Statistică și Previziune Economică [612862]

UNIVERSITATEA BABEȘ -BOLYAI
Facultatea de Științe Economice și Gestiunea Afacerilor
Statistică și Previziune Economică

Lucrare de licență

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

Coordonator științific,
Prof. univ. dr. Cristian – Mihai DRAGOȘ

Absolvent: [anonimizat]

2019

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

2
Cuprins

Lista tabelelor, figurilor și a graficelor ………………………….. ………………………….. ………………………….. .3
Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……… 5
Cap 1. Generalități privind tema cercetată ………………………….. ………………………….. …………………….. 6
1.1. Piața imobiliară ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 6
1.2. Clasif icarea factorilor de influență asupra chiriilor ………………………….. ………………………….. ….8
1.3. Definirea și tipologia hotspoturilor turistice ………………………….. ………………………….. ………….. 9
1.4. Dezvoltarea hotspoturil or turistice ………………………….. ………………………….. ……………………. 11
CAP 2. Overview ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………………. 17
2.1. Influențe asupra chiriilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 17
2.2. Factori determinanți asupra prețurilor locuințelor ………………………….. ………………………….. .. 20
2.3. Analiza pie ței imobiliare de închiriere ………………………….. ………………………….. ………………… 25
2.4. Factorii de localiza re și prețurilor locuințelor ………………………….. ………………………….. ………. 29
2.5. Factorii determinanți în alegerea unei locuințe ………………………….. ………………………….. ……. 32
CAP 3. Ipoteze, date, metodologie ………………………….. ………………………….. ………………………….. …. 36
3.1. Ipoteze ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 36
3.2. Date ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……. 37
3.3. Variabile ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 38
3.4. Metodologie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 43
3.5. Rezultate și discuții ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 49
Concluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……….. 60
Bibliografie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……. 61

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

3
Lista tabelelor, figurilor și a graficelor

Tabele:
Tabel 1. Prezentarea variabilelor………………………………………………………………… ………………. .38
Tabel 2. Rezultatele regresiilor cu variabila endogenă ,,Chirie”……………………………… 50
Tabel 3. Matric e de corelație aferentă primei regresii cu variabila depende ntă ,,Chirie” ……… 51
Tabel 4. Matrice de corelație pentru OLS 2………………………………………………….. 52
Tabel 5. Matrice de corelație pentru OLS 3………………………………………………….. 53
Tabel 6. Matrice de corelație pentru OLS 4 ……………………………………………………………………. 54
Tabel 7. Rezultatele regresiilor cu variabila endognă ,,Preț/mp”…………………………….. 55
Tabel 8. Matrice de corelație pentru prima regresie cu variabila dependent ă ,,Preț/mp”……… 56
Tabel 9. Matrice de corelație OLS 2………………………………………………………….. 57
Tabel 10. Matrice de corelație OLS 3………………………………………………………… 58
Tabel 11. Matrice de corelație OLS 4………………………………………………………… 59
Figuri:
Figura 1. Indicele prețurilor locuințelor din România……….. …………………………… ………………… 6
Figura 2. Raportul preț locuințe/venit familial România………………………………….. ……………….. 7
Figura 3. Factorii care influențează chiriile………………………………. …………………… ………………. 9
Figura 4. Distribuția hotspoturilor sezoniere……………………………………………………. ……………10
Figura 5. Distribuția hotspoturilor zilnice…………………………………….. …………….. ……………….. 11
Figura 6. Factori naturali care influențează dezvoltarea turismului…………………… ……………… 11
Figura 7. Factori antropici care influențează dezvoltarea turismului……………….. ……………. ….12
Figura 8. Etapele dezvoltării hotspoturilor…………………………………………………… ………………. 14
Grafice:
Grafic 1. Distribuția unităților în funcție de locul de parcare ………………………………………… 40

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

4
Grafic 2. Numărul chiriilor în f uncție de calificativul pentru finisaj………………… ……………….. 41
Grafic 3. Distribuția unităților locative pe catier…………………………………………… ……………….. 42
Grafic 4. Distribuția valorilor medii ale chiriil or din fiecare cartier…………………. ……………….. 43

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

5
Introducere

Diferite studii au arătat că, în majoritatea părților lumii, chiriile urbane sunt determinate
de diverși factori. În această lucrare mi -am propus să p rezint principalii factori care influențează
valoarea lunară a chiriei în orașul Cluj Napoca, punând accentul pe hotsporturile turistice.
Acești factori includ locația, nivelul facilităților și serviciilor, caracteristicile cartierului, spațiul
și multe altele.
Motivația în alegerea acestei teme provine din dorința de documentare în legătură cu
nivelul crescut al chiriilor din Cluj Napoca. În cercetările mele pentru surprinderea unei teme
am observat că turismul unui oraș este în continuă dezvoltare și că există anumite puncte cu un
număr mare de vizitatori care ar putea influența chiriile. Astfel am îmbinat noțiunea de turism
cu valorile lunare ale locuințelor. Obiectivele acestei cercetări sunt de a examina nivelul pieței
imobiliare de în chirieri din oraș ul Cluj Napoca și de a determina impactul locațiilor p uternic
populate din acest oraș , dar și a caracteristicilor legate de locuințe, asupra nivelurilor lunare ale
acestora.
Lucrarea este structurată în 3 capitole, începând cu o introducere în conceptele s tudiate
pe parcursul lucrării. În partea a doua a studiului sunt prezentate mai multe perspective diferite
referitoare atât la influența hotspoturilor asupra chiriilor, cât și la influența altor f actori asupra
pieței imobiliare sau prețurilor apartamentelo r dintr -un anumit oraș, dar și asupra alegerii unei
locuințe. Capitolul trei prezintă analiza practică realizată prin utilizarea softului Eviews,
metodologia urmărită pentru relatarea lucrării, prezentarea și argum entarea ipotezelor
formulate și prezentare a și explicarea datelor incluse în analiză. De asemenea, în această parte
sunt interpretate și rezultatele obținute în urma prelucrărilor și analizelor efectuate. Studiul se
încheie cu transmiterea unor co ncluzii pe baza celor relatate, prezentarea trebuin ței rezultatelor
și utilizarea lor viitoare.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

6
Cap 1. Generalități privind tema cercetată

1.1. Piața imobiliară
Piața imobiliară reprezintă o rețea care realizează conexiuni între persoanele care doresc
să vândă sau să dea spre închiriere o locuință (of ertant) și persoanele interesate în a cumpăra
sau a închiria.
Potrivit dicționarului explicativ al limbii române , un apartament este un grup de încăperi
într-o clădire, care formează o unitate și servește ca locuință beneficiarului. Astfel , chiria
reprezin tă suma plătită de beneficiari pentru folosirea temporară a locuinței. Chiria reprezintă
deci, o sursă de venit pentru proprietar, dar și o cheltuială pentru beneficiar.
O locuință decentă, la un preț accesibil și într -un mediu sigur reprezintă o necesita te și
un drept fundamental și este considerată de mulți a fi un drept al omului.
Indicele prețurilor locuințelor măsoară schimbările prețurilor locuințelor dintr -o
anumită zonă (regiune, țară, oraș). Indicele de locuințe în România a crescut în ultimii a ni, fiind
în medie de 108,66 puncte din 2009 până în 2018, atingând un maxim de 132.70 puncte primul
trimestru al anului 2009 și un record de 96,01 puncte în al treilea trimestru al anului 2014.

Figura 1. Indicele prețurilor locuințelor din România
Figura reprezintă evoluția prețurilor locuințelor din România în perioada Iulie 2016 – Julie 2019 .
Sursa: https://tradingeconomics.com/romania/housing -index
Raportul preț/ venituri este măsura de bază pentru accesibilitatea pentru achiziționarea
de apartamente (valoarea cea mai mică este cea mai bună). Se calculează, în general, ca raport

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

7
între prețurile medii ale apartamentelor și venitul disponibil mediu familial. Așadar pentru
România au fos t analizate 11 mari orașe (Arad, Ploiești, Brașov, Sibiu, Oradea, Iași, București,
Craiova, Timișoara, Constanța, Cluj Napoca) și conform rezultatelor publicate în Mai 2019, în
orașul Arad sunt cele mai accesibile locuințe , pe când , în Cluj Napoca s -a înre gistrat cea mai
mare rată preț/ venit din țară.

Figura 2. Raportul preț locuințe/venit familial România
Figura exprimă distribuția valorilor raportului dintre prețul locuințelor și venitul pe familie în
România, 1 însemnând cea mai mică valoare.
Sursa: https://www.numbeo.com/property -investment/country_result.jsp?country=Romania
Orașul Cluj Napoca este de mult timp cunoscut, chiar și la nivel național ca fiind un loc
scump pentru locuit. Un argument care explică nivelul chiriilor este faptul că acest oraș este un
mare centru universitar, dar declarația unui analist imobiliar spune că a devenit un punct de
atracție pentru mulți dintre tineri deoarece calitatea vie ții s-a îmbunătățit în ultimii ani, salariile
au crescut, și sunt tot mai multe companii IT care își deschid sediul aici. După capitală, unul
dintre cele mai efervescente orașe în ceea privește piața închirierilor rămâne Cluj -Napoca, unde
creșterea segmen tului a început din cauză că cererea era foarte mare, iar variantele de ofertă
reduse. Nevoia pe segmentul de blocuri noi a început să fie satisfăcută tot mai mult, printr -o
varietate de apartamente .
Conform statisticilor descriptive realizate pe datele de ținute, c hiria medie plătită lunar,
în orașul Cluj Napoca este de 386.11 Euro, jumătate din anunțuri având chiria sub 360
euro/lună, în timp ce pentru restul anunțurilor această sumă este depășită. Cei mai mulți

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

8
proprietari percep o chirie lunară de 350 eu ro. Folosind valorile quartile, distribuția eșantionului
în raport cu variabila „chirie” se prezintă astfel: 25% dintre chiriile supuse analizei au avut
valori mai mici decât 300 euro/lună, 25% au avut valori cuprinse între 300 și 360 euro/lună,
25% între 360 și 445 euro/lună, iar pentru celelalte 25% valorile corespunz ătoare sunt peste 445
euro/lună.
1.2. Clasificarea factorilor de influență asupra chiriilor
Locuințele joacă un rol foarte important în viața oamenilor, respectiv în societate .
Acestea au un impact social și economic imens asupra vieții noastre și a supra modului în care
trăim, o influență directă și imediată asupra sănătății, educației, economiei, mediului, vieții
politice și sociale a oricărei societăți .(Sinha, 1978 )
Având în vedere factorii care influențează chiriile locuințelor, aceștia pot fi împărțiți la
nivel macro (adică, influențând chiria medie la nivelul orașului) și la nivel micro (adică
influențând ch iria pentru locuințe la nivel de unitate de locuit).
 Factorii la nivel macro pot influența chiria medie pentru locuințe la nivel de oraș. Aici
se includ:
 dimensiunea totală a populației urbane,
 veniturile gospodăriilor,
 economia urbană,
 facilitățile u rbane,
 prețurile locuințelor ,
 costurile de construcție.
 Factorii la nivel micro sunt cei care pot influența chiria pentru locuințe la nivelul unității
de locuit, cum ar fi :
 caracteristicile arhitecturale,
 caracteristicile cartierului,
 caracteristicile locației ,
 facilitățile de interior.
În mod specific, caracteristicile arhitecturale sunt numărul de dormitoare, numărul de
băi, suprafața, podeaua, decorațiunile int erioare, vârsta locuințelor. Caracteristicile relative ale
cartierului sunt: numărul de școli, centrele comerciale, garajele, piscinele, centrele de fitness,
spălătoriile. Caracteristicile locației sunt: distanța până la centrul orașului, distanța până la locul
de muncă, distanța până la cea mai apropiată stație de autobuz, distanța până la c el mai apropiat

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

9
magazin. Facilitățile interioare sunt: televizoare, aer condiționat, mașini de spălat vase, mașini
de spălat, cuptor cu microunde .
În realizarea acestui studiu am luat în considerare factori la nivel microeconomic
referitori la caracteristi ci arhitecturale (suprafață, decomandare), caracteristici ale cartierului
(parcare), caracteristicile locației (distanțele până la magazin/ stație) cât și la facilități le
apartamentelor (finisaj).

