5. APLICAÇÃO DO MODELO À
USINA DE COMPOSTAGEM DA VILA LEOPOLDINA
6. RESULTADOS
7. CONCLUSÃO
8. BIBLIOGRAFIA
9. NOTAS
O objetivo dessa pesquisa é contribuir para os estudos de avaliação de impacto ambiental propondo, para análise da questão, a formulação de um modelo desenvolvido a partir de conceitos da engenharia de avaliações e associado, através de pesquisa na variação espacial dos valores imobiliários, ao meio ambiente. Este enfoque é exemplificado com uma abordagem dos efeitos do impacto ambiental provocados por um elemento da estruturação urbana - a Usina de Compostagem de Lixo da Vila Leopoldina - na cidade de São Paulo.
Um modelo de avaliação da propriedade imobiliária referenciado à qualidade ambiental, pode ser um instrumento para os estudos de impactos ambientais, relacionando seus efeitos aos valores das propriedades. Este enfoque, propondo o envolvimento de conhecimentos da engenharia de avaliações, buscando desenvolver a interdisciplinaridade acadêmica, com outras áreas voltadas para a pesquisa urbana, especialmente aquelas dirigidas ao meio ambiente, tem por preocupação fundamental contribuir para o aprimoramento do Estudo de Impacto Ambiental (EIA), dispositivo legal instituído pela Constituição brasileira.
A metodologia foi desenvolvida a partir de uma abordagem analítica de trabalhos que, tendo por temática central o estudo do valor da propriedade, procuraram, através de um modelo matemático, relacioná-lo à qualidade ambiental da moradia. O método usado por estes estudos tem sido o de procurar estabelecer relações entre as avaliações pessoais do consumidor, expressas no valor de mercado, com os atributos residenciais. Parte-se da hipótese de que se uma moradia tem mais atributos desejáveis - entre eles a qualidade ambiental - do que outra, esta avaliação será refletida em um preço mais alto no mercado.
A metodologia aplicada, em sua primeira fase, consiste de um levantamento e seleção de trabalhos que ao abordarem a questão do valor da propriedade destinada a fins residenciais estabeleceram relações quantitativas deste valor com fatores ambientais, entre outros fatores locacionais e/ou físicos dos imóveis.
Os métodos são abordados permitindo formar um quadro sumário dos modelos matemáticos adotados e da metodologia aplicada na formação das equações representativas verificando-se a utilização dos atributos como variáveis independentes e como se estabeleceu a dependência do valor da propriedade com estas variáveis.
Em uma segunda fase, a partir do perfil metodológico encontrado neste painel de trabalhos, propõe-se um modelo para avaliação do impacto ambiental nos valores das propriedades imobiliárias e, finalmente, com dados imobiliários extraídos do mercado residencial, testa-se este modelo em um caso concreto na estruturação urbana da cidade de São Paulo: a Usina de Compostagem de Lixo da Vila Leopoldina com os efeitos de seu impacto ambiental nos valores das propriedades residenciais vizinhas.
3.1 Estrutura Urbana
A estrutura urbana, aqui entendida como um sistema que torna possível a operação econômica do meio urbano, é concebida como um sistema de infra-estruturas operacionais que para o uso e funcionamento da cidade se configura em resposta aos anseios da sociedade, entendida na sua amplitude socio-econômica, em determinado instante da História; percebe-se que a dimensão do espaço urbano não é apenas espacial mas também temporal, estando ligado a momentos históricos dirigidos pelas necessidades da sociedade urbana, pois "independente de seus contrastantes pontos de vista filosóficos e ideológicos, as diferentes abordagens para a estrutura urbana enfatizam o estreito vínculo entre os processos sócio-econômicos e o padrão urbano".
A estruturação da cidade tendo como elementos físicos os serviços públicos urbanos, rede de água, luz e esgoto, galeria de águas pluviais; as vias de comunicação, constituídas dos espaços viários, rede de transportes de carga e passageiros; os espaços abertos, como as praças, largos, parque, jardins, cinturões verdes; viabiliza o aproveitamento da terra urbana para os diferentes usos do solo que, regulados por códigos municipais, mantém o espaço urbano articulado com cada uma de suas partes estabelecendo relações sociais, econômicas e espaciais com as demais. Nota-se que na estruturação urbana "a complexidade da ação dos agentes sociais inclui práticas que levam a um constante processo de reorganização espacial que se faz via incorporação de novas áreas ao espaço urbano, densificação do uso do solo, deterioração de certas áreas, renovação urbana, relocação diferenciada da infra-estrutura e mudança, coercitiva ou não, do conteúdo social e econômico de determinadas áreas da cidade".
3.2 Mercado Imobiliário
O mercado imobiliário aparece como uma resposta espacial às necessidades de crescimento da cidade, sua função, a de criar novos espaços, é direcionada de acordo com o conjunto de diferentes usos da terra e condições de acessibilidade oferecidas pelas infra-estruturas urbanas. Portanto, a formação de novos espaços urbanos, uma atividade econômica necessária ao crescimento e desenvolvimento da cidade, tem sua função produtiva viabilizada pelo mercado imobiliário, e como consequência "o universo do mercado imobiliário é extremamente diversificado do ponto de vista tanto dos tipos e atributos dos imóveis, como das instituições envolvidas. Assim, encontramos vários mercados - habitacional, de galpões industriais, de terrenos, etc. - cada um deles subdividido tanto pelo perfil de demanda a que serve como pelos agentes e instituições envolvidas".
Interessa neste trabalho, a análise do comportamento dos valores das propriedades frente às condições ambientais, sendo o mercado habitacional, dentro do universo do mercado imobiliário, o objeto de estudo; afinal, no aglomerado urbano, as residências devem apresentar maior suscetibilidade ao meio ambiente circundante pois, "os valores do imóvel residencial refletem a expectativa da propriedade prover o morador com as qualidades desejáveis para o desfrute das atividades residenciais".
3.3 Meio Ambiente Urbano
Ao situar-se como objeto de estudo o mercado imobiliário inserido no contexto do meio ambiente urbano, define-se meio ambiente como todas as condições externas que afetam o ecossistema urbano. Então, "o termo meio ambiente deve ser amplo e genérico e incluir dimensões físicas (naturais e artificiais), sociais, culturais, econômicas e estéticas. Neste contexto pode-se defini-lo para significar toda a gama de fatores físicos, sociais, culturais, econômicos e estéticos os quais afetam indivíduos e comunidades que, por fim, determinam relações, características e a forma do meio ambiente. Exemplos desses fatores: qualidade do ar e água, erosão, riscos naturais, uso do solo, tráfego urbano, sítio natural, vida animal e vegetal, densidade populacional, poluição sonora, violência urbana, violações do código de obras, prédios abandonados, preservação de patrimônio histórico e cultural, desenho urbano, qualidade do meio ambiente construído ..."_.
