Abstract We estimated the intra-urban wage premium and its attenuation with a balanced panel of workers in the metropolitan area of Sao Paulo, Brazil. There are few studies dealing with the agglomeration effects on wages in developing countries, especially focusing on a fine geographical scale, as we consider in this paper. We geocoded the employment data on a grid of 9,071 cells of 1 km² and compared wages in the adjoining cells. We use Geographically Weighted Regressions to determine the size of the rings based on the AIC minimization method. We use worker and firm observable characteristics and fixed effects of firm, worker, and cell to deal with the selection of firms and workers. The estimated intra-urban wage premium ranges from 0.8% and 1.1%, depending on the size of the cells (0.5, 1, 2, and 4 km2). The attenuation effect is observed but restricted to 3 km from the inner cell and is stronger for less educated workers. intraurban intra urban Paulo Brazil countries scale paper 9071 9 071 9,07 method 08 0 8 0.8 11 1.1% 0.5, 05 5 (0.5 2 km2. km2 . km2) 907 07 9,0 0. 1.1 0.5 (0. 90 9, 1. (0 (

Resumo Estimamos o prêmio salarial intraurbano e sua atenuação a partir de um painel balanceado de trabalhadores na área metropolitana de São Paulo, Brasil. Existem poucos estudos lidando com os efeitos de aglomeração nos salários em países em desenvolvimento, especialmente focando em uma escala geográfica detalhada, como consideramos neste artigo. Geocodificamos os dados de emprego em uma grade de 9.071 células de 1km² e comparamos os salários nas células adjacentes. Utilizamos Regressões Ponderadas Geograficamente para determinar o tamanho dos anéis com base no método de minimização do AIC. Utilizamos características observáveis de trabalhadores e empresas e efeitos fixos de empresa, trabalhador e célula para lidar com a seleção de empresas e trabalhadores. O prêmio salarial intraurbano estimado varia de 0,8% a 1,1%, dependendo do tamanho das células (0,5, 1, 2 e 4 km²). O efeito de atenuação é observado, mas restrito a 3km da célula interna e é mais forte para trabalhadores menos educados. Paulo Brasil desenvolvimento detalhada artigo 9071 9 071 9.07 km 1km adjacentes AIC empresa 08 0 8 0,8 11 1 1,1% 0,5, 05 5 (0,5 km². km² . km²) observado educados 907 07 9.0 0, 1,1 0,5 (0, 90 9. (0 (

Theoretical models concerned with multiple centers have been brought to the debate on sprawling urban employment. However, empirical methods that identify these centers are not a specific focus of the specialized literature. The purpose of this paper is to apply a new empirical methodology in the identification and characterization of urban employment subcenters (Small Business Districts, SBD) using the case of the Municipality of São Paulo. To this end, we adopted a two-step approach, developing: 1) Exploratory Spatial Data Analysis and 2) Spatial Hedonic Price Model. As a result, we found seven regions that can be considered SBDs.

Modelos teóricos preocupados com centros múltiplos foram trazidos para o debate sobre o espraiamento do emprego urbano. No entanto, os métodos empíricos que identificam esses centros não são um foco específico da literatura especializada. O objetivo deste artigo é aplicar uma nova metodologia empírica na identificação e caracterização de subcentros de emprego urbano (Pequenos Distritos Comercial, SBD) utilizando o caso do Município de São Paulo. Para tanto, adotamos uma abordagem em duas etapas, desenvolvendo: 1) Análise Exploratória de Dados Espaciais e 2) Modelo de Preço Hedônico Espacial. Como resultado, encontramos sete regiões que podem ser consideradas SBDs.

Resumo Modelos teóricos com múltiplos centros consolidaram no debate especializado a questão do espraiamento urbano do emprego. Todavia, os métodos que identificam os lugares centrais não são ponto pacífico. O objetivo deste artigo é identificar e caracterizar os subcentros (Small Business District - SBD) no município de São Paulo, utilizando uma nova metodologia. Propomos uma metodologia em dois estágios: 1) Análise de Exploratória de Dados Espaciais e 2) Modelo de Preços Hedônicos Espacial. Como resultado, encontramos sete regiões que podem ser consideradas SBD.

Abstract Theoretical models concerned with multiple centers have been brought to the debate on sprawling urban employment. However, empirical methods that identify these centers are not a specific focus of the specialized literature. The purpose of this paper is to apply a new empirical methodology in the identification and characterization of urban employment subcenters (Small Business Districts, SBD) using the case of the Municipality of São Paulo. To this end, we adopted a two-step approach, developing: 1) Exploratory Spatial Data Analysis and 2) Spatial Hedonic Price Model. As a result, we found seven regions that can be considered SBDs.

Resumo Muitos trabalhos estudaram fatores que determinam o preço de imóveis. Todavia, pouco esforço foi atribuído para estudar o spillover espacial entre distritos, atentando para as hierarquias dos objetos de análise. Nesse contexto, utilizando o Método Hierárquico Linear Espacial, o presente artigo busca analisar os efeitos implícito, vizinhança e adjacência no município de São Paulo, isto é, quais os fatores afetam o preço intra e entre imóveis e quais fatores atuam sobre os preços intra e entre distritos. Os resultados apontam que 96,89% do preço do imóvel é explicado pelas características intrínsecas e de localização, enquanto 3,11% (efeito vizinhança e adjacência) é explicado pelas características dos distritos e o spillover espacial entre estes. Em relação à primeira decomposição, 90,13% pode ser entendido como efeito implícito (intra imóvel) e 6,76% como efeito adjacência (efeito entre imóveis).

Abstract Many articles have studied factors that determine housing prices. However, few are concerned with the spatial spillover among districts, also taking into account the hierarchies. The Spatial Hierarchical Linear Model is thus applied to analyze neighborhood effects and adjacency effects within the city of Sao Paulo. In other words, we focus on the factors that affect housing price within and between districts. The results indicate that 96.88 percent of the housing prices can be explained by houses' intrinsic characteristics and their location, while 3.11 percent by the characteristics of the districts and their spatial spillover.

Resumo: Um dos méritos da abordagem de preços hedônicos é poder estimar preços implícitos de características que não têm mercado específico. Por exemplo, podem-se estimar as características implícitas do complexo mercado imobiliário. O ponto de partida do artigo é o reconhecimento da importância dos microfundamentos do modelo AMM (Alonso-Muth-Mills) e do AMM com amenidades. Utilizando a modelagem de preços hedônicos conjuntamente a abordagem de econometria espacial, pretende-se estimar aspreferências do consumidor por características do imóvel e amenidades no mercado imobiliário residencial no município de São Paulo considerando os perfis dos consumidores.

Abstract: One of the merits of hedonic prices treatment is its capacity to estimate implicit prices of characteristics that have not a specific market. For example, it is possible to estimate implicit characteristics of complex housing markets. The first part of this paper is concerned with the microfoundations of AMM and AMM with amenity models. Using hedonic prices jointly with spatial econometrics estimation I intend to estimate the willingness of consumers to pay for house characteristics and amenities in the Sao Paulo housing market taking into account consumer profile.