Figura 3. Factorii care influențează chiriile
Figura prez intă principalii factori care determină valoarea chiriilor
1.3. Definirea și tipologia hotspot urilor turistice
Hotspot -urile turistice, numite și punctele fierbinți ale unui oraș sunt locuri care se
confruntă cu un nivel ridicat de sosiri turistice. Acest e locuri pot fi numite și honeypots -uri
turistice. Termenul “honeypot” se referă, de obicei, la o zonă mică, cum ar fi un sat într -un parc
național, în timp ce hotspoturile funcționează la o varietate de scale de la sate mici până la
regiuni întregi. Hotsp ot-urile se regăsesc, de obice i, în locuri precum zone de o frumusețe
naturală remarcabilă ( În Cluj Napoca Parcul Central, Grădina Botanică) , sau centre istorice
(Muzeul Etnografic al Transilvaniei, Piața Unirii, Piața Muzeului din Cluj Napoca ). Trebuie să
fie ușor accesibile, securizate și sigure (fără boli sau riscuri naturale frecvente).
Datorită faptului că punctele fierbinți înregistrează un număr mare de vizitatori există
atât hotspot -uri sezoniere, cât și zilnice.
CHIRII
Arhitectură
Cartier
Locație
Facilități
Hotspot –
uri

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

10
 Punctele sezoniere înregistrează un nivel ridicat de vizite în anumite perioade ale anului,
cum ar fi lunile de vară, când orașul devine aglomerat din cauza festivalelor. Pe graficul
de mai jos, nivelul turismului este foarte scăzut în afara lunilor calde de vară, dar atinge
un vârf rapid, p e măsură ce turiștii sosesc pentru vacanțe de vară din alte regiuni.

Figura 4. Distribuția hotspoturilor sezoniere
Figura redă distribuția numărului de vizitatori pentru hotspoturile sezoniere
Sursa: https://geographycasestudysite.wordpress.com/tourism -hotspots/
 Punctele zilnice au un nivel ridicat de vizitatori la anumite ore ale zilei, cum ar fi excursii
de o zi. Orașul primește mulți turiști în mi jlocul zilei și mult mai puț ini dimineața sau
după -amiaza târziu, când oamenii se întorc spre casă . Numărul turiștilor se înalță în
mijlocul zilei când turiștii sosesc și scade treptat după prânz.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

11

Figura 5 . Distribuția hotspoturilor zilnice
Figura redă distribuția numărului de vizi tatori pentru hotspotur ile zilnice
Sursa: https://geographycasestudysite.wordpress.com/tourism -hotspots/
Ca urmare a analizelor proprii, j umătate dintre chiriile din anunțurile extrase ocupă,
conform adresei, o poziție față de restaurantele cele mai bine cotate mai mică de 29, și respectiv
mai mică de 38 față de cele mai bine cotate 3 atracții turistice din clasamentul tripadvisor.
1.4. Dezvoltarea hotspoturilor turistice
Exist ă o mulțime de factori care contribuie la dezvoltarea turismului într -o anumită
zonă, printre care:
1) Factori naturali: sunt reprezentați de atracții turistice create de natură (plaje, munți,
peșteri)

Figura 6. Factori naturali care influențează dezvolta rea turismului
Figura ilustrază factori naturali care influențează dezvoltarea turismului
Sursa: https://www.google.ro/search?q=peisaje+naturale

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

12
2) Factori antropici : aceștia sunt atracții turist ice realizate de om (muzee, monumente,
festivale)

Figura 7. Factori antropici care influențează dezvoltarea turismului
Figura ilustrază factori naturali care influențează dezvoltarea turismului
Sursa: https://www.google.ro/search?q=obiective+cluj
Pe lângă factorii menționați anterior, mai există și alte motive care duc la creșterea și
dezvoltarea turismului dintr -o anumită zonă:
A. Politica guvernamentală, poate contribui la dezvoltarea unui hot spot turistic. În mod
intenționat, atragerea turiștilor într -o singură locație poate conduce la păstrarea altor
locații turistice libere.
B. Zonarea, ceea ce înseamnă că unele zone sunt rezervate pentru diferite scopuri, cum
ar fi turism sau uz local. Fiecar e zonă are activități specifice în cadrul acesteia.
Punctele fierbinți se pot dezvolta în zone cum ar fi părți din centrul orașului, centrele
satelor sau munți specifici, aleși în mod deliberat pentru a dezvolta infrastructura
necesară pentru un număr mare de vizitatori.
C. Puncte de intrare, acestea reprezint ă locuri de trecere prin care trebuie să treacă
oamenii pentru a ajunge la locul în care doresc. Datorită numărului mare de persoane
care trec, aceste locuri dezvoltă adesea atracții turistice secundare ș i devin centre
turistice.
D. Reclamele, pe lângă programele de călătorie promovează deseori aceleași locații în
măsura în care acestea devin foarte cunoscute. De exemplu, Grand Canyon este
cunoscut în întreaga lume ca atracție turistică principală, rezultând potrivit sursei
GrandCanyon.Com, 2017, în jur de cinci milioane de vizitatori turisti în fiecare an.
E. Social media, unele locuri sunt mai puțin cunoscute, dar încă atrag un număr mare
de vizitatori. Social media, cum ar fi platforme ca Instagram și Facebook , pot asigura
că tendințele de călătorie se răspândesc rapid. Acest lucru poate duce uneori la
dezvoltarea rapidă a unui hotspot turistic.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

13
Dezvoltarea hotspoturilor turistice este influen țată de anumiți fa ctori atât fizici cât și
umani:
Factori fizici:
 Clima – adecvată pentru un anumit tip de turism (de ex. Însorit pentru plaje,
zăpadă pentru stațiunile de schi etc.)
 Mediul natural (plaje, munți)
 Ecologia (de exemplu animale sălbatice pentru safari)
Factori umani:
 Accesibilitate ( aeroporturi , stații pentru transport public)
 Distribuția populației (cât de aproape este locația de zonele cu un număr mare
de locuitori )
 Siguranța
 Apropierea față de alte puncte turistice
Butler (1980) a dezvoltat un model care cuprinde etapele procesului de dezvoltare a
punctelor fierbinți:

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

14

Figura 8. Etapele dezvoltării hotspoturilor
Figura face referire la evolu ția numărului de turiști pentru fiecare etapă din dezvoltarea hotspoturilor
turisice.
Sursa: https://www.jkgeography.com/factors -affecting -growth -of-tourism -hotspots.html
Etapa 1: Descoperirea – o zonă este vizită mai întâi de un număr mic de persoane, de
obicei locuitorii zonei respective care explorează atracțiile turistice pri mare. Acești oameni
împărtășesc experiențele lor mai departe.
Etapa a 2-a: Creștere / dezvoltare – începe să crească numărul de turiști. Vizitatorii au
fost informați de cunoștințe, social -media sau ghiduri turistice. Atracțiile turistice vor începe să
fie comercializate la o audienț ă mai largă .
Etapa a 3 -a: Succesul – facilitățile turistice includ transportul, ghidarea, cazarea,
restaurantele etc. și sunt pe deplin dezvoltate și utilizate.
Etapa a 4 -a: Stagnarea – numărul vizitatorilor ajunge la vârf cu o cap acitate de transport
atinsă sau depășită. Turismul provoacă probleme sociale, economice, de mediu și politice. În

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

15
timp ce zona este încă foarte populară, nu mai este la modă și mulți turiști sunt acum mai
interesați de destinații noi.
Etapa a 5 -a: Întineri rea sau declinul – zona se diminuează, pe măsură ce turiștii se
îndreaptă către alte destinații, mai la modă sau rebrand cu abordări noi, mai durabile pentru
dezvoltarea turistică.
Cluj Napoca este un important centru cultural -artistic, un oraș vechi cu o multitudine de
atracții turistice, reprezentând o atracție turistică datorită monumentelor istorice și multitudinii
de activități cultural -țtiințifice reprezentate de teatre recunoscute chiar și la nivel internațional .
Orașul se poziționează în Europa ca u n oraș valoros și reprezentativ din punct de vedere istoric,
cultural, educativ și identitar. Aici se încadrează tradiția istoriei urbane de valoare europeană,
pornind de la vechimea orașului roman Napoca, continuând cu fundația medievală, cu „orașul
comoa ră” din perioada de maximă înflorire a Clujului și cu remodelarea barocă, trecând prin
epoca industrializării, interbelică și apoi comunistă pentru a ajunge la orașul actual considerat
inima Transilvaniei.
Conform clasamentului trip -advisor, printre cele mai cunoscute și dorite locuri și
obiective turistice se numără Parcul Central, Statuia lui Matei Corin, Biserica Sf. Mihail,
Grădina Botanică, Cetățuia, Teatrul Național, dar și Cluj Arena. Obiectivele turistice, cât și
restaurantele bine cotate sunt cons iderate și introduse în studiu ca hotspoturi turistice ale
Clujului.
Potrivit bazei de date disponibilă pe site -ul Autorității Naționale pentru Turism, la
nivelul orașului există o rețea extinsă de unități de alimentație, compusă din aproximativ 557
de uni tăți, acoperind toate tipurile de structuri de alimentație. Specificul studențesc al orașului
face ca cea mai frecvent întâlnită unitate să fie barul de zi (aproximativ 31% din totalul
unităților) . Din punct de vedere economic, reprezintă o destinație ades ea frecventată de către
oamenii de afaceri. În consecință, structurile de tip restaurant sunt prezente într -o proporție de
peste 23% din numărul total al unităților din municipiu . Diversitatea gastronomică existentă
poate fi conturată și de existența resta urantelor cu specific național sau internațional (italian,
german, mexican, etc). Cu toate acestea, acest segment al restaurantelor este slab reprezentat în
oferta de alimentație din Cluj -Napoca (aproximativ 4% din totalul locurilor). S-a realizat o
compar ație între locurile disponibile în unitățile de alimentație din Cluj -Napoca cu alte orașe
considerate destinații turistice majore din Transilvania. S -a constatat că acest oraș este de

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

16
departe cel mai bine dezvoltat , cu peste 35.000 de locuri, în timp ce în Brașov și Sibiu,
următoarele din această privință, numărul locurilor în unitățile de alimentație este 19.114
respectiv 9.158. S -a remarcat faptul că unitățiile de tip bar de zi, disco bar, cafe bar, braserie,
înregistrează o prezență majoră datorită preze nței tinerilor care vin să studieze în Cluj -Napoca.
(cmpg.ro)