3.4 Poluição
Há de se considerar que as ações induzidas no meio
ambiente urbano por seus componentes deverão gerar modificações
no ecossistema urbano e afetá-lo sempre como um todo; o equilíbrio
ambiental no espaço e no tempo, é garantido pela interrelação
entre todos seus componentes. Esta amplitude urbana produz uma rede de
consideráveis implicações com possíveis ações
afetando o meio-ambiente. Portanto a toda ação corresponderá
uma reação, embora a velocidade das mudanças naturais,
per si, no meio-ambiente seja muito lenta para que tais mudanças
possam ser consideradas neste estudo, especialmente quando comparadas com
mudanças sendo precipitadas pelas atividades humanas nas estruturas
urbana e natural. De qualquer maneira a mudança que traz "... uma
indesejável alteração nas características físicas,
químicas ou biológicas de nosso ar, água, terra, que
pode ou poderá ser hostil à vida humana, ou a outra espécie
de vida animal ou vegetal, ou a processo industrial, condição
de vida e bens culturais; ou que ocasiona ou ocasionará perda ou
deterioração de nossos recursos naturais." será denominada
poluição.
3.5 Impacto Ambiental
Define-se impacto ambiental como "qualquer alteração das condições ambientais ou criação de um novo conjunto de condições ambientais, adversa ou benéfica, causada ou induzida pela ação ou conjunto de ações geradas por um determinado elemento sob consideração".
4 POLUIÇÃO E MERCADO IMOBILIÁRIO
O levantamento de dados e análise do valor da propriedade frente a poluição urbana, possui significativa literatura nos Estados Unidos da América, o que contribuiu para uma análise objetiva dos prejuízos acarretados pelo mau gerenciamento do meio-ambiente. No Brasil, tem-se observado que a questão encontra um desenvolvimento na engenharia de avaliações voltado para as desapropriações judiciais o que pode e deve contribuir para um avanço no estudo dos impactos ambientais e seus efeitos nos valores de mercado das propriedades imobiliárias.
Pretendendo-se obter um modelo para a análise dos efeitos de alterações ambientais na configuração do valor imobiliário determina-se aqui um quadro referencial de estudos representativos do problema estudado. Os autores e trabalhos foram selecionados de maneira a formar um panorama histórico da questão e, ao envolver diversificadas variáveis ambientais, permitir uma visão dos diferentes efeitos dos impactos e seus reflexos no meio ambiente econômico, representado neste trabalho pelo valor da propriedade.
4.1 Referências
4.1.1 Ridker, R.; Henning, J. The Determination
of Residential Property Values with Special Reference to Air Pollution.
Review of Economics and Statistics, maio, 1967.
Este trabalho foi o pioneiro em relacionar os atributos ambientais da moradia ao valor da propriedade. "Enquanto que existem razões para acreditar que efeitos deteriorantes da poluição do ar (irritação nos olhos, nariz e garganta, corrosão do metal e concreto, desbotamento e manchas nas construções) são refletidos nos valores das propriedades, evidências estatísticas confiáveis apoiadas nesta hipótese são virtualmente inexistentes" diziam Ridker & Henning (1967). Neste trabalho duas variáveis "dummy" e mais oito variáveis independentes representam as características da propriedade: índice anual de participação, Número médio de cômodos por unidade, Porcentagem de construções recentes, Qualidade do ar, Total de moradias por área estudada, Tempo de viagem ao Centro (CBD), Porcentagem de unidades com não brancos, Qualidade da escola local, Acessibilidade à via expressa, Densidade populacional da área, Renda média familiar e o indicador de qualidade ambiental é o índice anual de partículas em suspensão no ar. Os valores médios das propriedades, variáveis dependentes, foram extraídos de um censo realizado em 1960 em Saint Louis quando os proprietários forneceram os valores de suas propriedades, os autores comentam que não encontraram grandes variações entre estes valores e os calculados por profissionais avaliadores. O coeficiente de determinação, R2, encontrada na análise de regressão foi de 0,939. A conclusão do trabalho foi de que no todo, a hipótese formulada a princípio mostrou-se coerente com os resultados obtidos com o modelo, pois, são, sob o ângulo estatístico, altamente significativos. Concluíram os autores que a formulação do modelo pode atender, também, análises semelhantes em outras áreas metropolitanas, com adaptações nas variáveis e formas funcionais adotadas na análise de regressão.
4.1.2 Anderson, R.J.; Crocker, T.D. Air Pollution and Residential Property Values. Urban Studies, vol. 8, 1971.
A hipótese fundamental neste trabalho é que se os danos ocasionados pela poluição do ar nos objetos e nos organismos são capitalizados negativamente nos valores da terra, portanto sendo uma fonte de desutilidade e se os níveis de poluição variam através do espaço, então a renda da terra deve variar inversamente com os níveis da poluição do ar. Criticando as falhas de Ridker & Henning (1967) em avaliar a malha de informações usadas no modelo pioneiro propuseram uma análise dos valores das propriedades usando três tipos de informações: o valor da propriedade estimado pelo proprietário, e duas medidas de renda da propriedade, uma a renda líquida anual, e a outra a renda bruta obtida através do contrato de locação que determinava as taxas cobradas do inquilino, como água, luz, energia, etc. As variáveis exploratórias foram: Média anual de óxido de enxofre, Taxa de partículas em suspensão, Porcentagem de não branco na área, Renda familiar média, % de unidades com mais de 20 anos, % de construções mal conservadas, Distância ao Centro (CBD) e Número de cômodos. Os dados para a qualidade do ar foram extraídos de levantamentos realizados em 1960 os outros de um censo da habitação de 1962 sendo aplicados em três cidades americanas: Washington, Kansas City e St Louis. Quatro regressões com equação log-linear foram desenvolvidas para cada cidade sendo que os tipos I e II, para o valor estimado pelo proprietário, a diferença estava no tipo de ocupação, a do tipo II teria uma condição adicional: as residências unifamiliares deveriam ocupar pelos menos 75% da área estudada. As do tipo III e IV estimavam coeficientes para os dois tipos diferentes de variável dependente obtida da renda mensal da propriedade: líquida e bruta. Em todos modelos foram aplicados logaritmos naturais aos valores das características ambientais e físicas dos imóveis. Os resultados para coeficientes de determinação foram os seguintes: 1. Washington - para valor da propriedade (Tipos I e II) 0,6966 e 0,7897; - para renda líquida (Tipo III) 0,6963; - para renda bruta (Tipo IV) 0,7549. 2. Kansas City - para valor da propriedade (Tipos I e II) 0,8231 e 0,9161; - para renda líquida (Tipo III) 0,9061; - para renda bruta (Tipo IV) 0,8080. 3. Saint Louis - para valor da propriedade (Tipos I e II) 0,7550 e 0,8767; - para renda líquida (Tipo III) 0,8293; - para renda bruta (Tipo IV) 0,7734. Os pesquisadores concluíram que os valores das propriedades podem fornecer um termômetro para benefícios trazidos pelo controle da poluição do ar.
4.1.3 Wieand, K.F. Air Pollution and Property Values - A Study of St. Louis. Journal of Regional Science, vol. 13, no. 2, maio, 1973.
