El envejecimiento de la población ysu impacto en el valor de la vivienda

“España envejece… y eso está transformando el mercado inmobiliario más de lo que parece.”

A continuación, veremos los siguientes puntos:

• Un cambio demográfico que redefine el mercado residencial
• Cómo puede influir el envejecimiento en la dinámica de la vivienda
• Evidencia empírica: ¿Qué nos dicen los datos?
• Consecuencias para la valoración inmobiliaria
• Mirando hacia adelante
• Conclusión

España se enfrenta a uno de los retos demográficos más profundos de Europa: el envejecimiento de su población. Según el INE, más del 21% de los españoles supera ya los 65 años, y las proyecciones apuntan a que esta cifra se acercará al 30% en las próximas dos décadas. Este cambio estructural, lejos de ser un fenómeno pasajero, tiene implicaciones directas sobre la economía, el urbanismo y, de forma muy particular, sobre el valor de la vivienda.

La vivienda no es un activo estático. Su valor depende tanto de factores físicos y de mercado como de las tendencias sociales y demográficas que condicionan la oferta y la demanda. El envejecimiento de la población, por tanto, se convierte en una variable estratégica que los profesionales de la valoración no podemos ignorar.

Analizamos algunos factores a través de los cuales pensamos que el envejecimiento podría afectar al mercado inmobiliario:

A medida que la población envejece, disminuye la creación de nuevos hogares y, con ello, la demanda de vivienda nueva. Los mayores suelen permanecer en su residencia habitual, reducir su movilidad y demandar inmuebles más accesibles, con menos barreras arquitectónicas y mayor proximidad a servicios sanitarios.

En consecuencia, la demanda se traslada desde las áreas periféricas hacia zonas urbanas consolidadas o municipios con buena oferta de servicios y transporte público.

El envejecimiento también genera una liberación progresiva del stock de vivienda a medida que se producen transmisiones hereditarias. Esto puede aumentar la oferta en zonas rurales o de menor dinamismo económico, pudiendo presionar los valores a la baja.

Por el contrario, determinadas zonas costeras o rurales con buena climatología y servicios sanitarios pueden revalorizarse gracias a la llegada de población mayor nacional o extranjera que busca calidad de vida y tranquilidad. En este sentido podría ser interesante estudiar el impacto de las variables de envejecimiento con variables sobre la nacionalidad.

El envejecimiento tiende a reducir la movilidad residencial, lo que limita el dinamismo del mercado del alquiler en zonas envejecidas, mientras que en áreas con población joven y demanda laboral creciente se mantiene la presión al alza.

Regresión lineal simple: Para analizar la relación entre envejecimiento y valor de la vivienda, se puede aplicar un modelo econométrico sencillo que relacione el valor medio de la vivienda en un municipio con su estructura demográfica. Para ello hemos analizado 3 indicadores de envejecimiento de la población para establecer un modelo de regresión simple.

Gráfico simple con la edad media de la población (eje X) y el valor medio de la vivienda (eje Y).

Recordamos que el índice de envejecimiento es un indicador demográfico que mide la relación entre la población de adultos mayores y la población joven. Se calcula dividiendo el número de personas de 65 años o más entre el número de personas de 0 a 14 años, y multiplicando el resultado por 100, para obtener cuántos adultos mayores hay por cada 100 jóvenes.

Gráfico simple con el índice de envejecimiento de la población (eje X) y el valor medio de la vivienda (eje Y).

Gráfico simple con el porcentaje de mayores de 65 años sobre la población (eje X) y el valor medio de la vivienda (eje Y).

En general por los tres indicadores se repiten los resultados. Obtenemos una relación negativa entre los indicadores de envejecimiento y el valor de la vivienda (indicadores de envejecimiento alto, el valor unitario de la vivienda decrece). Además, con una señal débil ya que el coeficiente R² es bajo.

Regresión lineal múltiple:

Otra opción más completa sería aplicar el mismo modelo econométrico, pero esta vez para un conjunto de variables que incluyan otros indicadores como por ejemplo de estructura demográfica y variables socioeconómicas, para ver el grado de significancia que pudiera tener.

