Introducción

En períodos prolongados de altas tasas de inflación, la evolución dispar de precios de distintos grupos de bienes y servicios configura instancias de revisión de los patrones de consumo y ahorro, dado el presupuesto de los hogares (Helman, Roiter y Yoguel, 1984). Es decir, las familias se ven en la disyuntiva de disminuir los niveles de ahorro o sustituir consumo. La primera de las estrategias en debate ha sido explorada en trabajos precedentes bajo la categoría de pérdida de poder adquisitivo(PPA), calculando la asimetría en la distribución de los efectos derivados de los aumentos de precios, considerando que cada hogar mantiene su patrón de consumo, sin realizar sustituciones entre bienes (véase Panigo et.al., 2016; Rosanovich, 2017). No obstante, el contexto macroeconómico reciente en Argentina fuerza a que una importante proporción de la sociedad –imposibilitada de apelar a esta alternativa-deba sustituir o modificar sus hábitos de consumo.

El escenario actual se vincula con los significativos -y sucesivos-incrementos de las tarifas de servicios públicos (electricidad, agua y gas) así como también del precio de los combustibles y del transporte metropolitano. Dichos aumentos, en el marco de la reducción de los salarios reales, ponen en perspectiva la dinámica de los gastos del hogar y su composición, forzando a reducir todos aquellos no considerados de primera necesidad. Ahora bien, ¿qué ítem de la estructura de gastos puede considerarse más esencial en el presupuesto del hogar que el de la vivienda?

Dado que los procesos inflacionarios afectan de manera diferenciada a los distintos sub-grupos poblacionales dependiendo críticamente de la configuración de los precios relativos, en este trabajo se propone un análisis del impacto de la dinámica de precios de alquileres sobre el segmento poblacional de inquilinos para la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA). La motivación de tal estudio responde a dos fenómenos que se desarrollan en conjunción: por un lado, el proceso sostenido de aumento del valor de las propiedades en arrendamiento (Gobierno de la Ciudad, 2018), y, por otro, el alza de la proporción de hogares inquilinos sobre el total de hogares (Cosacov, 2012).

En relación a esto último, desde hace más de una década se verifica el crecimiento de la población residente en casas y departamentos que no detentan la propiedad del inmueble que habitan: mientras que en 2008 el 27,7% de las familias que habitaban en departamentos y casas alquilaba la propiedad, en 2017, dicho porcentaje ascendió al 37,8%, de acuerdo a la Encuesta Anual de Hogares (EAH) de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Este fenómeno, asimismo, se manifiesta con un patrón espacial disperso entre comunas -con una diferencia de 15 puntos porcentuales-, expuesto en el Mapa 1 para el año 2017.

En lo que respecta a la dinámica de los valores de los inmuebles, desde la década de 1970 el mercado inmobiliario en Argentina se caracteriza por un elevado grado de dolarización (Gaggero y Nemiña, 2013). Esto implica que mientras los costos de construcción -i.e. parte de los materiales y salarios- se denominan en moneda local, las transacciones de compra-venta se realizan en dólares. Esto genera, entre otras consecuencias, que exista cierto vínculo entre los precios de venta y de alquiler, en tanto los propietarios los fijan con el objeto de sostener la renta neta anual de un bien que se adquiere en divisas, pero cuyo flujo de ingresos se obtiene en pesos (Baer y Di Giovambattista, 2018). A priori, no resulta evidente si este nexo se explica por un objetivo de mantener una renta en moneda local constante, una renta fija en moneda extranjera o una proporción constante respecto del valor de venta.

Mapa 1
Distribución espacial por Comunas de la proporción de departamentos habitados por inquilinos sobre el total de departamentos habitados. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. 2017
Fuente: Elaboración propia en base a EAH –Instituto de Estadísticas del Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

Con todo, puede afirmarse que los episodios devaluatorios y el alza derivada en los valores de alquileres moldean cambios en la dinámica inmobiliaria. Por caso, desde el Programa de Atención a Inquilinos de la Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires se informó el crecimiento de consultas vinculadas a las formas de rescisión anticipada de contratos de alquiler[2], como resultado del creciente peso del gasto en alquiler y expensas sobre los ingresos. Adicionalmente, desde el lado de la oferta, también existen estrategias de adaptación, como por ejemplo la reducción de la superficie en alquiler, acompañada por una mayor oferta de mono (y micro) ambientes. Esto configura un proceso de elitización urbana, en tanto los valores de mercado de inmuebles en arrendamiento sólo pueden ser afrontados por los segmentos de mayor poder adquisitivo, expulsando al resto de la población hacia barrios cada vez más alejados de los centros comerciales y laborales de la ciudad, e incluso fuera de ella (Baer y Kauw, 2016; Ciccolella y Mignaqui, 2008).

Considerando la evolución alcista de los valores de alquileres y el crecimiento del número de inquilinos, la presente investigación se propone en primer lugar, analizar y presentar evidencia en torno a las profundas heterogeneidades existentes entre los barrios de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. En segundo lugar, constatar la dinámica de elitización urbana, bajo la hipótesis de que el costo base de alquiler en la CABA ha sufrido un considerable aumento. Por último, el análisis de precios espacialmente desagregados permitirá estimar por primera vez cuál es la pérdida de poder adquisitivo que padecen quienes arriendan, mediante un abordaje que incorpora especificidades territoriales.

Marco teórico

En Principios de Economía y Tributación (1817), Ricardo define a la renta como “(...) aquella parte del producto de la tierra que se paga al terrateniente por el uso de las energías originarias e indestructibles del suelo” (Ricardo, 1817:51). Tal especificación implica una relación estrecha entre la renta percibida y las condiciones naturales de la tierra, y es a partir de este vínculo que se incorporan al análisis características específicas del mercado de suelo -i.e.irreproductibilidad, escasez e indestructibilidad- para la enunciación de la Teoría de la Renta Diferencial.

Lo anterior constituyó la referencia teórica para la identificación y análisis de las rentas urbanas, fundamentalmente a partir del desarrollo de las ciudades. Las definiciones tradicionales dieron cuenta de la relevancia de elementos vinculados a la localización en la determinación de las rentas urbanas–medida como distancia al centro comercial de la ciudad a partir de la magnitud de costos de transporte (Haig, 1926; Dunn, 1954; Alonso, 1960)–y pusieron de relieve que no es el suelo per se lo que se consume y comercializa. Por el contrario, la demanda de suelo urbano es una demanda derivada, en tanto aquello que se adquiere o arrienda es el espacio construido, o la actividad que le da soporte (Topalov, 1979; Morales Schechinger, 2007; Baer y Kauw, 2016). La consideración conjunta de la demanda derivada y los elementos específicos de localización, entendidos como dos elementos característicos del espacio urbano, explica el carácter heterogéneo de este mercado.

