito seria dado
por:
=
Onde
é o preço hedônico de cada atributo, ou melhor, “beneficio” ou “malefício”
marginal de cada atributo ou amenidade do imóvel.
Note-se que ao fazer a derivada parcial de cada atributo do imóvel,
“Estamos estimando uma curva de demanda inversa pela
quantidade do atributo ambiental, regredindo os valores
calculados dos preços implícitos contra vários níveis de
qualidade ambiental. E o valor obtido, mostrará a mudança no
bem-estar a partir de mudanças na qualidade do atributo
ambiental analisado” (MAY, 2003, p.33).
Assim, o método de preços hedônicos torna-se de grande importância para estudos
relacionados ao mercado imobiliário, pois além de poder dizer os motivos pelas quais
determinadas regiões se valorizam e outras não, pode ser usado em pesquisas de
mercado, para saber quais são realmente os gostos dos compradores e o porquê de
estarem comprando imóveis na região, influenciando no nível de oferta de imóveis.
Mas algumas limitações podem ser listadas deste modelo. A primeira e mais
importante refere-se ao fato já mencionado neste trabalho, de que todas as
amenidades, atributos devem ser de conhecimento dos consumidores, pois caso este
não for percebido pelos agentes, não irá influenciar no preço de compra.
Outro fator, não menos importante, está relacionado à escolha das variáveis para
serem incluídas na função hedônica. Que atributos são realmente importantes para
formação do preço do bem? Deve-se tomar certo cuidado para que não ocorram
problemas de multicolinearidade, já que certas variáveis possam possuir certa
correlação mútua.
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Outra limitação diz respeito à necessidade de simetria de informações. O Modelo
supõe que os agentes têm conhecimento de todas as informações, só que na
realidade, não é bem isso o que acontece. Ao considerar o mercado imobiliário de
São Paulo, verifica-se que grandes empresas representam grande parte do mercado,
e uma série de minúsculas empresas, representam fatias menores. Muitas dessas
acabam passando despercebidas por determinados agentes, seja por lançarem em
regiões mais afastadas, seja por terem um poder mídia menor que as líderes.
3.
DADOS E ANÁLISE DESCRITIVA
Este capítulo tem como objetivos apresentar os dados referentes ao bairro da Mooca
e análise descritiva de cada atributo incluso no modelo de Preços Hedônicos. Serão
apresentados os dados sócio demográficos referentes ao bairro para caracterização
deste nos dias atuais e os dados para serem utilizados no método dos Preços
Hedônicos. Está dividido em três seções: dados sócio-demográficos, variáveis do
modelo e análise descritiva.
3.1 DADOS SÓCIO-DEMOGRÁFICOS
Serão apresentados alguns dados referentes ao bairro da Mooca e a Subprefeitura à
qual este bairro pertence. Dados estes obtidos da Prefeitura de São Paulo, IBGE e do
NPQV.
De acordo com a Prefeitura de São Paulo, o bairro da Mooca está situado na
Subprefeitura Mooca, que é composta pelos distritos: Água Rasa, Belém, Mooca,
Tatuapé, Pari e Brás. Compreende uma população de 308.161 habitantes, distribuída
em uma área de 35,20 km², possuindo uma densidade demográfica de 8.754 hab/km².
Considerando, os distritos em que ocorrem o maior número de lançamentos de
imóveis na Subprefeitura, no caso Belém, Tatuapé, Mooca e Água Rasa, o número de
habitantes cai para 268.000. Estes estão distribuídos em 85.000 domicílios, sendo
quase 54.000 casas e 30.000 aptos. Destes, 13.458 domicílios possuem chefes de
família com renda superior a 20 salários mínimos. (PREFEITURA SÃO PAULO)
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A região possui boa oferta de infraestrutura como escolas, creches e hospitais, bem
como áreas de lazer para atender sua população. Encontra-se na região também
cerca de 15.334 estabelecimentos comerciais, que geram mais de 160 mil empregos.
