II. Metodolog\u00eda<\/h2>\n\n\n\n
Se configur\u00f3 una base de datos con las variables de M2 de vivienda NO VIS para Armenia entre el primer trimestre de 2011 y el segundo trimestre de 2025, en la que se incluye tasa de inter\u00e9s de costos de la construcci\u00f3n no vis, tasa de inter\u00e9s de adquisici\u00f3n de vivienda no VIS, ambas en UVR, \u00edndice de precios de vivienda nueva para Armenia, tasa representativa de mercado y valor agregado bruto para Armenia.<\/p>\n\n\n\n
III. Resultados<\/h2>\n\n\n\n
El modelo que se oper\u00f3 en logaritmos en la configuraci\u00f3n ARDL es:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- OTPNVIS_M2<\/strong>: Oferta total en proceso No Vis metros cuadrados Armenia<\/li>\n\n\n\n
- CONSTnovisUVR<\/strong>: tasa de inter\u00e9s cr\u00e9dito al constructor No Vis en UVR<\/li>\n\n\n\n
- ADQnovisUVR<\/strong>: tasa de inter\u00e9s cr\u00e9dito de adquisici\u00f3n No Vis en UVR<\/li>\n\n\n\n
- IPVN<\/strong>: \u00edndice de precios de vivienda nueva<\/li>\n\n\n\n
- ICOCED<\/strong>: \u00edndice de costos de construcci\u00f3n de edificaciones<\/li>\n\n\n\n
- TRMPMT<\/strong>: tasa representativa del mercado promedio mes del trimestre<\/li>\n\n\n\n
- VABAXM<\/strong>: valor agregado bruto de Armenia<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
ln(OTPNVIS_M2)\u209c = -1.477 + 0.885<\/strong>*\u00b7ln(OTPNVIS_M2)\u209c\u208b\u2081 + 0.017\u00b7ln(CONSTnovisUVR)\u209c – 0.198\u00b7ln(ADQnovisUVR)\u209c – 1.426**\u00b7ln(IPVN)\u209c + 1.286\u00b7ln(ICOCED)\u209c + 0.137\u00b7ln(TRMPMT)\u209c + 0.421\u00b7ln(VABAXM)\u209c**, donde * indica significancia al 1% y ** al 5%.<\/p>\n\n\n\n
Los errores est\u00e1ndar robustos indican que el componente autorregresivo<\/strong> (0.885) es altamente significativo al 1%, y el \u00cdndice de Precios de Vivienda Nueva<\/strong> (-1.426) es significativo al 5%. El Valor Agregado Bruto de Armenia (0.421) es marginalmente significativo (p=0.115).<\/p>\n\n\n\n
El modelo presenta una excelente capacidad explicativa<\/strong> con un R\u00b2 ajustado de 0.8967, lo que significa que explica el 89.67% de la variabilidad de la oferta de vivienda No VIS en logaritmo. Los criterios de informaci\u00f3n AIC (-64.17) y BIC (-47.83) confirman que esta especificaci\u00f3n parsimoniosa es superior a alternativas con m\u00e1s rezagos.<\/p>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/observatorioarmenia.org\/site\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/image-4-2-1024x683.png\")
Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2025)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n El estad\u00edstico Durbin-Watson de 2.23<\/strong> indica ausencia de autocorrelaci\u00f3n serial en los residuales, validando la especificaci\u00f3n din\u00e1mica. Sin embargo, la prueba de Jarque-Bera (32.36, p<0.01) rechaza la normalidad de residuales, sugiriendo presencia de outliers o asimetr\u00eda, aunque esto no invalida la estimaci\u00f3n por m\u00ednimos cuadrados. En todos los casos, las pruebas de Efecto ARCH para 1, 4 y 8 rezagos, los p-valores son muy elevados (>0.89), por lo que no se rechaza la hip\u00f3tesis nula de homocedasticidad<\/strong>. No hay evidencia de efectos ARCH en los residuales del modelo ARDL.<\/p>\n\n\n\n
El modelo ARDL con variables en logaritmo captura exitosamente la din\u00e1mica de la oferta de vivienda No VIS en Armenia, explicando casi el 90% de su variabilidad. El hallazgo principal<\/strong> es la dominancia de la persistencia temporal (coeficiente de 0.885), indicando que ajustes en la oferta son muy graduales y requieren horizontes de largo plazo.<\/p>\n\n\n\n
