Dónde la vivienda se desconecta de la renta local: un análisis comarcal

Resumen de resultados

• La brecha de asequibilidad es mayor que la de precios. Medida en años de renta disponible media por residente para una vivienda de 80 m², va de 3,2 años en las Garrigues a 15,1 en la Cerdanya, con el Barcelonès (14,4) y Aran (14,1) muy cerca.
• La renta local no protege de la carestía. Los precios suben con la renta (correlación de rangos 0,50), pero la carga apenas la sigue (0,31 en bruto) y a densidad igual la asociación prácticamente desaparece (0,06). Donde los precios son altos, han dejado atrás a la renta extra.
• La presión turística es el factor dominante de la carga de compra a urbanización constante: 0,35 en bruto, pero 0,74 a densidad igual. Es supresión, la imagen especular del caso habitual: las comarcas turísticas son rurales, y lo rural es barato, lo que enmascara el efecto en los datos brutos.
• Comprar y alquilar responden a fuerzas distintas. La diferencia entre el rango de carga de compra y el de alquiler de cada comarca sigue al turismo con 0,79, el coeficiente más fuerte de este informe. Los alquileres siguen a la densidad (0,78): la carga de alquiler culmina en el cinturón metropolitano; la de compra, en la montaña y la costa turísticas.

La pregunta y los datos

Las variables de resultado son dos cargas. La de compra divide el precio registrado por m² (Idescat, 2023 a 2024, la misma cifra de nuestro ranking de precios de vivienda) entre la renta disponible media por residente (Idescat, 2022), expresada en años de esa renta para una vivienda de 80 m². La de alquiler divide un año del alquiler medio de contrato de la comarca (registros de fianzas del Incasòl, 2024) entre la misma renta. Ambas existen para 42 de las 43 comarcas; fuentes y cobertura, en la página de metodología.

Atención al denominador: renta disponible por residente, no por hogar. Un hogar suele sumar más de un ingreso, así que los "años" no son años literales de ahorro de ninguna familia real; son una regla comparable entre comarcas, no una previsión hipotecaria. Nuestro índice de asequibilidad en vivo hace la misma pregunta con el precio pedido actual de Idealista como numerador; este informe usa precios de compraventa registrados porque son la versión medida de lo que los compradores pagaron realmente.

Los factores candidatos salen del resto del conjunto de datos: densidad de población (la inversa de más rurales), distancia a Barcelona (ranking de cercanía), plazas turísticas por residente (menos turísticas), distancia a la playa, edad mediana, población total y la propia renta (mayor renta).

Método: correlaciones de rangos y qué cuenta como evidencia

Todas las asociaciones son correlaciones de rangos de Spearman, por la misma razón que en nuestro informe sobre criminalidad: las métricas comarcales están muy sesgadas (el Barcelonès tiene unas veinte veces la densidad mediana; el Pallars Sobirà tiene 179 plazas turísticas por 100 residentes frente a una mediana de 12), y la correlación de rangos es inmune a esas distorsiones.

Para mantener constante una tercera variable usamos la correlación parcial de rangos: cada variable se convierte a rangos, los dos rangos de interés se regresan sobre los rangos de control y se correlacionan los residuos. Los controles aquí son la densidad de población (urbanización) y, en una segunda especificación, la distancia a Barcelona (el gradiente metropolitano). Con n = 42, una correlación de rangos es estadísticamente significativa a p < 0,05 (bilateral) cuando su valor absoluto supera aproximadamente 0,31.

Una advertencia que el informe de criminalidad no necesitaba: los controles también pueden REVELAR una asociación, no solo disolverla. Cuando un factor está negativamente entrelazado con un confusor (las comarcas turísticas son rurales; las rurales son baratas), la correlación bruta subestima el efecto. Los estadísticos lo llaman supresión, y es el patrón central de este informe.

Todo lo que sigue es observacional, ecológico (agregados comarcales, no individuos) y mezcla períodos de referencia (renta 2022, precios 2023 a 2024, alquileres 2024). La correlación, con o sin controles, no es causalidad; la sección de límites detalla exactamente qué afirmaciones sostienen los datos.

Hipótesis 1: la vivienda cara está simplemente donde las rentas son altas

Solo es verdad a medias, y la mitad que falla es la importante. Los precios sí siguen a las rentas entre comarcas (0,50), pero si los precios se limitaran a seguir el poder adquisitivo local, la carga (precio entre renta) sería plana. No lo es en absoluto: va de 3,2 a 15,1 años de renta, y su propia correlación con la renta es un débil 0,31 en bruto, prácticamente cero a densidad igual (0,06).

La Figura 1 muestra por qué. La Cerdanya y las Garrigues tienen niveles de renta parecidos, pero el precio por m² difiere varias veces. La dispersión alrededor de la línea de tendencia, no la línea misma, es donde vive la historia: algo distinto de la renta local fija los precios en las comarcas caras.

Hipótesis 2: la atracción metropolitana fija la carga

Para alquilar, sí. La carga de alquiler correlaciona con la densidad a 0,78 y con la distancia a Barcelona a −0,49: un año de alquiler medio absorbe el 61% de la renta disponible media de un residente en el Barcelonès (alquiler medio de contrato de 1081 euros al mes), el 58% en el Garraf y el 54% en el Baix Llobregat, frente al 28% en la Terra Alta y el 30% en la Ribera d'Ebre.

Para comprar, el gradiente metropolitano es real pero mucho más débil: 0,49 con la densidad y −0,27 con la distancia a Barcelona. Los extremos de la carga de compra no son metropolitanos en absoluto: la Cerdanya y Aran son comarcas de montaña. Otra cosa domina el mercado de compra, que es la siguiente hipótesis.