En lo que refiere a las tendencias urbanas, la literatura especializada marca un punto de inflexión sobre la dinámica de estructuración y funcionamiento de las urbes en la década de 1970, coincidente con la crisis del régimen fordista de producción y la emergencia del sistema global (Michalet, 2007;De Mattos, 2008). Un rasgo distintivo de la globalización es la metropolización de las ciudades, ligada a la creciente movilidad de capitales. En efecto, las estrategias de liberalización y desregulación económica, difundidas desde las economías centrales, contribuyeron a la constitución del capital privado como actor central en el proceso de desarrollo urbano (De Mattos, 2002). Así, la globalización se tradujo en un proceso de desmantelamiento de toda normativa regulatoria que se considerara como un obstáculo para el desenvolvimiento del capital inmobiliario privado. En el marco de la desregulación las urbes compiten por la radicación de inversiones, que, a su vez, definen vía localización la promoción de ciertas áreas en detrimento de otras, y las regiones metropolitanas emergen como la forma de organización del capitalismo post-fosdista (Ciccolella, 1999).

Estos cambios en la dinámica de acumulación capitalista global y su correlato en la configuración de la morfología urbana han dado lugar también a fenómenos socio-territoriales que impactan en las condiciones habitacionales y las posibilidades de acceso a la vivienda, entre los que se destaca el de gentrificación[3]. La emergencia del término se asocia a la definición de Glass (1964) para referir a los movimientos residenciales acontecidos en Londres y otras ciudades anglosajonas a mediados de la década de 1960, a partir de los cuales segmentos de ingresos medios se desplazaban a zonas tradicionalmente habitadas por población de bajos ingresos(Smith, 2002; Atkinson, 2004). Las investigaciones en torno a este concepto abarcan múltiples líneas de trabajo, con eje en las causas que originan este fenómeno (Taylor, 2013; Lloyd, 2013); que lo conciben como propio de los últimos 50 años (Vázquez, 1992; Sýkora, 1994); que lo identifican como un proceso previo al siglo XX(Engels, 1975; Cybriwsky, 1980); que estudian los cambios socio-culturales y económicos (Freeman, 2010); que le asignan al Estado un rol preponderante en su emergencia (Hackworthy Smith, 2001; Lees, 2008), entre otras.

Más allá del alcance del concepto de gentrificación, el ritmo, extensión e intensidad de los procesos de desplazamiento urbano varían caso a caso de acuerdo a la combinación de dinámicas globales y locales (Beauregard, 1985)[4].Para el caso de la CABA, Ciccolella (1999) entiende a la gentrificación como el desplazamiento territorial de la población de bajos ingresos por parte de estratos de ingresos medio-altos, con la consecuente reconfiguración cultural, comercial y residencial del espacio. Para el período 1940-1980, el autor identifica una tendencia de cambio de orientación tanto de las políticas públicas de vivienda como de los desarrollos inmobiliarios privados, que pasa de los sectores populares a los de ingresos medio-altos. Y, con posterioridad, refiere a las tendencias urbanas acontecidas durante la década de 1990, en el marco de aplicación de las reformas estructurales que guiaron la etapa globalizadora y reforzaron el sendero de liberalización y apertura iniciado tras el golpe cívico militar de 1976. Estas tendencias se materializaron en el surgimiento de nuevas modalidades de desarrollo urbano: en lo residencial, se verificó la emergencia de barrios cerrados con infraestructura de confort y seguridad; y en lo comercial, se extendieron los shoppings e hipermercados. El impacto sobre la trama urbana derivado -y la definición de áreas centrales y periféricas, así como el funcionamiento de la ciudad- resultó significativo.

Por su parte, Di Virgilio y Guevara (2014) estudian las consecuencias socio-territoriales derivadas de las transformaciones urbanas durante la década de 1990. En particular, abordan la gentrificación de los barrios del sudeste de la CABA como resultado de la estrategia de desarrollo urbano impulsada por el Estado, al interior de la cual se destaca el proyecto de renovación de Puerto Madero. El análisis se realiza mediante la consideración del vínculo entre los conceptos de gentrificación -definido como desplazamiento y transformación del espacio comercial, económico y residencial-y empresarialismo urbano [urban entrepreneurship] (Harvey, 2001). Este último refiere a las acciones del Estado como garante de la rentabilidad privada, lo cual incide en la planificación y orientación de las políticas públicas. Así, expresan que la gentrificación vinculada al empresarialismo urbano en América Latina "(...) no sólo tiene un componente negativo por sus efectos sociales y urbanos, sino que en general también se vincula con cierta orientación por parte del gobierno local y las políticas urbanas en línea con las concepciones del urbanismo neoliberal"(Di Virgilio y Guevara, 2014:4). Adicionalmente, advierten que las estrategias de promoción gubernamental de nuevos polos, de no articularse con medidas regulatorias, promueven procesos de valorización inmobiliaria selectiva.

En este sentido, tanto por acción como por omisión, el Estado es un actor clave en la definición y transformación del espacio urbano, en lo que se denomina gentrificación liderada por el Estado [State-led gentrification]. Allí donde éste se retira de la provisión de servicios básicos de su competencia –alumbrado público, recolección de residuos, barrido y limpieza, frecuencia en el transporte público, mantenimiento del arbolado y espacios verdes, calles y veredas, entre otros– se reconfigura la estructura urbana en general, y de los precios del suelo en particular (Baer y Kauw, 2016).

Actualmente, el sostenido aumento del valor de las propiedades en venta y arrendamiento en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, así como la intensidad diferencial de dichas alzas, ha suscitado la atención de nuevas investigaciones sobre gentrificación. Al respecto, Álvarez (2018) alude a cambios físicos y sociales en la morfología del barrio de Coghlan al tiempo que señala que ciertas dinámicas recientes promovieron un desarrollo desigual en el territorio. Por caso, el autor da cuenta de una considerable presencia del Estado local tanto en la dotación de equipamiento urbano como en la concesión de excepciones en la aplicación del Código Urbanístico.

En suma, así como la metropolización de las ciudades trajo aparejada significativas transformaciones tanto del espacio urbano como de la demografía, la gentrificación pone de manifiesto los mecanismos de expulsión y transferencia de la propiedad y uso del suelo urbano de un sector específico de la sociedad a otro. El rol del Estado resulta determinante, tanto en su capacidad de regulación como también en calidad de actor fundacional de los procesos aludidos.

En esta línea, el presente trabajo se propone aportar evidencia en torno a la hipótesis de elitización urbana en la CABA. Esta dinámica refuerza la primacía del uso mercantil de la vivienda –en detrimento de su uso social–, relegando a los estratos poblacionales de menores ingresos a competir por viviendas en localizaciones menos valoradas y/o de menor calidad, a precios más elevados.

