Influencia de los subcentros de empleo sobre los valores residenciales: un análisis de la Región Metropolitana de Barcelona

Abstract

En ese estudio se busca explorar los modelos de identificación y selección de subcentros urbanos, aplicándolos en la Región metropolitana de Barcelona. En ese sentido plantea una visión integrada de los valores de densidad denominada densidad vectorial. Asimismo se prueba que los valores de densidad vectorial son más eficientes en la identificación de subcentros en los casos de utilizar métodos de regresión paramétricos, ponderados y espaciales de retardo (spatial lag). En ese sentido y para la región metropolitana de Barcelona se ha identificado un set de 15 subcentros, correspondiente a los residuos positivos de una regresión paramétrica exponencial negativa. Este set, demuestra ser el más eficaz en términos generales, al explicar los mantos, la movilidad y los precios Fuera de lo anterior, se prueba que no es posible validar los un modelo hedónico de precios, considerando las distancias a los subcentros como variable explicativa, dado que los modelos presentan multicolinealidad.

The study seeks to explore models for the identification and selection of urban subcenters applied in the metropolitan region of Barcelona. In this connection raises an integrated vision of the values of density called vector density. Is also evidence that the vector density values are more efficient in identifying sub-centres in cases of using regression parametric methods, and weighted space Delay (spatial lag). In that sense, and for the metropolitan area of Barcelona has identified a set of 15 subcentres, corresponding to waste a positive regression parametric exponential negative. This set proves to be the most effective in general terms, explaining the robes, mobility and prices Outside the foregoing, it is proof that it is not possible to validate a model hedonic pricing, considering the distances to subcenters as explanatory variable, since the models presented multicollinearity.