El esfuerzo para comprar una vivienda cae en toda España excepto en Baleares, Barcelona y Madrid

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Sólo San Sebastián, Madrid y Barcelona exigen un esfuerzo superior al tercio de los ingresos familiares

El esfuerzo para comprar una vivienda cae en toda España excepto en Baleares, Barcelona y Madrid

Las familias tienen que hacer un menor esfuerzo financiero para la compra de una vivienda que el que necesitaban hace un año en todas las provincias españolas, excepto en Barcelona, Baleares y Madrid, donde se ha incrementado ligeramente, según un estudio publicado por idealista realizado cruzando los precios de venta en marzo de 2022 y la estimación* de ingresos familiares en esa misma fecha.

Esfuerzo por provincias

Las Palmas es la provincia donde el esfuerzo más se ha reducido, al pasar de una tasa del 25,6% de los ingresos familiares en el primer trimestre de 2021 al 22,8% de este año. Le siguen las caídas de Cádiz (del 20,7% al 18,1%), Málaga (del 23,6% al 21,1%), Guipúzcoa (del 35,1% al 33%) y Sevilla (del 18,5% al 16,8%).

En el lado opuesto, y como únicas subidas, se encuentran las provincias de Madrid, que pasó de exigir un 26,5% de los ingresos familiares a un 28% en el primer trimestre de 2022, Barcelona (del 29,5% al 30,2%) y Baleares (del 25,3% al 25,6%).

La provincia de Guipúzcoa es la que mayor esfuerzo exige a sus ciudadanos, ya que es necesario destinar el 33% de los ingresos familiares al pago de la vivienda, en el límite del máximo marcado por los expertos. Le siguen Barcelona, con el 30,2%, Vizcaya (28,4%), Madrid (28%), Baleares (25,6%), Girona (23,4%), Las Palmas (22,8%), Álava (22,1%), Málaga (21,1%) y Santa Cruz de Tenerife (21%), las únicas que superan el umbral del 20% de los ingresos.

El menor esfuerzo, en cambio, se da en la provincia de Cuenca, con el 10,3%. A continuación se sitúan Teruel (10,6%), Ciudad Real (11,5%), Toledo (11,6%), Jaén (11,6%) y Lugo (11,6%).

Capitales

En el caso de las capitales, en cambio, el aumento del esfuerzo ha sido más numeroso, hasta alcanzar a 8 ciudades. La mayor subida se ha dado en Palma, donde ha pasado de 24,4% al 27,4% de los ingresos familiares. Le siguen los incrementos de Barcelona (del 35,3% al 38,1%), Girona (del 20,4% al 21,2%), San Sebastián (del 39% al 39,6%) y Granada (del 22% al 22,6%). El esfuerzo también ha aumentado en Soria (del 16,3% al 16,8%), Madrid (del 33% al 33,4%) y Toledo (del 15,1% al 15,3%).

La ciudad de Pontevedra lidera las caídas en el esfuerzo necesario, pasando del 19,5% al 17,3%. Similar ha sido el descenso en Las Palmas de Gran Canaria, que pasa del 24,5% al 22,2%.

Solo 3 capitales exigen un esfuerzo superior al tercio de los ingresos para pagar el alquiler. San Sebastián, con el 39,6%, es la que más recursos familiares absorbe, seguida por Barcelona (38,1%) y Madrid (33,4%). A continuación se sitúan Bilbao (31,9%), Palma (27,4%), Vitoria (26,5%), Cádiz (25,8%), Pamplona (23,2%) y Málaga (22,8%).

La tasa de esfuerzo más baja, por el contrario, se encuentra en Ávila (13,1%), Lugo (13,9%), Teruel (14%), Zamora (14,1%), Jaén (14,2%), Cáceres (14,6%) y Ciudad Real (14,7%).

La tasa de esfuerzo mide el peso de la vivienda sobre el poder adquisitivo del hogar, por este motivo nuestros cálculos se realizan a partir del valor de la vivienda, sea en compraventa o alquiler, junto con nuestras estimaciones de renta neta familiar. En particular, en el caso del alquiler, medimos la tasa de esfuerzo como la cuota anual de ingresos netos del hogar que se destina al pago del alquiler. De la misma manera, en el caso de la compraventa, la tasa de esfuerzo se calcula como la cuota anual de ingresos netos del hogar que se destina al pago de una hipoteca "típica", en el sentido que viene estipulada con características medias en términos de duración y tipo de interés.

Los valores en compraventa y alquiler vienen directamente de la fuente de datos idealista, que dispone de precios promedios para cada ciudad. Al contrario, en el caso de la renta neta familiar, a falta de un dato oficial actualizado para cada ciudad, utilizamos nuestra batería de modelos de aprendizaje automático que combinan la información de varias métricas socioeconómicas provenientes de diferentes fuentes (públicas y de idealista). Nuestros modelos de aprendizaje automático son esencialmente de tipo random forest y con gradient boosting (CatBoost), y se entrenan con datos accesibles al público: renta media por hogar a nivel municipal y sección censal desde el Atlas de Distribución de Renta de los Hogares (INE, frecuencia anual 2015-2019, link), y renta media por hogar a nivel nacional y por comunidad autónoma de la Encuesta de Condiciones de Vida (INE, frecuencia anual, 2020 último año disponible, link). Una vez entrenados los modelos, se genera la inferencia para poder imputar niveles de renta por hogar sobre otras segmentaciones o ubicaciones.

Nuestros modelos nos permiten obtener una estimación fiable del nivel de renta con relativa rapidez (frecuencia trimestral y sin retraso de publicación) y con un alto nivel de desagregación territorial, obteniendo estimaciones para cada barrio de cada ciudad en España, Italia, y Portugal. Importante, comprobamos y revisamos con periodicidad nuestros modelos para que mantengan siempre un alto nivel de precisión y fiabilidad.

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