La elasticidad-precio negativa<\/strong> (-1.43) constituye un resultado contraintuitivo con profundas implicaciones para pol\u00edtica p\u00fablica, sugiriendo que restricciones estructurales de oferta impiden respuesta positiva a incrementos de precios en el corto plazo. Este hallazgo indica que intervenciones directas sobre restricciones de oferta (suelo, licencias, financiamiento) pueden ser m\u00e1s efectivas que depender \u00fanicamente de mecanismos de mercado v\u00eda precios.<\/p>\n\n\n\n
La elasticidad-ingreso positiva<\/strong> (+0.42) confirma el car\u00e1cter proc\u00edclico del sector inmobiliario, subrayando la importancia del desarrollo econ\u00f3mico local como determinante fundamental de la actividad constructora en Armenia, Quind\u00edo.<\/p>\n\n\n\n
Din\u00e1mica de largo plazo<\/strong><\/p>\n\n\n\n
El modelo ECM se deriva del ARDL restando ln(Y)\u209c\u208b\u2081 de ambos lados de la ecuaci\u00f3n, transformando el modelo de niveles en un modelo de cambios (primeras diferencias):<\/p>\n\n\n\n
ARDL<\/strong>: ln(Y)\u209c = \u03b1 + \u03bb\u00b7ln(Y)\u209c\u208b\u2081 + \u03a3\u03b2\u1d62\u00b7ln(X\u1d62)\u209c + \u03b5\u209c<\/p>\n\n\n\n
ECM<\/strong>: \u0394ln(Y)\u209c = \u03b1 + (\u03bb-1)\u00b7ln(Y)\u209c\u208b\u2081 + \u03a3\u03b2\u1d62\u00b7ln(X\u1d62)\u209c + \u03b5\u209c<\/p>\n\n\n\n
Donde \u03c6 = 1 – \u03bb<\/strong> es la velocidad de ajuste, y el coeficiente del t\u00e9rmino de correcci\u00f3n de errores debe ser negativo<\/strong> para garantizar convergencia al equilibrio.<\/p>\n\n\n\n
La ecuaci\u00f3n estimada del modelo ECM es:<\/p>\n\n\n\n
\u0394ln(OTPNVIS_M2)\u209c = -1.477 – 0.115<\/strong>\u00b7ln(OTPNVIS_M2)\u209c\u208b\u2081 + 0.017\u00b7ln(CONSTnovisUVR)\u209c – 0.198\u00b7ln(ADQnovisUVR)\u209c – 1.426**\u00b7ln(IPVN)\u209c + 1.286\u00b7ln(ICOCED)\u209c + 0.137\u00b7ln(TRMPMT)\u209c + 0.421\u00b7ln(VABAXM)\u209c**<\/p>\n\n\n\n
Los errores est\u00e1ndar indican que el t\u00e9rmino de correcci\u00f3n de errores<\/strong> (-0.115) es significativo al 5%, y el \u00cdndice de Precios de Vivienda Nueva<\/strong> (-1.426) mantiene su significancia al 5%. La variable dependiente \u0394ln(OTPNVIS_M2) representa la tasa de crecimiento trimestral<\/strong> de la oferta de vivienda.<\/p>\n\n\n\n
El coeficiente de -0.1146<\/strong> (significativo al 5%) representa la velocidad con que el sistema corrige desequilibrios. Este valor negativo confirma que el sistema es estable<\/strong> y converge hacia su equilibrio de largo plazo. La interpretaci\u00f3n econ\u00f3mica es:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Cada trimestre, el 11.46%<\/strong> de la desviaci\u00f3n entre la oferta actual y su nivel de equilibrio se corrige<\/li>\n\n\n\n
- El ajuste es extremadamente lento<\/strong>: solo el 11.5% del desequilibrio se elimina por per\u00edodo<\/li>\n\n\n\n
- Si la oferta est\u00e1 por encima<\/strong> del equilibrio, crecer\u00e1 m\u00e1s lentamente (o decrecer\u00e1) en el siguiente trimestre<\/li>\n\n\n\n
- Si est\u00e1 por debajo<\/strong> del equilibrio, crecer\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pidamente para convergir<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
El modelo ECM derivado del ARDL proporciona una interpretaci\u00f3n complementaria<\/strong> que enfatiza din\u00e1micas de convergencia y mecanismos de ajuste. Los hallazgos principales son:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Ajuste extremadamente lento<\/strong> (\u03c6 = 11.5% trimestral): Shocks tienen efectos persistentes que duran 5-6 a\u00f1os, requiriendo pol\u00edticas de largo plazo. Lo anterior implica que pol\u00edticas de oferta requieren horizontes de 5-6 a\u00f1os<\/strong> para mostrar efectos plenos. Subsidios, facilidades crediticias o simplificaci\u00f3n de tr\u00e1mites tomar\u00e1n m\u00faltiples a\u00f1os en traducirse en incrementos efectivos de oferta. Shocks negativos (crisis econ\u00f3micas, restricciones crediticias) persisten similarmente por a\u00f1os, subrayando la importancia de estabilidad y continuidad<\/strong> en las pol\u00edticas sectoriales.<\/li>\n\n\n\n
