CAPÍTULO 2 Vista para o mar determina preços hedônicos em paisagens compostas?
6. AGRADECIMENTOS
Ao Programa Regional de Pós-Graduação em Meio Ambiente e Desenvolvimento/PRODEMA e a CAPES pela bolsa de mestrado concedida a primeira autora. As autoras agradecem a Luzimar Pereira pela elaboração do mapa de localização da área de estudo e a Renato Tigre pela colaboração nas análises estatísticas.
7. REFERÊNCIAS
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Figura 1 – Área de estudo, mostrando a localização dos imóveis a venda no período de realização do trabalho e as áreas naturais protegidas.
Figure 1 – The study area, showing the location of properties for sale during the study period and protected natural areas.
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Table 1 - Definition and statistical summary of variables included in the hedonic pricing model.
Variáveis residenciais: sigla e descrição Mínimo Máximo Média D.p. Efeito Predito
Preço valor do imóvel em R$ (reais) 120.000,00 1.455.830,00 388.360,00 247.053,70 Variável resposta
Idade Idade do imóvel desde a construção 1 40 6,79 7,60 Negativo
Area área construída em m2
34 345 107,9 64,30 Positivo
Suites número de quartos com banheiros 0 4 1,605 1,06 Positivo
Ncom número de quartos e suítes no total 1 6 2,71 0,69 Positivo
Vagas número de vagas na garagem 1 4 1,766 0,86 Positivo
Variáveis urbanísticas: sigla e descrição
Dsuper Menor distância (m) ao supermercado 30 4965,0 967,5 862,98 Negativoa
Descol Menor distância (m) à escola 15 1873,0 506,2 389,17 Negativoa
Dshop Menor distância (m) ao shopping 40 3544,0 1473,6 900,73 Negativoa
Daven Menor distância (m) à avenida 10 905,0 187,9 187,00 Positivoa
Variáveis hedônicas: sigla e descrição
Dmar Menor distância (m) ao mar 36 6519 2845 1824, 75 Negativoa
DPqD Menor distância (m) ao Parque das
Dunas 10 3696,0 1230,2 905,11 Negativoa
DePqD Menor distância (m) a entrada do
Parque das Dunas 485 9690 4507 2401,68 Negativoa
DPqC Menor distância (m) ao Parque da
Cidade 653 7837 4247 1942,69 Negativoa
DePqC Menor distância (m) a entrada do
Parque da Cidade 1055 8421 4518 2019,28 Negativoa
Dmorro Menor distância (m) ao Morro do
Careca 394 13491 7237 3696,97 Negativoa
VPqD Vista para o Parque das Dunas 0 1 0,7727 0,42 Positivo
VPqC Vista para o Parque da Cidade 0 1 0,1853 0,39 Positivo
Vmorro Vista para o Morro do Careca 0 1 0,1783 0,38 Positivo
Vmar Vista para o mar 0 1 0,2517 0,43 Positivo
Vrio Vista para o rio Potengi 0 1 0,1049 0,30 Positivo
a - Para variáveis de distância a predição negativa indica que os indivíduos pagam mais para morar próximo a
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Tabela 2 - Coeficientes das análises de regressão no modelo do Parque das Dunas, Parque da Cidade e Morro do Careca.
Table 2 - Coefficients of regression analyzes in the modelo f Dunas park, Park of the City and Morro do Careca.
Parque das Dunas Parque da Cidade Morro do Careca
Coeficientes t-Statistics Coeficientes t-Statistics Coeficientes t-Statistics
InterceptPqDc -78487,3 -2,3 InterceptPqCa -129342,6 -4,0 InterceptMorroa -109300,0 -3,8 Areaa 2035,9 10,3 2143,0 11,1 2093,0 10,7 Idadea -5008,0 -5,3 -5783,3 -6,6 -5850,0 -6,6 Suitesa 41286,4 4,6 41244,8 4,7 42230,0 4,8 Ncoma 48488,5 4,0 48436,4 4,0 49700,0 4,0 Vagas1b; 2a; 3b 38963,0 3,3 40459,2 3,4 36410,0 3,1 Dshopb 18,9 2,6 Descolc -34,7 -2,3 -36,0 -2,3 Vmar1a; 2b; 3a 74755,9 4,8 42 494,8 2,8 87640,0 6,6 DPqDc -17,6 -2,3 DePqDc -7,2 -2,5 VPqDd 28887,9 1,9 Vriob 58316,6 2,6 DPqCc 83,6 2,4 DePqCc -68,1 -2,0 VPqCb 54104,5 3,2 Dmorrob 5,7 3,3 R2 = 0,8586; F-statistic=174,1 R2 = 0,8622; F-statistic=163,1 R2 = 0,8565; F-statistic= 213,7 N = 283
1 – Modelo Parque das Dunas; 2 – Modelo Parque da Cidade; 3 – Modelo Morro do Careca ap = 0,000; bp = 0,001; cp = 0,01; dp = 0,1
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CONCLUSÃO GERAL
As áreas verdes urbanas e a paisagem natural promovem benefícios ambientais, sociais e econômicos, porém com a intensa urbanização e o crescimento desordenado das cidades essas áreas foram reduzidas. A discussão sobre o planejamento e o uso da terra por parte dos gestores públicos são relevantes, pois afetam a composição e arranjo da paisagem, com isso influenciam as disponibilidades de bens e serviços ambientais futuros. Pesquisa como a apresentada neste trabalho pode contribuir para elaboração de políticas públicas voltadas para a conservação e recuperação ambiental.
A metodologia de preços hedônicos capta apenas o valor de uso e neste estudo somente a relação entre áreas verdes, o mar, paisagem natural e valores de propriedade o que acaba por omitir outros benefícios gerados por estas áreas naturais. O sequestro de carbono, a redução da poluição atmosférica e melhoria da qualidade da água não são susceptíveis de serem avaliadas pela metodologia. Assim, o valor econômico total dos atributos ambientais considerados pode ser substancialmente maior do que o indicado por estes resultados.
A conservação da natureza em áreas urbanas esbarra muitas vezes com poucos investimentos, o valor da terra é afetado pela especulação imobiliária e por políticas de interesse locais, com isso a precificação hedônica pode ajudar os gestores públicos a estimar um orçamento equivalente ao preço da terra, principalmente quando se trata da ocupação de áreas verdes e áreas de alta qualidade ecológica ou cênica.
Por fim, o poder público pode utilizar a metodologia para estabelecer um zoneamento de uso e ocupação do solo, especialmente para estabelecer unidades de conservação e o tipo de acesso dado à população para cada caso. Os dados fornecidos são relevantes para desenvolver um plano de conservação da natureza, para preservar áreas de alto valor ecológico e para atualizar, com base na ecologia de paisagem, o desenvolvimento de áreas verdes na cidade.