Acceso usuarios
O acréscimo da acessibilidade proporcionado pelos sistemas de transporte públicos de Metro e o seu impacto nos preços imobiliários interessa a académicos, empresas transportadoras de Me-tro, responsáveis pelo desenho de políticas pú-blicas, e gestores das cidades. Em particular, a obtenção de evidência empírica de que a acessi-bilidade a estações de Metro impacta nos preços imobiliários pode-nos dar indicações úteis sobre modalidades alternativas de financiamento dos sistemas de Metro em grandes metrópoles. Em estudo anterior realizado para Porto e Matosi-nhos (Reis, 2011; Reis e Costa, 2011) não foi possível obter evidência empírica desse impacto positivo. Alguns anos depois, justifica-se estudar de novo o assunto. Para o efeito, estimamos fun-ções hedónicas de preços com dados relativos a 1065 habitações transacionadas no Município do Porto e Vila Nova de Gaia, ao longo do ano de 2016. A análise empírica tem em conta um con-junto de variáveis explicativas, incluindo variá-veis estruturais, de localização e de vizinhança. Foram estimados três modelos: o modelo de pre-ços hedónicos, o modelo de dependência espaci-almente desfasada e o modelo de dependência dos erros. Osresultados apontam para um im-pacto positivo da proximidade do Metro no preço das habitações em todos os modelos con-siderados.
Improved accessibility provided by metro transport systems is a subject of interest for aca-demics, underground transport enterprises, pub-lic policy designers, and city managers. In par-ticular, gathering empirical evidence that acces-sibility to underground stations impact on real estate prices brings insight on alternative sources of financingunderground transport systems. A previous study for Porto and Matosinhos (Reis, 2011; Reis e Costa, 2011) obtained no empirical evidence of such positive impact. Several years later, it makes sense to study the subject again. To this purpose we estimate hedonic price func-tions using data for 1065 houses in the Munici-pality of Porto and Vila Nova de Gaia for the year 2016. In the analysis, we take into account a set of explanatory variables, including struc-tural, location and neighbourhood variables. Three models were estimated: the hedonic price model, the spatially lag model, and the spatial er-ror model. Results point to a positive impact of the proximity of the Metro on housing prices for all models considered.