Wieand equaciona o problema a partir de adaptações do modelo de Von Thunen, destacando que a maior diferença do seu trabalho com o de Ridker & Henning (1967) é a escolha da variável para representar o valor da moradia, a qual, ele deriva de um conceito de que a intensidade de uso do solo varia diretamente com o preço da terra, consequentemente com o preço da moradia. O pesquisador extrai do mesmo censo da moradia usado pela dupla pioneira um índice, resultado da multiplicação da renda média mais 1% do valor estimado pelo proprietário por um fator representativo de cada tipo de unidade habitacional da faixa levantada pelo censo, a soma mede o total mensal de despesas em cada faixa de propriedade. Este total mensal é então dividido pela área de terra coberta pela faixa, chegando a um resultado final de renda mensal por acre. Neste trabalho a qualidade do ar é representada por 3 índices: partículas em suspensão, trióxido de enxofre e dióxido de enxofre. As outras variáveis independentes são: % de unidades padrão, % de unidades construídas antes de 1920, Idade média das construções, % de população branca, Renda mensal familiar média, Distância ao Centro (CBD), Proximidade de via expressa ("dummy"), Zona leste de St Louis ("dummy"), área não-branca ("dummy"), Proximidade de indústria ("dummy"), Proximidade de comércio ("dummy"). O autor concluiu que embora existam razões para se acreditar que os preços de moradia variem negativamente com índices da poluição do ar, medidas de valores dos imóveis como aluguel, valor de mercado ou outras dessa natureza não são adequadas para medir esta variação; esta conclusão advém do resultado obtido para o coeficiente de determinação que foi de 0.62, abaixo dos 70% desejado para a variação explicada pela equação do modelo.
4.1.4 Blomquist, G. The Effect of Eletric Utility Power Plant Location on Area Property Value. Land Economics, 50(1), 1974.
Destacando que os estudos de impactos ambientais têm se concentrado em elementos da estrutura urbana reconhecidamente nocivos, tais como lixões, aeroportos e estações de tratamento de água, o estudo propõe a análise dos danos provocados por uma estação de energia elétrica gerada por queima de carvão em Winnetka (Illinois) nos valores médios de propriedade obtidos pelo censo de 1970 e levantados para uma área em torno de 2 milhas da estação. As variáveis independentes utilizadas na análise de regressão foram: Distância da Usina Elétrica, Número de cômodos, Distância ao Lago Michigan, Distância à ferrovia, Distância ao parque, Distância ao centro comercial local, % de negros na área. Embora o coeficiente R2 igual a 0.556 tenha ficado abaixo de 70% o autor aceitou a formulação do modelo como acima da expectativa graças a coerência dos sinais dos coeficientes e seus valores relativos. O trabalho concluiu quantitativamente que dentro de um raio de 3.500 metros da usina os imóveis sofriam uma desvalorização a qual, somada, atingia US$ 17.708.000 na área residencial estudada. Sugere o autor ao final que o governo ou a iniciativa privada ao estudar o projeto de uma usina deve levar em consideração na tomada de decisão os custos externos, isto é, a desvalorização das propriedades vizinhas, que a localização da usina vai provocar pois, assim, poderá chegar perto de uma otimização no custo social da instalação.
4.1.5 Goodwin, S.A. Measuring the Value of Housing Quality - A Note. Journal of Regional Science, vol 17 no 1, abril, 1977.
A autora aponta a nova perspectiva dada para a determinação dos tipos de variáveis ambientais que influenciam a escolha dos consumidores de moradia. A proposta é aprofundar a análise dos fatores ambientais, nos quais destaca-se a utilização de conceitos de poluição do ar classificada em níveis de baixa, moderada ou alta. Outras variáveis exploratórias: % de mudança na população, % de população negra, % de população não-branca e não-negra, Despesas escolares por aluno, % de unidades com telefone, Proximidade da rodovia "128" ("dummy"), índice de acessibilidade ao emprego, selecionadas após ajustes com regressão linear múltipla em um painel de 48 variáveis iniciais. O melhor coeficiente R2 conseguido foi de 0.605 que embora abaixo do admissível foi aceito pela autora graças a coerência dos resultados obtidos para os coeficientes das variáveis independentes, entre eles o índice de poluição que determinava para os moradores uma expectativa de aluguel baixo para a moradia. Como um todo o resultado foi considerado pela autora como uma reafirmação das variáveis locacionais, entre elas a qualidade ambiental, na composição do valor imobiliário residencial.
5.1.6 Smith, B.A. Measuring the Value of Urban Amenities. Journal fo Urban Economics, vol. 5, julho, 1978.
Para aperfeiçoar os resultados obtidos até então propôs a introdução de uma variável representativa do tamanho do lote, pois, segundo ele o valor das vantagens ambientais são capitalizadas pelo valor da terra portanto, o tamanho do lote possui melhores condições de refletir a demanda no mercado imobiliário para este atributo residencial. Com valores de hipotecas levantados em relatórios de uma associação de financeiras e preços de venda de imóveis novos e avaliações de glebas de terras obtidos em dados do departamento de desenvolvimento urbano e da moradia da cidade de Chicago de 1971, Barton faz análises diferentes usando duas representações do valor imobiliário: 1. o diferencial de valor entre propriedades relacionadas às suas localizações; 2. o preço da terra relacionado às dimensões físicas do lote. A taxa de poluição média foi aplicada a partir de um modelo de dispersão de partículas para a região metropolitana de Chicago. As outras variáveis independentes foram: Distância ao aeroporto (fonte de trabalho), Modelo de acessibilidade ao emprego, Distância ao transporte integrado, Uso do solo na vizinhança ("dummy"), Acesso à rede de água/esgoto ("dummy"), Taxa de imposto territorial, Distância ao centro (CBD), % de população não-branca. O melhor R2 obtido foi de 0.646, mesmo assim o autor concluiu, fundamentado nos sinais e valores dos coeficientes das variáveis, que a consistência dos resultados para o modelo proposto está na coerência com a hipótese formulado a princípio da influência negativa ascendente da poluição nos valores das propriedades. Sendo assim sugere o autor que os modelos de crescimento para Chicago levem em conta no futuro o impacto da poluição no meio ambiente social através da análise da variação dos preços de imóveis.
4.1.7 Nelson, J.P. Residential Choice, Hedonic Prices, and the Demand for Urban Air Quality. Journal of Urban Economics , vol. 5, agosto, 1978.
