Josep M. Raya
La literatura econòmica ha analitzat àmpliament l’impacte dels agents immobiliaris en els resultats de les vendes d’habitatges. El consens sembla ser que, de mitjana, l’ús d’un agent immobiliari tendeix a disminuir el nombre de dies que una propietat roman en el mercat (Hendel et al., 2009; Levitt & Syverson, 2008). Respecte del preu, alguns autors (Bernheim & Meer, 2008; Hendel et al., 2009) conclouen que els intermediaris immobiliaris no influeixen en el preu de les transaccions. D’altra banda, Yavas i Yang (1995) i Violand i Simon (2007) conclouen que els intermediaris afecten els preus de les transaccions per a determinades combinacions de característiques de l’habitatge, però no per a unes altres. Agarwal et al., (2019) mostra que els agents utilitzen els avantatges de la informació i compren les seves pròpies cases a preus que són un 2,54% més baixos que els de cases comparables comprades per altres compradors. Rutherford et al., (2005) i Levitt i Syverson (2008) troben que els agents obtenen un preu més alt per les seves pròpies propietats (2,6-7%), però per a això han de deixar les propietats més temps en el mercat.
La crisi de les execucions hipotecàries associada a la crisi bancària ha transformat els bancs dels països més afectats en intermediaris immobiliaris. Espanya és un clar exemple de bancs que afegeixen la intermediació en el mercat immobiliari a les seves activitats tradicionals. Les normes hipotecàries molt laxes dels bancs espanyols durant l’expansió de 2001 a 2007 van portar a una exposició excessiva als actius immobiliaris. Després del col·lapse del mercat immobiliari del país el 2008, els bancs espanyols van executar moltes propietats. Per netejar els seus balanços d’actius immobiliaris, els bancs van crear intermediaris immobiliaris com Altimira (Banc Santander), Solvia (Banc Sabadell), Bankimia (BBVA) i CXI (Catalunya Caixa), entre molts altres. Així, a partir de 2009, els bancs i els intermediaris immobiliaris tradicionals van començar a competir en el mercat de l’habitatge.
En aquest apunt, que resumeix Garcia Montalvo i Raya (2022), comparem els resultats (preu de sortida, preu de venda, temps en el mercat i descompte de preu) de les empreses immobiliàries tradicionals (TRECs) i els agents immobiliaris pertanyents a bancs (BRECs), utilitzant dos conjunts de dades. D’una banda, utilitzem un conjunt de dades obtingudes d’un intermediari del mercat de l’habitatge amb franquícies en la majoria de les províncies espanyoles, que també té una branca d’intermediació hipotecària. Aquesta empresa va representar el 4% de les vendes immobiliàries totals a Espanya durant el 2012. D’altra banda, utilitzem un conjunt de dades d’una empresa immobiliària pertanyent a un banc que posseeix el 3,4% del parc total d’habitatges en mans d’institucions financeres amb una important representativitat a Catalunya.
Per controlar les diferències entre habitatges, construïm un model hedònic de preus (per als resultats de preu de venda i de sortida en logaritmes). Per això, afegim la superfície, el nombre d’habitacions, el nombre de banys i la disponibilitat d’ascensor com a variables explicatives en el model (les característiques de l’habitatge que figuren en el quadre 1). Entre els controls, incloem els següents: codi postal (per controlar la ubicació), variables fictícies mensuals, dues variables fictícies per als habitatges venuts a Barcelona o Madrid i el percentatge del parc total d’habitatges de la ciutat a la qual pertany l’habitatge. El dies a vendre el pis també és un control. Controlar per les variables de localització i temps ens permet estimar un model d’efectes fixos amb efectes fixos de temps i localització.
A la taula 1 s’observen els resultats principals. Els immobles BREC es venen amb una prima més elevada (aproximadament un 23%). En la segona columna, explorem l’impacte d’aquestes variables respecte del preu de sortida o d’oferta. Una vegada que controlem les característiques i la ubicació, la prima sobre les propietats venudes per BRECs observada en el preu de sortida és només un punt superior a l’observada en el preu de venda. En conseqüència, el coeficient de BREC no és significatiu en la tercera columna. El descompte en el preu és el mateix per a les propietats venudes per TRECs i BRECs. En l’última columna, observem un termini de venda més llarg en el cas dels BREC, concretament 54 dies més.
