valoracion de finca oliveras

8/16/2019 Valoracion de Finca Oliveras

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VALORACIÓN DE FINCAS OLIVARERAS DE SECANOMEDIANTE MÉTODOS ECONOMÉTRICOS

J. CALATRAVA LEYVA 1, R. CAÑERO LEÓN 2

1 Dpto. de Economía y Ciencias Sociales Agrarias, ETSI Agrónomos.Universidad Politécnica de Madrid. 28040 Madrid. España

[email protected] 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 dealgunas de sus características sobre el precio de compraventa. Las características consideradas han sido la di-mensión superficial de la finca, un indicador cualitativo de productividad de la tierra y otro de distancia a nú-cleos de población. Se ha partido de una muestra de 38 fincas y se han utilizado distintas especificaciones demodelos econométricos para explicar tanto el valor global como el valor por hectárea de una finca de olivar desecano de dimensión dada.

PALABRAS CLAVE: Valoración agrariaValor de la tierraExplotaciones de olivar

INTRODUCCIÓN: LA VALORACIÓN DE FINCAS AGRARIAS

La valoración de fincas agrarias se desarrolla junto con la agrimensura desde la anti-

güedad. Parece ser que en Egipto y, posteriormente, en el Imperio Romano existían cier-tas formas rudimentarias de Valoración Agraria. Se sabe que en Egipto, por ejemplo, ladistancia 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 antiguoreino de Aragón y que la Valoración Agraria como ciencia, tal como se conoce en la ac-tualidad, aparece en el siglo XVI en los países mediterráneos europeos, de manera especial

Invest. Agr.: Prod. Prot. Veg. Vol. 15 (1-2), 2000

Recibido: 10-11-99Aceptado para su publicación: 2-3-00


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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 laValoración Agraria se desarrolla en paralelo a la de Italia debido a la proximidad y a la in-fluencia mutua de las culturas de estos dos países, aunque hay un mayor interés por estaciencia en Italia, por lo que la bibliografía italiana es más extensa y profunda. Si bien yahubo antecedentes de Valoración Agraria en Cataluña durante el siglo X, es en el si-glo XVIII cuando aparecen los primeros escritos de valoración dentro de tratados de temá-tica más general. Posteriormente en el siglo XIX aparece el primer tratado específico devaloración cuyo autor es Ruiz Rochera, pionero de la Valoración Agraria en España, si-

guiendo criterios y métodos que se modifican poco hasta comienzos del siglo XX. En1898 aparece un tratado de Valoración Agraria, debido a Torrejón, que realiza una forma-lización 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 pre-viamente mencionado, que culminan con su trabajo «Economía y Valoración: Agrícola,Forestal y Urbana» (Torrejón, 1935), que puede considerarse la obra cumbre del períodoclásico en la historia de la Valoración Agraria Española.

Es a principios de los años setenta cuando Ballestero publica varios trabajos sobre Va-loración que constituyen el punto de arranque para posteriores investigaciones, producién-dose un avance de la Valoración Agraria española en las dos últimas décadas. Algunos delos trabajos existentes son los de Ballestero (1971, 1973), Ballestero y Caballer (1982), Ca-

baller (1989, 1993, 1999), Romero (1977), Alonso e Iruretagoyena (1990, 1995), Alonso yLozano (1985), Ramos (1982), Olmeda (1977, 1978), Cañas et al. (1994).

El mercado de fincas en España se caracteriza por ser poco transparente y de transac-ciones escasas si se compara con otros bienes inmuebles como pisos o apartamentos; losvalores de dichas transacciones casi nunca se conocen con exactitud, debido a motivos di-versos (especulativos, fiscales, etc.). Por tanto, dicha información es sesgada y poco rea-lista en la mayoría de los casos. Los móviles que llevan a la compraventa de fincas sontanto de carácter empresarial, como especulativo o de inversión, y no siempre se realiza lavaloración de un terreno agrario con respecto a la productividad esperada. Estas dificulta-des justifican el interés de llevar a cabo trabajos de valoración partiendo de datos fiables yque se correspondan con los verdaderos valores de transacción.