Para ello analizamos un dataset completo con datos de 155 municipios con las siguientes variables explicativas:

• Variable dependiente: Valor unitario medio
• Explicativas:
  • Proporción de personas > 65 años (2024)
  • Robos y hurtos (tasa por 1000 hab.)(2023)
  • Proporcion de viviendas vacías (2021)
  • Tamaño medio hogares (2024)
  • Tasa Desempleo (2024)
  • Renta Neta Media por hogar (2023)

Con estos datos obtenemos la siguiente fórmula del modelo:

ValorUnitario = βo + β1 * Proporción65 + β2 . RobosHurtos + β3 * ViviendasVacías + β4
* TamañoHogar + β5 * Desempleo + β6 * Renta + ε

Donde:

• ValorUnitario = valor unitario medio del municipio
• Proporción65 = % población >65 años
• RobosHurtos = tasa por mil
• ViviendasVacías = % viviendas vacías
• TamañoHogar = tamaño medio del hogar
• Desempleo = tasa de paro
• Renta = renta neta media por hogar

Los coeficientes estimados del modelo y resultados principales de la regresión son los siguientes:

Los resultados e interpretación de los datos para la variable de Proporción de personas > 65 años es la siguiente:

• Coeficiente: -30,84
• Error estándar: 21,96
• t-statistic: -1,40
• p-value: 0,16

Con un nivel de significación habitual del 5% (e incluso del 10%), NO es estadísticamente significativa dentro del modelo múltiple.

Es decir: no podemos asegurar con suficiente evidencia estadística que, una vez controlados robos y hurtos, viviendas vacías, tamaño hogar, paro y renta, la proporción de mayores de 65 tenga un efecto independiente y robusto sobre el valor unitario medio.

(El modelo global sí es significativo: R² ≈ 0,62 y p-value del F-test ≈ 2,5·10⁻²⁸.)

Aunque no sea significativa, el signo del coeficiente es negativo:

Esto quiere decir, que manteniendo constantes las demás variables, un aumento de 1 punto porcentual en la proporción de personas >65 años se asocia con una disminución media de ~31 unidades de valor (p.ej. ~31 €/m² si ese es el unitario que usas).

Ejemplo puramente ilustrativo con el coeficiente del modelo:

• Zona A: 10% de población >65
• Zona B: 30% de población >65

Diferencia de 20 puntos → efecto esperado ≈ 20 × 30,84 ≈ -617 unidades en el valor unitario medio de B respecto a A, manteniendo todo lo demás igual. Pero apuntamos que este efecto no es estadísticamente sólido, es más bien una tendencia.

• Dentro del modelo múltiple planteado
  • “Proporción de personas > 65 años (2024)” no es significativa (p ≈ 0,16).
• La dirección del efecto estimado es negativa: más población mayor tiende a asociarse con menores valores unitarios, pero:
  • el efecto es relativamente pequeño y
  • está muy mezclado con renta, paro y estructura de hogares.

Aunque el envejecimiento de la población no parezca estadísticamente significativo en la conformación del valor unitario de la vivienda, no podemos obviar el impacto que puede tener en la valoración inmobiliaria la estructura demográfica del entorno. Los resultados no son inmediatos, pero sí son estructurales y acumulativos. En la práctica profesional de la valoración, esto implica varias recomendaciones:

• Necesidad de incorporar indicadores demográficos en los modelos de valoración automática y en los análisis de mercado comparativo.
• Revisar las proyecciones de valor a medio plazo en áreas con alta concentración de población mayor, donde la presión de demanda futura puede ser decreciente.
• Identificar oportunidades en mercados emergentes para población senior (residencias, viviendas adaptadas, cohousing o alquiler asistido).
• Integrar la variable demográfica en los análisis de sostenibilidad del valor a largo plazo, especialmente en informes para inversión o garantía hipotecaria.

En Gloval Analytics tenemos en cuenta estos indicadores de envejecimiento de la población en nuestros modelos de valoración automática (AVM) que, junto con otras variables extrínsecas, conseguimos una caracterización del entorno.

El envejecimiento de la población no es un problema en sí mismo, sino un cambio estructural que redefine las necesidades y el comportamiento del mercado residencial. En Gloval Analytics somos conscientes y nos anticipamos a estas tendencias, ajustando nuestros modelos y metodologías para reflejar la nueva realidad demográfica.

Incorporar la demografía en la valoración no solo mejora la precisión técnica, sino que aporta una visión más completa y sostenible del valor inmobiliario en el tiempo.

El valor de la vivienda ya no depende solo de su ubicación o características físicas, sino también de quiénes la habitan y de cómo evoluciona la estructura de la población. En un país que envejece, comprender esa relación será clave para valorar con rigor y anticipar con criterio.