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

17
CAP 2. Overview

2.1. Influențe asupra chiriilor
Referitor la aceast ă temă, am analizat articolul realizat în anul 2017 de către Philipp
Schäfer și Jens Hirsch, fiind și studiul care m -a inspirat în alegerea temei de licență.
Berlinul are cea mai mare piață de închiriere rezidențială din Germania și a fost
recunoscut mult timp ca un loc ieftin de locuit. Recent , o creștere a valorii chiriilor a amenințat
această imagine. Răspunzătoare pentru această dezvoltare este în primul rând, creșterea
continuă a cererii de locuințe datorită ratelor ridicate ale migrației nete, dar și oferta de locuințe
limitată și relativ inelastică (Investitionsbank Berlin, 2013, Berling Hyp, 2015). Pe lângă
factorii menționați, autorii afirmă că turismul urban este considerat răspunzător pentru
agravarea situației de pe piața imobiliară din Berlin. Astfel turismu l s-a dezvoltat rapid și
Berlinul este o destinație turistică majoră și unul dintre cei mai importanți trei jucători din
turismul urban european, alături de Paris și Londra.
Scopul acestui studiu a fost de a contribui la literatura existentă oferind o abordare
pentru a cuantifica impactul turismului urban pe piața imobiliară, prin măsurarea efectului
spațial al hotspoturilor turistice asupra chiriilor de locuințe și contribuind astfel la dezbaterea
actuală privind "turismul" in Berlin. Din cele mai bune cunoștințe ale autorilor, nu au existat
studii în literatura de specialitate până în preze nt, care să investigheze dacă hotspoturile turistice
urbane afectează chiriile locuințelor.
Studiul a surprins atracțiile turistice, restaurantele, hotelurile și apartamentele de
vacanță ca elemente constitutive a le hotspoturilor turistice și s -a bazat pe o analiză spațială
utilizând sistemele informatice geografice (GIS).
Analiza a fost bazat ă pe două seturi de date importante. Primul set de date a fost obținut
de la Immobilienscout24, cel mai important portal imobiliar din Germania. Furnizorul a
transmis autorilor chiriile cotate în perioada ianuarie 2011 până în iunie 2014. Setu l de date a
cuprins 511.478 date georeferențiate, inclusiv caracteristicile structurale (de exemplu suprafață ,
vechime , număr camere etc.) ale apartamentelor de închiriat din Berli n. După ajustarea datelor
și excluderea observațiilor cu valori lipsă, analiza a fost efectuată pe un eșantion de 68984 de
chirii cotate. Cel de -al doilea set de date a fost colectat de la tripadvisor.com, și s -au utilizat

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

18
7401 de locuri de turism (955 de atracții turistice, 4892 de restaurante, 666 de hoteluri și 888
de apartamente de vacanță) cu adresele și ratingurile corespunzătoare listate în iulie 2015.
Rating -ul fiecărei locații turistice a fost impus pentru a exprima atract ivitatea fiecărei
locații , percep ută de turiști pe o scară de la unu la cinci (1 = rău; 5 = foarte bun). Pentru analiză,
valoarea corespunzătoare a atractivității a fost determinată combinând numărul ratingurilor și
valoarea medie a atractivității. Valorile obținute au fost standar dizate pentru a face coeficienții
de regresie să fie mai comparabili.
Pe lângă cele două seturi de date principale, s-au inclus și d atele privind infrastructura
(aeroport, gări, stații de autobuz) și facilitățile (supermarket -uri, farmacii, grădinițe etc.) care
au fost obținute de pe platforma OpenStreetMap. Distanța pentru aceste locații a fost calculată
pentru fiecare apartament de închiriere utilizând GIS. Datele socioeconomice (calitatea zonei
rezidențiale, densitatea populației, rata șomajului și echil ibrul migrației) au fost utilizate în
conformitate cu cele 447 de zone de planificare ale LOR – nivel 3 din Berlin (Biroul de statistică
Berlin Brandenburg, 2014). Pe baza adresei lor, apartamentele de închiriere au fost distribuite
uneia dintre aceste zone statistice.
Variabilele introduse în analiză au fost următoarele:
 Variabila dependentă : chiria unui apartament/ mp
 Variabilele independente:
o Suprafața totală
o Vârsta locuinței exprimată în ani
o Mp pe fiecare încăpere
o Variabilă dummy pentru existența bucăt ăriei
o Variabilă dummy pentru existența balconului
o Calitatea zonei rezidențiale
o Densitatea populației
o Media ratei șomajului
o Distanța față de cel mai apropiat aeroport
o Distanța față de cea mai apropiată gară
o Distanța față de cea mai apropiată stație de autob uz
o Distanța față de cea mai apropiată farmacie
o Distanța față de cea mai apropiată grădiniță
o Distanța față de cea mai apropiată brutărie

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

19
o Distanța față de cel mai apropiat supermarket
o Variabila scor pentru cea mai apropiată atracție turistică (încă două vari abile
pentru cele mai apropiate 3, respectiv 5 atracții)
o Variabila scor pentru cel mai apropiat restaurant (încă două variabile pentru cele
mai apropiate 3, respectiv 5 restaurante)
o Variabila scor pentru cea mai apropiată casă de vacanță (încă două variabi le
pentru cele mai apropiate 3, respectiv 5 case de vacanță)
o Variabila scor pentru cel mai apropiat hotel (încă două variabile pentru cele mai
apropiate 3, respectiv 5 hoteluri)
Spațiul caracteristic al proprietății este, în general, de așteptat să fie poz itiv, așadar un
spațiu mare la un preț mare . Cu toate acestea, autorii dezvăluie că dacă există, de exemplu, multe
apartamente mici, care sunt relativ mai scumpe decât cele mai mari, este posibil ca semnul să
se schimbe. În rândul hotspoturilor turistice s -a observat prezența multicoliniarității între
atracții turistice și restaurante și astfel au fost introduse separat în modele. Se afirmă că
rezultatele modelelor OLS care iau în considerare variabilele hotspoturilor turistice susțin
dezbaterea actuală p otrivit căreia turismul poate adăuga valoare chiriilor locuințelor , astfel s -a
confirmat faptul că cele patru forme ale hotspoturilor turistice (atracții turistice, restaurante,
hoteluri și apartamente de vacanță) afectează chiriile locuințelor din Berlin . Intuitiv, atracțiile
turistice adaugă valoare chiriilor, întrucât locațiile atractive sunt de asemenea apreciate și
solicitate de localnici, de exemplu, din cauza unei viziuni bune. Dar c u toate acestea, s-a susținut
că restaurantele și hotelurile provoa că, în principal, o lipsă de spațiu datorită cererii crescute,
iar apartamentele de vacanță sunt adesea situate în zone rezidenția le foarte atractive, în care
chiriile sunt ridicate oricum și dacă cererea pentru apartamentele de vacanță crește semnificativ
pot accentua piața imobiliară.
Regresia din articolul menționat, estimată pentru vârsta locuinței prezintă o relație
convexă, ceea ce înseamnă că , chiria locuințelor scade odată cu creșterea vârstei pentru
locuințele relativ tinere. După ce locuința are a proximativ 40 de ani, efectul dispare și indică o
creștere a valorii pentru locuințele bine modernizate și renovate. Calitatea zonei rezidențiale
prezintă o funcție cu o tendință ascendentă care arată clar că , cu cât este mai bună calitatea
zonei rezidenți ale, de ex. măsurată prin calitatea infrastructurii, cu atât este mai mare chiria
respectivă.
În legătură cu d istanța față de cea mai apropiată stație de autobuz s-a indicat faptul că
apropierea de o stație a autobuzului este favorabilă. Cu toate acestea, apropierea foarte mare,

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

20
mai exact cu o distanță de până la 500 de metri nu aduce plusuri valorii de închiriere, posibil
datorită străzilor populate și zgomotoase sau a pasagerilor zgomotoși care așteaptă transportul
public.
În plus, rezultatele confirmă prin construirea variabilelor care consideră atractivitatea
hotspoturilor turistice, că dacă acestea sunt mai atractive se adaugă mai multă valoare chiriilor
de locuințe di n imediata vecinătate și invers.
Autorii menționează că toate rezultate obținute pot fi diferite în alte orașe. În consecință,
se recomandă compararea diferitelor orașe între ele. În plus, ar merita analizat dacă acest
fenomen este valabil pentru diferite tipuri de orașe (de exemplu, orașe culturale și orașe
comerciale), precum și pentr u orașele din alte țări sau dacă există diferențe între diferitele tipuri
de atracții turistice (de exemplu, catedrala vs. muzeu).
2.2. Factori determinanți asupra prețurilor locuințelor
Un studiu realizat de Mehin Amiraslanova, Nigar Bakirova și NarminEyn izada în anul
2018 a vizat dezvăluirea factorilor majori care afectează prețurile locuințelor (locuințe și case)
în Baku, capitala Republicii Azerbaidjan. Studiul are la bază modelul de regresie multiplă,
estimat prin metoda celor mai mici pătrate. În mult e țări din întreaga lume, imobilele sunt
considerate ca un bun care servește ca sursă a proprietarului capitalului pasiv. Prin urmare, piața
imobiliară este privită ca o parte integrantă a economiilor naționale. Ca economist filipinez
Habito (2009) a decla rat că "locuințele pot fi una dintre cele mai eficiente metode de stimulare
a consumului și activității de producție în alt sector al economiei". Investițiile în domeniul
imobiliar sunt practicate pe scară largă de către rezidenții din Baku. Prin urmare, prețurile
imobiliare au fost în mod constant subiect de discuții și preocupări ale tuturor straturilor
populației, de la civili obișnuiți la funcționari guvernamentali și, prin urmare, factorii de decizie
publici, proprietarii imobiliari, agenții comisiei, precum și cumpă rătorii înșiși au o mare nevoie
de surse sigure de a -și baza deciziile.
Fiind capitală, precum și orașul cel mai larg al Azerbaidjan -ului, Baku a înregistrat o
creștere constantă a populației. Pe baza statisticilor, în 1999, numărul persoan elor care trăiau în
Baku a fost 1788854, care a crescut cu 20,9% și s -a ridicat la 2622 560 la începutul anului 2018 .
Aceste cifre au araătat accelerarea procesului de urbanizare care a dus la acumularea cererii și,
ulterior, la aprovizionare a pe piața imob iliară din Baku. În plus, pe lângă teoria tradițională a
ofertei și cererii, s-au analizat și alți factori importanți care definesc prețurile pe piața
imobiliară. Acești factori au fost separați în două abordări, mai precis abordarea

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

21
macroeconomică și abor darea hedon ică. Abordarea macroeconomică s -a concentrat pe
indicatorii macroeconomici fundamentali, cum ar fi PIB, ratele de dobândă, șomajul și creșterea
populației. În comparație cu analiza macroeconomică, abordarea hedonică este mai restrânsă în
ceea ce privește domeniul de aplicare, dar este mai detaliată. Abordarea hedonică corelează
prețul bunurilor cu atributele lor de calitate. Această abordare a fost formulată în primul rând
de Rosen (1974) și este utilizată și în prezent în numeroase studii privin d piața imobiliară.
Scopul cercetării a fost de a identifica determinanții majori ai prețurilor locuințelor în Baku prin
utilizarea metodelor empirice.
În general, gama de componente a locuinței, care include locația, infrastructura,
cartierul, precum și p rezența bunelor facilități ecologice reprezintă elemente esențiale care
determină valoarea imobiliară. O serie de studii au demonstrat relația pozitivă dintre locație și
prețul proprietății. De obicei, casele situate în centrul orașului au fost judecate ca fiind mai
scumpe decât cele situate în suburbii. Meese și Wallace (2003) au analizat piața imobiliară
pariziană și au ajuns la concluzia că există o relație negativă între distanța față de centru și prețul
casei, adică, cu cât distanța de la centru este m ai mare cu atât prețul este mai mic.
Un alt factor care are impact asupra evaluării imobilului a fost considerat infrastructura
de transport. Această problemă a fost examinată îndeaproape de Henneberry (1998) pentru
cazul South Yorkshire în Marea Britanie și a concluzionat că, în timp ce calea ferată era în curs
de construcție, prețul locuințelor situate în apropiere de această zonă a scăzut. Cu toate acestea,
în momentul în care construcția s -a încheiat, iar calea ferată a început să funcționeze, efectul
advers asupra prețurilor a fost eliminat. În momentul de față, mijloacele de transport de
proximitate sunt de o importanță majoră deoarece oferă posibilitatea de a economisi timp. Au
fost efectuate mai multe cercetări în această privință; totuși, rezultate le sunt controversate: unele
studii au concluzionat că există o legătură pozitivă între apropierea de stațiile de metrou și
prețurile locuințelor, altele au negat această propunere.
Pentru studiul menționat la început , în Azerbaidjan, metroul, a fost cons iderat cel mai
rapid mijloc de transport. Cu privire la această afirmaț ie, s-a recunoscut că, în general, prețul
caselor situate în imediata vecinătate a mijlocului de transport este mai mare .
Un alt factor esențial , luat în considerare în influenț area pre țurilor imobiliare a fost
calitatea cartierului. Subtermul de "calitate a vecinătății" înseamnă, în general, prezența
facilităților cum ar fi parcurile, centrele comerciale, facilitățile sportive, magazinele alimentare,
precum și apropierea de instituții p recum școlile, universitățile, spitalele etc. Feng și