El presente trabajo tiene por objeto valorar fincas de olivar de secano para almazarasituadas en las provincias de Córdoba, Granada y Jaén, empleando el método de regre-sión, y estudiar la influencia de determinadas características en la formación del precio decompraventa de las fincas.

LOS MÉTODOS ECONOMÉTRICOS O ESTADÍSTICOSDE VALORACIÓN AGRARIA

Los métodos de valoración suelen clasificarse en varios grupos, aunque la fronteraentre uno y otro grupo no siempre está clara. En general, suelen dividirse en:

– Sintéticos o comparativos: Basados en la comparación entre fincas similares rela-cionando el valor con características; también llamados en la valoración clásica es-

pañola (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 fi-

losofía 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 be-neficiarse en el futuro de técnicas utilizadas recientemente en otros campos de laciencia (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 tie-

rra, precios de arrendamiento, productividad, etc.), empleándose inicialmente en la prácti-ca, con frecuencia, un solo índice. El procedimiento más simple consiste en suponer quehay una estricta proporcionalidad entre el índice y el valor de mercado. La aplicación delas técnicas estadísticas a esta idea básica genera los métodos econométricos, que utilizanel análisis de regresión para relacionar el valor de mercado con ciertas variables explicati-vas, y los de comparación de dos funciones de distribución.

Como precedente lejano de esta idea básica de relacionar el valor de una finca consus características, entre los varios textos existentes en el siglo XIX, y a modo de curiosi-dad histórica, citaremos el valioso trabajo de Verdejo (1848), que enumera y comenta unaserie de factores que, en su opinión, determinan el valor de las fincas rústicas, y agrupadichos 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 disposi-ción». En el primer grupo el autor incluye factores como la estructura y composición de latierra; 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 deestos primeros trabajos. El trabajo pionero de valoración agraria empleando regresiónmúltiple se debió a Haas (1922), que determinó el valor de compraventa de fincas locali-zadas en el estado de Minnesota. Este autor tomó cuatro variables independientes y comovariable dependiente el precio del acre de tierra. El tamaño de la muestra que utilizó fuede 160 fincas. Otros trabajos contemporáneos al anterior son los de Wallace (1926) enIowa, Ezequiel (1926) en Pennsylvania y George (1941) en Illinois.

Análisis de valoración más actuales son, entre otros, los de Morton (1977), Wisse yDover (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 fincasempleando modelos econométricos (regresión). Así, se pueden citar los de Caballer (1989), donde la valoración es de árboles ornamentales, Alonso y Lozano (1985), sobrevaloración de fincas en las comarcas de Tierra de Campos y Centro en la provincia de Va-lladolid, en el que además de regresión se emplea el método de comparación de dos fun-ciones de distribución, aplicándolo al caso de distribuciones normales, betas y triangula-res, García (1992) sobre valoración de fincas de naranjos, y Caballer (1999), que valorafincas de almendro en secano en Tarragona en función del rendimiento, el riesgo de hela-das y la edad de la plantación.


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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 laelectrificación de la explotación; y Caballer y Moya (1998), que utilizan el análisis de re-gresión 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 rústicasempleando el método de la regresión quizá se deba a la poca fiabilidad que merecen losdatos habitualmente existentes, además de la dificultad de conseguir información correcta

por los motivos antes expuestos. Es importante también tener en cuenta que la aplicaciónde dicho método sólo es interesante si existe una base de datos sobre los precios de tran-

sacciones recientes (Caballer, 1993).

MATERIAL Y MÉTODOS

Información empleada

Los datos utilizados en este trabajo corresponden a una muestra de 38 explotacionesde 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 lascantidades 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 correspondeefectivamente a las cantidades reales pagadas por las mismas, y no a valores escrituradoso 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 conocimientode las fincas (1).