Fuentes de información y metodología

A los fines propuestos, se hará uso de: a) la evolución de precios de oferta de alquileres a partir del análisis espacial desagregado por barrios basado en información primaria de propia elaboración a partir del relevamiento y sistematización de avisos inmobiliarios; b)el gasto en vivienda para distintos niveles de presupuesto de los hogares, disponible en la Encuesta Nacional de Gasto de los Hogares (ENGHo 2012-2013) del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos; y c) la identificación del tipo y nivel de ingreso familiar de cada comuna, de la Encuesta Anual de Hogares (EAH) de la Dirección de Estadísticas de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

Evolución del precio del alquiler espacialmente desagregado

Mediante el relevamiento de avisos de propiedades en alquiler publicados en sitios de internet se construyó una base de datos de tipo pool de corte transversal, incluyendo no solamente información referida a precios de oferta de los inmuebles -en adelante aludidos como precios de inmuebles[5]-, sino también a características de las propiedades –e.g. superficie, antigüedad, presencia de amenities– y referidas a su localización –barrio– y distancia a la estación más próxima de la Red de Subterráneos. La base de datos comprende 65.000 observaciones recolectadas quincenalmente entre Noviembre de 2017 y Diciembre de 2018 para la CABA, a partir de avisos publicados por más de 4000 inmobiliarias y particulares (entre ellos, algunos de los más destacados son Tizado, NF, Migriorisi, REMAX, Lepore, Zuker, Toribio Achával, Grupo Mega).

La etapa que siguió a la estructuración de los datos requirió la aplicación de un proceso de identificación y homogeneización de las observaciones. A partir de los ajustes operados se buscó controlar que las fluctuaciones captadas en los precios no respondieran a cambios en la composición de atributos de las observaciones, sino que reflejaran la evolución del precio de oferta para cada momento. Las etapas de homogeneización se describen a continuación:

1.-Determinación de la unidad base. Se categorizó a las variables de interés de manera de obtener la configuración modal por barrio[6], considerando conjuntamente las siguientes dimensiones:

• antigüedad, inmuebles “a estrenar”, “de 1 a 10 años”, “de 11 a 20 años”, “de 21 a 30 años” y “de más de 31 años”;

• superficie, inmuebles “de hasta 35 m2”, “entre 35 y 60 m2”, “entre 60 y 100 m2”, “entre 100 y 150 m2”, “entre 150 y 200 m2” y “de más de 200m2”;

• amenities: gimnasio, pileta, salón de usos múltiples, balcón, parrilla, vigilancia, y unidades amobladas. Para cada una de ellas se construyó una variable dummy por separado;

• proximidad a la Red de Subterráneos[7], inmuebles para los que la boca de subte más cercana se encuentra a una distancia “menor a 200 mts”, “entre 200 y 300 mts”, “entre 300 y 600 mts”, “entre 600 y 1000 mts” y a “más de 1000 mts”. Dado que la conectividad con la red de colectivos presenta un grado de cobertura de mayor homogeneidad entre las distintas zonas de la ciudad, la misma fue omitida como un factor explicativo de diferencias entre precios.[8]

Las variables consideradas coinciden con las incluidas en otras investigaciones que aplican el método de precios hedónicos, tales como Gasparini y Sosa Escudero (2004) y Romanchuck (2012), que utilizan variables provistas por las diferentes ENGHo. Resulta interesante observar que ciertas variables utilizadas por aquéllos para el área del Gran Buenos Aires han dejado de ser relevantes, al menos para el mercado formal de alquileres de la CABA, tales como la presencia de teléfono, de timbre, agua caliente.

2.- Creación de variables dicotómicas referidas a la unidad base para cada barrio. Se identificó a las unidades habitacionales cuyos atributos no coincidieran con la categoría base.

Aquellas unidades identificadas mediante las variables dicotómicas fueron sometidas al proceso de homogeneización. Así, las dummies se definieron como:

Considerando que las variables de atributo también son dicotómicas, siempre que en una observación coincidiera la existencia (o no) de un atributo en comparación a la categoría base, la variable ${\text{d\_atributo}}_{\text{j}}$ tomó valor cero. En contraste, adoptó valor uno cuando no hubo coincidencia, indicando la necesidad de un ajuste ulterior que permitiera estimar qué valor de alquiler le correspondería en caso en que el atributo evaluado concordara con el de la categoría base.

En cada barrio (subíndice j), cada atributo evaluado –i.e. rango de superficie, rango de antigüedad, existencia de amenities y rango de proximidad a la Red de Subterráneos– presentó su propia variable dicotómica.

3.- Identificación del coeficiente de ajuste correspondiente a cada uno de los atributos, por barrio. Siguiendo la técnica de precios hedónicos (Rosen, 1974), que permite medir la contribución al valor final de un bien imputable a sus características, se estimaron modelos de regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios, a partir de la siguiente especificación:

Donde lpm2 representa el logaritmo del valor por m2 de alquiler en pesos y surge del cociente entre el monto de alquiler en pesos y la superficie total del inmueble; d, e y f se componen por los rangos de antigüedad, superficie y proximidad a la Red de Subterráneos descriptos en el punto 1-se excluyó, para cada barrio, el rango de la categoría base-; Importar imagen representa una listade variables dummies para amenities; y los subíndices i y j refieren a la observación y al barrio, respectivamente.

Así, la regresión estimada varió en función del barrio, y los coeficientes estimados, ${\propto }_k$ -que reflejan la contribución de cada atributo, k, al valor del alquiler, en relación a la categoría base- se utilizaron para el ajuste de los inmuebles identificados en 2.

Para las estimaciones econométricas, se restringió el período desde Enero-2018 a Abril-2018. Dicho lapso es el de mayor estabilidad relativa del tipo de cambio nominal (véase Figura 2), lo que permite asumir este análisis parcial en términos de una base de corte transversal (Hsiao, 2014).

4.- Cálculo del coeficiente de ajuste agregado por observación. Mediante los coeficientes estimados en (3), se efectuó una actualización sobre el valor por m2 de alquiler de las observaciones identificadas en (2). El precio de alquiler ajustado, ${\mathrm{pm2}}_i^{\text{'}}$ obtuvo a partir de la siguiente transformación:

Donde${\mathrm{\beta }}_i$, el coeficiente de actualización por observación i, se determina como la sumatoria de los coeficientes que arroja la salida de regresión, para el barrio j en el que se localiza la observación, y los k atributos en los que dicha observación no se corresponda con la categoría base (Montero y Larraz, 2011:240).

Un ${\mathrm{\beta }}_i$ negativo da cuenta de una observación que presenta características de valoración inferiores a las de la categoría base del barrio en el que se localiza, por lo cual el precio ajustado refleja una compensación[9]. En la Figura 1 se presenta el histograma de los $\textcolor{red}{}$, del que se desprende que una mayoritaria proporción de las observaciones presentó valores contenidos en el intervalo [-0,5; 0,5], lo que implica que para el grueso de la muestra los ajustes resultaron de baja magnitud.

Figura 1
Histograma de los ajustes en las observaciones
Elaboración propia en base a avisos inmobiliarios.

Los valores de inmuebles corregidos permitieron construir un panel de precios por m2 de inmuebles en alquiler en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, con diferenciación por barrios y frecuencia quincenal. El período de relevamiento comprende desde la primera quincena del mes de Noviembre de 2017 hasta la primera quincena de Diciembre de 2018.Con objeto de suavizar la evolución de los guarismos, los datos fueron reagrupados en ventanas móviles de 3 ondas quincenales por comuna, de forma que cada observación se interpreta como el promedio ponderado por la cantidad de observaciones de los precios correspondientes a la quincena de referencia, la quincena previa y la posterior. Como resultado, el panel consta de 25 observaciones por Comuna, arrojando la contrastación entre el primer y el último dato la variación interanual.