- Estabilidad del sistema<\/strong>: El coeficiente ECM negativo garantiza convergencia asint\u00f3tica al equilibrio<\/li>\n\n\n\n
- Paradoja precio-oferta<\/strong>: Elasticidad negativa (-1.43) sugiere restricciones estructurales que dominan sobre incentivos de precio. Este hecho significa que incrementos de precios no estimulan oferta r\u00e1pidamente<\/strong>, lo que sugiere que restricciones estructurales (disponibilidad de suelo, regulaci\u00f3n, financiamiento) dominan sobre incentivos de mercado, requiriendo intervenciones directas<\/strong> sobre estas restricciones m\u00e1s que depender de mecanismos autom\u00e1ticos de ajuste v\u00eda precios.<\/li>\n\n\n\n
- Prociclicidad<\/strong>: Elasticidad-ingreso positiva (+0.42) confirma importancia del desarrollo econ\u00f3mico local. Lo anterior indica que pol\u00edticas de desarrollo econ\u00f3mico local<\/strong> tienen efectos multiplicadores sobre el sector constructor. Diversificaci\u00f3n econ\u00f3mica puede estabilizar el mercado inmobiliario reduciendo volatilidad asociada a ciclos econ\u00f3micos locales.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
A. Anexos<\/h2>\n\n\n\n
Descripci\u00f3n de los determinantes te\u00f3ricos y emp\u00edricos de la oferta de metros cuadrados de construcci\u00f3n de vivienda.<\/p>\n\n\n\n
AII. Variables de Costos de Construcci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
Los costos de construcci\u00f3n constituyen el determinante m\u00e1s significativo de la oferta de vivienda. El \u00cdndice de Costos de Construcci\u00f3n de Vivienda (ICCV)<\/strong> emerge como la variable con mayor poder explicativo en los modelos econom\u00e9tricos, mostrando una relaci\u00f3n inversa muy pronunciada con la cantidad ofertada. Los estudios de C\u00e1rdenas et al. (2004) encontraron una elasticidad de -9.06%<\/strong>, lo que significa que un incremento del 1% en los costos de construcci\u00f3n reduce las licencias aprobadas en 9.06%. Este hallazgo fue confirmado por Bastidas y Cer\u00f3n (2017) en Pasto, quienes encontraron una elasticidad de -1.99%<\/strong> para vivienda No VIS.<\/p>\n\n\n\n
Los componentes principales incluyen materiales (aproximadamente 60-70% del costo total), mano de obra (20-30%) y maquinaria y equipo (10-15%). La alta sensibilidad de la oferta a estos costos refleja que los constructores pueden trasladar solo parcialmente los aumentos de costos a los precios finales, especialmente en mercados competitivos o con demanda sensible al precio.<\/p>\n\n\n\n
<\/a>\u200bEl costo del suelo<\/strong> representa otro componente cr\u00edtico, frecuentemente identificado como el factor m\u00e1s preponderante en la determinaci\u00f3n del precio final de la vivienda. Algunos autores argumentan que debe incluirse separadamente de los dem\u00e1s costos de construcci\u00f3n debido a su naturaleza distintiva: no es un insumo productivo en s\u00ed mismo, sino un activo con valor de ubicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
AIII. Variables Financieras<\/h2>\n\n\n\n