O objetivo deste estudo foi obter uma estrutura de equações para a demanda e oferta de qualidade do ar a partir de um equilíbrio de preços estimados por consumidor e produtor de moradias. Dessa maneira o autor pretendia corrigir os trabalhos voltados para o exame do efeito de poluição do ar nos valores das propriedades que não permitiam identificar os benefícios das mudanças na qualidade do ar. Washington foi a base espacial deste estudo com dados levantados em 1970 para o valor da propriedade ocupada pelo proprietário. As variáveis exploratórias foram: Partículas em suspensão no ar, Concentração de oxidantes no verão, % de unidades com mais de 30 anos, % de unid. ocupadas por famílias negras, % de unidades com instalação hidráulica deficiente, Número de cômodos por unidades, Tamanho do lote, Proximidades do rio Potomac/Anacostia ("dummy"), Tempo para chegar ao trabalho, Tributação imobiliária municipal, Despesas com educação por morador, índice de crimes na área, Renda familiar média na área, Densidade populacional na área, Número de pessoas por unidade. A forma funcional log-linear com as variáveis independentes em log natural, determinou um coeficiente de determinação igual a 0.889. Os valores e sinais para as variáveis junto com este bom resultado de R2 levaram o autor a concluir que existe um espécie de mercado para o ar puro que por ele é visto como um produto da qualidade ambiental e podendo-se admitir que os valores das propriedades servem de base para a estimativa dos preços implícitos das condições ambientais.
4.1.8 Gamble, H.; Downing, R. The Effect of Nuclear Power Plants on Residential Property Values. Journal of Regional Science, 22(4), 1982.
Lembrando os estudos realizados sobre os efeitos dos "intrusos" ambientais nos valores imobiliários, partem da lógica de que se as pessoas estão preocupadas com os riscos para a saúde e a segurança das usinas nucleares então a escolha de uma localização residencial deverá se refletir em alguma forma de compensação para a aquisição de uma moradia mais próxima de uma usina. Estudaram os efeitos de 4 usinas nucleares no noroeste dos Estados Unidos nos valores das propriedades em um raio de 25 de milhas dos locais; para indicar os possíveis efeitos das usinas nucleares foram usadas duas variáveis: vista e distância da usina. As variáveis independentes utilizadas foram: Usina visível ("dummy"), Distância da Usina, Construção anterior a 1914 ("dummy"), área do terreno, Vista da moradia ("dummy"), Distância ao emprego, área do piso inferior, área do piso superior, área do porão, Vagas para carro, Garagem coberta ("dummy"), Número de aquecedores, Aquecimento central ("dummy"), entre outras variáveis ("dummy") físicas e locacionais. Nas análises efetuadas, embora as equações obtidas tenham explicado entre 70 a 87 das variações dos preços das propriedades, as variáveis mais importantes para o estudo, visibilidade e distância da usina, não foram significantes para as quatro usinas. O autor concluiu que não encontrou evidência para indicar que as usinas trazem para os valores imobiliários qualquer influência, positiva ou negativa, e mesmo quando é forçada a entrada destas variáveis nos ajustes da equação os sinais de seus coeficientes se mostram incoerentes com o esperado, ou seja acrescenta, no caso da visibilidade, e diminui, na distância da usina. Destacando a importância do acidente de Three Miles Island (uma pesquisa realizada pelo autor mostrou que não houve variação dos valores de propriedades vizinhas entre antes e depois do acidente nuclear) na decisão de escolha do tema de seu trabalho o autor concluiu que a decisão do governo de facilitar a indenização para qualquer dano físico ou econômico ocorrido em função do funcionamento de usina nuclear trouxe aos proprietários vizinhos de usina uma certa tranqüilidade que estabilizou os mercados imobiliários nas regiões onde existiam tais instalações.
4.1.9 Zeiss, C.; Atwater J. Waste Facility Impacts on Residential Property Values. Journal of Urban Planning and Development, 115, 2, 1989..
O objetivo desta pesquisa foi introduzir uma proposta de "garantia" de valor de propriedade como uma ferramenta compensatória para proprietários vizinhos a áreas escolhidas para a construção de instalações de tratamento do lixo e depósito de resíduos industriais. Zeiss & Atwater (1989) estudaram a variação dos valores de propriedade frente a aterros sanitários e incineradores na região de Tacoma, Washington e Salem, Oregon, com dados de 1983 a 1986 para Tacoma e de 1982 a 1987 para Oregon, relacionando os preços de venda de imóveis residenciais com as variáveis ambientais encontradas nas instalações de tratamento de lixo. As variáveis foram: Distância da instalação de tratamento do lixo, Visibilidade da Instalação, Odor, Barulho, Qualidade do ar, Qualidade da água, Risco de acidente, Vegetação e Habitat natural, Fonte de informação, Número de quartos, Idade da construção, área do piso, condições de conservação, Lareira, Garagem, Tamanho do terreno. Na teoria valores de propriedades devem refletir todos os impactos trazidos pela instalação de tratamento de lixo e reconhecidamente prejudiciais ao uso residencial de uma moradia, portanto os diferenciais de valores imobiliários são indicados como uma boa medida dos efeitos nocivos que uma instalação deste tipo pode trazer a uma comunidade. Como consequência, concluíram os autores, as garantias de valores das propriedades podem ser uma excelente forma de se conseguir o apoio da comunidade para o aceite de novas instalações em suas vizinhanças. Por outro lado os testes de regressão realizados dão uma certa segurança aos governos pois indicou que a influência de tais instalações não se mostrou significativa em seus do efeitos sobre o mercado imobiliário, e embora o coeficiente de determinação encontrado tenha chegado em 0.77 no seu melhor ajuste, os sinais das variáveis ambientais não eram coerentes com a hipótese formulada a princípio. Estas inconsistências podem ser explicadas pela violação da hipótese fundamental: vendedores frequentemente escondem informações exatas sobre o imóvel em oferta; a sensibilidade de vendedores e compradores podem diferir quanto à sensibilidade para o efeito determinado pelo impacto ambiental; e o incremento no desenvolvimento econômico ocorrido na comunidade após o início de operação da instalação podem se sobrepor à influência negativa trazida pela usina e finalmente os vendedores seguram os preços dos imóveis até encontrar um comprador que não seja sensível aos incômodos registrados pelos interessados anteriores. Finalmente os autores acreditam que embora os modelos de preços hedônicos não sejam consistentes com seus resultados para os diferenciais de valores de propriedades, a garantia para valor de propriedade são ainda a melhor forma de afastar o medo das comunidades escolhidas para acolher as instalações de tratamento de lixo.
As tentativas em relacionar os efeitos dos impactos ambientais a variação dos valores imobiliários partiram da hipótese fundamental de que a poluição ocasiona uma desvalorização nas propriedades e que portanto uma equação incorporando o conceito - desenvolvido pela teoria do preço hedônico- que nos valores imobiliários estão implícitos os preços de características as quais diferenciam cada uma das propriedades pesquisadas, deveria comprovar esta perda.
Assim fundamentados os trabalhos apresentaram uma equação que reflete este conceito e que de maneira genérica pode ser assim escrita:
VPi = f(X1,i, X2,i, ..., Xn,i, A1,i, A2,i, ..., An,i)
VPi = valor da propriedade i;
Xi,n = características locacionais e físicas individuais
de cada propriedade,
por exemplo: área, idade, tamanho do terreno, acessibilidade,
etc;
Ai,m = características ambientais individuais para cada propriedade,
por exemplo: ruído, vista, qualidade do ar, odor, etc.