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

22
Humphreys (2012) au investigat pentru SUA relația dintre prețul locuințelor și apropierea de
facilitățile sportive. Rezultatele au arătat că există o legătură pozitivă între aceste două variabile.
Astfe l cu cât calitatea vecinătății este mai mare, prețul imobilului crește.
Anul construcției a fost considerat , de asemenea, un factor fundamental care afectează
prețul proprietății. Conform studiilor anterioare, s -a demonstrat că există o relație inversă înt re
vârsta casei și valoarea acesteia, cu excepția cazului în care clădirea are o valoare istorică și
arhitecturală. Cu toate acestea, revenind la cazul Azerbaidjan -ului, această problemă este puțin
paradoxală. În Azerbaidjan, gândurile oamenilor cu privire la vârsta casei au variat între diferite
categorii de persoane. Generația mai în vârstă a favorizat clădirile vechi, referindu -se la
fiabilitatea și durabilitatea lor, în timp ce generația mai tânără a preferat noile clădiri, deoarece
acestea respectă no ile standarde și cerințe.
Un alt factor inclus în analiză a fost atributul constructiv al casei, cum ar fi numărul de
camere, suprafața totală a casei, materialele utilizate în construcții, facilitățile moderne, planul
de amenajare etc. În general, pe măsu ră ce suprafața și numărul de camere sporesc, prețul
locuinței crește de asemenea. În plus, atunci când avantajele moderne sunt disponibile, dorința
consumatorilor de a plăti crește. Având în vedere faptul că s -a analizat piața imobiliară ca fiind
generală , adică atât case, cât și apartamente, s-au observat distincții între ele. Au existat
variabile diferite care afectează în mod specific prețurile apartamentelor și caselor. De exemplu,
mărimea suprafeței terenurilor, numărul de etaje, existența garajului, piscina și mansarda au
impact semnificativ asupra valorii de piață a casei. Pe de altă parte, pentru apartamente, factorii
importanți sunt etajul la care se află și existența unor facilități cum ar fi lifturile.
Au existat dezbateri continue între cercetăt ori dacă vederile de la locuință influențează
valoarea proprietății. Rodriguez și Sirmans (1994), a u estimat efectul "vederilor bune" asupra
prețului locuințelor folosind analiza multiplă de regresie. Rezultatele cercetării au arătat că
există o legătura p ozitivă între îmrejurimi și valoarea casei.
Pentru a arăta cei mai importanți factori determinanți ai prețurilor locuințelor din Baku,
s-a formulat o bază de date cu 497 de apartamente și 443 case. Pentru rezultate cât mai bune,
cele două au fost supuse se parat examinării. Autorii articolului au menționat că factorii cei mai
importanți care afectează prețurile locuințelor ar trebui precizați în vânzarea de reclame. Prin
urmare, problema a fost investigată din punctul de vedere al vânzătorului. Probabil că e xistă o
ușoară tendință pozitivă, și anume prețul de vânzare scade, în general, după negocierea între
părți. Totuși, aceasta este și cea mai bună alternativă. Astfel, o altă alternativă ar putea fi

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

23
prețurile contractuale, care nu sunt disponibile publiculu i, probabil că nu există pentru case fără
factură de vânzare și este tendință negativă, deoarece o anumită sumă este plătită după predare.
În schimb, prețurile de publicitate și toate celelalte informații aferente sunt ușor accesibile prin
intermediul site -urilor imobiliare. Astfel, datele au fost colectate de la cele mai mari trei site –
uri imobiliare din Baku (www.emlak.az; www.bina.az; www.tap.az) în aprilie, 2018.
Eșantionarea s -a făcut la întâmplare prin toate cele trei site -uri web. Selecția variabile lor a făcut
referire la percepția vânzătorilor cu privire la factorul determinant al prețurilor locuințelor.
Vânzătorii raportează toate informațiile posibile care pot afecta prețurile.
Lista variabilelor care au fost introduse în model este următoarea:
 Variabila dependentă : prețul imobilului.
 Variabile independente:
 Preț mediu/ mp în zona corespunzătoare. Datele se referă la 12 zone aflate în
mod de finitiv în zona Baku.
 RMN: Număr de camere.
 FLN: Număr de etaje (etajul la care se află apartamentul sau nu mărul de etaje al
caselor)
 AR: Suprafața, măsurată în mp
 MODCON: variabilă dummy, dacă sunt disponibile facilități moderne, este egal
cu 1, altfel este egal cu 0.
 BOS: factură de vânzare, variabilă dummy, dacă este disponibilă o factură de
vânzare, este eg ală cu 1, în caz contrar 0.
 TIP: variabilă dummy, dacă imobilul este nou, este egal cu 1, altfel este egal cu
0 (numai pentru apartamente).
 REP: variabilă dummy, dacă imobilul este renovat egal1, altfel este egal 0.
 GAS: disponibilitatea gazului, variabilă dummy, dacă gazul este disponibil, este
egal cu 1, altfel este egal cu 0 (pentru apartamente).
 ENTRMNT: apropierea de centru, variabilă dummy, dacă este aproape de centru
, este egal cu 1, altfel este egal cu 0 (pentru apartamente).
 PROXTOM: Proximitatea spre stațiile de metrou, variabila dummy, dacă este
aproape de stația de metrou 1, altfel este egal cu 0 (pentru apartamente).
 GAR: variabilă dummy, dacă dispune de garaj egal cu 1, altfel este egal cu 0
(numai pentru case).

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

24
Cele mai multe dintre casele și apartamentele alese au avut un nivel coresp unzător de
întreținere care era de așteptat să afecteze pozitiv prețurile. Numai 51% dintre case și 65%
dintre apartamente au avut factură de vânzare. Acest fapt a fost perceput ca cea mai importantă
dovadă a fap tului că este legală locuința. De aceea impactul său pozitiv asupra prețurilor era de
așteptat să fie foarte puternic.
Rezultatele empirice au fost extrem de interesante și practic utile, din punct de vedere
economic. Astfel, rezultatele au prezentat un impact semnificativ statistic și economic al
"localizării" asupra costului aparta mentelor din Baku, în timp ce s -a înregistrat un efect negativ
al acestei variabile asupra prețului caselor. Pentru apartamente, rezultatele au arătat că
apropierea de centru , dispunerea de facilități moderne , disponibilitatea gazului și numărul
etajului nu afectează semnificativ prețurile. Prin urmare, aceștia nu sunt factori determinanți
pentru prețul apartamentelor din Baku. Potrivit rezultatelor, numărul de camere a fost considerat
un factor foarte influențabil, existând astfel o asociere pozitivă între numărul de camere și prețul
caselor. Presupunând că toate caracteristicile ar fi egale, o unitate mai mare la numărul de
camere mărește prețul cu 9,9%. Dimensiunile locuințelo r influențează, de asemenea,
semnificativ prețul unităților imobiliare (p <0,01).
În concluzie, autorii articol ului au relatat că investigarea factorilor care determină
majorarea sau scăderea prețurilor locuințelor ar trebui să fie în centrul atenției tutu ror
participanților la piața imobiliară, atât cumpărători obișnuiți sau vânzători, precum și
investitori. Amplasarea în apropierea stațiilor de metrou a afectat puternic prețurile de la Baku,
ceea ce a făcut ca, în medie, să fie cu 10,8% mai scumpe decât a ltele cu aceleași caracteristici,
dar aflate mai departe. Situațiile au arătat că localizarea, renovarea, existența facturii de vânzare
și apropierea de stațiile de metrou ar fi principalii factori determinanți ai prețurilor
apartamentelor din Baku. În ans amblu, modelul a explicat 79,7% din variațiile prețurilor.
Cercetările au produs rezultate extrem de interesante și valoroase pentr u prețurile
caselor din Baku. S -a constatat că prețul caselor este foarte elastic pentru numărul de camere,
suprafața zonei d e locuit, nivelul de renovare și garajul separat.
În literatura actuală, nu există nicio cercetare din partea consumatorilor. Mai precis, se
poate realiza o nouă cercetare (probabil experimentală) cu privire la modul în care anumiți
indicatori afectează ev aluarea locuințelor de către consumatori.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

25
2.3. Analiza pie ței imobiliar e de închiriere
Un studiu realizat de HanLia, YehuaDennisWeib, și YangyiWub afirmă că datorită
creșterii economice rapide și urbanizării, locuințele din cele mai importante orașe din Ch ina,
cum ar fi Shanghai și Beijing, au devenit printre cele mai scumpe din lume. Autorii au realizat
un studiu pentru orașul Shanghai și au constatat că din Decembrie 2006 până în Octombrie
2017, rata medie a chiriei pentru întregul oraș a crescut de la 14 ,45 la 68,49, în timp ce rata
medie a prețurilor chiriilor din New York în 2017 a fost de numai 35,7. În acest studiu, s -au
examinat pe larg modelele spațiale și factorii determinanți asupra pieței de locuințe din
Shanghai, care integrează în mod inovator mai multe surse deschise de date pentru a oferi mai
multe posibilități pentru viitoare studii urbane în China. Înainte de anii 1980, locuințele private
de închiriere în China au fost limitate, deoarece majoritatea angajatorilor au oferit locuințe
rezidenți ale pentru muncitorii lor. De atunci, locuințele private de închiriere s -au dezvoltat
treptat și au devenit o parte indispensabilă a sistemului de locuințe din China . Datorită prețurilor
ridicate ale locuințelor, locuințele private de închiriere au devenit singura opțiune pentru
majoritatea locuitorilor fără acte.
Literatura actuală a evaluat proiectele și politicile publice de închiriere a locuințelor în
China. A fost acordată o atenție specială pieței imobiliare pentru persoanele cu venituri reduse.
Dato rită sporirii prețurilor locuințelor din Shanghai, persoanele care aveau locuri de muncă în
industrii de înaltă tehnologie, dar nu dețineau acte, mai precis făceau parte din populația
„plutitoare” au format o categorie mai vulnerabilă decât lucrătorii cu v enituri mici. Datorit ă
faptului că datele locațiilor chiriilor au fost inaccesibile , geografia chiriilor a fost subestimată
atât în privința modelelor spațiale, cât și a dinamicii. De asemenea, factorii externi care
influențează prețurile de închiriere pri vate, cum ar fi facilitățile de transport și facilitățile de
agrement , au fost neglijați. Astfel, întrebarea privind modul în care factorii cauzali variază în
funcție de scara geografică și de tipul structurii urbane a rămas fără răspuns. S-a pus foarte ma re
accent pe influența populației plutitoare, menționată anterior. A fost considerată sursa primară
a cererii de locuințe. Studiile occidentale arătau că, migranții stimulează considerabil
dezvoltarea pieței chiriilor și sporesc prețur ile de închiriere a l ocuințelor (Egner and Grabietz,
2017). În China, impactul populației "plutitoare" asupra chiriilor din Shanghai, un oraș global
cu o gamă largă de oportunități, a fost considerat în mod natural delicat și complicat (Wei și
Leung, 2005).
În calitate de cel mai mare oraș din China, Shanghai are cele mai multe sucursale ale
Lianjia.com, care oferă o acoperire adecvată a datelor privind piața imobiliară de închiriere ,