Hipótesis 3: el turismo y las segundas residencias desconectan los precios de la renta local

Es el hallazgo central del informe, y los datos brutos lo esconden activamente. La correlación bruta entre plazas turísticas por residente y carga de compra es un modesto 0,35. Pero las comarcas turísticas son abrumadoramente rurales, y las rurales son baratas, así que los dos efectos se cancelan en el número bruto. Mantén constante la densidad y la asociación salta a 0,74, el factor más fuerte de la tabla con diferencia.

El efecto es robusto en todas las direcciones que sondeamos: 0,74 cuando la distancia a Barcelona entra en los controles, 0,76 cuando entra la renta, y un rango dejando fuera una comarca cada vez de 0,72 a 0,76 en las 42 eliminaciones: ninguna comarca lo sostiene en solitario.

El mecanismo no es ningún misterio: en la Cerdanya (56 plazas turísticas por 100 residentes), en Aran (92) y en la costa del Empordà, los compradores de viviendas vacacionales y segundas residencias traen rentas de fuera a un mercado local pequeño, y los precios registrados que fijan esas compras se dividen después entre la renta LOCAL en nuestra ratio. Las plazas turísticas son nuestro indicador medible de esa demanda exterior; las comarcas de pura segunda residencia con pocas plazas comerciales quedan infrarrepresentadas, lo que sesga este coeficiente a la baja, no al alza.

Hipótesis 4: comprar y alquilar son mercados distintos

Fuertemente respaldada, y es el número más nítido del informe. Ordena cada comarca dos veces, por carga de compra y por carga de alquiler, y toma la diferencia. Esa brecha sigue al turismo con 0,79: en la montaña turística, comprar es caro fuera de toda proporción con alquilar (la Terra Alta encabeza la lista, seguida del Ripollès y de la Alta Ribagorça), mientras que en el llano agrícola de Lleida (el Segrià, el Pla d'Urgell) el patrón se invierte.

La lectura es intuitiva: quien compra una segunda residencia compite en el mercado de compra pero casi nunca en el de alquiler anual, así que la presión turística infla los precios de venta más que los alquileres de contrato. A densidad igual, el turismo también empuja los alquileres (0,47), pero con aproximadamente la mitad de la fuerza que ejerce sobre la compra (0,74).

Para un hogar que se traslada a una comarca turística, la asimetría práctica importa: alquilar allí castiga sistemáticamente menos, en relación con el resto de Cataluña, que comprar.

Correlaciones que se disuelven bajo controles

La tabla siguiente reúne todos los factores contrastados contra la carga de compra. Tres correlaciones brutas impresionantes resultan ser geografía disfrazada. La distancia a la playa (−0,35 en bruto: costa más cerca, carga mayor) se desvanece a 0,04 bajo el control de densidad: la costa es cara donde es urbana o turística, no por la arena. La edad mediana (−0,36: las comarcas jóvenes cuestan más) se hunde a −0,11, y la población total (0,40) a −0,16: ambas eran la densidad con otra ropa.

Lo que estos datos no pueden decirte

El denominador es renta por residente, no por hogar, y la renta disponible de Idescat (2022) es anterior a los datos de precios (2023 a 2024) y de alquileres (2024). Ambas elecciones vienen forzadas por lo que existe a escala comarcal; ambas significan que los "años de renta" son una regla comparativa, no un plan de ahorro. Si las rentas crecieron de forma desigual después de 2022, las ratios se mueven.

El numerador mezcla parque de vivienda. Los precios registrados por m² promedian lo que se vendió ese año: las ventas de una comarca rural se inclinan hacia casas grandes y viejas; las de una metropolitana, hacia pisos. Nada está ajustado por calidad, así que la carga de una comarca puede moverse cuando cambia su mezcla de ventas, sin que ninguna vivienda cambie de precio.

Las segundas residencias no se miden directamente. Las plazas turísticas por residente cuentan alojamiento comercial; una comarca de pura segunda residencia con pocos hoteles es invisible para el indicador. Eso sesga los coeficientes de turismo hacia cero, así que el efecto real de la demanda exterior es, en todo caso, mayor que el publicado. Y valen las salvedades de siempre: 42 observaciones agregadas, un período, sin identificación causal.

Conclusiones

Ordenadas por la firmeza con que los datos las sostienen: (1) La asequibilidad de la vivienda en Cataluña varía casi cinco veces, mucho más que las rentas, así que son los precios, no los sueldos, los que dibujan el mapa. (2) La carga de alquiler sigue la economía metropolitana: la densidad y la distancia a Barcelona la ordenan casi por completo. (3) La carga de compra sigue la demanda exterior: la presión turística es su factor dominante una vez controlada la urbanización, un efecto que los datos brutos suprimen en lugar de exagerar. (4) Las dos cargas divergen exactamente donde se concentra el turismo, lo que convierte el alquiler, en términos relativos, en la forma más barata de vivir en una comarca turística.

Para un hogar que elige dónde vivir, la lectura práctica: el índice de asequibilidad te dice dónde las rentas locales aún compran las viviendas locales, y este informe te dice por qué sus peores posiciones no son la gran ciudad sino la Cerdanya, Aran y la costa de segunda residencia.

Explora los datos de este informe

Cada variable usada aquí tiene página pública: precios de vivienda, el índice de asequibilidad, renta familiar, presión turística, densidad de población y distancia a Barcelona. Fuentes, períodos y cobertura de cada conjunto de datos, en la página de metodología.