Resumo O objetivo deste estudo foi medir o efeito da distância entre as residências e as estações do sistema integrado de transporte público de Medellín sobre os preços das residências. Os modelos hedônicos aqui utilizados foram calculados usando mínimos quadrados ordinários (OLS) e dois modelos econométricos espaciais: o modelo espacial autorregressivo (SAR) e o modelo de erro espacial (SEM). Os resultados obtidos indicam que as estações desse sistema de transporte têm impacto nos preços das residências dependendo do nível de renda do bairro onde estão localizadas. Por um lado, o preço de uma casa em um bairro de baixa ou média renda pode aumentar (17,1% ou 15%) se estiver “perto” de uma estação (1,5-2,0 km e 1,0-1,5 km, respectivamente), mas não é afetado se a unidade habitacional estiver “muito próxima” (até 1,0 km). Por outro lado, se a unidade habitacional estiver localizada em bairro de alta renda, quanto mais próximo estiver de uma estação, menor será o seu preço (-15% entre 0 e 1,0 km e -12% entre 0,5 e 1,0 km) . Esses resultados são relevantes para todos os agentes envolvidos no setor imobiliário e formuladores de políticas públicas interessados em executar projetos de infraestrutura de transporte em cidades de países em desenvolvimento.
Abstract The objective of this study was to measure the effect of the distance between homes and the stations of the integrated public transportation system in Medellín on home prices. The hedonic models used here were calculated using ordinary least squares (OLS) and two spatial econometric models: the spatial autoregressive (SAR) model and the spatial error model (SEM). The results obtained indicate that the stations of this transportation system have an impact on home prices depending on the income level of the district where they are located. On the one hand, the price of a home in a low- or middle-income district can increase (17.1% or 15%) if it is “near” a station (1.5-2.0 km and 1.0-1.5 km, respectively), but it is not affected if the housing unit is “too close” (up to 1.0 km). On the other hand, if the housing unit is located in a high-income district, the nearer it is to a station, the lower its price (-15% between 0 and 1.0 km, and -12% between 0.5 and 1.0 km). These results are relevant for all the agents involved in real estate and public policy makers interested in executing transportation infrastructure projects in cities in developing countries.