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

26
astfel de aici au fost preluate datele din analiză .. Începând cu anul 2009 până în 2016, prețu l
mediu de tranzacționare al apartamentelor a crescut (CREI, 2017 ) concomitent cu o creștere a
venitului pe cap de locuitor. În 2017, cheltuielile cu locuințele pentru chirii și creditele ipotecare
au reprezentat deja aproape 50% din bugetele gospodăriilor (SUNS, 2017). Spre deosebire de
orașele globale din țările dezvoltate, Shanghai a înregistrat o creștere drastică a populației, dar
a înregistrat și o creștere rapidă a raportului preț -chirie. Prețurile inaccesibile ale locuințelor și
chirii le au devenit o problemă majoră, afectând atractivitatea, creativitatea și incluziunea
orașului.
Neglijarea chiriilor din China în studiile privind locuințele se datorează în mare parte
lipsei de date geografice, dar tehnicile de date deschise disponibile recent ne ofer ă un acces mai
precis la prețurile de închiriere (Glaeser et al., 2015; Shearmur, 2015).
În studiu l menționat, autorii au colectat chiriile listate și caracteristicile apartamentelor
pentru închiriere din octombrie 2016 utilizând programul Python, de pe s ite-ul Lianjia.com, cea
mai mare firmă de brokeraj imobiliar din China (Xiaoetal., 2017). Au fost inchiriate 33.428 de
apartamente, ceea ce a oferit o imagine relativ completă a pieței imobiliare private din Shanghai.
Prin urmare, s -au folosit aceste apart amente în analize și regresii spațiale. Datele privind
oportunitățile de angajare, nivelurile salariale, rezidenții "plutitori", au fost culese din mai multe
surse. Oportunitățile de angajare s -au adunat din cel de -al treilea recensământ economic din
China (2013), în timp ce salariile posturilor noi disponibile au fost extrase de la 51job.com (Rao
și Dai, 2017). Datele privind populația "plutitoare" la nivel de sector au fost colectate din
Anuarele de Statistică a Sectorului în 2010 (SSB, 2011). Siturile de localizare a stațiilor de
autobuz, a stațiilor de metrou, a băncilor, a spitalelor și a parcurilor au fost colectate pe baza
serviciului de puncte de interes map.baidu.com și completate prin hărțile de la Google Earth
(Xiao et al. 2017). Gradurile de popu laritate (grad de confort) ale facilităților private cum ar fi
facilitățile de divertisment, cumpărături și servicii rezidențiale au fost extrase de la
Dianping. com (Zhaietal., 2015). În general, toate datele colectate de la departamentele oficiale
și anua rele statistice sunt cele mai actualizate, iar seturile de date de la 51job.com, Lianjia.com,
Dianping.com și POI de la Baidu Map au fost colectate în 2017 și 2018. Prin urmare, aceste
seturi de date au fost compatibile și integrarea acestor seturi de date într-un singur studiu
reprezintă o inovație metodologică.
În urma studiului autorii au constatat că a partamentele cu chirie lunară mai m are de 150
de yuani / m2 erau localizate în zon a centrală a orașului Shanghai. De asemenea , s-au înregistrat
valori mult mai mari în zonele de est și sud decât în zona de vest, deoarece serviciile

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

27
furnizorilor, industriile de înaltă tehnologie și zonele universitare erau concentrate în principal
în raioanele Pudong, Minhang și Songjiang. Concentrarea ocupării forței de mun că și prețurile
ridicate ale chiriilor au făcut ca centrul orașului Shanghai să fie inaccesibil pentru majoritatea
populației "plutitoare" și a altor familii cu venituri mici. Pe baza revizuirii literaturii, s -au
adoptat trei niveluri de variabile independ ente: factori la nivel regional care se concentrează pe
cererea de locuințe și discriminarea socială, atributele de cartier exterior care subliniază
accesibilitatea și facilitățile de servicii, și condițiile structurale la nivel de gospodărie.
Este redat f aptul că î n teoria neoclasică, cererea de locuințe este în mare măsură
dependentă de oportunitățile de angajare, iar prețul chiriei este strâns asociat cu nivelul salariilor
(Glaeser și Gyourko, 2002, Otternmannetal., 2008). Astfel, s -au așteptat relații s emnificative și
pozitive între piața muncii, nivelul salariilor și piața de închiriere. În ceea ce privește populația
"plutitoare", adică migranții interni, situația a fost mai complicată. Oportunitățile abundente și
serviciile mai bune din Shanghai au atr as o populație substanțială "plutitoare" din interiorul
Chinei, care, pe de o parte, a amplificat nevoia de locuințe private de închiriat, pe de altă parte,
rezultând o discriminare socială care afectează capacitatea pieței de a stabili în mod
corespunzăto r nivelurile chiriei (Wangetal., 2010; Wongetal., 2005). În același timp, locurile
de muncă bine plătite erau concentrate în centrul orașului și în extensiile acestuia, cu o extindere
care s -a îndreptat spre sud și est.
În ceea ce privește factorii externi la nivel local, s-a pus accentul asupra facilităților de
transport și servicii, care s -au dovedit a fi semnificative în literatura privind prețurile
locuințelor, dar au fost neglijate în studiile privind chiriile locuințele chineze. Trei variabile
explica tive au fost incluse pentru a reprezenta atributele accesibilității proximale ale unui
apartament. Numărul de stații de metrou și de stații de autobuz aflate la o jumătate de kilometru
de apartament au fost utilizate pentru a reprezenta accesibilitatea în tranzit (Hessand Almeida,
2007). Distanțele față de parcuri, numărul de școli publice, bănci și spitale aflate la mai puțin
de 0,5 mile de apartament au fost utilizate ca legătură pentru facilitățile de serviciu public.
Variabilele serviciilor private de a grement au fost exprimate prin nivelele de popularitate a
distracției, shoppingului și serviciilor rezidențiale de la mai puțin de 0,5 mile de apartament
(Rosiers et al., 1996; Wu și colab., 2017). Toate variabilele legate de distanță au fost calculate
pe baza distanței euclidiene.
La nivelul gospodăriei, suprafața, numărul de dormitoare, numărul de camere de zi,
etajul, decorarea și vârsta casei au fost utilizate și adăugate ca variabile de control pentru a
captura atributele structurale ale apartamentului . S-a remarcat importanța orientării spre sud,

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

28
astfel, a avea o casă orientată spre sud este una dintre cele mai importante preferințe culturale
pentru chinezi, deoarece orientarea sudică a locuințelor și apartamentelor oferă expunere
maximă la lumina soar elui și a fost mult timp favorizat de sistemul chinezesc de geomantie,
Fengshui (WangandLi, 2006).
S-a efectuat și o analiză a corelațiilor și în cele din urmă, în specificația modelului
prezentat, nu s-a sesizat existența unor semne notabile de apariție a multicoliniarității.
Autorii au concluzionat că locuirea în apropierea numeroaselor oportunități de angajare
de o calitate superioară și a serviciilor publice este esențială pentru chiriași. Cu privire la
atributele cartierului exterior, chiriașii ar fi dispuși să plătească mai mult pentru a fi aproape de
facilitățile de transport public, cum ar fi stațiile de metrou, și băncile. S-a remarcat faptul că
accesul mai bun la școlile publice nu adaugă valoare locației unei chirii. Spre deosebire de țările
occidentale, gazdele din China nu au aceleași drepturi și beneficii ca și cumpărătorii; închirierea
unui apartament într -un district școlar nu permite accesul la o școală publică locală. Chiriașii
fără înregistrarea gospodăriilor nu au nevoie să trăiască aproa pe de școlile de înaltă calitate (Li
și Wu, 2008, Wu, 2002a, b, Yu și Cai, 2013) . În ceea ce privește facilitățile de servicii private,
un apartament înconjurat de facilități mai bune de cumpărături și de servicii rezidențiale este
aparent favorizat pe pi ața de închiriere. În ceea ce privește atributele structurale la nivelul
gospodăriei, numai orientarea spre sud a fost asociată pozitiv și semnificativ cu chiriile din toate
modelele .
Pe scurt, piața imobiliară de închiriere din Shanghai s-a dovedit a fi influențată în mod
colectiv de factori la nivel regional, cum ar fi piața forței de muncă, nivelul salariilor și
densitatea populației "plutitoare", precum și atributele de proximitate a facilităților de
accesibilitate și de servicii. Cu toate acestea, și concentrarea spațială a resurselor medicale a
condus la creșterea extremă a prețurilor de închiriere a apartamentelor cu proximitate la
spitalele mari.
Pe baza datelor despre prețurile locuințelor de la Lianjia.com din octombrie 2016, s -a
realizat, de asem enea, o comparație între prețurile de vânzare și chirii pentru a explora modul
în care piața rezidențială din Shanghai diferă după tipurile de chiriași. Datorită distribuției
oportunităților de angajare cu un nivel ridicat de salarizare, prețurile de închi riere sunt mai mari
în est decât în zona de vest a municipiului, în timp ce prețurile ridicate de vânzare au rămas în
zona centrală a orașului, din cauza concentrației facilităților publice și a facilităților de servicii.
S-a observat faptul că în general, în comparație cu prețurile locuințelor, piața imobiliară privată

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

29
de închiriere din Shanghai este mai strâns asociată cu piața forței de muncă și nivelurile
salariale.
În cele din urmă, studiul a fost ultilizat pentru în adoptarea numeroase lor politici pen tru
promovarea sau sprijinirea locuințelor publice, cum ar fi experiment ul local din Guangzhou,
"zugoutongquan", potrivit căruia chiriașii se bucură de aceleași drepturi ca proprietarii de case
(Guangzh ouMunicipal Government, 2017). Autorii au adus recoman dări că c ercetătorii trebuie
să studieze punerea în aplicare a acestor politici pentru a evalua efectele acestora și pentru a
face sugestii pentru îmbunătățire.
2.4. Factorii de localizare și prețuril or locuințelor
Xiaojin Liang, Yaolin Liu, Tianqi Qiu, Y ing Jing, Feiguo Fang sunt cei care au realizat
acest studiu pentru Ningbo, al doilea oraș ca mărime din provincia Zhejiang. Situat de -a lungul
coastei de est a Chinei, Ningbo este un oraș portuos renumit, cu peisaje frumoase, climă
sezonieră și o economi e foarte dezvoltată. În ultimele trei decenii, Ningbo a cunoscut un proces
de urbanizare rapidă, cu o extindere urbană mare. În același timp, creșterea economică susținută
și populația masivă au stimulat creșterea în plină expansiune a pieței imobiliare l ocale.
Atunci când se alege o reședință satisfăcătoare, cumpărătorii acordă prioritate macro –
factorilor (în special locația comunităț ii) și apoi iau în considerare micro -factori i (de exemplu
orientare, structură etc.). Motivul remarcat a fost că locația co munității nu se referă numai la
siguranță, comoditate și confort, ci și la prețul locuințelor. Această lucrare studiază relația dintre
prețurile locuințelor și factorii locaționali la nivel comunitar, luând Ningbo ca studiu de caz.
Studiul urmărește să efe ctueze o analiză de regresie pe baza datelor prelucrate ale prețurilor
locuințelor și a variabilelor explicative cuantificate.
S-a sesizat că d eși multe studii au implicat factorii determinanți ai prețului locuințelor,
cercetările axate pe factorii locațio nali la nivelul comunit ății sunt încă insuficiente. Mai mult,
unele facilități de localizare (de exemplu, sisteme de transport, facilități educaționale, spații
medicale și facilități comerciale etc.) influențează din ce în ce mai mult piața imobiliară și s unt
factori determinanți considerați de potențialii cumpărători de bunuri imobiliare. Prin urmare, s-
a considerat foarte necesar să se detecteze cantitativ mecanismul de influență al factorilor
locaționali asupra prețurilor locuințelor la nivel comunitar. Pe baza datelor geospațiale, această
lucrare a încearcat să exploreze influența factorilor locaționali asupra prețurilor locuințelor în
comunitățile rezidențiale, cu un studiu de caz în Ningbo. Studiul a urmărit determinarea
factorilor locaționali care inf luențează prețurile medii ale locuințelor și care este gradul de