O estabelecimento dessa relação de multivariáveis, a partir dos dados do mercado imobiliário, com atributos - físicos, locacionais e ambientais - de moradia referido a cada valor de mercado levantado, foi possível, a partir da análise de regressão linear múltipla dos preços sobre as características residenciais e ambientais, estabelecer uma função que assim se escreveria:
VPi = bo + b1*X1i + b2*X2i + ... + bn*Xn1 + bn+1*A1i + ...
+ bn+m*Ami + eo
b1 a bn+m = preços implícitos para características
da propriedade (X1 a Xn) e efeitos do impacto ambiental (A1 a Am), sendo
parâmetros a serem estimados;
bo = termo constante,
eo = erro estimado.
Todos estes fatores (b1 a bn+m, bo, eo) foram obtidos com a análise de regressão múltipla dos preços levantados sobre as características das propriedades e respectivos níveis de exposição à poluição.
5 APLICAÇÃO DO MODELO USINA DE COMPOSTAGEM DA VILA LEOPOLDINA
Para exemplificar os conceitos e metodologia dos trabalhos referenciados nesta pesquisa e testar o modelo adotado, será utilizada a Usina de Compostagem de Vila Leopoldina, localizada no bairro da Lapa, no município de São Paulo como o elemento da estrutura urbana a ter seu impacto no meio ambiente econômico analisado.
A escolha de uma instalação de reciclagem para tratamento do lixo residencial deve-se ao crescimento de sua importância na estruturação espacial urbana de São Paulo, tendo em vista o esgotamento de espaço no interior do município para o grande volume exigido para a disposição do resíduos em aterros sanitários e relevância - os incineradores, embora necessitem menor área para operar, contribuem para o aumento do nível de CO2 e outras substâncias reconhecidamente nocivas, o que não acontece com a operação "limpa" de uma usina de compostagem - nesta questão sanitária para uma cidade que produz sozinha, diariamente, cerca de 12 mil toneladas de lixo doméstico, industrial e hospitalar.
O teste do modelo na Usina de Compostagem de Vila Leopoldina se deve, em primeiro lugar, à existência de um cadastro de reclamações da população na CETESB o que possibilita a identificação da fonte poluidora e dos incômodos que provocam na população, além de delimitar as áreas atingidas pelos seus efeitos no meio ambiente através do mapeamento dos endereços dos reclamantes, atendendo a uma necessidade básica de um estudo urbano que é a definição da base espacial a ser pesquisada. Em segundo lugar, a localização da Usina, incrustada no região da Lapa, considerada pela EMPLASA como parte do Centro Expandido da cidade de São Paulo, ressalta a questão ambiental pois sua operação envolve um espaço urbano com densidade populacional significativa.
5.1 A Usina de Compostagem de Vila Leopoldina
5.1.1 Processo de Compostagem
"Somente o lixo de bairros residenciais da cidade de São Paulo é levado para as Usinas de Compostagem, o motivo é que este lixo domiciliar é o mais rico em matéria orgânica sendo portanto um excelente material para ser transformado em adubo para a lavoura.
Na Usina o lixo passa por um processo de catação, sendo removidos, manual e/ou mecanicamente, metais, vidros, louças, madeiras, borrachas, plásticos, trapos, enfim, todos os objetos grandes ou pesados, que se destacam ou que podem ser retidos nas peneiras, imãs e/ou separadores gravimétricos.
Do lixo que chega à Usina, cerca da metade de sua quantidade em peso é removida, restando uma matéria-prima muito mais rica para o preparo do fertilizante.
Este material sofre, a seguir, um intenso processo de decomposição aeróbica violenta, alcançando a temperatura de até 70 graus centígrados, suficiente para assegurar o completo extermínio dos micróbios patogênicos, germes, parasitas e sementes, que nele existirem e, que poderiam ser prejudiciais ao homem ou às suas lavouras".
5.1.2 Impacto Ambiental da Usina de Compostagem
"Os principais problemas de poluição do ar (odores característicos) causados pela referida Usina estão relacionados com a fermentação de compostos estocados em um pátio ao ar livre.
Os odores característicos são sensíveis após um período de chuvas, pois estas ocasionam uma fermentação acelerada do composto.
Não há possibilidade de armazenagem do composto pois eles necessitam de condições atmosféricas para a sua cura".
5.1.3 área Atingida
A análise dos levantamentos do cadastro da Usina de Compostagem na CETESB permitiu a delimitação de uma área de impacto ambiental originada do mapeamento de reclamações da população de incômodos referentes ao odor desagradável e insalubre oriundo da Usina.
A área, objeto de estudo, nomeada aqui como Vila Leopoldina é
compreendido pelos bairros Bela Aliança, parte do Alto da Lapa e
pela própria Vila Leopoldina.
5.2 Formulação do Modelo
A escolha da forma funcional é o primeiro passo para a aplicação do modelo à Usina adotando-se a função linear.
VPi = bo + b1*X1i + b2*X2i + ... + bn*Xn1 + bn+1*A1i + ... + bn+m*Ami + eo
VPi = valor da propriedade i;
Xi,n = variáveis locacionais e físicas de cada propriedade,
Ai,m = variáveis ambientais para cada propriedade,
b1 a bn+m = parâmetros,
bo = têrmo constante,
eo = erro estimado.
Todos este fatores (b1 a bn+m, bo, eo) serão obtidos com a análise de regressão linear múltipla da variável dependente (preços das propriedades levantadas) sobre as variáveis independentes (atributos físicos, locacionais e ambientais) que representam as características das propriedades e seus respectivos níveis de exposição ao impacto ambiental gerado pela Usina de Compostagem da Vila Leopoldina.
5.2.1 Quadro das Variáveis
Após a escolha da forma funcional linear foi necessário definir o quadro de variáveis, dependente e independentes, para que a análise de regressão pudesse ser executada.
5.2.1.1 Variável Dependente
5.2.1.1.1 Valor por Metro Quadrado [PM2]
Determina-se aqui o valor de apartamento por metro quadrado de área útil como a variável dependente; as características físicas, locacionais e ambientais são capitalizadas pelo valor do edifício de apartamentos residenciais que incorpora em sua composição de preço por metro quadrado estes atributos da moradia. Portanto este preço por metro quadrado de área útil do apartamento deve refletir adequadamente as vantagens de determinada propriedade sobre uma outra propriedade, vindo atender às necessidades e meta desse trabalho voltado para um análise da variação espacial do valor imobiliário.
5.2.1.2 Variáveis Independentes
5.2.1.2.1 Área - [CM2]
A área útil do apartamento pesquisado em metros quadrados.
5.2.1.2.2 Idade - [IDA]
A idade da construção do apartamento.
5.2.1.2.3 Quartos - [QUA]
O número de quartos do apartamento.
5.2.1.2.4 Garagem - [GAR]
O número de vagas na garagem do apartamento pesquisado.