(PREFEITURA SÃO PAULO)
Com relação ao bairro da Mooca, está situado numa área de 7 km², com uma
população de mais de 63 mil habitantes. Bem próxima do centro da cidade, distante 5
km, possui fácil acesso as grandes vias do município.
De acordo com a Lopesquisa, inteligência de mercado da Lopes Consultoria de
imóveis, a região é um grande polo de moradia, emprego e comércio. O Preço do
metro quadrado na região varia entre 2 a 3,2 mil reais. Semelhante a Subprefeitura
que pertence, possui grande oferta de escolas, creches, hospitais e lazer, o que leva
a entender a elevada expectativa de vida de seus habitantes, que pode chegar a 74,7
anos para as mulheres e 65,2 anos para os homens.
Com o auxilio de um índice geral criado pelo NPQV (Núcleo Pesquisa em Qualidade
de Vida), o IEQV (Índice Econômico de Qualidade de Vida), será possível verificar se
as informações citadas acima são realmente verdadeiras. Este índice pretende
descrever a qualidade de vida em cada uma das 31 Subprefeituras da cidade, com
base em variáveis como educação, renda, saúde, cultura e lazer, meio ambiente,
segurança e justiça e habitação, podendo-se assim, ter uma ideia de como está à
situação atual da Subprefeitura Mooca.
Com relação aos dados referentes à cultura e lazer, está entre as cinco subprefeituras
com maior número de equipamentos tecnológicos e culturais por 100.000 habitantes
e quantidades de bibliotecas também por 100.000 habitantes. Isso comprova com o
também índice INAI (Índice de Não-acesso a Informação), onde esta subprefeitura
figura em 5º lugar, comprovando que seus habitantes possuem acesso a diferentes
tipos de informação seja via internet, televisores ou rádios. Nota-se que para o acesso
à internet, é necessário um microcomputador e uma linha telefônica, fatores que
ajudam a caracterizar o acesso à tecnologia e a informação. Isso indica também a
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posição de destaque da subprefeitura com relação à educação, já que possui a 5ª
maior taxa de escolarização na educação infantil e a 6ª no ensino médio, bem como
a 6ª menor taxa de analfabetismo de sua população dentre as 31 subprefeituras.
Logo, pela análise destes indicadores, verifica-se que os moradores do bairro
possuem boas condições de lazer e acesso informação. Assim é de se esperar que
possuam um maior nível de escolaridade perante as demais subprefeituras da cidade
e chances de emprego e salários maiores, caracterizando uma melhor qualidade de
vida.
Com relação aos dados sobre saúde, verifica-se que possui umas das menores taxas
de mortalidade infantil, figurando entre as sete menores taxas dentre as
subprefeituras. Está entre as seis maiores subprefeituras onde as gestantes fazem
mais de sete consultas pré-natais e entre as dez com maior oferta de equipamentos
de saúde.
Gráfico 1: Índice Econômico de Qualidade de Vida
Fonte: NPQV
Pelo gráfico, verifica-se que a Subprefeitura Mooca, encontra-se bem posicionada
entre as Subprefeituras da cidade, ocupando o 7° lugar com 65,03, numa escala que
vai de 0 a 100.
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Essa posição de destaque na qual a Subprefeitura Mooca se encontra no ranking das
Subprefeituras da cidade, reflete a boa visão que os moradores têm do local. Uma
região servida de boa infraestrutura de transporte, próxima do centro da cidade,
facilitando o deslocamento de seus moradores pela cidade. Uma região segura, com
baixo índice de roubos e homicídios. Facilidade no acesso a informação e a cultura,
bem como boa infraestrutura escolar e hospitalar. Isso implica em rendas maiores de
seus habitantes levando a um maior conforto e qualidade de vida elevada, diminuindo
cada vez mais a desigualdade entre seus moradores.