Taula 1 Diferències entre BRECs i TRECS a l’hora de vendre un pis.
Variables | (1) | (2) | (3) | (4) |
Preu venda (log) | Preu sortida (log) | Relació entre preu de venda i sortida | Dies venda | |
Dies de venda (100 dies) | -0,00601* | 0,0743*** | -0,0562*** | |
(0,0043) | (0,0042) | (0,00149) | ||
Relació entre preu de venda i sortida | -314,5*** | |||
(8,226) | ||||
Grau de sobrepreu | -16,08*** | |||
(3,277) | ||||
Banys | 0,0552*** | 0,0439*** | 0,00938*** | 6,211*** |
(0,00575) | (0,00558) | (0,00198) | (1,433) | |
Nombre habitacions | 0,0409*** | 0,0372*** | 0,00240 | 2,464** |
(0,00495) | (0,00481) | (0,00170) | (1,240) | |
Superfície | 0,0116*** | 0,0115*** | 0,000117 | 0,0563 |
(0,000217) | (0,000211) | (7,48e-05) | (0,0550) | |
Ascensor | 0,238*** | 0,223*** | 0,0112*** | 8,745*** |
(0,00713) | (0,00692) | (0,00245) | (1,782) | |
% d’habitatges | -4,850 | -1,658 | -2,580** | -37,086 |
(3,401) | (3,303) | (1,170) | (28,547) | |
Madrid | 0,254** | 0,215** | 0,0300 | -0,0937 |
(0,101) | (0,0981) | (0,0348) | (26,59) | |
Barcelona | 0,293*** | 0,301*** | -0,0169 | 3,401 |
(0,0696) | (0,0676) | (0,0239) | (20,88) | |
BREC | 0,229*** | 0,235*** | 0,000358 | 53,79*** |
(0,0310) | (0,0301) | (0,0107) | (7,71) | |
Constant | 4,064*** | 4,013*** | 1,031*** | 384,0*** |
(0,277) | (0,266) | (0,0925) | (70,72) | |
Control del codi postal | Sí | Sí | Sí | Sí |
Variables fictícies mensuals | Sí | Sí | Sí | Sí |
Observacions | 7.513 | 7.513 | 7.513 | 7.513 |
R-quadrat ajustat | 0,78 | 0,78 | 0,49 | 0,45 |
Els nostres resultats són coherents amb les explicacions relacionades amb la dinàmica dins i fora dels mercats competitius. De fet, l’objectiu principal de la venda varia en funció dels incentius de les empreses. Concretament, les BREC són propietàries de l’habitatge, per la qual cosa el seu incentiu és maximitzar el preu de venda, mentre que les TREC busquen minimitzar el temps en venda. Els propietaris individuals són induïts pels seus agents a vendre ràpidament i a un preu inferior respecte dels propietaris bancaris. En aquest punt, hem d’afegir l’advertiment que aquesta regla no pot estendre’s ad infinitum. Per als BREC, un temps més llarg també implica costos monetaris i de balanç en termes de majors provisions i menys diners per prestar. En aquest sentit, els resultats també poden interpretar-se com una prova de l’existència d’incentius desalineats entre els bancs (costos monetaris) i les empreses d’intermediació propietat dels bancs (maximització dels beneficis). Finalment, els preus de sortida més elevats observats en els BREC són coherents amb el marc de l’economia del comportament (Thaler, 2015). Els BREC prefereixen fixar un preu de sortida més alt en lloc de reduir-lo a contracor. Aquesta estratègia produeix una impressió d’equitat en el comprador, que, en desconèixer el preu de referència, creu haver obtingut un bon tracte. En el treball es realitzen diversos tests de robustesa dels resultats i explicacions alternatives a aquests.