Se trata de explotaciones con un tamaño medio de 57 ha, si bien la mitad de las mis-mas tienen un tamaño inferior a 27 ha, con un valor medio real por hectárea de 2,17 mi-llones de pesetas, valor que presenta un bajo nivel de dispersión. En la Tabla 1 puedenverse las principales medidas descriptivas de las características de las explotaciones de lamuestra.

En la Tabla 2 puede verse el número de explotaciones que corresponde a cada catego-ría 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 convariables tales como la superficie, la calidad de la tierra y la situación con respecto al nú-cleo de población más cercano.


(1) La productividad media corresponde a niveles de rendimientos comprendidos entre 1.500 y 2.500 kgde aceituna por hectárea en años de pluviometría normal.


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Se han supuesto para ello cuatro formas funcionales distintas (lineal, lineal-logarítmi-ca, logarítmica-lineal y doble logarítmica), que son las más empleadas en la literatura alrespecto:

– modelo lineal: Y = a + a Xi 0k = 1

K

k ik ∑ ⋅

– modelo lineal-logarítmico: Y =a + a ln Xi 0k = 1

K

k ik ∑ ⋅

– modelo logarítmico-lineal: ln Y =a + a Xi 0k =1

K k ik ∑ ⋅

– modelo doble logarítmico: ln Y =a + a ln Xi 0k = 1

K

k ik ∑ ⋅

Y es la variable dependiente del modelo. Xk es la k-ésima variable explicativa delmodelo, siendo k = 1, ..., K, donde K es el número de variables explicativas.

Se han estimado los cuatro modelos anteriores considerando dos variables dependien-tes diferentes, a saber, el valor total de venta de la explotación (expresada en millones de



TABLA 1

MEDIDAS DESCRIPTIVAS DE LAS CARACTERÍSTICASDE LAS EXPLOTACIONES DE LA MUESTRA

Descriptive measurements of the characteristics of farms in the sample

Variable Media DesviacióntípicaCoeficiente

de variación Mínimo Máximo

Valor (106 pta) 114,19 133,38 1,17 12,000 629,50Superficie (ha) 57,047 75,404 1,32 4,5000 407,50

Valor por ha (106

pta/ha) 2,1722 0,4670 0,21 1,5022 3,2222

TABLA 2

NÚMERO DE EXPLOTACIONES QUE CORRESPONDEN A CADA TIPO DERENDIMIENTO Y UBICACIÓN

Number of farms corresponding to each type of soil productivity and farm location

Calidad de la tierra N.º deexplotaciones Situación N.º de

explotaciones

Baja 10 Lejana 10Media 20 Cercana 18Alta 8 Próxima 10Total 38 Total 38


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pesetas) y el valor de venta por hectárea de la explotación (expresada en millones de pese-tas por hectárea). Los valores corrientes de compraventa de las fincas se han convertidoen 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 laexplotación 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 con-tendrán una variable explicativa expresada en forma logarítmica (la superficie de la ex-

plotación). Se trata pues de una modificación de dichas especificaciones, en las que el tér-

mino 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 esti-mado un modelo que incluía como variables la superficie de la explotación y la variableficticia de calidad de la tierra. Al tratarse de tres variables binarias cuya suma vectorial esun vector unitario, es necesario eliminar una de ellas en la estimación, a fin de evitar ladenominada «trampa de la variable ficticia». De esa forma, la significación de cada unode los niveles de la variable ficticia se analiza con respecto a la no incluida. Se han reali-zado, por tanto, tres estimaciones para cada forma funcional y variable dependiente consi-derada, tomando las variables binarias de calidad de la tierra dos a dos. La bondad deajuste de cada modelo y los coeficientes de las variables cuantitativas (en nuestro caso, lasuperficie) serán iguales en cada una de las tres estimaciones. Esto permite estudiar el ni-vel de influencia y su significación de cada tipo de calidad de la tierra en el valor de la ex-

plotación. Posteriormente, se toma una de esas tres estimaciones y se repite el procesoañadiendo la variable ficticia de situación con el mismo objeto.