E para comprovar isso, em pesquisa recente feita pelo Datafolha, o bairro da Mooca,
foi eleito o melhor bairro paulistano para se viver, desbancando bairros badalados da
cidade. Sossego, acesso fácil, oferta de serviços e segurança foram os atributos
escolhidos pelos entrevistados na escolha. Nesta pesquisa, foi citada a proximidade
do centro como um grande atrativo para escolha do bairro. A pesquisa mostra também
que o perfil do morador do bairro é de predominância da classe B e C, sendo que 20%
possui ensino superior e 44% renda entre 5 e 20 salários-mínimos.
Com o auxílio de outro índice, o IVH, Índice de Vulnerabilidade Habitacional, cuja
tarefa é localizar no município de São Paulo as regiões com maiores problemas
habitacionais, colocando-as numa escala de 0 a 100, onde 0 significa ausência de
vulnerabilidade habitacional e 100 total vulnerabilidade, pode-se ter a noção de quão
deficitária é a região em termos de oferta de moradia, e dentre as existentes,
classificá-las quanto ao seu tipo, espécie, condição, quantidades de cômodos,
banheiros e densidade de moradores. Assim, torna-se mais fácil a tarefa de planejar
e direcionar políticas públicas para correção dos prováveis problemas habitacionais
existentes.
Pelo gráfico abaixo, percebe-se que a Subprefeitura Mooca encontra-se em 5° lugar
num ranking de 31 Subprefeituras, com 17,60 de vulnerabilidade habitacional. De
imediato, percebe-se que a crescente oferta de empreendimentos verticais na região,
e a consequente melhoria no tipo de habitação do bairro, podem levar a modificar este
valor para os próximos anos e assim quem sabe, melhorar o ranking da Subprefeitura,
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uma vez que cortiços e galpões, que são potenciais vilões para agravar este índice,
tendem a desaparecer, levando a entender que as novas moradias criadas, se
enquadrem num melhor padrão de qualidade de vida.
Gráfico 2: Índice de Vulnerabilidade Habitacional
Fonte: NPQV
Assim, conclui-se que a Subprefeitura da Mooca está entre uma das melhores da
cidade, sendo classificada com uma qualidade de vida de padrão médio-alto pelos
índices do NPQV, como mostra o mapa abaixo.
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Figura 1: Mapa IEQV / Fonte: NPQV
3.2
VARIÁVEIS DO MODELO
Para aplicar o método de Preços Hedônicos, serão utilizados dados referentes à
EMBRAESP
(Empresa
Brasileira
de
Estudos
de
Patrimônio)
relativos
a
empreendimentos lançados de Janeiro de 1996 até Março de 2008. Esta amostra, que
compreende um universo de 122 empreendimentos lançados no período acima citado,
está caracterizada pelas Zonas de Valor Mooca e Alto da Mooca.
Foram selecionados os atributos que melhor possam representar o valor dos imóveis
e alocados como variáveis explicativas no modelo. São eles: variável área útil, variável
dormitório, variável suíte, variável vagas de garagem, variável número de andares,
variável número de torres, variável tamanho do terreno, variável total de unidades,
variável distância do centro da cidade.
3.3
ANÁLISE DESCRITIVA
Foram selecionados 122 empreendimentos, totalizando 2.623 observações que foram
alocadas numa base de dados do tipo cross-section. Assim, foi feita uma regressão
linear múltipla, considerando o preço do imóvel como variável dependente e as demais
características como variáveis independentes.
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Para a variável distância do centro da cidade, foi utilizada a técnica da análise fatorial.
Esta é uma técnica de interdependência na qual todas as variáveis são consideradas
simultaneamente, com o objetivo de maximizar a explicação do conjunto inteiro de
variáveis e não para predizer uma variável dependente. (HAIR Jr. et al, 2005). Assim
espera-se conseguir agrupar variáveis correlacionadas de um modo que se consiga
formar um fator (variável substituta) que explique igual com uma pequena perda de
informação.