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

30
influență a fiecărui factor. Scopul final a fost ca rezultatele obținute să contribui e la luarea
deciziilor de către potențialii cumpărători.
Autorii au chibzuit că prețul unei locuințe este legat în mod nejustificat de dezvoltarea
economică urbană și de calitatea vieții cetățenilor. De exemplu, Debrezion, Pels și Rietveld
(2006) au ilustrat efectul pozitiv al accesibilității căilor ferate asupra prețurilor locuințelor pe
baza datelor de vânz are din trei zone metropolitane din Olanda. Wen, Zhang și Zhang (2014)
au constatat că facilitățile educaționale au un efect pozitiv în ceea ce privește prețul locuințelor
în Hangzhou, China, pe baza modelului econometric realizat. Cercetătorii studiului au redat
faptul că Efthymiou și Antoniou (2013) au constatat că influențele unei căi ferate urbane
electric e (ISAP), unei gări naționale, unui aeroport și unui port maritim asupra prețurilor
locuințelor au fost negative datorită zgomotului generat.
S-a rema rcat că e xistența unui lac pitoresc în comunitățile din apropiere pare să aibă o
valoare adăugată în anumite zone și acest tip de efect scade odată cu creșterea distanței de la
lac (Zhou, Liu, Chen, Zeng și Wang, 2014). Intensitatea unei zone geografice a fost cuantificată
printr -o funcție a distanței. Atunci când distanța este zero, intensitatea este maximă . Această
intensitate reprezintă puterea de influență a obiectului factor (lacul, în cazul dat). Când
intensitatea devine foarte mare , distanța tinde sp re un minim .
Datele prețurilor medii ale locuințelor au fost colectate de la SouFun, cea mai importantă
și cea mai mare platformă imobiliară online din China. Pentru a asigura relevanța temporală,
toate datele de preț selectate au fost prețurile de piață î n august 2016. Datele de localizare pentru
toate comunitățile rezidențiale au fost obținute de la Biroul de Urbanism al Municipiului
Ningbo. Au fost colectate, de asemenea, atribute suplimentare (inclusiv vârsta clădirii).
Eșantionul final obținut a fost d e un volum egal cu 545 înregistrări.
Statisticile descriptive efectuate au exprimat că prețurile medii ale locuințelor variază
de la 5154 yuan / m2 la 25824 yuani / m2, cu o medie de 11908,5 yuani / m2. De asemenea , s-
a precizat că prețurile ridicate ale locuințelor sunt concentrate în principal în zona centrală
(inclusiv Haishu, Jiangdong și părți din Jiangbei).
Pe baza studiilor anterioare și a disponibilității datelor, s -au luat în considerare condițiile
de viață actuale ale locuitorilor din mediul urba n chinez și au fost aleși factorii potențiali de
influență. Transportul a fost principalul factor pentru locuitorii din mediul urban deoarece
determ ină viteza zilnică de deplasare . Facilitățile de călătorie pot fi împărțite în transportul
public și în tran sportul privat, în funcție de modul de călătorie. Tipurile de transport public

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

31
existente includ autobuze, tren de cale ferată și biciclete publice. Stațiile de autobuz și liniile
autobuzelor din Ningbo sunt relativ adecvate. Transportul feroviar a devenit o parte tot mai
importantă a transportului public urban. În final, au fost aleși drumurile, stațiile de autobuz și
stațiile de transport feroviar ca factori posibili legați de trafic și transport.
S-a presupus că m ajoritatea cumpărătorilor de locuințe vor lua în considerare
accesibilitatea resurselor educaționale (în special resursele de învățământ primar și secundar)
atunci când cumpără o reședință. În majoritatea orașelor din China, copiii sunt repartizați în
școli din regiunea lor specifică de viață. Dac ă doresc să meargă la o școală dintr -o altă regiune,
trebuie să plătească o taxă suplimentară. Având în vedere că acest lucru se întâmplă și în
Ningbo, distribuția școlilor (mai ales a celor bune) poate avea o influență considerabilă asupra
prețurilor locu ințelor comunităților înconjurătoare . Autorii au ale s grădinițele, școlile primare,
școlile secundare și universitățile ca factori potențiali legați de educație.
Facilitățile medicale sunt, de asemenea, o considerație importantă deoarece oamenii
sunt din c e în ce mai conștienți de semnificația sănătății, în ultimii ani. Condițiile medicale
convenabile oferă o oportunitate mai bună pentru o viață sănătoasă. Astfel, oamenii vor avea în
vedere accesul la facilitățile medicale pentru alegerea unei comunități sa tisfăcătoare. Pe baza
acestor considerente, facilitățile medicale sunt alese ca un alt factor de localizare.
Rezidenții trebuie să meargă la cumpărături pentru a satisface nevoile de bază ale vieții
de zi cu zi. Potențialii cumpărători iau în mod normal în considerare și confortul asupra
cumpărăturilor. Supermarketurile oferă necesități zilnice, în timp ce magazinele universale
oferă o gamă mai largă de mărfuri. Instituțiile financiare (de exemplu, băncile) sunt, de
asemenea, esențiale în viața de zi cu zi. În acest sens, acești factori pot influența prețurile
locuințelor. Prin urmare, s -au inclus supermarketurile, magazinele universale și instituțiile
financiare ca factori independenți.
Cercetătorii acestui studiu au implementat analiza de regresie a datelo r privind prețurile
și variabilele explicative cuantificate pe baza modelului OLS. Au obținut că modelul are o
semnificație generală și explică aproximativ 26% din variația variabilelor dependente în funcție
de parametrii de evaluare selectați. Astfel vari abilele explicative menționate mai sus au un
impact pozitiv semnificativ asupra prețurilor medii ale locuințelor comunităților.
Prin colectarea și prelucrarea datelor, ap licarea și analiza modelului, s -a observat
amploarea și eterogenitatea spațială a infl uenței factorilor de localizare diferiți asupra prețurilor
locuințelor. Contribuțiile majore ale acestui articol au fost încheiate după cum urmează. În

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

32
primul rând, a fost introdus modelul geografic pentru a cuant ifica variabilele explicative,
efectele ex terne ale factorilor locaționali, în locul metodelor tradiționale bazate pe distanțe.
Gradul de influență al fiecărui factor de localizare asupra unei comunități a fost calculat în
funcție de localizarea relativă a comunității în domeniul corespunzător gen erat de acest factor,
precum și de puterea de influență a fiecărui factor de localizare. În al doilea rând, dezvoltarea
urbană depinde din ce în ce mai mult de transportul public datorită urbanizării rapide. Așadar,
rețeaua de transport public, joacă un ro l principal în distribuția prețurilor locuințelor întregului
oraș.
S-au obținut câteva rezultate semnificative privind relațiile dintre factorii de localizare
diferiți și prețurile locuinț elor în Ningbo pe baza modelelului OLS . În special, tranzitul ferov iar
exercită o mică influență pozitivă asupra prețurilor locuințelor în zona centrală a orașului, chiar
și cu unii coeficienți negativi . Rezultatele arată că până și tranzitul feroviar în planificare poate
crește substanțial prețurile locuințelor în zonele în care transportul public este relativ
insuficient.
A fost observat faptul că a proape toate magazinele au influențe pozitive asupra prețurilor
locuințelor comunitățil or rezidențiale. În plus, cel mai vizitat lac accentuează semnificativ
prețurile comunit ăților din apropiere, în timp ce alte lacuri au o influență mică asupra prețurilor
locuințelor. Acest fenomen indică faptul că peisajul natural care atinge anumite scări și
funcționalități poate influența prețurile locuințelor.
Autorii au recomandat accesa rea rezultatelor de către d ezvoltatorii imobiliari și
cumpărătorii de bunuri imobiliare . În plus, d ezvoltatorii ar trebui să fie conștienți de valoarea
adăugată a factorilor locaționali și să selecteze locul de investiții adecvat pentru a -și maximiza
profi turile.
2.5. Factorii determinanți în alegerea unei locuințe
Acest studiu a fost realizat de către autorii AbdulLateef Olanrewaju și Tan Chai Woon,
pentru orașul Malaysia din China.
Calitatea locuințelor reprezintă o caracteristică a productivității, a b unăstării și a
satisfacției. În cazul în care calitatea locuințelor este adecvată și accesibilă tuturor, oamenii vor
cheltui mai puțin pentru îngrijire a sănătății, recreere, prevenirea criminalității și poluare, iar
productivitatea și prosperitatea vor cr ește.( Woo et all, 2014) . Pentru cei care își cumpără ,
respectiv construiesc casele, acestea reprezintă cea mai costisitoare investiție pe care o fac și
pentru cei care închiriază, valoarea chiriei este adesea singura cheltuială lunară sau anuală cea

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

33
mai mare. Locuințele sunt clasificate în diferite grupuri . De exemplu, există locuințe pentru
venituri mari, locuințe pentru venituri medii și locuințe pentru venituri mai mici (Glaeser și
Gyourko, 2003).
Creșterea neajunsului de locuințe la prețuri accesibile a determinat cercetătorii, scriitorii
și organele corporative (cum ar fi Banca Mondială) să investigheze și să comenteze
accesibilitatea locuințelor. Astfel au fost dezvăluite diferite constatări privind reducerea
costurilor de furnizare a locuințelor la prețuri accesibile (Glaeser și Gyourko, 2003; Nguyen,
2005; Assaf et al., 2010). Cercetătorii nu au făcut o anchetă logică pentru a examina motivele
pentru care cumpărătorii și proprietarii își aleg casa, ci au examinat motivele pentru care
cumpărătorii și proprietarii aleg sau plătesc contravaloarea locuinței .
S-au formulat două definiții pentru locuințele accesibile și a rezultat că o locuință este
accesibilă atunci când valoarea lunară a acesteia, incluzând pe lângă costul de închiriere și
utilitățile as ociate, facturile pentru electricitate, apă, canalizare și colectare de gunoi nu
depășește 30% din venitul disponibil al beneficiarului. Autorii au remarcat că în toate orașele
din Malaysia costurile locuințelor sunt extrem de inaccesibile atât pentru pers oanele cu venituri
medii, cât și pentru cei cu venituri mici. Astfel, conform Departamentului Statisticilor (2015)
cheltuielile lunare pentru închiriere sunt de 35% pentru cei din grupul de venituri medii.
Scopul acestui subiect a rezidat în explicarea a c eea ce determină cererea de locuințe la
prețuri accesibile și modul în care este influențată. Ca orice consumator, cumpărătorii de
locuințe se confruntă cu o mulțime de dificultăți și incertitudini până a ajunge la decizia alegerii
lor. Printre factorii de terminanți care influențează alegerea generală a locuințelor s-au regăsit
în cadrul studiului, caracteristicile locuințelor, veniturile, condițiile și locația.
În consecință, factorii determinanți în alegerea unei locuințe regăsiți în acest studiu sunt:
 Tipul construcției
 Suprafața
 Numărul camerelor
 Numărul băilor
 Disponibilitatea unui loc de parcare
 Locația
 Accesibilitatea la centrele medicale
 Accesul la educație