(2) Para esta característica tampoco ha podido obtenerse información cuantitativa, incluyendo la variableno 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 de-terminación superiores al 90 % en todos los casos) y similares signos de los coeficientesde las variables, si bien con algunas pequeñas variaciones en cuanto a la significación dela variable «calidad de la tierra». Se ha optado por mostrar tan sólo los resultados del mo-

delo 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 unade las especificaciones se toma un nivel de la variable ficticia «calidad de la tierra» comoreferencia, 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 significativamentediferentes 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 signosde dichos coeficientes son coherentes desde el punto de vista económico. También lo es elde la variable superficie (en este caso, tomada en logaritmos).

En los resultados de los modelos lineal y logarítmico-lineal, no mostrados aquí, se ob-tienen ajustes cuadráticos del valor total con respecto a la superficie, indicando una ligerareducción 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 presentanmás 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 VARIABLESEXÓGENAS

Results for the double-logarithmic model considering total farmland value asendogenous variable and farm area and yield as explanatory variables

Especificación 1 Especificación 2 Especificación 3

Constante 1,320 (21,56) 0,807 (14,6) 1,067 (17,9)

Log. Superficie 0,914 (60,61) 0,914 (60,61) 0,914 (60,61)Db –0,512 (–11,45) — –0,259 (–6,93)Dm –0,253 (–6,41) 0,259 (6,93) — Da — 0,512 (11,45) 0,253 (6,41)

R 2 0,992 0,992 0,992R 2 ajustado 0,9913 0,9913 0,9913Estadístico F 1406,89 1406,89 1406,89Prob. Estadístico F 0,000 0,000 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 lasvariables de situación con respecto al núcleo urbano. Como en la tabla anterior, en cadauna de las especificaciones que se muestran en la Tabla 4 se toma una variable ficticia desituación distinta como referencia, lo que permite analizar la significación de cada una deellas.

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 accesodificultoso) con respecto a que esté cercana o próxima al mismo, pero no entre estos doscasos. Es pues sólo una situación de verdadera lejanía al núcleo de población lo que deter-

mina 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 designificación y similares signos de los coeficientes de las variables. La forma funcionalque presenta una mayor bondad de ajuste es la lineal-logarítmica, con un coeficiente dedeterminación ajustado de 0,8814, del mismo orden que los valores obtenidos reciente-


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 COMOVARIABLES EXÓGENAS

Results for the double-logarithmic model considering total farmland value asendogenous variable and farm area, yield and farm location as explanatory variables


Constante 0,781 (15,78) 0,789 (16,06) 0,660 (17,9)Log. Superficie 0,930 (69,22) 0,930 (69,22) 0,930 (69,22)Dm 0,261 (8,26) 0,261 (8,26) 0,261 (8,26)Da 0,512 (13,43) 0,512 (13,43) 0,512 (13,43)Dl –0,120 (–3,77) –0,128 (–3,42) — Dc — –0,008 (–0,25)(*) 0,120 (3,77)Dp 0,008 (0,25)(*) — 0,128 (3,42)


Valor del estadístico T entre paréntesis. (*) Variable no significativa (P ≥ 0,95).T-ratio in brackets. (*) Non-significant variable (P ≥ 0.95).


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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 deduceque los tres niveles de la variable ficticia son significativamente diferentes entre sí, lo quequiere decir que el hecho de que la calidad de la tierra sea baja, media o alta influye signi-ficativamente en el valor de venta de la explotación. Los signos de dichos coeficientes soncoherentes 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 reduc-ción en el valor de la hectárea al aumentar el tamaño de la explotación.