Las condiciones de financiamiento juegan un papel fundamental en la capacidad de los constructores para desarrollar proyectos. La tasa de inter\u00e9s real para la construcci\u00f3n<\/strong> muestra una elasticidad de -1.16%<\/strong> seg\u00fan el estudio de Pasto, indicando que un aumento del 1% en el costo de endeudamiento reduce la oferta de metros cuadrados en 1.16%. Esta variable captura el costo de financiamiento que enfrentan las empresas constructoras para cubrir el capital de trabajo durante el periodo de edificaci\u00f3n, que t\u00edpicamente oscila entre 12 y 24 meses.<\/a>\u200b<\/p>\n\n\n\n
Los desembolsos de cr\u00e9dito a constructores<\/strong> tienen un efecto positivo moderado sobre la oferta, con una elasticidad de +0.19%<\/strong>. C\u00e1rdenas y Hern\u00e1ndez (2006) encontraron que un incremento del 1% en los desembolsos a constructores incrementa las licencias de vivienda aprobadas en 0.19%. Este hallazgo subraya la importancia del cr\u00e9dito constructor como instrumento para facilitar el desarrollo de proyectos, especialmente para empresas sin acceso pleno a la banca tradicional.<\/p>\n\n\n\n
IV. Variables de Precios y Expectativas del Mercado<\/h2>\n\n\n\n
El precio de la vivienda nueva<\/strong> tiene una relaci\u00f3n positiva robusta con la oferta, con elasticidades que var\u00edan entre +0.30%<\/strong> y +3.12%<\/strong> seg\u00fan el m\u00e9todo de estimaci\u00f3n. C\u00e1rdenas et al. (2004) encontraron que un incremento del 1% en el precio de la vivienda nueva aumenta el \u00e1rea licenciada en 3.12%. Esta relaci\u00f3n positiva es consistente con la teor\u00eda econ\u00f3mica b\u00e1sica: precios m\u00e1s altos hacen rentables proyectos que no lo ser\u00edan a precios menores, incentivando mayor producci\u00f3n.<\/a>\u200b<\/p>\n\n\n\n
En modelos de ecuaciones simult\u00e1neas, Clavijo et al. (2004) estimaron que un incremento del 10% en los metros edificados y demandados genera incrementos de precios de oferta del orden del 3%, lo que implica una elasticidad precio de aproximadamente 0.30 para la cantidad ofrecida con respecto al precio. Esta elasticidad relativamente baja en el corto plazo refleja la rigidez de la oferta inmobiliaria, que requiere tiempo para responder a cambios en precios debido a los plazos de construcci\u00f3n, tr\u00e1mites de licencias y decisiones de inversi\u00f3n.<\/a>\u200b<\/p>\n\n\n\n
V. Variables de Producci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
La disponibilidad de mano de obra<\/strong> constituye un factor productivo esencial cuya escasez actual est\u00e1 generando crecientes preocupaciones a nivel internacional. La productividad en construcci\u00f3n<\/strong> depende de m\u00faltiples factores incluyendo condiciones clim\u00e1ticas, gesti\u00f3n de proyecto, calidad de materiales, motivaci\u00f3n de trabajadores y tecnolog\u00eda disponible. Estudios en Colombia identifican que los principales factores causantes de p\u00e9rdidas de productividad incluyen esperas de material, desplazamientos ineficientes, reprocesos y condiciones clim\u00e1ticas adversas. La diferenciaci\u00f3n entre trabajo productivo, contributivo y no contributivo permite cuantificar la eficiencia: t\u00edpicamente solo el 40-60% del tiempo en obra corresponde a trabajo productivo efectivo.\u200b<\/p>\n\n\n\n
AVI. Variables Macroecon\u00f3micas<\/h2>\n\n\n\n
El crecimiento econ\u00f3mico (PIB)<\/strong> tiene una relaci\u00f3n positiva con la oferta de construcci\u00f3n, reflejando que en per\u00edodos de expansi\u00f3n econ\u00f3mica aumenta la confianza de inversionistas y la disponibilidad de recursos financieros. El PIB de la construcci\u00f3n tiende a ser proc\u00edclico, amplificando las fluctuaciones de la econom\u00eda agregada. \u200b<\/p>\n\n\n\n
