VALORACIÓN DE FINCAS OLIVARERAS DE SECANO MEDIANTE MÉTODOS ECONOMÉTRICOS J. CALATRAVA LEYVA 1, R. CAÑERO LEÓN 2 1
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Dpto. de Economía y Ciencias Sociales Agrarias, ETSI Agrónomos. Universidad Politécnica de Madrid. 28040 Madrid. España
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Dpto. de Economía, Sociología y Política Agrarias, Escuela Politécnica Universitaria, Universidad de Almería. Cañada de San Urbano s/n, 04120 Almería. España
RESUMEN El objetivo del presente trabajo es realizar la valoración de fincas de olivar situadas en la región Subética, entre las provincias de Córdoba, Granada y Jaén, empleando el método de regresión, para analizar el efecto de algunas de sus características sobre el precio de compraventa. Las características consideradas han sido la dimensión superficial de la finca, un indicador cualitativo de productividad de la tierra y otro de distancia a núcleos de población. Se ha partido de una muestra de 38 fincas y se han utilizado distintas especificaciones de modelos econométricos para explicar tanto el valor global como el valor por hectárea de una finca de olivar de secano de dimensión dada. PALABRAS CLAVE:
Valoración agraria Valor de la tierra Explotaciones de olivar
INTRODUCCIÓN: LA VALORACIÓN DE FINCAS AGRARIAS La valoración de fincas agrarias se desarrolla junto con la agrimensura desde la antigüedad. Parece ser que en Egipto y, posteriormente, en el Imperio Romano existían ciertas formas rudimentarias de Valoración Agraria. Se sabe que en Egipto, por ejemplo, la distancia al Nilo era un elemento clave en el valor de las tierras. Según Caballer (1993), se puede afirmar que se aplicaron técnicas de valoración de fincas agrarias en el antiguo reino de Aragón y que la Valoración Agraria como ciencia, tal como se conoce en la actualidad, aparece en el siglo XVI en los países mediterráneos europeos, de manera especial
Recibido: 10-11-99 Aceptado para su publicación: 2-3-00 Invest. Agr.: Prod. Prot. Veg. Vol. 15 (1-2), 2000
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en Italia, con algunos antecedentes contemporáneos en el Reino Unido, extendiéndose posteriormente a otros países europeos como Alemania y Suiza. Por lo que a España se refiere, y siguiendo de nuevo a Caballer (1993), vemos que la Valoración Agraria se desarrolla en paralelo a la de Italia debido a la proximidad y a la influencia mutua de las culturas de estos dos países, aunque hay un mayor interés por esta ciencia en Italia, por lo que la bibliografía italiana es más extensa y profunda. Si bien ya hubo antecedentes de Valoración Agraria en Cataluña durante el siglo X, es en el siglo XVIII cuando aparecen los primeros escritos de valoración dentro de tratados de temática más general. Posteriormente en el siglo XIX aparece el primer tratado específico de valoración cuyo autor es Ruiz Rochera, pionero de la Valoración Agraria en España, siguiendo criterios y métodos que se modifican poco hasta comienzos del siglo XX. En 1898 aparece un tratado de Valoración Agraria, debido a Torrejón, que realiza una formalización y clasificación de los métodos de Valoración que perdura hasta los años sesenta. Dicho autor publica después una serie de ediciones actualizadas y textos, a partir del previamente mencionado, que culminan con su trabajo «Economía y Valoración: Agrícola, Forestal y Urbana» (Torrejón, 1935), que puede considerarse la obra cumbre del período clásico en la historia de la Valoración Agraria Española. Es a principios de los años setenta cuando Ballestero publica varios trabajos sobre Valoración que constituyen el punto de arranque para posteriores investigaciones, produciéndose un avance de la Valoración Agraria española en las dos últimas décadas. Algunos de los trabajos existentes son los de Ballestero (1971, 1973), Ballestero y Caballer (1982), Caballer (1989, 1993, 1999), Romero (1977), Alonso e Iruretagoyena (1990, 1995), Alonso y Lozano (1985), Ramos (1982), Olmeda (1977, 1978), Cañas et al. (1994). El mercado de fincas en España se caracteriza por ser poco transparente y de transacciones escasas si se compara con otros bienes inmuebles como pisos o apartamentos; los valores de dichas transacciones casi nunca se conocen con exactitud, debido a motivos diversos (especulativos, fiscales, etc.). Por tanto, dicha información es sesgada y poco realista en la mayoría de los casos. Los móviles que llevan a la compraventa de fincas son tanto de carácter empresarial, como especulativo o de inversión, y no siempre se realiza la valoración de un terreno agrario con respecto a la productividad esperada. Estas dificultades justifican el interés de llevar a cabo trabajos de valoración partiendo de datos fiables y que se correspondan con los verdaderos valores de transacción. El presente trabajo tiene por objeto valorar fincas de olivar de secano para almazara situadas en las provincias de Córdoba, Granada y Jaén, empleando el método de regresión, y estudiar la influencia de determinadas características en la formación del precio de compraventa de las fincas.