Se ha seleccionado arbitrariamente la especificación n.º 8 para añadir al modelo lasvariables de situación con respecto al núcleo urbano. En cada una de las especificacionesse 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 obtieneidéntica conclusión que en la Tabla 4, en el sentido de que el hecho de que la explotaciónesté lejos del núcleo de población (o con un acceso dificultoso) influye negativamente enel valor de la hectárea, mientras que parece ser indiferente que esté próxima o simplemen-te cercana al núcleo de población.

Con los resultados anteriores se puede estimar el valor de una finca con determinadascaracterísticas, bien en forma de valor total o bien en forma de su valor por hectárea. Enel primer caso se utiliza el modelo de la Tabla 4 en su especificación correspondiente, yen el segundo el de la Tabla 6. En la Tabla 7 podemos ver dichos valores estimados, juntocon los observados, para las explotaciones de la muestra utilizada en el análisis.



TABLA 5

RESULTADOS DEL MODELO LINEAL-LOGARÍTMICOCON EL VALOR DE VENTA POR HECTÁREA COMO VARIABLE

ENDÓGENA Y LA SUPERFICIE Y LOS RENDIMIENTOS DE LAEXPLOTACIÓN COMO VARIABLES EXÓGENAS

Results for the double logarithmic model considering per hectare farmland value as theendogenous variable and farm area and yield as explanatory variables


Constante 3,479 (27,21) 2,863 (23,0) 2,332 (20,19)Log. Superficie –0,195 (–6,21) –0,195 (–6,21) –0,195 (–6,21)Db –1,14 (–12,28) –0,530 (–6,79) — Dm –0,616 (–7,48) — 0,530 (6,79)Da — 0,616 (7,48) 1,147 (12,28)


Valor del estadístico T entre paréntesis. T-ratio in brackets.


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CONCLUSIONES

El método de regresión se manifiesta como un instrumento de análisis válido para va-lorar fincas rústicas, siempre que se disponga de suficiente información reciente sobretransacciones.

Las tres características de las fincas analizadas de las que se tenía información, estoes, la calidad de la tierra, el tamaño de la explotación y su ubicación, tienen influencia enla determinación del valor de las mismas.

Como era de esperar, el valor de la finca está directamente relacionado con su super-ficie, 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 losniveles de la escala de calidad considerada.

La localización de la finca con respecto al núcleo de población tiene igualmente unefecto positivo de proximidad, pero éste tan sólo se manifiesta para ubicaciones cercanasy próximas con respecto a lejanas.

Hay que tener en cuenta finalmente que, a falta de contrastes posteriores, las conclu-siones obtenidas son válidas sólo para el área Subética, una de las regiones olivareras másimportantes de España.


TABLA 6

RESULTADOS DEL MODELO LINEAL-LOGARÍTMICO CON EL VALOR DEVENTA POR HECTÁREA COMO VARIABLE ENDÓGENA Y LASUPERFICIE, LOS RENDIMIENTOS Y LA SITUACIÓN DE LA

EXPLOTACIÓN COMO VARIABLES EXÓGENAS

Results for the double logarithmic model considering per hectare farmland value asendogenous variable and farm area, yield and farm location as explanatory variables


Constante 2,014 (16,7) 2,296 (22,83) 2,271 (22,41)Log. Superficie –0,161 (–5,86) –0,161 (–5,86) –0,161 (–5,86)Dm 0,534 (8,25) 0,534 (8,25) 0,534 (8,25)Da 1,145 (14,67) 1,145 (14,67) 1,145 (14,67)Dl — –0,282 (–3,68) –0,257 (–3,95)Dc 0,257 –0,025 (–0,38)(*) — Dp 0,282 (3,68) — 0,025 (0,38)(*)


Valor del estadístico T entre paréntesis. (*) Variable no significativa (P ≥ 0,95).T-ratio in brackets. (*) Non-significant variable (P ≥ 0.95).