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

34
 Locația magazinelor sau a mall -urilor față de locuință
 Accesibilitatea la locul de muncă
 Dispo nibilitatea mijloacelor de transport
 Venitul familiei
 Numărul de membrii ai familiei
 Împrejurimi estetice
Pentru realizazarea studiului, datele au fost culese la nivel microeconomic, prin
distribuirea unui chestionar. Respondenții au fost rugați să bifeze importanța factorilor
determinanți care influențează alegerea locuințelor, pe baza experienței lor actuale, pe o scară
de la 1 la 5, unde 1 denotă cel mai puțin important, iar 5 este extrem de important. S -au realizat
tabele de frecvență pentru nivelul edu cației, venit și distanța de acasă la locul de muncă sau
stația mijloacelor de transport, măsurată în km. S -a concluzionat astfel că o parte dintre
respondenți trăiesc aproape de locul de muncă, dar cei mai mulți aproape de stație.
Nici unul dintre factor ii determinanți nu a fost măsurat ca fiind mai puțin sau cel mai
puțin important. În concordanță cu literatura, nu s-a remarcat surprinzător faptul că venitul
gospodăriei a fost considerat cel mai important determinant. Prin urmare, atunci când veniturile
gospodăriilor sunt în creștere , va exista cerere pentru mai multe clădiri rezidențiale. Wu (2013)
a constatat că venitul gospodăriei este determinant major în alegerea locației rezidențiale din
Beijing. Nu a fost neașteptat nici faptul că locația locuinței vine în continuare ca importanță.
Cele mai multe dintre locuințe le accesibile sunt situate departe de orașe, ceea ce necesită
extinderea timpului de transport și a costului combustibililor.
De asemenea tipul clădirii a fost considerat extrem de important, dar apropierea
locuințelor de centrele medicale are impact identic asupra alegerii cumpărării sau închirierii
unei case. Motivele pentru acestea sunt evidente, dar cu toate acestea, în timp ce există clinici
în locații strategice, spitalele care se ocupă de cazuri complicate și de urgență sunt împrăștiate.
Proprietățile situate în locații strategice sunt mai atractive. De exemplu, proprietățile
care sunt mai apropiate de transportul feroviar ușor sunt foarte solicitante și costisitoare (Knight
Frank, 2015) . În urma celor relatate, rezultatele indică faptul că disponibilitatea școlilor sau a
centrelor educaționale apare ca factor determinant pentru alegerea locuințelor. În Statele Unite,
s-a constatat că nivelul calitatății școlilor este principalul factor d eterminant în atrage rea
cumpărătorilor spre oraș (Bayohetal., 2006).

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

35
Printre c aracteristicile casei care determină în mod semnificativ alegerea gospodăriei au
fost menționate dimensiunea, vederile estetice, numărul de dormitoare și numărul de băi. Huang
a afirmat în 2004 că principalul motiv pentru care oamenii optează să cumpere o casă este să
găzduiască familii mai mari. Chiar dacă nu s-a putut confirma prin literatură importanța
numărului de dormitoare în alegerea casei, fără argument, numărul de dormito are este necesar
pentru confort și confidențialitate. În examinarea prețurilor locuințelor în Singapore, Fanetal
(2006) a constatat că viitorii beneficiari sunt mai preocupați de suprafață, tipul locuinței,
facilitățile de agrement și mediul de viață. Majo ritatea persoanelor își cumpără o locuință din
cauza extinderii familiei. În acest caz, unitatea, numărul de dormitoare, băi și spații verzi s-au
văzut ca factori determinanți considerabili. S-a constatat și o puternică influență a spațiului de
parcare asu pra alegerii locuinței.
Studiul a combina t atât factorii externi, cât și cei interni care domină luarea deciziilor în
achizitionarea unei locuințe . Multe criterii influențează alegerea locuințelor. Rezultatele
obținute vor îndruma părțile interesate, în sp ecial arhitecții și echipele de proiectare, cu privire
la criteriile care sunt necesare pentru locuințe la prețuri accesibile. Scopul teoretic a fost de a se
asigura că beneficiarii de case sunt satisfăcuți de locuințe și că firmele de construcții ar putea
să-și facă o marjă de "suficiență" a profitului.
Autorii au recomandat o abordare viitoare mai realistă care ar putea fi compararea
rezultatelor cu alte orașe mari din Malaysia, cum ar fi Kuala Lumpur, Johor și Selangor.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

36
CAP 3. Ipoteze, date, meto dologie

3.1. Ipoteze
Acest capitol debutează cu câteva ipoteze formulate și argumentate pentru a întelege
mult mai bine fenomenele analizate.
H1: Aspectul și dotările unei unități de închiriat influențează pozitiv valoarea lunară a
chiriei.
Această ipot eză se referă atât la utilitățile disponibile și dotările locuinței, cât și la
aspectul vizibil al acesteia. Persoanele sunt în general interesate de responsabilitatea care le
revine pe ntru utilități, mai precis de valoarea lunară de plată. Cele mai frecve nte întrebări sunt
referitoare la rețeaua de internet, respectiv sursa de căldură , deoarece acest lucru poate deveni
foarte costisitor pe timpul iernii.
Un spațiu mobilat va fi mult mai căutat decât unul parțial mobilat sau care nu dispune
de nicio dotar e. Astfel nu se poate fixa un preț foarte mare pentru o locuință nemobilată sau
neutilată, iar chiriașii preferă să plătească un preț mai mare pentru a beneficia de comfort decât
să investească suplimentar atât bani cât și timp, pentru cele necesare.
De a semenea, dacă o locuință este mai atractivă prin aspectul curat sau anumite
îmbunătățiri și renovări, aceasta va atrage mai mulți interesați decât una cu un aspect uzat,
învechit, în care proprietarul nu a investit și în consecință beneficiarul este dispus să plătească
mai mult pentru ceea ce arată bine, dar și proprietarul poater fixa un preț mai ridicat pentru cele
investite în locuință.
Așadar, cu cât un apartament are un aspect mai plăcut, îngrijit, nou și dispune de mai
multe dotări, cum ar fi mașină de spălat vase, prăjitor de pâine, espressor de cafea sau altele,
acesta va avea o valoare mai mare.
H2: Distața dintre unitatea locativă și centrul orașului influențează chiria.
Așadar, c u cât este mai mică distanța dintre unitatea locativă și centrul or așului, cu atât
este mai mare chiria plătită lunar de către beneficiar. De obicei apartamentele afla te la marginea
orașului au prețuri mai reduse în comparație cu cele situate în apropiere de, sau chiar în zonele
centrale. Au o importanță foarte mare și pr estigiul cartierului și împrejurimile locuinței.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

37
Oamenii sunt dispuși să plătească mai mult pentru o unitate locativă situată cât mai
aproape de centrul orașului, deoarece este o zonă mai populată, aici este cea mai mare varietate
de magazine, cent re medi cale și puncte de recreere sau divertisment.
H3: Prețul lunar pentru închirierea imobilului este influențat atât de distanța acestuia
față de restaurante cât și față de atracțiile turistice.
Majoritatea restaurantelor și atracțiilor turistice se află în zonele centrale ale orașelor.
Datorită faptului că gradul de comoditate al locuitorilor este foarte ridicat, aceștia sunt dispuși
să pătească un preț mare pentru a locui într -o zonă bună, aproape de cele mai cotate restaurante
și atracții turistice. Oamen ii pun un mare accent pe investirea timpului liber și preferă ca
activitățile de relaxare și locurile cele mai căutate să fie cât mai aproape.
Situarea față de cele menționate contribuie la reducerea cheltuielilor de transport, dar și
a timpului necesar d eplasării. În consecință, cererea pentru apartamentele aflate în apropierea
restaurantelor și a atracțiilor turistice este mai mare, acest fapt ducând la creșterea prețurilor
imobiliarelor.
3.2. Date
Analiza cuprinde întregul oraș Cluj -Napoca cu o suprafaț ă de 179,5 km². Datele au fost
culese în perioada 15.03.2019 -21.03.2019 la nivel ul orașului , stratificat astfel încât să cuprindă
din toate zonele , cartierele .
Principala bază de date a fost realizată utilizând site -ul www.homezz.ro , un important
portal imobiliar, în completare cu date de pe imobiliare.ro. Am extras variabila dependentă care
conturează valoarea lunară a chiriei, urmată de variabilele de control referitoare la
caracteristicile georeferențiale (suprafața/mp) și structurale (decomandare, et aj, grad de
finisare, loc de parcare). În urma extragerii datelor a rezultat un eșantion de 132 de înregistrări .
Am întocmit și o bază de date secundară utilă în calculul variabilelor explicative, în care
am înregistrat restaurantele și atracțiile turisti ce din Cluj Napoca. Am colectat primele 20
restaurante și atracții din clasamentul tripadvisor, deoarece am observat o scădere a numărului
de recenzii pentru următoarele clasate. Aceste poziții în clasament au fost folosite mai târziu
pentru determinarea variabilelor finale din regresie pentru fiecare chirie, prin aplicarea unei
medii ponderate între distanța față de cele mai apropiate bine cotate 3 unități și poziția din
clasament.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

38
Pe lângă cele două seturi de date menționate, datele de infrastructură nec esare modelului
au fost culese din diferite surse. Datele privind infrastructura (stații de autobuz) și facilitățile
(magazin/supermarket, restaurant, atracții turistice) au fost preluate, respectiv calculate pentru
fiecare imobil de închiriat utilizând pl atforma Google Maps.
Probleme întâmpinate pe parcursul culegerii datelor:
 Insuficiența detaliilor din anunțuri (lipsa adresei, lipsa caracteristicilor georeferențiale
sau structurale necesare, lipsa fotografiilor).
 Insuficiența anunțurilor imobiliare (în p rima zi de accesare a site -ului au fost disponibile
97 anunțuri, în zilele următoare adăugându -se maxim 5 anunțuri/zi dintre care unele nu
aveau informațiile necesare complete).
3.3. Variabile
Variabilele incluse în analiză sunt precizate și descrise pe sc urt în cadrul unui tabel,
urmate de câteva statistici descriptive.
Tabel 2. Prezentarea variabilelor
Tabelul raportează o scurtă descriere a fiecărei variabile din analiză și principalele statistici descriptive
referitoare la acest e variabile.