LOS MÉTODOS ECONOMÉTRICOS O ESTADÍSTICOS DE VALORACIÓN AGRARIA Los métodos de valoración suelen clasificarse en varios grupos, aunque la frontera entre uno y otro grupo no siempre está clara. En general, suelen dividirse en: – Sintéticos o comparativos: Basados en la comparación entre fincas similares relacionando el valor con características; también llamados en la valoración clásica española (Torrejón, 1935) empíricos o sumarios.
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– Analíticos: Basados en capitalización. – Econométricos: Constituyen la aplicación de la estadística y la econometría a la filosofía de los métodos sintéticos. – Basados en valores subjetivos: Se fundamentan en la estimación de parámetros de localización de la distribución de valores subjetivos. Son métodos que pueden beneficiarse en el futuro de técnicas utilizadas recientemente en otros campos de la ciencia (Métodos de expertos, Valoración Contingente, etc.). Desde los primeros trabajos de valoración se desarrolló la idea de comparar el valor de compraventa con unos índices externos, característicos de las fincas (calidad de la tierra, precios de arrendamiento, productividad, etc.), empleándose inicialmente en la práctica, con frecuencia, un solo índice. El procedimiento más simple consiste en suponer que hay una estricta proporcionalidad entre el índice y el valor de mercado. La aplicación de las técnicas estadísticas a esta idea básica genera los métodos econométricos, que utilizan el análisis de regresión para relacionar el valor de mercado con ciertas variables explicativas, y los de comparación de dos funciones de distribución. Como precedente lejano de esta idea básica de relacionar el valor de una finca con sus características, entre los varios textos existentes en el siglo XIX, y a modo de curiosidad histórica, citaremos el valioso trabajo de Verdejo (1848), que enumera y comenta una serie de factores que, en su opinión, determinan el valor de las fincas rústicas, y agrupa dichos factores en dos grupos que configuran dos componentes distintos de la valoración: «Valoración del terreno en sí mismo» y «Valoración del terreno con arreglo a su disposición». En el primer grupo el autor incluye factores como la estructura y composición de la tierra; en el segundo, la situación, pendientes, exposición al sol, proximidad o distancia a una población, beneficios (cercas, viviendas, acequias, fuentes, etc.) de que dispone el predio, etc. Los métodos estadísticos aparecen en el primer tercio del presente siglo, siendo sus autores economistas agrarios norteamericanos. George (1941) hace una recopilación de estos primeros trabajos. El trabajo pionero de valoración agraria empleando regresión múltiple se debió a Haas (1922), que determinó el valor de compraventa de fincas localizadas en el estado de Minnesota. Este autor tomó cuatro variables independientes y como variable dependiente el precio del acre de tierra. El tamaño de la muestra que utilizó fue de 160 fincas. Otros trabajos contemporáneos al anterior son los de Wallace (1926) en Iowa, Ezequiel (1926) en Pennsylvania y George (1941) en Illinois. Análisis de valoración más actuales son, entre otros, los de Morton (1977), Wisse y Dover (1975), Sandrey et al. (1982), Simonotti (1991), Rosato (1991), Ragazzoni (1992), y más recientemente Stewart y Libby (1998). En España, si bien hay diversos tratados de Valoración Agraria en general, como los de Caballer (1993), Alonso e Iruretagoyena (1990, 1995), Ruiz (1986), Guadalajara (1996), Alonso y Serrano (1998), etc., son escasos los trabajos de valoración de fincas empleando modelos econométricos (regresión). Así, se pueden citar los de Caballer (1989), donde la valoración es de árboles ornamentales, Alonso y Lozano (1985), sobre valoración de fincas en las comarcas de Tierra de Campos y Centro en la provincia de Valladolid, en el que además de regresión se emplea el método de comparación de dos funciones de distribución, aplicándolo al caso de distribuciones normales, betas y triangulares, García (1992) sobre valoración de fincas de naranjos, y Caballer (1999), que valora fincas de almendro en secano en Tarragona en función del rendimiento, el riesgo de heladas y la edad de la plantación. Invest. Agr.: Prod. Prot. Veg. Vol. 15 (1-2), 2000
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Otros trabajos recientes son los de Segura et al. (1998), que valora fincas de cítricos, utilizando como variables la superficie, características climáticas y de localización, y la electrificación de la explotación; y Caballer y Moya (1998), que utilizan el análisis de regresión por componentes principales, si bien no aplicado a valoración de fincas rústicas, sino a valoración bursátil de empresas agroalimentarias. La escasez, hasta muy recientemente, de los trabajos de valoración de fincas rústicas empleando el método de la regresión quizá se deba a la poca fiabilidad que merecen los datos habitualmente existentes, además de la dificultad de conseguir información correcta por los motivos antes expuestos. Es importante también tener en cuenta que la aplicación de dicho método sólo es interesante si existe una base de datos sobre los precios de transacciones recientes (Caballer, 1993).
MATERIAL Y MÉTODOS Información empleada Los datos utilizados en este trabajo corresponden a una muestra de 38 explotaciones de olivar de la Subética andaluza, que comprende comarcas de las provincias de Córdoba, Granada y Jaén, que fueron objeto de transacción entre los años 1992 y 1996. Incluyen las cantidades pagadas por las explotaciones, así como su superficie, un indicador cualitativo, en tres niveles, de la calidad de la tierra, y su situación relativa con respecto al núcleo de población (como mínimo, cabecera de municipio). Dichos valores han sido suministrados por un corredor de fincas, por lo que el valor de venta de las explotaciones corresponde efectivamente a las cantidades reales pagadas por las mismas, y no a valores escriturados o catastrales. Los tres niveles de productividad de la tierra considerados (alta, media y baja) han sido suministrados por el informante según su experto criterio y conocimiento de las fincas (1). Se trata de explotaciones con un tamaño medio de 57 ha, si bien la mitad de las mismas tienen un tamaño inferior a 27 ha, con un valor medio real por hectárea de 2,17 millones de pesetas, valor que presenta un bajo nivel de dispersión. En la Tabla 1 pueden verse las principales medidas descriptivas de las características de las explotaciones de la muestra. En la Tabla 2 puede verse el número de explotaciones que corresponde a cada categoría de calidad de la tierra y situación con respecto al núcleo rural. Metodología Se ha buscado obtener una ecuación que ligue el valor de transacción de la finca con variables tales como la superficie, la calidad de la tierra y la situación con respecto al núcleo de población más cercano.
(1) La productividad media corresponde a niveles de rendimientos comprendidos entre 1.500 y 2.500 kg de aceituna por hectárea en años de pluviometría normal.