Participación del gasto en alquiler en el presupuesto familiar y Nivel de ingreso familiar que caracteriza a los habitantes de cada comuna

La última Encuesta Nacional de Gasto de los Hogares (ENGHo) disponible, publicada por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC), se realizó entre el primer trimestre de 2012 y el primer trimestre de 2013, relevando más de 37.000 viviendas. Esta muestra permite, a través del factor de expansión, trasladar los resultados de las estimaciones muestrales a la población de referencia, i.e. hogares residentes en viviendas particulares ubicadas en localidades del país con cinco mil o más habitantes.

Para llevar a cabo la estimación del peso del gasto en alquileres sobre el gasto total de los hogares (discriminando por las estructuras de consumo), en primer término se integró la base de datos de gastos de los hogares con la de información general utilizando como variable vinculante a “clave”, que identifica a cada hogar. Luego, se depuraron los datos de hogares no pertenecientes a la CABA y se sumaron, por artículo y hogar, los gastos declarados, a efectos de obtener un único registro por cada artículo consumido en cada hogar.

Posteriormente, se realizó una división de los hogares en deciles de personas ordenados según el gasto per cápita declarado. La selección de la variable de gasto en lugar de la tradicional creación de deciles de ingreso se debe a la sub-declaración de ingresos en encuestas de hogares, documentada para el caso argentino en Camelo (1999), Sosa Escudero y Alaimo (2000), Herrero (2001), Beccaria y Herrero (2003) y Groppa (2009). En estas investigaciones se plantea la hipótesis de que los encuestados poseen menores incentivos a sub-declarar gastos que ingresos. De todas formas, al generar la división decílica y buscar identificar patrones de consumo se debe tener presente la limitación de la interpretación de los resultados. Aún cuando no fuera posible aseverar que los hogares de menores gastos per cápita sean necesariamente los de menores ingresos, podemos considerar que aquellos que se agrupen al comienzo de la distribución se corresponderán con sectores de gasto per cápita bajo (i.e. sectores populares) y los que se ubiquen al final serán hogares de gasto per cápita elevado (i.e. sectores de alto consumo).

Por su parte, por medio de la Encuesta Anual de Hogares de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (EAH-GCBA) se efectuaron dos cálculos: a) distribución decílica por comuna; y b) distribución espacial de deciles, que muestra la proporción de cada decil de ingresos de la ciudad que reside en cada comuna. Para ello se combinó la información de la base de hogares con la de personas y se consideró la variable decil de ingreso per cápita familiar. Con objeto de articular la información de estas últimas dos fuentes, se asume la hipótesis de que los deciles de gasto y de ingreso per cápita familiar, para el segmento de inquilinos, representan a la misma fracción de la población en la CABA.

Resultados

Resultados Parciales

Inicialmente se presenta la evolución quincenal de los precios por m2 de inmuebles en alquiler para la CABA, el Índice de Precios al Consumidor (elaborado por el GCBA) y la dinámica del tipo de cambio nominal en su relación peso por dólar estadounidense (TCN) (según la información del Banco Central de la República Argentina). Se evidencia una tendencia alcista en los valores por m2 para alquileres. Para la primera ventana móvil (1° quincena de Noviembre hasta 1° quincena de Diciembre de 2017), con un tipo de cambio de 17,74$/USD, el alquiler por m2 costaba 218,61 pesos en la ciudad, calculado como promedio ponderado de los barrios. En contraste, un año después el mercado exige, en promedio, 73 pesos adicionales por m2 al tiempo que el TCN se ubica en torno a los 38 $/USD para la última ventana móvil (1° quincena de Noviembre hasta 1° quincena de Diciembre de 2018).

En la Figura 2 se detalla la evolución simultánea del Índice de Precios al Consumidor de la Ciudad de Buenos Aires (IPC). Destacándose una aceleración de la inflación hacia septiembre de 2018 (franja destacada), acontecida de manera concomitante con la abrupta escalada del TCN, que aumentó de 28 $/USD a 39,4 $/USD durante Agosto.

Aunque no es objeto de esta investigación dar cuenta del efecto transferencia (pass-through) entre el tipo de cambio y los precios, sí se expone un detalle más exhaustivo de la evolución del precio de alquileres. A los efectos de abordar con mayor desagregación los hallazgos, a continuación se expone la evolución del precio por m2 de alquileres por Comuna. En el Anexo A se presentan los datos completos del precio por metro cuadrado (pm2) por Comuna, en ventanas móviles como se describiera en el apartado 3.1.

Este detalle permite verificar la evolución dispar de los precios en función a la localización. Los datos constatan que la Comuna 2 presenta el aumento más significativo, 43% interanual (i.a.), mientras que en la Comuna 10 se registra el menor, 12,9% i.a. Tal crecimiento del precio de los alquileres, de acuerdo a lo expuesto en el apartado metodológico, se encuentra exento de los cambios en la composición de las observaciones. Asimismo, debe considerarse que entre los determinantes de la heterogeneidad espacial de los precios del suelo, se destaca la calidad de los servicios urbanos, fundamentalmente vinculada a infraestructura y conectividad a centralidades (Baer y Kauw, 2016).

Figura 2
Evolución del precio homogeneizado por m2 de departamentos en alquiler Índice de Precios al Consumidor y Tipo de Cambio PesoDólar Ventanas móviles entre 1QNov1QDic de 2017 hasta 1QNov1QDic de 2018Base 1001° ventana móvil Ciudad Autónoma de Buenos Aires
Elaboración propia en base a avisos inmobiliarios, GCBA y Banco Central de la República Argentina.

En otras palabras, lo que se muestra es la evolución de valores exigidos por el mercado para el alquiler de departamentos, identificándose notorias heterogeneidades al interior de la ciudad. Incluso en barrios alejados del centro comercial, como Liniers (Comuna 9) o Parque Patricios (Comuna 4), las nuevas construcciones vienen asociadas a precios de alquiler similares a los de departamentos ubicados en barrios con conectividad más densa. Este hecho refuerza los indicios del proceso de elitización urbana señalado, en relación a una intensa valorización de áreas históricamente ligadas a sectores poblacionales de bajos ingresos[10].

La disímil dinámica reciente de los valores del m2 de inmuebles en alquiler se expone en la Figura 3, a partir de la consideración de tres momentos puntuales al interior del período de análisis: a) 1° ventana móvil-inicio de la investigación, con el TCN promedio de 17,73 $/USD; b) 11° ventana móvil en torno a la segunda quincena de Abril 2018 -momento intermedio de la investigación y previo a la corrida cambiaria- con un TCN promedio de 21,36 $/USD; y c) 25° ventana móvil en torno a la segunda quincena de Noviembre de 2018, con un TCN promedio de 37,95 $/USD. Entre los momentos 2 y 3, se verifica para todas las comunas –con excepción de la 7- una intensificación notable del alza de los guarismos por m2, destacado para el caso de la Comuna 1.