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TABLA 7

VALORES REALES DE COMPRAVENTA DE LAS FINCAS Y VALORESCALCULADOS 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) Calidad Ubicación

Valorobservado1

Valorestimado1*

Valorestimado1+

Valor haobservado2

Valor haestimado2+

Valor haestimado2*

36,5 M L 64,1 71,271776 71,862394 1,756164 1,968832 1,95265145 B L 67,6 66,699410 63,050730 1,502222 1,401127 1,48220912,1 M C 29 28,780010 29,083486 2,396694 2,403593 2,37851313,7 A P 34,5 32,563047 32,997810 2,518248 2,408599 2,37686422,4 M P 48 45,260138 45,862682 2,142857 2,047441 2,020541

9,5 M L 16,5 17,702420 18,131149 1,736842 1,908542 1,86341212 B C 30,56 28,558744 28,859160 2,546666 2,404930 2,379895

8,1 M C 24,8 25,672838 25,144100 3,061728 3,104209 3,169486123,6 A L 286,2 251,855877 253,930621 2,315533 2,054454 2,037668407,5 A P 629,5 672,053579 644,00624 1,544785 1,580383 1,649211

46 M P 74 76,756379 76,111081 1,608695 1,654588 1,66861618,3 A C 41 42,284389 42,766897 2,240437 2,336988 2,310622

211,5 M C 505 469,387779 485,809107 0,298463 2,296969 2,21932717,4 B C 52 52,274950 51,871284 2,988505 2,981108 3,004307

6,5 A C 18,2 16,277373 16,436159 2,8 2,528639 2,50421146,3 M L 134,5 128,854263 129,572501 2,904967 2,798542 2,78302959 M L 120 125,600951 126,762472 2,033898 2,148516 2,128829

64 B L 106,5 104,351111 102,490869 1,664062 1,601419 1,6304864,5 B C 14,5 14,743347 14,282295 3,222222 3,173843 3,27629928,7 M P 60 56,992194 57,616385 2,090592 2,007539 1,98579096 M C 175,5 175,185221 174,061434 1,828125 1,813139 1,82484611,2 B P 19,5 18,298147 18,200424 1,741071 1,625037 1,63376314,6 M C 26 26,399630 26,854590 1,780821 1,839355 1,80819332,1 B P 71,5 71,882734 72,915605 2,227414 2,271514 2,23933717,4 M C 42 40,347010 40,804884 2,413793 2,345108 2,31879314,2 M C 23,8 25,932967 26,537358 1,676056 1,868828 1,826265

107,3 M C 206 219,057586 220,203612 1,919850 2,052223 2,0415437,5 M L 12 14,322902 14,787004 1,6 1,971600 1,909720

91,6 B C 189 189,087729 190,316731 2,063318 2,077693 2,06427660 M P 122 127,579595 128,748632 2,033333 2,145810 2,126326

183 A P 318 359,898527 359,827909 1,737704 1,966272 1,96665822,3 A C 42,5 45,072198 45,674002 1,905829 2,048161 2,02117419,8 A L 40 35,046796 35,448043 2,020202 1,790305 1,77004063 B C 143 134,574143 136,266184 2,269841 2,162955 2,13609741 M C 112,5 116,003692 116,567711 2,743902 2,843114 2,82935827,2 M P 78,5 78,570144 78,449752 2,886029 2,884182 2,888608

103 M L 237 240,398499 248,519289 2,300970 2,412808 2,33396664 B C 123,8 104,351111 102,490869 1,934375 1,601419 1,630486

1 Expresados en millones de pesetas. 2 Expresado en millones de pesetas por hectárea. * Estimado a partir delmodelo 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.


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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 analysethe effect of some of their farm characteristics on the market value of the land. The determinants of farmland va-lue considered are the size of the farm, a qualitative index for soil productivity, and another index for the distan-ce to rural population nuclei. Using a sample of 38 farms, and considering several econometric model specifica-tions, both the total market value of a non-irrigated olive tree farm and its per hectare value are explained.

KEY WORDS: Agricultural valuationFarmland valueOlive tree farms

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