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TABLA 1 MEDIDAS DESCRIPTIVAS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LAS EXPLOTACIONES DE LA MUESTRA Descriptive measurements of the characteristics of farms in the sample Variable Valor (106 pta) Superficie (ha) Valor por ha (106 pta/ha)
Media
Desviación típica
Coeficiente de variación
Mínimo
Máximo
114,19 57,047 2,1722
133,38 75,404 0,4670
1,17 1,32 0,21
12,000 4,5000 1,5022
629,50 407,50 3,2222
TABLA 2 NÚMERO DE EXPLOTACIONES QUE CORRESPONDEN A CADA TIPO DE RENDIMIENTO Y UBICACIÓN Number of farms corresponding to each type of soil productivity and farm location Calidad de la tierra
N.º de explotaciones
Baja Media Alta Total
Situación
10 20 8 38
Lejana Cercana Próxima Total
N.º de explotaciones 10 18 10 38
Se han supuesto para ello cuatro formas funcionales distintas (lineal, lineal-logarítmica, logarítmica-lineal y doble logarítmica), que son las más empleadas en la literatura al respecto: K
– modelo lineal: Yi = a 0 + ∑ a k ⋅ X ik k =1
K
– modelo lineal-logarítmico: Yi = a 0 + ∑ a k ⋅ ln X ik k =1
K
– modelo logarítmico-lineal: ln Yi = a 0 + ∑ a k ⋅ X ik k =1 K
– modelo doble logarítmico: ln Yi = a 0 + ∑ a k ⋅ ln X ik k =1
Y es la variable dependiente del modelo. Xk es la k-ésima variable explicativa del modelo, siendo k = 1, ..., K, donde K es el número de variables explicativas. Se han estimado los cuatro modelos anteriores considerando dos variables dependientes diferentes, a saber, el valor total de venta de la explotación (expresada en millones de Invest. Agr.: Prod. Prot. Veg. Vol. 15 (1-2), 2000
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pesetas) y el valor de venta por hectárea de la explotación (expresada en millones de pesetas por hectárea). Los valores corrientes de compraventa de las fincas se han convertido en valores reales, a precios de 1996, que han sido los valores de la variable dependiente, bien totales o bien por hectárea, en los modelos de regresión estimados. Las variables exógenas consideradas son: – La superficie de la explotación expresada en hectáreas. – Un conjunto de tres variables ficticias (Da, Dm y Db) referidas a la calidad de la tierra, expresada en función de los rendimientos de la explotación, que pueden ser bajos, medios o altos: – Da = 1 si los rendimientos son altos y Da = 0 si no lo son. – Dm = 1 si los rendimientos son medios y Dm = 0 si no lo son. – Db = 1 si los rendimientos son bajos y Db = 0 si no lo son. – Un conjunto de tres variables ficticias (Dp, Dc y Dl) referidas a la situación de la explotación con respecto al núcleo rural, que puede ser próxima (Dp), cercana (Dc) o lejana (Dl) (2): – Dp = 1 si la situación es próxima y Dp = 0 si no lo es. – Dc = 1 si la situación es cercana y Dc = 0 si no lo es. – Dl = 1 si la situación es lejana y Dl = 0 si no lo es. Como es lógico, las especificaciones lineal-logarítmica y doble logarítmica sólo contendrán una variable explicativa expresada en forma logarítmica (la superficie de la explotación). Se trata pues de una modificación de dichas especificaciones, en las que el término de la derecha contiene una parte logarítmica (la variable cuantitativa) y otra lineal (las variables binarias). Los modelos se han estimado por mínimos cuadrados ordinarios. En primer lugar, y para cada una de las formas funcionales y variables dependientes consideradas, se ha estimado un modelo que incluía como variables la superficie de la explotación y la variable ficticia de calidad de la tierra. Al tratarse de tres variables binarias cuya suma vectorial es un vector unitario, es necesario eliminar una de ellas en la estimación, a fin de evitar la denominada «trampa de la variable ficticia». De esa forma, la significación de cada uno de los niveles de la variable ficticia se analiza con respecto a la no incluida. Se han realizado, por tanto, tres estimaciones para cada forma funcional y variable dependiente considerada, tomando las variables binarias de calidad de la tierra dos a dos. La bondad de ajuste de cada modelo y los coeficientes de las variables cuantitativas (en nuestro caso, la superficie) serán iguales en cada una de las tres estimaciones. Esto permite estudiar el nivel de influencia y su significación de cada tipo de calidad de la tierra en el valor de la explotación. Posteriormente, se toma una de esas tres estimaciones y se repite el proceso añadiendo la variable ficticia de situación con el mismo objeto.