5.2.1.2.5 Padrão - [PDR]
Uma variável qualitativa que representa as vantagens físicas oferecidas pelo apartamento. Por exemplo se localizado na cobertura, se possui suite, playground, piscina, terraço, lareira, pista para prática de cooper, salão de festa, quadra de esporte, sala para ginástica, antena parabólica, área para churrasco. A somatória destas vantagens determina o padrão que deve variar de 0 a 12.
5.2.1.2.6 Uso de Solo da Vizinhança - [VIZ]
Deriva de uma variável aplicada por Smith (1978) que apontava a característica de uso de solo na vizinhança como um dos determinantes do valor do imóvel residencial, assim, no presente estudo, esta variável "dummy" indica a contiguidade de uso entre a propriedade abordada e seus vizinhos; verificando-se a contiguidade a variável tem valor unitário, não se verificando ela é nula.
5.2.1.2.7 Área Crítica - [ACR]
Uma variável "dummy" para indicar se o terreno pesquisado se encontra ou não em uma área crítica definida a partir de reclamações registradas pela CETESB e após mapeamento dos endereços dos reclamantes. As ruas Aliança Liberal, Barão da Passagem, Guaipá e Marquês do Paraná registraram cada uma mais de doze reclamações, sendo aqui determinadas como formadoras da área crítica, ou seja se o elemento pesquisado estiver em uma dessas ruas esta variável "dummy" [ACR] terá seu valor igual a 1, senão seu valor será 0.
5.2.1.2.8 Distância Radial da Usina - [DRU]
O conceito, sugerido por Blomquist (1974), Gamble & Downing (1982) e Zeiss & Atwater (1989), é que qualquer consumidor que se sujeite a escolher um local de residência próximo a um elemento reconhecidamente poluidor e potencialmente degradador da qualidade ambiental tem a expectativa de trocar esta escolha por um desconto real no preço a ser pago por este terreno, aqui, esta proximidade é medida, radialmente, em metros lineares do terreno pesquisado ao centro da Usina.
5.2.2 Equação de Regressão Linear Múltipla
Utilizando-se estas variáveis chegou-se à função linear para a análise de regressão múltipla:
[PM2] = b0 + b1*[CM2] + b2*[IDA] + b3*[QUA] + b4*[GAR] + b5*[PDR] + b6*[VIZ] + b7*[ACR] + b8*[DRU]+ e0
5.2.3 Pesquisa de Valores Imobiliários
Realizado durante o mês março deste ano de 1992, com uma amostra de 39 apartamentos, novos e usados, na base espacial delimitada, o levantamento dos valores de mercado das propriedades se deu - aplicando metodologia desenvolvida pela engenharia de avaliações e normatizada pela ABNT - através de pesquisa de campo em fichas específicas para cada imóvel (Modelo Anexo), a partir de anúncio em jornal e/ou placas colocadas para anunciar a venda.
Esta abordagem analítica do valor imobiliário se dá sob o enfoque de variação espacial, o que dispensa o desenvolvimento de análise de fatores macroeconômicos, como inflação, conjuntura política, etc., assim, a pesquisa abrange um curto espaço de tempo restringindo-se a homogeneização de elementos da amostra em transformar os valores a prazo em valores a vista, atendendo à NB-502/1977 quanto à equivalência financeira.
A influência da acessibilidade não é abordada tendo em vista que a base espacial pesquisada não apresenta uma variação neste aspecto, admitindo-se que as propriedades na região contam com igual facilidade para acesso ao trabalho, escola, lazer, etc.; também não existe significativa diferença quanto à disponibilidade de infra-estrutura de saneamento para os imóveis localizados no espaço urbano em estudo o qual apresenta-se homogêneo em seu todo.
Para arquivamento e formação do banco de dados, foi criada uma planilha em linguagem macro do programa Lotus -123 o que permitiu uma maior possibilidade de gerenciamento dos dados obtidos, o que era desejável para agilidade do trabalho tendo em vista a significativa quantidade de informações diversificadas fornecidas pelas imobiliárias ou proprietários dos apartamentos analisados.
5.2.4 Regressão Linear Múltipla
A aplicação do programa 123 da Lotus Development Corporation em conjunto com o programa StatigraphTM da Statigraphics Corporation, permitiu que um grande número de testes com regressão linear múltipla fosse realizado, possibilitando uma ampla investigação exploratória das variáveis independentes.
A ficha de pesquisa desenvolvida em programação Macro para permitir o arquivamento dos dados levantados junto às imobiliárias e proprietários dos apartamentos na Pesquisa de Campo, permitiu tratar cada uma das informações de forma diferenciada sendo que estes elementos formaram a amostra estatística que seria objeto de estudo, a partir desta estrutura de dados criou-se, para permitir as análises sobre a influência ou não dos efeitos do impacto ambiental gerados pela Usina de Compostagem da Vila Leopoldina, uma outra planilha que formaria uma tabela com os elementos da amostra, esta listagem seria o banco de dados final utilizado para os testes de regressão.
5.3.1 Equação de Regressão
O Resultado do Modelo determinou a equação representativa para a regressão linear múltipla:
[PM2] = 901.981 - 4.060*[CM2] - 10.162*[IDA] + 19.001*[QUA] + 192.321*[GAR] + 63.667*[PDR] + 366.175*[VIZ] - 17.223*[ACR] + 220*[DRU]
erro padrão da estimativa para [PM2] = 225.092
5.3.2 Significados dos Coeficientes
a) A medida que cresce a área útil do apartamento [CM2], o valor do metro quadrado de área útil [PM2] cai.
b) A idade [IDA] tem uma influência negativa no valor [PM2] do apartamento, uma conclusão do ajuste que vem de encontro ao esperado pela raciocínio lógico.
c) O número de quartos [QUA] maior determina um acréscimo no valor [PM2] do apartamento. Assim como o número de vagas oferecidas na garagem [GAR].
d) A variável qualitativa do padrão do edifício [PDR] estabelece um acréscimo no valor [PM2].
e) A variável locacional [VIZ], a qual define a homogeneidade de uso do solo nas vizinhanças do edifício em que o apartamento está situado, se mostra coerente com a lógica; isto é, se a vizinhança é homogênea o apartamento tem um acréscimo no seu valor [PM2], se não é homogênea a variável "dummy" é igual a 0, o que significa que seu valor positivo se anula.
f) A variável [ACR], de natureza ambiental, que estabelece se o apartamento encontra-se nas áreas onde a população se mostrou mais incomodada com os efeitos do odor emitido na atmosfera pela Usina de Compostagem, teve seu coeficiente determinado em um valor negativo, o que vem de encontro ao esperado, isto é, se o apartamento encontra-se na área crítica de impacto ambiental seu valor [PM2] sofre um decréscimo; por conseguinte, a variável "dummy" [ACR] tem uma influência negativa que se anula se o apartamento se encontra fora desta área.
g) A variável ambiental [DRU], que mede a distância do imóvel até a Usina de Compostagem, tem uma ação positiva, assim se o apartamento está mais distante da Usina seu valor [PM2] deve ser maior, o que vem de encontro com a lógica do consumidor que espera ter um desconto ao adquirir um imóvel mais próximo da fonte poluidora.