Neste trabalho, para mensurar a distância de cada empreendimento do centro da
cidade e das principais vias de acesso do bairro, foram criados três índices: Distância
da Praça da Sé, IQL1 e IQL2, sendo que IQL1 corresponde ao número de quadras da
via de acesso mais próxima e IQL2 corresponde ao número de vias de acesso do
bairro em um raio de cinco quadras. Todos estes índices foram transformados em
números de modo que foram criados para os 122 empreendimentos. Estes índices
foram agrupados pelo método da análise fatorial, e foi criado um novo fator, que nada
mais é que uma nova variável, que substituiu os três índices anteriores e que foi
chamada de ILOC (índice de localização).
A seguir será feita uma análise descritiva das variáveis e posteriormente serão
analisados os resultados da regressão, bem como suas conclusões.
4.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
A Regressão de preços hedônicos resultou no seguinte modelo econométrico:
PREÇO = -55868,45 + 2552,71*AREAUTIL + 13390,06*DORM + 7192,69*SUITE –
14829,16*VAGA – 1310,68*ANDAR – 5804,75*TORRE + 1,88*TERRENO +
125,45*TOTALUNID + 2286,19*ILOC + є, sendo que PREÇO corresponde ao preço
total do apartamento (em R$); AREAUTIL corresponde à área útil ou metragem do
apartamento (em m²); DORM corresponde ao número de dormitórios de cada
apartamento (unidades); SUITE corresponde ao número de suítes de cada
apartamento (unidades); VAGA corresponde ao número de vagas de garagem de
cada apartamento (unidades); ANDAR corresponde ao número de andares de cada
torre do empreendimento (unidades); TORRE corresponde ao número de blocos que
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compõe o empreendimento (unidades); TERRENO corresponde a área total na qual
está situado o empreendimento (em m²); TOTALUNID corresponde ao total de
unidades lançadas no empreendimento (unidades); ILOC corresponde ao índice de
localização, fator que explica a variação dos indicadores de distância; є corresponde
ao termo de erro do modelo.
Analisando os coeficientes de cada variável do modelo hedônico, observa-se que o
coeficiente AREAUTIL é altamente significante. Segundo o modelo, cada m²
adicionado, representa um acréscimo de R$ 2.552,71 no valor total do apartamento.
Este é um resultado esperado, pois quanto maior for o tamanho do apartamento, maior
o preço a ser pago, ou seja, tendência de aumento do valor do imóvel. Esta variável
pode ajudar a explicar outras variáveis do modelo, como dormitórios e suítes na
formação do preço do apartamento e será citada mais adiante.
O coeficiente DORM é altamente significante. Seu sinal positivo indica que o aumento
de um dormitório representa um acréscimo de R$ 13.390,00 no valor final do imóvel.
Pode-se extrair duas conclusões deste valor. A primeira é que quanto maior o número
de quartos, maior tende a ser o preço do imóvel, mais valorizado será desde que sua
área útil aumente. A segunda considera a área útil constante. Um dormitório a mais,
em uma mesma área útil, ocupa espaço de algum outro cômodo do apartamento,
tornando-se às vezes, desnecessário, resultando assim em uma queda no seu valor.
Logo, um apartamento com um dormitório pode ser mais valorizado do que um
apartamento com três dormitórios com mesma área.
O coeficiente SUITE é altamente significante. A inclusão de uma suíte leva a um
acréscimo de R$ 7.192,69 no valor do apartamento. Resultado esperado, pois a
tendência é de que uma suíte, por ser um item de conforto, valorize o preço do imóvel.
Assim como no caso do coeficiente DORM, ao manter a mesma área útil, talvez esta
suíte não represente um incremento de valor no preço, e sim o faça diminuir, pois
como foi dito, pode ocupar o espaço de algum outro cômodo, ou ser pequena o
bastante para caber itens de luxo como hidromassagem entre outros que poderiam
valorizar o imóvel.