(2) Para esta característica tampoco ha podido obtenerse información cuantitativa, incluyendo la variable no sólo la distancia en kilómetros, sino también las dificultades de acceso a la explotación.
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RESULTADOS Tomando como variable exógena el precio real total de la finca De la estimación de los cuatro modelos que incluyen como variable endógena el valor total de venta de la explotación, se obtienen ajustes con elevados niveles de significación (P ≥ 0,0000 en todos los casos), así como elevadas bondades de ajuste (coeficientes de determinación superiores al 90 % en todos los casos) y similares signos de los coeficientes de las variables, si bien con algunas pequeñas variaciones en cuanto a la significación de la variable «calidad de la tierra». Se ha optado por mostrar tan sólo los resultados del modelo doble logarítmico, que es el que presenta una mayor bondad de ajuste. En la Tabla 3 pueden verse los resultados del modelo doble logarítmico. En cada una de las especificaciones se toma un nivel de la variable ficticia «calidad de la tierra» como referencia, lo que, como se ha explicado, permite analizar la significación entre niveles. De dicha tabla se deduce que los tres niveles de la variable ficticia son significativamente diferentes entre sí, lo que quiere decir que el hecho de que la calidad de la tierra sea baja, media o alta, influye significativamente en el valor de venta de la explotación. Los signos de dichos coeficientes son coherentes desde el punto de vista económico. También lo es el de la variable superficie (en este caso, tomada en logaritmos). En los resultados de los modelos lineal y logarítmico-lineal, no mostrados aquí, se obtienen ajustes cuadráticos del valor total con respecto a la superficie, indicando una ligera reducción en el valor pagado por hectárea al ir aumentando la superficie de la explotación. Este resultado coincide con el de este ajuste doble logarítmico y con los que se presentan más adelante de los modelos que incluyen el valor por hectárea como variable endógena.
TABLA 3 RESULTADOS DEL MODELO DOBLE LOGARÍTMICO CON EL VALOR TOTAL DE VENTA COMO VARIABLE ENDÓGENA Y LA SUPERFICIE Y LOS RENDIMIENTOS DE LA EXPLOTACIÓN COMO VARIABLES EXÓGENAS Results for the double-logarithmic model considering total farmland value as endogenous variable and farm area and yield as explanatory variables
Constante Log. Superficie Db Dm Da R2 R2 ajustado Estadístico F Prob. Estadístico F
Especificación 1
Especificación 2
Especificación 3
1,320 (21,56) 0,914 (60,61) –0,512 (–11,45) –0,253 (–6,41) —
0,807 (14,6) 0,914 (60,61) — 0,259 (6,93) 0,512 (11,45)
1,067 (17,9) 0,914 (60,61) –0,259 (–6,93) — 0,253 (6,41)
0,992 0,9913 1406,89 0,000
0,992 0,9913 1406,89 0,000
0,992 0,9913 1406,89 0,000
Valor del estadístico T entre paréntesis. T-ratio in brackets.
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Se ha elegido de manera arbitraria la especificación n.º 2 para añadir al modelo las variables de situación con respecto al núcleo urbano. Como en la tabla anterior, en cada una de las especificaciones que se muestran en la Tabla 4 se toma una variable ficticia de situación distinta como referencia, lo que permite analizar la significación de cada una de ellas.