La inflaci\u00f3n<\/strong> tiene efectos complejos sobre la oferta: por un lado aumenta los costos nominales de construcci\u00f3n, pero por otro puede estar asociada con per\u00edodos de crecimiento econ\u00f3mico que favorecen la demanda de vivienda. Los estudios encuentran que la inflaci\u00f3n presenta una relaci\u00f3n inversa con las condiciones del mercado inmobiliario en el corto plazo, pero sus efectos de largo plazo dependen de si los constructores pueden trasladar los incrementos de costos a los precios finales.<\/a>\u200b<\/p>\n\n\n\n
La tasa de cambio (TRM)<\/strong> afecta el costo de materiales importados, especialmente acero y maquinaria. Una devaluaci\u00f3n de la moneda local encarece estos insumos, aumentando el ICCV y reduciendo la oferta de construcci\u00f3n. Este efecto es m\u00e1s pronunciado en pa\u00edses con alta dependencia de importaciones de materiales de construcci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
<\/a>\u200bAVII. Variables de Pol\u00edtica P\u00fablica<\/h2>\n\n\n\n
Los subsidios a la oferta<\/strong> y programas de apoyo a constructores tienen efectos positivos sobre la cantidad edificada. Gonz\u00e1lez et al. (2013) encontraron que variables como los subsidios a la tasa de inter\u00e9s (FRECH) son estad\u00edsticamente significativas para explicar los precios de oferta y demanda de vivienda. Estos programas reducen el riesgo financiero de los proyectos y mejoran la rentabilidad esperada, incentivando mayor producci\u00f3n.<\/a>\u200b<\/p>\n\n\n\n
Las pol\u00edticas de vivienda social<\/strong>, incluyendo programas VIS (Vivienda de Inter\u00e9s Social) y VIP (Vivienda de Inter\u00e9s Prioritario), orientan parte de la oferta hacia segmentos de poblaci\u00f3n de menores ingresos. La regulaci\u00f3n exige que tratamientos de desarrollo destinen porcentajes m\u00ednimos de suelo (15-25% seg\u00fan normativa) para este tipo de viviendas, lo que afecta la composici\u00f3n de la oferta total de metros cuadrados.<\/p>\n\n\n\n
<\/a>\u200bSin embargo, el gobierno del presidente Petro elimin\u00f3 los subsidios a la vivienda y mi CasaYa qued\u00f3 transformado en ayuda para reformas y fachadas de vivienda usada, lo que gener\u00f3 un aumento sin precedentes de los desistimientos de compra de vivienda.<\/p>\n\n\n\n
AVIII. Variables Regulatorias y Territoriales<\/h2>\n\n\n\n
La disponibilidad de suelo urbanizable<\/strong> constituye una restricci\u00f3n f\u00edsica fundamental para la oferta de vivienda. El suelo debe cumplir m\u00faltiples requisitos: estar clasificado como suelo urbano o de expansi\u00f3n urbana en el Plan de Ordenamiento Territorial (POT), contar con servicios p\u00fablicos domiciliarios (agua, alcantarillado, energ\u00eda), tener acceso vehicular, y cumplir con estudios de suelos y gesti\u00f3n de riesgo. La escasez de suelo urbanizable en ciudades consolidadas eleva los precios del terreno y limita la capacidad de respuesta de la oferta ante aumentos en la demanda.<\/a>\u200b<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
I. Contexto La oferta de metros cuadrados de vivienda es un fen\u00f3meno complejo determinado por m\u00faltiples variables econ\u00f3micas, financieras, regulatorias y productivas que interact\u00faan de manera simult\u00e1nea. La investigaci\u00f3n emp\u00edrica, especialmente en el contexto colombiano y latinoamericano, ha identificado y cuantificado los principales factores que explican la decisi\u00f3n de los<\/p>\n
- Estabilidad del sistema<\/strong>: El coeficiente ECM negativo garantiza convergencia asint\u00f3tica al equilibrio<\/li>\n\n\n\n
- El ajuste es extremadamente lento<\/strong>: solo el 11.5% del desequilibrio se elimina por per\u00edodo<\/li>\n\n\n\n
- CONSTnovisUVR<\/strong>: tasa de inter\u00e9s cr\u00e9dito al constructor No Vis en UVR<\/li>\n\n\n\n