Figura 3
Precio homogeneizado por m2 de departamentos en alquiler por Comuna Ventanas móviles Ciudad Autónoma de Buenos Aires
Elaboración propia en base a avisos inmobiliarios. *Se excluye la Comuna 8: Villa Lugano, Villa Soldati y Villa Riachuelo, por no contar con un número representativo de avisos.

Para el agregado de la Capital Federal, el aumento interanual del promedio del valor del m2 para departamentos en alquiler asciende a 33%. El precio promedio del m2 para la ciudad pasa de $218,6 a $243,4 entre el momento inicial y el intermedio en 2018, para alcanzar los $292,2 en el momento final de 2018. Sin embargo, la dispersión espacial es significativa: las Comunas 1 y 14 son las que presentan los valores más elevados por m2 tanto en el momento de inicio como de finalización, pero el ordenamiento se modifica en el período (véase Anexo A).

En este contexto, los restantes elementos de trabajo permiten incorporar al análisis la distribución espacial de la población en función de sus ingresos y el peso del alquiler en el presupuesto de los hogares. En la Tablas 1 y 2 se presentan, respectivamente: a) la distribución decílica en base al ingreso per cápita familiar por comuna; y b) la distribución espacial de la población de cada decil de ingreso per cápita familiar de la CABA.

La Tabla 1 se mide la desigualdad al interior de cada comuna, es decir, qué porcentaje de sus habitantes pertenece al grupo de población de menores ingresos; y la Tabla 2 la dispersión espacial de la población dividida en función al ingreso per cápita familiar. Es decir, aporta información respecto a la posible existencia de un patrón de concentración espacial basado en el estatus socioeconómico.

A los efectos de facilitar la interpretación de los datos, cabe marcar que la Tabla 2 muestra el detalle espacial respecto a las decisiones –o posibilidades– habitacionales de los hogares que integran cada decil de ingresos. En términos generales, no se verifican notables concentraciones de inquilinos que, en base a la distribución por ingreso per cápita familiar, se ubiquen en los extremos de la distribución en una misma Comuna. Así, en la Comuna 8 (Villa Soldati, Villa Riachuelo, Villa Lugano) se constata una fuerte presencia de población de bajos ingresos –i.e.del total poblacional de la CABA que constituye el 10% y el 20% de menores ingresos, un 15,7% y un 10,6%, respectivamente, residen en la Comuna 8– en simultaneidad de un bajo grado de residencia por parte de los estratos de ingresos más elevados. Y, como contrapartida, la Comuna 14 (Palermo) exhibe una configuración de su población que resulta opuesta, siendo mayor el nivel de participación de población residente de altos ingresos. Aunque los territorios aludidos constituyen casos más extremos, el análisis de cada una de las Comunas expone que las familias de menores ingresos no tienen de vecinos a las familias más acaudaladas, lo que pone de manifiesto la presencia de segregación residencial^[11] (Abramo, 2011).

Tablas 1/2. Distribución por deciles de ingresos de los inquilinos de cada comuna y distribución espacial de los inquilinos de cada decil. Año 2017.CABA

Tablas 1/2
Distribución por deciles de ingresos de los inquilinos de cada comuna y distribución espacial de los inquilinos de cada decil. Año 2017.CABA

Elaboración propia en base a EAH-GCBA.

Comuna
		1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
Decil de ingresos	1	10.0%	8.5%	14.2%	17.7%	6.6%	3.3%	21.1%	35.5%	23.3%	7.6%	7.9%	4.0%	4.4%	3.2%	3.7%
	2	11.4%	6.2%	8.7%	14.2%	13.4%	7.0%	9.6%	23.6%	13.0%	11.3%	3.9%	12.7%	8.2%	5.2%	9.4%
	3	10.0%	6.8%	10.2%	7.4%	10.2%	12.9%	8.0%	10.4%	12.7%	10.6%	14.9%	15.3%	6.1%	5.6%	15.5%
	4	6.8%	8.4%	16.9%	11.7%	14.1%	7.2%	7.7%	10.3%	11.9%	11.6%	17.2%	10.0%	7.7%	8.4%	10.7%
	5	11.4%	7.1%	9.5%	15.3%	7.0%	11.9%	9.2%	6.6%	18.3%	15.8%	13.7%	10.2%	9.7%	6.8%	10.6%
	6	7.8%	3.8%	13.0%	9.9%	11.0%	11.4%	8.5%	5.4%	5.5%	12.9%	8.5%	10.6%	11.2%	7.8%	13.0%
	7	10.7%	14.5%	7.1%	8.9%	8.3%	8.1%	11.3%	5.2%	5.8%	11.5%	12.9%	8.6%	9.2%	13.5%	9.9%
	8	10.8%	10.0%	5.9%	5.1%	10.4%	12.7%	13.1%	1.2%	3.6%	8.4%	9.7%	10.7%	14.8%	13.6%	10.7%
	9	10.9%	18.8%	9.2%	6.8%	13.0%	9.7%	6.5%	1.7%	4.0%	5.0%	6.8%	7.8%	10.6%	14.7%	9.2%
	10	10.2%	15.8%	5.2%	3.0%	6.1%	15.8%	4.9%	0.1%	2.0%	5.3%	4.6%	10.1%	18.0%	21.4%	7.2%
Comuna
		1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
Decil de ingresos	1	8.3%	5.9%	10.4%	8.9%	5.0%	2.4%	15.6%	15.7%	8.7%	3.4%	3.8%	2.4%	4.1%	3.2%	2.3%
	2	9.6%	4.3%	6.5%	7.3%	10.3%	5.1%	7.2%	10.6%	4.9%	5.1%	1.9%	7.8%	7.9%	5.4%	6.0%
	3	8.4%	4.8%	7.6%	3.8%	7.8%	9.5%	6.0%	4.7%	4.8%	4.7%	7.3%	9.4%	5.8%	5.7%	9.7%
	4	5.6%	5.7%	12.1%	5.8%	10.5%	5.1%	5.5%	4.5%	4.4%	5.0%	8.1%	5.9%	7.1%	8.3%	6.5%
	5	9.3%	4.8%	6.8%	7.6%	5.3%	8.4%	6.7%	2.9%	6.7%	6.9%	6.5%	6.0%	8.9%	6.7%	6.5%
	6	6.9%	2.8%	10.2%	5.3%	8.9%	8.8%	6.7%	2.6%	2.2%	6.1%	4.4%	6.8%	11.3%	8.4%	8.6%
	7	9.0%	10.2%	5.3%	4.5%	6.4%	5.9%	8.5%	2.4%	2.2%	5.2%	6.3%	5.3%	8.8%	13.8%	6.3%
	8	9.0%	6.9%	4.3%	2.6%	7.8%	9.1%	9.6%	0.5%	1.3%	3.7%	4.6%	6.4%	13.9%	13.6%	6.6%
	9	9.4%	13.4%	7.0%	3.5%	10.2%	7.2%	5.0%	0.8%	1.5%	2.3%	3.4%	4.9%	10.3%	15.3%	5.9%
	10	8.6%	11.1%	3.9%	1.5%	4.7%	11.6%	3.6%	0.1%	0.7%	2.4%	2.2%	6.2%	17.2%	21.8%	4.5%

