BARCELONA.- Más de la mitad de los trabajadores residentes en
España estarían directamente descartados para comprar una vivienda en
este país debido a sus condiciones laborales, según el innovador modelo
de análisis del investigador Óscar Olcina, que predice las posibilidades
de adquirir un piso en propiedad en nuestro país.
Con
este estudio, Olcina ha sido el ganador, en la categoría de proyectos
de final de máster o posgrado, de la quinta edición de los Big Data
Talent Awards, patrocinados por Oracle. Estos premios reconocen los
proyectos de macrodatos, análisis de datos e inteligencia artificial con
un impacto socioeconómico más destacado.
El
objetivo del proyecto de este estudiante del máster de Inteligencia de
Negocio y Big Data de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
es cuantificar y predecir las posibilidades reales que tiene un
trabajador en España de adquirir una vivienda en propiedad, en función
de sus ingresos, edad, estudios, lugar de residencia, tipo de cargo y
responsabilidad, y sector donde trabaja.
Al
aplicar su modelo analítico, se deduce que «solo uno de cada seis
trabajadores españoles podría acceder de forma clara a un piso en
propiedad». El investigador concreta que «el 54,34 % de los trabajadores
en España (el 45,29 % si la franja se reduce a las edades de entre 30 y
50 años) no puede comprar un piso» y «el 29,76 % (un 33,3 % en esa
franja de 30 a 50 años) lo tiene difícil o muy difícil». Solo un 15,9 %
de los españoles puede comprar en estos momentos un piso de forma
clara, porcentaje que sube a un 21,41 % para la franja de entre 30 y 50
años.
«Modelos como este no van a solucionar de
golpe un problema dado, pero sí que nos permiten no solo visualizar el
problema desde una óptica imposible de ver hasta hace poco, sino
también acometerlo desde un enfoque predictivo que permita a una
persona, con problemas derivados de situaciones cotidianas, aprovecharse
de la potencia de esta tecnología y aportar información muy valiosa
para la toma de decisiones en ámbitos más cercanos», explica el
investigador.
«Las dificultades para comprar una vivienda
conllevan un impacto socioeconómico de primer orden», explica Olcina. El
Banco de España sugirió en un reciente informe que en estos momentos es
más recomendable comprar una vivienda que alquilarla. Sin embargo,
según este experto, la compra de una vivienda sigue siendo «muy
restrictiva» en España. «Muchos de quienes quieren comprar una vivienda
no pueden o tienen difícil o muy difícil acometer en solitario su
compra», refiere.
Según
el estudio, los pisos más caros en España se encuentran en San
Sebastián y Barcelona, ciudades seguidas de Madrid, Cádiz y Bilbao. Las
urbes con una mayor oferta inmobiliaria son Ciudad Real, Alicante y
Salamanca, y el mercado inmobiliario menos vivo está en Madrid, Sevilla,
Pamplona, Islas Canarias y en la región de Aragón en general. Las
ciudades españolas donde es más sencillo comprar un piso son Zaragoza,
Soria, Albacete, Castellón y Logroño.
«El modelo es capaz de adaptarse a cada persona como
un traje a medida, ya que tiene en cuenta aspectos como la edad exacta,
los estudios, el lugar de residencia, el rol laboral, el sector laboral,
los años de antigüedad, si se tiene o no un puesto de responsabilidad,
el mercado al que vamos dirigidos, si se trabaja en una empresa pública o
privada», remarca Olcina.
«Y no solo ofrecerá un dato estático como un
informe clásico, sino que también podrá simularse el salario neto medio
percibido en otra ciudad española, las horas anuales medias que se
trabajarían, el precio medio de un piso de 80 m2, los años medios
durante los que se tendría que ahorrar para la entrada, la edad media
para acometer la compra, la duración media de la hipoteca, el coste
mensual medio de la hipoteca, distintos ratios de viabilidad en cuanto a
su concesión, entre otros aspectos».
Toda esta
información, procedente de más de un centenar de variables contenidas en
una docena de fuentes de datos convenientemente cruzadas, posibilita un
salto adelante al tomar una decisión importante como la compra de un
piso.
«Si bien el modelo está diseñado para ser usado por el grueso de
la población, es perfectamente extrapolable a otros ámbitos como
empresas o administración», asegura el investigador.
Según
el experto, un portal inmobiliario podría ofrecer una clara ventaja
competitiva respecto a sus competidores diseñando ese «traje a medida»,
por lo que el potencial comprador ya no se limitaría a disponer de una
estadística estática basada en datos agregados, sino que tendría una
información mucho más adaptada, basada en su perfil personal, para la
toma de decisiones.
De la misma forma, añade, una administración
pública podría monitorizar con mucha más precisión el mercado
inmobiliario de una ciudad o comunidad autónoma.
«Con la compra de la vivienda, estamos ante un
problema con un calado social de primera magnitud», dice. Esta
situación, añade el experto, se verá agravada por un claro
empeoramiento si continúan las tendencias de aumento de precios de la
vivienda, reducción en la concesión de hipotecas y estancamiento de
salarios.
El centro de pensamiento Funcas, de investigación económica y
social, ha indicado en un reciente informe que en 2020 el precio de la
vivienda subirá un 2,5 %.
«La compra de vivienda
no es solo un problema del mercado inmobiliario, sino también un
problema de salarios. Si estos últimos crecieran a un ritmo parecido a
la vivienda, el problema se vería minimizado; no obstante, vemos como en
el último año los salarios se han estancado (o han tenido crecimientos,
en el mejor de los casos, residuales) mientras que el incremento del
precio por m2 ha subido en dos cifras porcentuales en algunas zonas,
tendencias que se llevan manteniendo durante unos años y hacen cada vez
más insostenible el mercado inmobiliario», agrega.
Con
su modelo, Olcina explica que cualquier ciudadano «puede medir sus
posibilidades de compra en función de variables que conoce», lo que
puede ayudarle a tomar una decisión sobre su eventual movilidad
geográfica, «elemento clave a la hora de querer comprar una vivienda».