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O coeficiente VAGA é altamente significante. Seu sinal negativo, não foi o sinal
esperado. Segundo seu coeficiente, o aumento de uma vaga, faz reduzir o valor do
imóvel em R$ 14.829,16. O comum é que quanto maior for o número de vagas, maior
tende a ser preço do imóvel. Com o passar dos anos, as famílias estão adquirindo seu
segundo carro e cada vez mais estas buscam apartamentos com uma segunda vaga
de garagem para seus carros. Logo vaga teoricamente é um item de grande
importância. O que talvez possa explicar este sinal negativo é uma tendência do
mercado imobiliário em São Paulo, a dos condomínios-clube. São empreendimentos
que possuem uma ampla gama de infraestrutura e lazer como piscinas, quadras
poliesportivas, spas, saunas, salas de recreação, sala de leitura, trilhas e bosques e
até cinema. As pessoas além de morar, não precisam sair de casa para se divertirem,
encontram tudo dentro de seu próprio condomínio. Mantendo-se constante a área do
terreno, cada vaga adicional por apartamento, tende a ocupar o espaço destes itens
citados, e assim, sendo excluídos do projeto. Assim por essa análise, pode-se dizer
que vaga não influencia diretamente o preço dos imóveis.
O coeficiente ANDAR é altamente significante. Seu sinal negativo representa que um
andar a mais, diminui o valor dos apartamentos em R$ 1.310,67. Analisando esta
variável, número maior de andares indica mais apartamentos. No mercado é fato que
quanto menos unidades, mais valorizados são os apartamentos, logo o aumento de
andares pode desvalorizar os imóveis. Mas esta não é uma análise cem por cento
correta. Há casos de grandes lançamentos imobiliários com mais de uma torre e com
muitos andares, cujos preços referem-se a empreendimentos de padrão médio-alto.
Logo, o coeficiente ANDAR não pode ser considerado um atributo diretamente
relacionado ao preço do imóvel.
O coeficiente TORRE é altamente significante. Seu sinal negativo sugere a mesma
análise do coeficiente ANDAR. Uma torre a mais no projeto diminui o valor dos
apartamentos em R$ 5.804,75. Como dito anteriormente, não é o número de torres
que vai influenciar no valor do imóvel, já que há casos de empreendimentos de padrão
elevados com muitas torres. O que talvez possa tentar explicar, é que essas torres
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possam ocupar o espaço de itens de lazer, caso o tamanho do terreno mantenha-se
constante. Logo o coeficiente TORRE não pode ser considerado um atributo
diretamente relacionado ao preço do imóvel.
O coeficiente TERRENO é altamente significante. Seu valor indica que cada m² de
aumento no terreno, indica um aumento de R$ 1,87 no valor do imóvel. Este valor
indica que quanto maior o terreno do empreendimento, mais valorizados serão os
apartamentos, pois terão mais espaço para itens de lazer e infraestrutura. Mesmo
assim, a variável TERRENO não é uma variável relevante na formação dos preços
dos imóveis
O coeficiente TOTALUNID é altamente significante. Esperava-se que seu sinal fosse
negativo, assim como foi com as variáveis TORRE e ANDAR. Analisando seu
coeficiente, o aumento de unidades, faz com que aumente em R$ 125,00 o valor dos
apartamentos. Como já foi dito, quanto mais unidades tiver um empreendimento,
talvez mais desvalorizadas estas serão, pois mantendo-se constante o tamanho do
edifício, os apartamentos terão áreas menores, logo serão desvalorizados. Conclui-se
que a variável TOTALUNID não é uma variável relevante na formação dos preços dos
imóveis.
Por fim, resta analisar o coeficiente ILOC. Este é altamente significante e diz que, a
proximidade com o centro da cidade, bem como a proximidade com grandes vias de
acesso do bairro e quantidade destas próximas dos empreendimentos, eleva o preço
dos imóveis em R$ 2.286,19. Em outras palavras, estar próximo do centro da cidade
e a forma de como acessá-lo, influencia na formação dos preços dos imóveis, no caso
da Mooca, valorizando-os, já que é uma região bem localizada, próxima do centro e
de fácil acesso.
Para analisar o poder explanatório do modelo de preços hedônicos será utilizado o R².