En consecuencia, se producen dos grupos de resultados: en primer lugar, la PPA sectorial del rubro alquileres para la distribución decílica de ingresos al interior de cada comuna, que surge de la siguiente operación:

Donde ${\mathrm{gasto}}_{{\mathrm{alq}}_{\mathrm{i,j}}}$ es la proporción del gasto total destinado a alquileres para el decil i de gasto per cápita (ratio entre gasto total y cantidad de miembros de hogar); $\Delta {\mathrm{pm2}}_j$ representa la variación interanual del precio por m2 de departamentos en alquiler para la comuna j; y ${\mathrm{\alpha }}_{\mathrm{j,i}}$ la proporción de población que reside en la comuna j y, al interior de esa comuna se incluye en el decil i de ingresos.

En segundo lugar, la PPA sectorial del rubro alquileres considerando la distribución espacial de cada uno de los deciles de ingreso per cápita familiar de la CABA, y resulta de:

La modificación en relación a (4) radica en el componente ${\mathrm{\beta }}_{\mathrm{j,i}}$ que constituye la proporción de población incluida en el decil i de ingreso per cápita familiar de la CABA residente en la comuna j en consideración.

La diferencia entre las dos especificaciones reside en que en una se detalla la pérdida de poder adquisitivo de los habitantes de cada comuna –con una desagregación por deciles– con lo cual tenemos una dimensión espacial del resultado. Comprender en qué zonas se experimenta una caída más pronunciada del poder adquisitivo resulta muy relevante para relacionarlo con otras dinámicas locales al interior de cada Comuna. Como complemento, en la segunda especificación tenemos obtenemos las pérdidas relativas de los diferentes deciles de inquilinos –con una desagregación espacial– de forma que podemos mensurar, en términos de ingresos, quienes son los más perjudicados por este aumento de los precios en este mercado.

Ahora bien, una limitación relevante vinculada al uso de la ENGHo 2012/2013 radica en que la utilización de los ponderadores de gasto –elemento clave, dado que permiten realizar el nexo entre las variaciones de precio geo-referenciadas y la estimación de PPA–conlleva a una significativa subestimación en el cálculo. Esto se debe a que en los últimos años –y, en particular, a partir de la devaluación del TCN de Diciembre de 2015 y los movimientos subsiguientes– se produjo una modificación de precios relativos, reforzada por los episodios sucesivos de incremento en el valor de los servicios públicos (Panigo et.al., 2016). Por ello, y previo a la publicación de los microdatos de la ENGHo 2017/2018, los resultados presentados surgen del análisis de variación conjetural a partir de un escenario conservador. Dicho ejercicio radica en mantener la proporcionalidad de relevancia del gasto en alquileres sobre el gasto total para cada decil del gasto per cápita familiar de la ENGHo 2012/2013, pero asumiendo que el gasto en alquileres asciende en promedio a un 33% del gasto total en lugar de tomar como válido el promedio de 13,7% obtenido. La elección de un peso promedio de un tercio para el rubro tiene como fundamento la consideración del dato proveniente de la Encuesta Nacional de Inquilinos (2018), realizada por la Federación Nacional de Inquilinos, de la que se desprende un peso del orden del 40% para este rubro sobre el gasto total para la CABA (Tabla 3).

Tabla3. Participación del rubro gasto en alquileres sobre el gasto total, por decil de gasto per cápita familiar. Ponderadores ENGHo 2012/2013 y Variación conjetural. CABA

Tabla 3
Participación del rubro gasto en alquileres sobre el gasto total, por decil de gasto per cápita familiar. Ponderadores ENGHo 2012/2013 y Variación conjetural. CABA

Elaboración propia en base a ENGHo 2012/2013.

Decil (gpcf)	ENGHo	Var. Conjetural
1	0.09781	0.23589
2	0.16089	0.38802
3	0.10115	0.24394
4	0.11521	0.27786
5	0.14385	0.34691
6	0.19229	0.46373
7	0.13432	0.32393
8	0.14944	0.36039
9	0.13868	0.33445
10	0.13436	0.32402
Promedio	0.137	0.33

Las Tablas 4 y 5 muestran los resultados de las especificaciones (4) y (5), respectivamente, en las que los ponderadores del gasto utilizados se corresponden con los presentados en la Tabla 3 –columna Var. Conjetural- y deben interpretarse como: a) PPA sectorial del rubro alquileres por comuna, considerando la distribución decílica de ingresos al interior de cada unidad territorial; y b) PPA sectorial del rubro alquileres por decil de ingreso, considerando la distribución espacial de la población incluida en cada segmento decílico de ingresos agregado de la CABA.

Los deciles que mayor pérdida de poder adquisitivo en términos del rubro alquileres experimentaron son los que conforman los estratos de medios y altos ingresos (5 a 10), y el decil 2, que agrupa al 20% de la población de ingresos inferiores de la distribución. Dado que la definición de inquilino utilizada surge de la combinación de dos variables de la Encuesta Anual de Hogares (EAH-GCBA): a) Tipo de vivienda –departamento-, y b) Régimen de tenencia de la vivienda (agrupada) –inquilino o arrendatario–, quedan fuera del alcance los regímenes de arrendamiento informal. Por lo que no resulta llamativo el hecho de que el 10% más pobre de la población se asocie a una PPA menor que la correspondiente al decil 2, en tanto las operaciones de arrendamiento que involucran a la población de menores recursos tienden a darse en el mercado informal. Por su parte, la mayor injerencia de la evolución de los valores de inmuebles sobre los segmentos más adinerados se vincula también a la dinámica de segregación espacial aludida, pues estos grupos poblacionales residen, fundamentalmente, en las Comunas en las que el valor del m2 de alquiler es más costoso.

Tablas 4/5
Pérdida de poder adquisitivo asociada al aumento interanual del pm2 de departamentos en alquiler, por comuna y decil de ingreso per cápita familiar. Variación conjetural en base a ponderadores ENGHo 2012/2013. CABA

Elaboración propia en base a relevamientos de avisos inmobiliarios, EAH - GCBA y ENGHo 2012/2013. La distribución espacial de la población incluida en cada decil de ingreso (por ipcf) se obtuvo a partir de re-calcular la proporción poblacional por comuna en base a un total que excluye a la Comuna 8, por no contarse con un número suficiente de valores de alquileres en dicho territorio.