TABLA 4 RESULTADOS DEL MODELO DOBLE LOGARÍTMICO CON EL VALOR TOTAL DE VENTA COMO VARIABLE ENDÓGENA Y LA SUPERFICIE, LOS RENDIMIENTOS Y LA SITUACIÓN DE LA EXPLOTACIÓN COMO VARIABLES EXÓGENAS Results for the double-logarithmic model considering total farmland value as endogenous variable and farm area, yield and farm location as explanatory variables
Constante Log. Superficie Dm Da Dl Dc Dp R2 R2 ajustado Estadístico F Prob. Estadístico F
Especificación 4
Especificación 5
Especificación 6
0,781 (15,78) 0,930 (69,22) 0,261 (8,26) 0,512 (13,43) –0,120 (–3,77) — 0,008 (0,25)(*)
0,789 (16,06) 0,930 (69,22) 0,261 (8,26) 0,512 (13,43) –0,128 (–3,42) –0,008 (–0,25)(*) —
0,660 (17,9) 0,930 (69,22) 0,261 (8,26) 0,512 (13,43) — 0,120 (3,77) 0,128 (3,42)
0,9947 0,9939 1206,60 0,000
0,9947 0,9939 1206,60 0,000
0,9947 0,9939 1206,60 0,000
Valor del estadístico T entre paréntesis. (*) Variable no significativa (P ≥ 0,95). T-ratio in brackets. (*) Non-significant variable (P ≥ 0.95).
De la Tabla 4 se deduce que existen diferencias significativas en el valor total pagado por la explotación por el hecho de que esté lejos del núcleo de población (o con un acceso dificultoso) con respecto a que esté cercana o próxima al mismo, pero no entre estos dos casos. Es pues sólo una situación de verdadera lejanía al núcleo de población lo que determina un menor precio para la finca. Tomando como variable exógena el precio real por hectárea de la finca De la estimación de los cuatro modelos que incluyen como variable endógena el valor por hectárea de la explotación, se obtienen también ajustes con muy elevados niveles de significación y similares signos de los coeficientes de las variables. La forma funcional que presenta una mayor bondad de ajuste es la lineal-logarítmica, con un coeficiente de determinación ajustado de 0,8814, del mismo orden que los valores obtenidos reciente-
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mente por otros autores en trabajos similares para otro tipo de fincas (Segura et al., 1998; Caballer, 1999). En la Tabla 5 pueden verse los resultados de dicho modelo. De dicha tabla se deduce que los tres niveles de la variable ficticia son significativamente diferentes entre sí, lo que quiere decir que el hecho de que la calidad de la tierra sea baja, media o alta influye significativamente en el valor de venta de la explotación. Los signos de dichos coeficientes son coherentes desde el punto de vista económico. También lo es el de la variable superficie (tomada en logaritmos), ya que, tal y como vimos anteriormente, se produce una reducción en el valor de la hectárea al aumentar el tamaño de la explotación.
TABLA 5 RESULTADOS DEL MODELO LINEAL-LOGARÍTMICO CON EL VALOR DE VENTA POR HECTÁREA COMO VARIABLE ENDÓGENA Y LA SUPERFICIE Y LOS RENDIMIENTOS DE LA EXPLOTACIÓN COMO VARIABLES EXÓGENAS Results for the double logarithmic model considering per hectare farmland value as the endogenous variable and farm area and yield as explanatory variables
Constante Log. Superficie Db Dm Da R2 R2 ajustado Estadístico F Prob. Estadístico F
Especificación 7
Especificación 8
Especificación 9
3,479 (27,21) –0,195 (–6,21) –1,14 (–12,28) –0,616 (–7,48) —
2,863 (23,0) –0,195 (–6,21) –0,530 (–6,79) — 0,616 (7,48)
2,332 (20,19) –0,195 (–6,21) — 0,530 (6,79) 1,147 (12,28)
0,8383 0,8240 58,76 0,000
0,8383 0,8240 58,76 0,000
0,8383 0,8240 58,76 0,000
Valor del estadístico T entre paréntesis. T-ratio in brackets.