5.3.3 Coeficiente de Determinação
A equação representativa do modelo obteve, para as variáveis e coeficientes respectivos, um coeficiente de determinação da regressão múltipla linear - R2 igual a 0,83779. Este coeficiente é uma relação percentual entre a variação dos valores de [PM2] explicada pela equação final e a variação total de [PM2], o mínimo aceitável para R2 seria de 0,70 ou seja 70%, no caso alcançou-se um valor para R2 de 83,78%, o que pode ser considerado como altamente significativo.
Embora a equação possua um coeficiente de determinação que faria com que se aceitasse os coeficientes das variáveis como verdadeiros, antes do aceite definitivo dessa formulação realizou-se uma análise exploratória da regressão.
Ainda que a equação seja 83,78% representativa da variação de [PM2], pretendendo-se aprimorá-la, analisou-se a matriz de correlação para os coeficientes estimados, os erros associados a cada coeficiente, bem como o coeficiente "t" de Student e o correspondente nível de incerteza para cada uma das variáveis independentes.
5.3.4 Matriz de Correlação
Const [CM2] [IDA] [QUA] [GAR] [PDR] [VIZ]
[ACR] [DRU]
Const 1.000 .310 -.644 -.266 -.123 -.370 -.393 -.111 -.512
[CM2] .310 1.000 -.306 -.449 -.057 -.405 -.025 -.014 .017
[IDA] -.644 -.306 1.000 -.242 .291 .613 .454 -.141
.160
[QUA] -.266 -.449 -.242 1.000 -.395 .003 -.253 .204 -.181
[GAR] -.123 -.057 .291 -.395 1.000 -.320 -.155 .348
.059
[PDR] -.370 -.405 .613 .003 -.320 1.000 .206 -.383
-.048
[VIZ] -.393 -.025 .454 -.253 -.155 .206 1.000 -.026
.373
[ACR] -.111 -.014 -.141 -.204 .348 -.383 -.026 1.000 .568
[DRU] -.512 .017 .160 -.181 .059 -.048 .370
.568 1.000
Verificou-se, que, não havendo correlação maior do que 70%, negativa ou positiva, pode-se concluir que não existe significativa interrelação entre as variáveis utilizadas no modelo.
5.3.5 Distribuição "t" de Student
Erro Padrão "t"
Incerteza/2
Constante 226.930 3.9747
0.0004
[CM2]
1.212 -3.3480
0.0022
[IDA] 10.627
-0.9563 0.3466
[QUA] 91.003
0.2088 0.8360
[GAR] 118.968
1.6166 0.1164
[PDR] 30.377
2.0959 0.0446
[VIZ] 127.473
2.8725 0.0074
[ACR] 124.316
-0.1385 0.8907
[DRU]
91 2.4141
0.0221
Percebeu-se, então, que as variáveis [IDA], [GAR], [QUA] e [ACR] possuíam níveis de confiança abaixo do permitido pela NB-502 da ABNT que fixa diretrizes para a avaliação de imóveis urbanos.
5.4 Ajustes no Modelo
5.4.1 Primeiro Ajuste
Com uma abordagem sobre os resíduos encontrados para os valores [PM2] observados e calculados para cada um dos elementos da amostra o programa estatístico STATIGRAPHICS sugere a exclusão de elementos discrepantes, sendo que os excluídos, na primeira tentativa de ajuste, foram os de número 2, 3, 23, 26 e 32.
Após a exclusão nova estimativa de regressão foi feita, obtendo-se a seguinte equação:
[PM2] = 871.875 - 2.949*[CM2] - 20.658*[IDA] + 61.024*[QUA] + 2.429*[GAR] + 46.638*[PDR] + 378.217*[VIZ] + 26.521*[ACR] + 334*[DRU]
erro padrão da estimativa para [PM2] = 162.327
Comentário:
Embora tenha ocorrido uma melhoria no coeficiente de determinação R2 de cerca 7%, passando a 90,95% de variação explicada, a nova equação mostra uma incoerência no sinal da variável [ACR] que passou a ter influência positiva na variável dependente [PM2] o que não era esperado.
5.4.2 Segundo Ajuste
Uma nova tentativa de ajuste é feita com a exclusão do elemento 31 e o resultado da regressão passa a ser:
[PM2] = 962.154 - 2.552*[CM2] - 25.547*[IDA] + 71.324*[QUA] - 47.991*[GAR] + 42.147*[PDR] + 339.379*[VIZ] + 21.849*[ACR] + 304*[DRU]
erro padrão da estimativa para [PM2] = 142.784
Comentário:
Com a nova equação não houve alteração significativa no valor de R2 e o distorção no sinal de [ACR] permaneceu sem solução e, continuando a investigação exploratória nas variáveis da regressão, verificou-se que o nível de confiança para as variáveis [QUA], [GAR] e [ACR] continuavam acima do preconizado pela NB-502.
5.4.3 Terceiro Ajuste
O terceiro ajuste se faz com a seleção de variáveis chegando-se a uma nova equação com a eliminação daquelas variáveis que não estavam se enquadrando dentro do intervalo de confiança recomendado alcançando-se o seguinte resultado:
[PM2] = 1.026.981 - 2.082*[CM2] - 22.269*[IDA] + 42.394*[PDR] + 365.712*[VIZ] + 290*[DRU]
erro padrão da estimativa para [PM2] = 139.111
Comentário:
A melhoria final do coeficiente de determinação é de 8,40%, atingindo R2 a porcentagem de 92,18%.
Erro Padrão "t"
Incerteza/2
Constante 160.784
5.7927 0.0000
[CM2] 1.093
-2.1857 0.0374
[IDA] 7.712
-2.4548 0.0206
[PDR] 25.796
2.0375 0.0512
[VIZ] 85.564
4.7425 0.0001
[DRU]
61 5.4257
0.0000
Não tendo se encontrado falhas ou incoerências nos coeficientes
da equação, nem mesmo com relação ao nível
de incerteza preconizado pela norma NB-502/77 para avaliações
de imóveis urbanos, partiu-se para testar a interrelação
dos coeficientes das variáveis, a matriz de correlação
das variáveis assim se formulou:
Constante
[CM2] [IDA] [PDR] [VIZ]
[DRU]
Constante 1.000 .272
-.825 -.650 -.491 -.738
[CM2] .272
1.000 -.606 -.744 -.257
-.368
[IDA] -.825
-.606 1.000 .815 .452
.540
[PDR] -.650
-.744 .815 1.000 .078
.446
[VIZ] -.491
-.257 .452 .078 1.000
.340
[DRU] -.738
-.368 .540 .446 .340
1.000
Percebeu-se que o ajuste e a exclusão das variáveis havia
tornado alguns dos coeficientes da equação altamente correlacionados:
1. [CM2] e [PDR] com -74,4%
2. [IDA] e Const com -82,5%
3. [PDR] e [IDA] com -81,5%
4. [DRU] e Const com -73,8%
Estas interrelações com correlação maior que 70% devem estar induzindo a equação (D) a aumentar seu coeficiente de determinação R2, independentemente da representatividade do modelo, pois a melhoria no coeficiente R2 advém de uma multicolineraridade das variáveis utilizadas na equação.