				Comuna
				1		2		3		4		5		6		7		9		10		11		12		13		14		15
Decil de ingreso		1		0.8%		1.0%		0.7%		0.9%		0.9%		0.4%		1.3%		2.3%		0.4%		0.9%		2.7%		0.4%		0.3%		0.3%
		2		2.7%		0.8%		1.2%		0.9%		1.2%		1.4%		1.1%		1.2%		0.4%		0.5%		0.4%		0.9%		0.0%		0.7%
		3		1.5%		0.7%		1.0%		0.7%		0.9%		1.5%		0.9%		0.3%		0.3%		1.5%		0.9%		0.1%		0.4%		0.8%
		4		1.3%		0.9%		1.3%		0.8%		1.0%		1.2%		0.9%		0.6%		0.4%		1.3%		1.1%		0.7%		0.7%		0.6%
		5		1.6%		1.1%		2.0%		1.6%		0.6%		0.7%		0.5%		1.0%		1.3%		3.0%		1.6%		1.3%		0.7%		0.4%
		6		1.9%		1.1%		1.8%		1.7%		1.3%		1.6%		1.6%		1.3%		1.1%		0.8%		1.8%		1.8%		1.3%		1.1%
		7		1.2%		2.2%		1.3%		1.4%		1.1%		1.4%		1.1%		0.4%		0.7%		2.3%		1.1%		1.0%		1.2%		0.5%
		8		1.8%		1.3%		0.7%		0.6%		1.2%		1.0%		1.5%		0.3%		0.7%		0.8%		1.5%		1.2%		1.5%		0.6%
		9		1.9%		2.1%		1.0%		0.6%		1.0%		1.2%		0.9%		0.1%		0.1%		1.7%		1.3%		1.4%		2.3%		0.5%
		10		1.7%		2.1%		0.3%		0.3%		0.4%		1.7%		0.2%		0.2%		0.1%		0.4%		0.0%		1.9%		2.5%		0.4%
Acumulado				16.4%		13.2%		11.2%		9.5%		9.4%		12.1%		10.1%		7.6%		5.5%		13.3%		12.6%		10.7%		10.9%		5.8%
			Comuna
			1		2		3		4		5		6		7		9		10		11		12		13		14		15		Acumulado
Decil de ingreso	1		0.7%		0.7%		0.6%		0.4%		0.7%		0.3%		0.8%		0.9%		0.1%		0.4%		1.6%		0.4%		0.2%		0.1%		7.8%
	2		3.2%		0.8%		1.5%		0.6%		1.3%		1.6%		0.9%		0.6%		0.3%		0.3%		0.4%		1.1%		0.0%		0.5%		13.2%
	3		1.4%		0.5%		1.0%		0.4%		0.8%		1.3%		0.6%		0.1%		0.1%		0.7%		0.6%		0.1%		0.5%		0.4%		8.3%
	4		1.2%		0.7%		1.3%		0.4%		0.9%		1.0%		0.6%		0.2%		0.2%		0.6%		0.7%		0.6%		0.7%		0.3%		9.3%
	5		1.4%		0.8%		1.9%		0.8%		0.5%		0.6%		0.3%		0.4%		0.5%		1.3%		1.0%		1.1%		0.7%		0.2%		11.6%
	6		1.7%		0.8%		1.8%		0.9%		1.1%		1.4%		1.0%		0.5%		0.5%		0.4%		1.2%		1.6%		1.4%		0.5%		14.9%
	7		1.0%		1.5%		1.2%		0.6%		0.9%		1.1%		0.6%		0.1%		0.3%		0.9%		0.7%		0.8%		1.1%		0.2%		11.0%
	8		1.8%		1.1%		0.8%		0.3%		1.1%		0.9%		1.0%		0.1%		0.3%		0.4%		1.1%		1.2%		1.7%		0.3%		12.1%
	9		1.6%		1.5%		1.0%		0.3%		0.8%		1.0%		0.5%		0.0%		0.0%		0.7%		0.8%		1.2%		2.2%		0.2%		11.8%
	10		1.7%		1.7%		0.3%		0.2%		0.3%		1.6%		0.2%		0.1%		0.0%		0.2%		0.0%		1.9%		2.8%		0.2%		11.3%

Los resultados expuestos en las Tablas 4 y 5 no pueden disociarse de la configuración socio-económica del territorio de la CABA. En ese sentido, la Figura 4 muestra que mientras en las Comunas 13 (Núñez, Belgrano y Colegiales), 14 (Palermo) y 2 (Recoleta) el estrato bajo (deciles 1, 2 y 3) no alcanza a representar el 25% de la población residente, el alto (deciles 8,9 y 10) asciende a 43,4%, 49,7% y 44,6%, respectivamente. En contraposición, en las Comunas 4 (La Boca, Barracas, Parque Patricios y Nueva Pompeya), 8 (Villa Soldati, Villa Riachuelo, Villa Lugano) y 9 (Liniers, Mataderos y Parque Avellaneda) dicha configuración se invierte: el 30% de la población de altos ingresos apenas alcanza el 14,9%, 3% y 9,6%.

Figura 4
Composición socioeconómica de Comunas según estrato de ingresos Ciudad Autónoma de Buenos Aires Año 2017
Elaboración propia en base a EAH-GCBA. Nota: Estrato bajo incluye al 30% de la población de menores ingresos, el Estrato Medio incluye al 40% de ingresos medios, y el Estrato Alto, al 30% de la población de mayores ingresos.

Esta dinámica en espejo entre Comunas de elevado y bajo nivel socio-económico se constata al analizar la dispersión espacial de la población incluida en cada decil de ingresos per cápita familiares para el agregado de la CABA: el 10% de menores ingresos reside centralmente en las Comunas 7 (Flores y Parque Chacabuco), 8 Soldati, Villa Riachuelo, Villa Lugano) y 9 (Liniers, Mataderos y Parque Avellaneda); mientras que el 10% de ingresos altos, se localiza fundamentalmente en las Comunas 2 (Recoleta),6 (Caballito),12 (Coghlan, Saavedra, Villa Urquiza y Villa Pueyrredón),13 (Núñez, Belgrano y Colegiales) y 14 (Palermo).

En consecuencia, observamos que:

1. 1. Sólo a causa de la evolución del precio de alquileres, entre Noviembre de 2017 y Noviembre de 2018, la Pérdida de Poder Adquisitivo alcanzó un11,2% promedio, con un pico de 15,2% (para el sexto decil de ingreso per cápita familiar). Es decir, sin considerar ningún otro servicio o bien, la PPA asociada al ingreso a un departamento con un nuevo contrato representó prácticamente el total de la pauta salarial original del 15% que se propuso en las negociaciones colectivas de asalariados formales para el año vigente.
2. 2. Si bien el aumento del valor por m2 promedio interanual a partir de la primera ventana móvil para la CABA es del 33%, la heterogeneidad espacial es tal que las Comunas1, 2, 11y 12, evidencian incrementos por encima del 40%, y en 7 de las 15 unidades territoriales el alza resultó superior al promedio. Esto se encuentra parcialmente asociado al incipiente proceso de desarrollo inmobiliario de los barrios de Liniers, Parque Avellaneda y Mataderos, donde los nuevos edificios se ofrecen con precios de alquiler y venta similares al de barrios tradicionalmente más caros de la CABA (Di Giovambattista y Rosanovich, 2018).
3. 3. Aunque no se presenta aquí una estimación del efecto transferencia [pass-through], en el período considerado el TCN más que se duplicó, pasando de 17,6 $/USD a 37,95 $/USD, al tiempo que los valores de inmuebles para alquileres experimentan una evolución alcista. A causa de la dolarización de los precios de los combustibles y los servicios públicos, las estimaciones oficiales de inflación para el año 2018 son cercanas al 50%.