Este visa mostrar quanto do modelo é explicado pelas variáveis independentes. No
modelo analisado, o R² é de 0,8852 ou 88,52%, sinalizando um ótimo nível de poder
explanatório. Indica também que 11% do preço do imóvel não é explicado pelos
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atributos listados no modelo, mas sim por fatores externos como segurança da região,
infraestrutura como hospitais, escolas e áreas verdes. Isso mostra que o cliente não
apenas busca conforto e lazer no empreendimento como também uma boa
localização, em um bairro completo e de fácil acesso.
5.
CONCLUSÕES
Neste trabalho procurou-se levantar as principais características do mercado
imobiliário da Mooca. Para tanto se utilizou o modelo dos preços hedônicos e dados
fornecidos pela EMBRAESP referentes a imóveis em comercialização no período de
1995 e 2008.
Após rodar o modelo, verificou-se um R² elevado, indicando uma boa capacidade
preditiva do modelo. Esse indica que apenas 11% do preço de um imóvel na Mooca
não é explicado pelos atributos do modelo, sendo explicado por atributos externos.
Pela análise dos coeficientes, verifica-se que o tamanho da área útil além de ser
significante, influencia positivamente nos preços dos imóveis na Mooca, pois uma
metragem maior tende a ter uma precificação maior.
O número de dormitórios é uma variável significativa e influencia positivamente o
preço dos imóveis do bairro, e sugere duas análises. A primeira considerando
metragem variável mostra que ao incluir um quarto, aumenta o valor do imóvel. A
segunda supõe metragem constante e a inclusão de um quarto a mais, incorre em
perda de espaço, reduzindo o valor do imóvel.
O número de suítes é uma variável significativa e influencia positivamente o preço dos
imóveis na Mooca. Por ser um item de conforto, sua inclusão tende a valorizar o
imóvel. Mas assim como o dormitório, ao se manter constante a metragem do
apartamento, tende a desvalorizar o preço do apartamento.
O número de vagas é uma variável significativa, porém seu sinal foi negativo. Uma
explicação provável para isso é a tendência de condomínios-clube pela cidade, que
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priorizam itens de lazer e infraestrutura no terreno. Não influencia diretamente o preço
do imóvel.
O número de andares é uma variável significativa. Mas não influencia diretamente na
formação dos preços, pois seu sinal negativo indica que mais andares depreciam os
imóveis, só que há casos onde empreendimentos de padrão médio-alto são formados
por mais de uma torre e com muitos andares.
O número de torres é uma variável significativa, porém seu sinal negativo supõe a
mesma análise feita para a variável andar. Logo também não é um fator determinante
no preço do imóvel.
O tamanho do terreno é uma variável significativa, onde um incremento no tamanho
do terreno valoriza o preço dos imóveis, mas não chega a influenciar diretamente o
preço dos imóveis.
O total de unidades é uma variável significativa, porém esperava-se que seu sinal
fosse negativo. Pode-se utilizar a mesma análise feita para as variáveis torres e andar.
Logo não é determinante na formação dos preços dos imóveis.
E por fim, o índice de localização, que é significativo. A proximidade com o centro da
cidade e de vias de acesso do bairro tende a valorizar os imóveis da região.
Desta forma, o objetivo deste trabalho foi concluído, pois pela análise dos dados
através do método de preços hedônicos, verifica-se que a variável distância do centro
é significativa na formação dos preços dos imóveis, sinalizando o valor estratégico da
localização na composição dos preços dos imóveis do bairro. Em outras palavras, um
empreendimento que for construído na Mooca, terá seu preço influenciado pela sua
proximidade com o centro da cidade e com a proximidade de grandes vias de acesso
do bairro, além de outras características intrínsecas do apartamento.
Este tipo de análise é muito interessante. Pode ser utilizada para outras regiões da
cidade e representa um grande auxílio para o mercado imobiliário, pois pode
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responder questões como onde construir determinado empreendimento, bem como
explicar possíveis valorizações de preços em algumas regiões.
6.
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