Se ha seleccionado arbitrariamente la especificación n.º 8 para añadir al modelo las variables de situación con respecto al núcleo urbano. En cada una de las especificaciones se toma un nivel distinto de la variable ficticia de situación como referencia, con el fin de analizar sus niveles de significación. De los resultados contenidos en la Tabla 6 se obtiene idéntica conclusión que en la Tabla 4, en el sentido de que el hecho de que la explotación esté lejos del núcleo de población (o con un acceso dificultoso) influye negativamente en el valor de la hectárea, mientras que parece ser indiferente que esté próxima o simplemente cercana al núcleo de población. Con los resultados anteriores se puede estimar el valor de una finca con determinadas características, bien en forma de valor total o bien en forma de su valor por hectárea. En el primer caso se utiliza el modelo de la Tabla 4 en su especificación correspondiente, y en el segundo el de la Tabla 6. En la Tabla 7 podemos ver dichos valores estimados, junto con los observados, para las explotaciones de la muestra utilizada en el análisis. Invest. Agr.: Prod. Prot. Veg. Vol. 15 (1-2), 2000
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TABLA 6 RESULTADOS DEL MODELO LINEAL-LOGARÍTMICO CON EL VALOR DE VENTA POR HECTÁREA COMO VARIABLE ENDÓGENA Y LA SUPERFICIE, LOS RENDIMIENTOS Y LA SITUACIÓN DE LA EXPLOTACIÓN COMO VARIABLES EXÓGENAS Results for the double logarithmic model considering per hectare farmland value as endogenous variable and farm area, yield and farm location as explanatory variables
Constante Log. Superficie Dm Da Dl Dc Dp R2 R2 ajustado Estadístico F Prob. Estadístico F
Especificación 10
Especificación 11
Especificación 12
2,014 (16,7) –0,161 (–5,86) 0,534 (8,25) 1,145 (14,67) — 0,257 0,282 (3,68)
2,296 (22,83) –0,161 (–5,86) 0,534 (8,25) 1,145 (14,67) –0,282 (–3,68) –0,025 (–0,38)(*) —
2,271 (22,41) –0,161 (–5,86) 0,534 (8,25) 1,145 (14,67) –0,257 (–3,95) — 0,025 (0,38)(*)
0,8974 0,8814 55,99 0,000
0,8974 0,8814 55,99 0,000
0,8974 0,8814 55,99 0,000
Valor del estadístico T entre paréntesis. (*) Variable no significativa (P ≥ 0,95). T-ratio in brackets. (*) Non-significant variable (P ≥ 0.95).
CONCLUSIONES El método de regresión se manifiesta como un instrumento de análisis válido para valorar fincas rústicas, siempre que se disponga de suficiente información reciente sobre transacciones. Las tres características de las fincas analizadas de las que se tenía información, esto es, la calidad de la tierra, el tamaño de la explotación y su ubicación, tienen influencia en la determinación del valor de las mismas. Como era de esperar, el valor de la finca está directamente relacionado con su superficie, mientras que la relación entre el valor por hectárea y la superficie es inversa. La mejor calidad de la tierra influye positivamente en el valor de la finca a todos los niveles de la escala de calidad considerada. La localización de la finca con respecto al núcleo de población tiene igualmente un efecto positivo de proximidad, pero éste tan sólo se manifiesta para ubicaciones cercanas y próximas con respecto a lejanas. Hay que tener en cuenta finalmente que, a falta de contrastes posteriores, las conclusiones obtenidas son válidas sólo para el área Subética, una de las regiones olivareras más importantes de España.