Los resultados expuestos ponen de manifiesto una creciente dificultad para el acceso a la vivienda por medio del arrendamiento formal que se da en simultaneidad con la expansión de oferta de propiedades. La dificultad aludida se vincula con el aumento del precio mínimo requerido por el mercado para el alquiler de unidades habitacionales en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires: aún con las heterogeneidades espaciales señaladas, se encuentra que el valor del m2 base de edificios nuevos en zonas tradicionalmente más asequibles presenta una dinámica alcista.

Por lo que, no sólo el abordaje presentado constituye evidencia en relación a la dinámica de elitización experimentada en la CABA, sino que también representa un insumo relevante para las negociaciones colectivas al momento de considerar elementos que justifiquen la preservación del poder de compra de los salarios.

Asimismo, algunas regularidades recientes deberán evaluarse en futuras investigaciones en relación al vínculo con las modificaciones introducidas en el nuevo Código Urbanístico de la CABA, en lo que refiere a superficie mínima permitida y cambios en dimensiones tales como el factor de utilización del suelo y total, y en general, las innovaciones que tiendan a reforzar la segmentación del mercado.

Reflexiones finales

Durante los últimos 50 años, en las principales urbes de América Latina se desarrolló un proceso de metropolización que reconfiguró la morfología y estructuración territorial y social, y redefinió el rol de los actores involucrados en el ordenamiento de las ciudades (Ciccolella, 1999; De Mattos, 2002; 2008). Derivado de estos cambios, se suscitaron fenómenos como la elitización urbana o la reducción del tamaño medio de inmuebles.

En años recientes, se verifica que incluso las zonas tradicionalmente más asequibles de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires han incrementado significativamente los valores por metro cuadrado tanto de venta como de alquiler, así como también se han convertido en territorio de destino de nuevos desarrollos inmobiliarios. En línea con nuestra hipótesis de presencia de elitización urbana, la reducción de la brecha entre las localizaciones de menor y mayor cotización histórica implica que el costo de residir en la CABA se eleva, lo que se traduce en un creciente peso del alquiler sobre los ingresos. Esta dinámica da lugar a un proceso de exclusión, basado en la preeminencia de la vivienda como mercancía en detrimento de su uso social, que refuerza la dinámica regresiva de redistribución de ingresos asociada a la configuración macroeconómica actual.

En relación a lo anterior, este trabajo pretende aportar evidencia en torno a la evolución desagregada de los valores de alquileres -de alta frecuencia y generación propia- y, a partir de su combinación con fuentes secundarias de información, cuantificar la pérdida de poder adquisitivo sectorial del rubro alquileres considerando la dimensión espacial. Asimismo, los datos utilizados y resultados obtenidos constituirán un insumo para una futura investigación orientada a calcular hasta qué punto los propietarios trasladan las variaciones del tipo de cambio al precio de alquiler. Otra línea de investigación de próximo desarrollo consiste en evaluar cuál ha sido el balance entre la inflación estimada por parte de los propietarios (mediante la consideración de los porcentajes de ajustes anuales y/o semestrales de contratos) y la magnitud efectiva de aumento de precios acontecida luego de transcurridos los dos años de alquiler. Ambos caminos se entrecruzan, en el sentido de que contribuirán a configurar una imagen más completa acerca de los motivos por los cuales se determinan los cambios en los precios de alquiler.

En relación a la estimación de pérdida de poder adquisitivo asociada al alquiler de la vivienda, a diferencia de abordajes previos, se realizó una articulación entre las heterogeneidades espaciales de las variaciones de precios y la distribución decílica de inquilinos de cada comuna, lo que permitió obtener una estimación más focalizada, precisa y desagregada. Otra característica innovadora radica en la implementación del proceso de homogenización de la base de datos mediante el método de precios hedónicos, a fin de evitar computar variaciones en la composición de las observaciones de un mes al otro como variaciones de precios. Como precaución adicional, además, se construyó una ventana móvil de tres quincenas que reduce la posibilidad de considerar a la diferencia entre picos de la distribución como representativa de la evolución real de los precios.

De los resultados se desprende que la tasa de inflación interanual promedio simple para el rubro alquileres de la CABA fue de 33%, valor similar al presentado en las estadísticas oficiales del GCBA. Un análisis espacial desagregado de este guarismo muestra que la Comuna en la que mayoritariamente reside el primer decil de la distribución de inquilinos (Comuna 12) es la que sufrió un mayor aumento (41,8%).

Debido a esta dinámica de precios, y actualizando la distribución de ponderadores de la ENGHo bajo el supuesto conservador de que, en promedio, el peso del gasto en alquileres sobre el gasto total alcanza el 33%, el poder adquisitivo del salario en términos de alquileres para la CABA experimentó una caída del 11,2%, únicamente como consecuencia de la actualización de los valores de este rubro particular, de extrema relevancia en el gasto de los hogares.

Ante este intenso crecimiento de los gastos asociados con el alquiler de la vivienda, las familias que no deciden rescindir su contrato se ven en la obligación de reducir la proporción de su presupuesto destinado al consumo de otros bienes o disminuir su capacidad de ahorro.

En este marco, la reacción del gobierno de la CABA ha sido exigua. Por caso, la principal política pública en la ciudad directamente relacionada con esta problemática es el programa Alquilar se Puede (2015) –relanzado en 2018 bajo el nombre de Garantías BA–, cuyo foco consiste en brindar asistencia al momento inicial de la relación contractual. Sin embargo, más allá de las limitaciones intrínsecas al diseño de la política –objetivo de una futura investigación–, a más de tres años de vigencia se registraron tan solo 346 casos exitosos, de acuerdo a datos del Instituto de Vivienda de la Ciudad.

En un contexto de marcado encarecimiento monetario del acceso a la vivienda vía alquiler formal en la CABA, se verifica la ausencia de acción por parte del Estado. Su pasividad puede interpretarse en el plano de la jerarquía vigente entre los agentes intervinientes en la dinámica del mercado inmobiliario, en el que los privados adquieren centralidad. Así, la vacancia en la acción estatal se expresa en relación a la regulación del mercado de alquileres, en el registro de los contratos, en los índices de actualización y su periodicidad, en las garantías exigidas por los propietarios, y finalmente en una nula acción respecto a los departamentos vacíos. Todo lo cual contribuye a perpetuar un escenario en el cual los departamentos nuevos se multiplican pero los precios no descienden, configurando una ciudad asequible solo para quienes pueden pagarla.

Referencias bibliográficas

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Notas