5.4.6 Comentário Final
Independentemente da multicolinearidade, que não existiu quando da formulação da equação inicial, aceita-se a equação final (D), pois foi entre todas testadas a que melhor representou a hipótese fundamental para este trabalho além de alcançar resultados significativos como:
Os coeficientes se mostram coerentes com o cenário do modelo:
a. a variável [IDA] tem seu sinal negativo, lembrando que esta variável representa a idade do apartamento e a depreciação do imóvel é diretamente ligado ao tempo de uso do imóvel; seu coeficiente igual a Cr$ 22.269 é o preço implícito para cada ano de sua construção.
b. a variável física [CM2] confirma que as áreas de maior dimensão possuem uma influência negativa no preço por metro quadrado de área útil, isto é, imóveis com áreas maior são oferecidos no mercado com descontos no valor [PM2]; este desconto chega a Cr$ 2.082 por metro quadrado de área útil.
c. a variável física [PDR] refletindo o padrão do edifício possui uma ação positiva na variável [PM2]; vantagens como piscina no edifício ou um quarto ser suíte traz ao apartamento um acréscimo de Cr$ 42.394 por cada uma destas vantagens.
d. a variável locacional [VIZ] traduz o desejo do consumidor de residir em área homogênea, sem conflitos de uso, sendo esperado o peso positivo da homogeneidade de vizinhança no valor de mercado [PM2]; uma boa vizinhança faz com que o comprador desembolse Cr$ 365.712 a mais pelo apartamento.
5. a variável ambiental [DRU] traz de volta o conceito de que quem se propõe a morar perto de uma fonte reconhecidamente poluidora troca esta disposição por um desconto no valor da moradia, assim a distância da Usina de Compostagem é um fator de acréscimo na variável dependente [PM2]; neste caso cada metro de distância adiciona a este preço unitário do apartamento cerca de Cr$ 290.
O objetivo dessa pesquisa: contribuir para os estudos de avaliação de impacto ambiental propondo a formulação de um modelo desenvolvido a partir de conceitos da engenharia de avaliações, fundamentando-o em uma pesquisa na variação espacial dos valores imobiliários associada aos efeitos provocados por um elemento da estruturação urbana no meio ambiente, foi alcançado com seu teste no caso concreto da Usina de Compostagem da Vila Leopoldina confirmando a viabilidade deste enfoque na análise de impactos ambientais.
Conclui-se, assim, que este produto final, um modelo de avaliação
da propriedade imobiliária referenciado à qualidade ambiental,
entre outros atributos da moradia, oferece um instrumento para os estudos
de impactos ambientais, relacionando seus efeitos aos valores das propriedades,
pois, demonstrou-se que os resultados obtidos, na aplicação
prática desta abordagem, através do emprego do modelo ao
problema do odor exalado pela operação de compostagem de
lixo, um efeito do impacto causado no meio ambiente pela Usina da Vila
Leopoldina, comprovam o efeito negativo no valores imobiliários
deste impacto ambiental.
Lei Federal 6.938 de 1981: institui a Avaliaçáo
de Impactos Ambientais como um dos instrumentos da Política Nacional
do Meio Ambiente.
Decreto Federal 88.351 de 1983: regulamenta a Lei 6.938 estabelecendo
a exigência do Estudo de Impacto Ambiental - EIA e o Relatório
de Impacto Ambiental - RIMA - para obtençao de
licenciamentos para empreendimentos que interferem
de forma significativa no meio ambiente,
poluindo, degradando ou modificando.
Resoluçao 001/86 do Conselho Nacional de Meio Ambiente: fixa
os critérios básicos e as diretrizes gerais a serem observados
nos ElAs e RIMAs
Constituiçao da República Federativa do Brasil de 1988
-Capitulo VI - Do Meio Ambiente - Artigo 225: "Todos têm direito
ao meio ambiente ecologicamente equilibrado, bem de uso comum do povo e
essencial á qualidade de vida, impondo-se ao Poder Público
e á coletividade o dever de defendê-lo e preservá-lo
para as presentes e futuras geraçôes".
Parágrafo Primeiro: "Para assegurar a efetividade desse
direito, incumbe ao Poder Público: ... exigir na forma da
lei, para instalaçáo de obra ou atividade potencialmente
causadora de significativa degradaçáo do meio ambiente, estudo
prévio de impacto ambiental, a que
se dará publicidade; ....
"A palavra valor, quando aplicada a propriedade, traz consigo um sentido de desejo de posse, domínio ou troca de propriedades, medida em termos de cruzeiros ou de outra unidade monetária, mas os termos valor venal, rentábil, valor de mercado, valor de reposição, valor de lançamento e outros, indicam a base ou a finalidade sobre a qual o valor foi computado". - Este trabalho ao abordar o mercado imobiliário adota a palavra valor como indicativa do valor de mercado que assim se define - "O valor de mercado é aquele encontrado por um vendedor desejoso de vender mas não forçado e um comprador desejoso de comprar mas também não forçado, tendo ambos pleno conhecimento das condições de compra e venda e da utilidade da propriedade" Moreira (1984).
A variável "dummy" representa um termo de uma condição imposta e a ser atendida pelo modelo formulado, geralmente seu valor é igual a 1 (um) se a condição é atendida e igual a 0 (zero) se não atendida
Esta teoria foi formulada por Zvi Griliches para a formação de um índice de preços implícitos das mudanças de qualidade nos veículos fabricados pela indústria de automóveis dos EUA. Afirma Griliches (1971) que "o enfoque hedônico para a construção de índice de preços é baseado na hipótese empírica que assegura que a profusão de modelos e variedades de um produto particular pode ser compreendido em termos de um muito pequeno número de características ou atributos básicos de produto tais como "tamanho", "potência", "estado" e "acessórios" e sob esta visão o problema, desta forma, reduz enormemente a magnitude do novo produto ou "mudança tecnológica", desde que a maioria dos novos produtos deve ser visto como uma nova combinação de "antigas" características. Em sua versão paramétrica, o enfoque assegura a existência de uma "razoavelmente bem modelada" relação entre os preços dos diferentes modelos e os níveis de suas várias mas não muito numerosas características ou componentes individuais, não há razões para se esperar que a relação entre o preço global do conjunto e o nível ou quantidade das várias características permanecerá constante. Ambos preços relativos e absolutos dos vários componentes deverão mudar".
A escolha da forma funcional linear, utilizada em 8 dos 10 trabalhos abordados, se deve - além da possibilidade de uso da difundida técnica de análise de regressão linear múltipla - a facilidade com que os coeficientes podem ser interpretados e os resultados dispostos e discutidos. Ainda, segundo Smith (1978), "com a função linear, os coeficientes de regressão estimados podem ser diretamente interpretados como shadow prices associado com cada característica ambiental".