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VALORACIÓN DE FINCAS DE OLIVAR
TABLA 7 VALORES REALES DE COMPRAVENTA DE LAS FINCAS Y VALORES CALCULADOS A PARTIR DE LOS MODELOS ESTIMADOS DE LAS TABLAS 4 Y 6 Real sale farm values in the sample and farmland values calculated from the estimated models in tables 4 and 6 Superficie (ha)
36,5 45 12,1 13,7 22,4 9,5 12 8,1 123,6 407,5 46 18,3 211,5 17,4 6,5 46,3 59 64 4,5 28,7 96 11,2 14,6 32,1 17,4 14,2 107,3 7,5 91,6 60 183 22,3 19,8 63 41 27,2 103 64
Valor Calidad Ubicación observado 1
M B M A M M B M A A M A M B A M M B B M M B M B M M M M B M A A A B M M M B
L L C P P L C C L P P C C C C L L L C P C P C P C C C L C P P C L C C P L C
64,1 67,6 29 34,5 48 16,5 30,56 24,8 286,2 629,5 74 41 505 52 18,2 134,5 120 106,5 14,5 60 175,5 19,5 26 71,5 42 23,8 206 12 189 122 318 42,5 40 143 112,5 78,5 237 123,8
Valor estimado1*
Valor estimado1+
Valor ha observado2
Valor ha estimado2+
Valor ha estimado2*
71,271776 66,699410 28,780010 32,563047 45,260138 17,702420 28,558744 25,672838 251,855877 672,053579 76,756379 42,284389 469,387779 52,274950 16,277373 128,854263 125,600951 104,351111 14,743347 56,992194 175,185221 18,298147 26,399630 71,882734 40,347010 25,932967 219,057586 14,322902 189,087729 127,579595 359,898527 45,072198 35,046796 134,574143 116,003692 78,570144 240,398499 104,351111
71,862394 63,050730 29,083486 32,997810 45,862682 18,131149 28,859160 25,144100 253,930621 644,00624 76,111081 42,766897 485,809107 51,871284 16,436159 129,572501 126,762472 102,490869 14,282295 57,616385 174,061434 18,200424 26,854590 72,915605 40,804884 26,537358 220,203612 14,787004 190,316731 128,748632 359,827909 45,674002 35,448043 136,266184 116,567711 78,449752 248,519289 102,490869
1,756164 1,502222 2,396694 2,518248 2,142857 1,736842 2,546666 3,061728 2,315533 1,544785 1,608695 2,240437 0,298463 2,988505 2,8 2,904967 2,033898 1,664062 3,222222 2,090592 1,828125 1,741071 1,780821 2,227414 2,413793 1,676056 1,919850 1,6 2,063318 2,033333 1,737704 1,905829 2,020202 2,269841 2,743902 2,886029 2,300970 1,934375
1,968832 1,401127 2,403593 2,408599 2,047441 1,908542 2,404930 3,104209 2,054454 1,580383 1,654588 2,336988 2,296969 2,981108 2,528639 2,798542 2,148516 1,601419 3,173843 2,007539 1,813139 1,625037 1,839355 2,271514 2,345108 1,868828 2,052223 1,971600 2,077693 2,145810 1,966272 2,048161 1,790305 2,162955 2,843114 2,884182 2,412808 1,601419
1,952651 1,482209 2,378513 2,376864 2,020541 1,863412 2,379895 3,169486 2,037668 1,649211 1,668616 2,310622 2,219327 3,004307 2,504211 2,783029 2,128829 1,630486 3,276299 1,985790 1,824846 1,633763 1,808193 2,239337 2,318793 1,826265 2,041543 1,909720 2,064276 2,126326 1,966658 2,021174 1,770040 2,136097 2,829358 2,888608 2,333966 1,630486
1 Expresados en millones de pesetas. 2 Expresado en millones de pesetas por hectárea. * Estimado a partir del modelo de la Tabla 4. + Estimado a partir del modelo de la Tabla 6. 1 Expressed in millions of spanish pesetas. 2 Expressed in millions of spanish pesetas per hectare. * Estimated from model in Table 4. + Estimated from model in Table 6.
Invest. Agr.: Prod. Prot. Veg. Vol. 15 (1-2), 2000
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J. CALATRAVA LEYVA, R. CAÑERO LEÓN
SUMMARY Determinants of non-irrigated olive tree farmland values: an appraisal using the regression method The aim of this paper is to valuate olive tree farms in the Sub-bética region, belonging to the provinces of Córdoba, Granada and Jaén, in Southern Spain, using the regression method for farmland valuation to analyse the effect of some of their farm characteristics on the market value of the land. The determinants of farmland value considered are the size of the farm, a qualitative index for soil productivity, and another index for the distance to rural population nuclei. Using a sample of 38 farms, and considering several econometric model specifications, both the total market value of a non-irrigated olive tree farm and its per hectare value are explained. KEY WORDS:
Agricultural valuation Farmland value Olive tree farms
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