Cod Variabilă Explicație Medie Min Max Abatere
medie
pătratică
Variabile Edogen e
CHIRIE Chiria lunară exprimată în
euro, percepută pe unitatea
locativă. 386,11 160 900 130,19
PRET_MP Prețul lunar pentru un metru
pătrat, exprimat în euro,
perceput pe fiecare unitate
locativă. Raportul dintre
valoarea lunară de plătit și
suprafața spațiului. 7,80 18 140 1,75
Variabile Exogene
SUPRAF_MP Suprafața unității locative de
închiriat, exprimată în mp. 51,53 18 140 18,99

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

39
DECOMANDAT Variabilă dummy cu valoarea 1
= decomandat și 0 =
nedecomandat. Unitățile
locative care au intrări separate
sunt decomandate și s -a afișat
valoarea 1. 0,56 0 1 0,49
ET_INTERMED Variabilă dummy cu valoarea 1
pentru unitățile care se află la
etajul care aparține intervalu lui
[1;n-1], n fiind ultimul etaj și 0
dacă se află la parter, respectiv
ultimul etaj. 0,67 0 1 0,47
FINISAJ Calificativul acordat unității
locative pentru aspectul și
facilitățiile vizibile în
fotografiile atașate anunțului. 8,68 5 10 1,41
LOC_PARCARE Variabil ă dummy cu valoarea 1
pentru deținerea unității
locative a unui loc de parcare și
0 în caz contrar. 0,31 0 1 0,46
DIST_STATIE Distanța exprimată în metri, de
la unitatea de închiriat până la
cea mai apropiată stație de
mijloace de transport public. 271,73 10 1200 196,57
DIST_CENTRU Distanța exprimată în
kilometri, dintre unitatea de
închiriat și centrul orașului. 4,04 0,3 9,9 1,77
DIST_MAG Distanța exprimată în
kilometri, de la unitatea
locativă până la cel mai
apropiat magazin. 0,57 0,018 2 0,43
DIST_REST Media ponderată calculată între
poziția celor mai apropiate 3 34,46 4,25 124,8 21,28

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

40
restaurante bine cotate în
clasamentul tripadvisor și
distanța exprimată în kilometri
de la unitatea locativă până la
restaurantele respective.
DIST_ATR_TUR Media ponderată dintre poziția
celor mai bine cotate în
clasamentul tripadvisor și
apropiate 3 atracții turistice și
distanța exprimată în kilometri
de la unitatea locativă până la
restaurantele respective. 43,62 6,3 138,8 23,42

Pe baza statisticilor des criptive ale variabilelor menționate anterior am obținut și am
redat sub formă grafică următoarele rezultate :

Grafic 1. Distribuția unităților în funcție de locul de parcare

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

41
Interpretare: Se observă că dintr -un total de 132 de locuințe pentru închiriat , pentru mai
mult de jumătate s-a declarat că nu dispun de loc de parcare inclus în preț. Acest lucru poate fi
consecința faptului că orașul este foarte aglomera t și cererea pentru chirii este mare, unii
proprierari optează pentru vânzarea separată a garajul ui sau folosirea personală. Există și cazuri
în care nu nu există loc de parcare aferent unității locative.

Grafic 2. Numărul chiriilor în funcție de calificativul pentru finisaj
Interpretare: Cea mai mare parte dintre apartamentele supuse analizei au ob ținut nota 10
pentru finisaj, în timp ce doar 4 au primit nota minimă 5. Datorită faptului că acest oraș este
foarte bine dezvoltat și că nivelul chiriilor este foarte ridicat, oamenii devin tot mai selectivi și
au așteptări mari în legătură cu aspectul ap artamentelor. Astfel deținătorii apartamentelor sunt
nevoiți să mențină apartamentele sub un aspect cât mai plăcut sau să le supună renovării de câte
ori este nevoie.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

42

Grafic 3. Distribuția unităților locative pe catier
Interpretare: Cele mai importante centre imobiliare sunt Mărăști, Gheorgheni și
Mănăștur, acestea fiind și cele mai apropiate cartiere de centrul orașului. Sunt cartiere mari ca
suprafață, populare și cu importante centre comerciale. Stațiile de transport în comun sunt
situate la distanțe mici, ceea ce face ca și distanța de la apartament la cea mai apropiată stație
să fie mică. Sunt cartierele cele mai căutate și astfel s -a ajuns la creșterea de ofertă în aceste
zone.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

43

Grafic 4. Distribuția valorilor medii ale chiriilor din fiecare carti er
Interpretare: Se observă că cea mai scumpă zonă este reprezentată de cartierul Între
Lacuri, fiind una dintre cele mai noi zone din Cluj și cu cele mai noi imobile construite. Este o
zonă mai destinsă și se află în continuă dezvoltare, oferta imobiliară fiind în creștere. În partea
opusă se află cartierul Gruia, cu cele mai ieftine locuințe, ceea ce se poate datora faptului că
este departe de centrul orașului, oportunitățile fiind mult mai reduse.
3.4. Metodologie
Pentru realizarea analizelor s -a aplicat medoda celor mai mici pătrate (OLS), modelul
liniar multiplu. În general fenomenele economice pe care dorim să le modelăm prin econometrie
sunt complexe și nu pot fi reprezentate printr -un model liniar simplu. Regresia multiplă are
scopul de a evidenția relația dintre o variabilă dependentă (explicată, endogenă, rezultativă) și
o mulțime de variabile independente (explicative, factoriale, exogene, predictori).
Modelul liniar multiplu corespunde mai bine acestei necesități, introducând mai multe
variabile explicative.
t ktk t t t xa xa xa ay  …22 11 0

T t,…,1 , unde:

t indexează observațiile

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

44

T numărul de observații

ty variabila endogenă la momentul
t (sau observația cu r angul t )

tx1 este realizarea variabilei explicative 1 la momentul
t (sau observația cu rangul t)

tx2 este realizarea variabilei explicative 2 la momentul
t (sau observația cu rangul t)
…….


ktx este realizarea variabilei explicative k la momentul
t (sau observația cu rangul t)

t este realizarea în t a variabilei reziduale

ka aaa ,…,,,2 1 0 param etrii de estimat ai modelului.
Ecuația 3.1 de mai sus este rescrisă sub formă mai condensată, matricială, pentru a fi
mai ușor de utilizat:
T kTk T T Tt ktk t t tkkkk
xa xa xa a yxa xa xa ayxa xa xa a yxa xa xa ay


……………………..
22 11 022 11 02 2 222 121 0 21 1 212 111 0 1

Această desfășurare, scrisă matricial devine:
)1,()1,1()1,()1,( T ka
kTX
TY 


(3.2) , unde:






Tt
yyyy
Y
……21






kT T Tkt t tkk
x x xx x xx x xx x x
X
… 1… … … … …… 1… … … … …… 1… 1
2 12 12 21 121 21 11





kaaaa
a
…210





Tt


……21
Prima coloană a matricei X conține doar valoarea 1, care corespunde coeficientului
0a .
Astfel matricea X are T linii și k+1 coloane ( k variabile expl icative plus constanta).
Considerăm modelul sub formă matricială, cu k variabile explicative și T observații:
 aXY

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

45
Astfel, pentru estimarea componentelor vectorului
a , având ca și componente coeficienții
ka aaa ,…,,,2 1 0
aplicăm ca și la modelul liniar simplu metoda patratelor minime (MPM),
minimizând suma patratelor erorilor.
Notație :

T
tt S
12
)'' ''2' min( )'' '' ' ' min( ) ()' min( )' min( min
12
XaXaYXa YYXaXaYXa XaYYYXaY XaYT
tt
  

(3.3) , unde :
'
este vectorul transpus al lui
 ;
'a
este vectorul transpus al lui
a ;
'Y
este vectorul transpus al lui
Y ;
'X
este transpusa matricii
X .
Pentru minimizarea expresiei , derivăm în raport cu a și obținem :
0ˆ '2 '2  aXX YXaS
(3.4)


YX XX a ' )'(ˆ1 (3.5)
Această soluție este realizabilă dacă matricea patratică
XX' este inversabilă. Matricea
este este neinversa bilă doar în caz de coliniaritate perfectă între oricare două variabile
explicative.
Există următoarele ipoteze fundamentale formulate asupra modelului:
 H1 :
0)(tE ; variabila reziduală este de medie nulă ;
 H2 :
ty și
tx reprezintă valori numerice observate fără erori
 H3 : Modelul este liniar în raport cu
tx sau o transformare a lui
tx (logaritm, inversiune,
etc.) ;
 H4 :
t Et )(2 2 (varianța pertur bațiilor este constantă, indiferent de t)
 H5 :
0), cov('t t (erorile nu sunt corelate) ;
 H6 :
0), cov( t itx
k i ,…,2,1
perturbațiile sunt independente în raport cu variabilaele explicative ;
 H7 :
t Nt   ),0(2

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

46
Pe lângă aceste ipoteze întâlnite și la modelul liniar simplu, mai avem și ipoteze structurale,
care țin de forma modelului:
 H8 : variabilele explicative nu sunt coliniare. Aceasta implică existența matricei inverse a
lui
)'(XX , respectiv
1)'(XX ;
 H9 :
TXX )'( tinde spre o matrice finită nesingulară ;
 H10 :
1kT , adică numărul de observații este mai mare decât numărul de variabile
explicative plus constanta.
În cazul
1kT s-ar obține un sistem de ecuații nedeterminat.
În cazul
1kT s-ar obține un sistem de
T ecuații cu
T necunoscute perfect
determinat.
Se evidențiază aplicarea proprietățiilor estimatorilor. Sub form ă matricială, modelul
poate fi scris sub diferite forme:
 aXY

aXYˆˆ

Obținem:

' )'( ' )'()(' )'( ) (' )'( ' )'(ˆ
11 111
X XX aX XX XaX XXXaX XXYX XX a
 
  
(3.6)
Dar cunoaștem că
0)(E ,


a EX XX a aE  )(' )'( )ˆ(1 (3.7)
deci estimatorul est e nedeplasat:
a aE)ˆ(
(3.8)
Calculăm matricea varianțelor și covarianțelor coeficienților modelului
aˆ :
])ˆ)(ˆ[(1
ˆ aaaaEa
(3.9)
Din 3.6 avem :
' )'(ˆ1X XX aa

și deci:
1)'(' )'ˆ( XXX aa

deoarece
1)'(XX este o matrice simetrică.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

47

1 1)'('' )'()'ˆ)(ˆ(  XXX X XX aaaa 
de unde obținem:
1 1
ˆ )'()'(')'()'ˆ)(ˆ(  XXX EXXX aaaaa 
(3.10)
Notând cu:
)'(E matricea varianțelor și covarianțelor lui
 și ținând cont de
ipotezele de homoscedasti citate (varianța erorilor constantă) și de independența a erorilor,
avem:










222
2 12 2 2 121 21 11
00 0……… …0 … 00 …0
) ( …) ( ) (… … … …) ( …) ( ) () ( …) ( ) (
)'(



   

T T T TTT
E E EE E EE E E
E

de unde:
1 1 2
ˆ )'(')'(  XXXXXXa

1 2
ˆ )'( XXa (3.11)
Dormont, 1999 a demonstrat că un estimator nedeplasat al lui
2
 este:
1'ˆ2
kT
(3.12)
Înlocuind varianța erorilor prin estimatorul său în expresia matricei de varianțe și
covarianțe a coeficienților (3.11), obținem:
1 2
ˆ )'(ˆˆ XXa
(3.13)
Menționăm că estimatorul obținut prin
YX XX a ' )'(ˆ1 este B LUE (Best Linear
Unbiased Estimator), adică este nedeplasat și are varianțe minime ale estimatorilor.
Din ipoteza de normalitate a erorilor
),0(2 Nt rezultă :
)1,0(ˆ
ˆNaa
iai i


2
)1 ( 2
ˆ2
ˆˆ
)1 (kT
aa
iikT 
ca fiind suma patratelor unei variab ile aleatoare normale. Ca urmare,
iai iaa
ˆˆˆ

este raportul dintre o variabilă normală și rădăcina patrată a unei variabile care urmează
o distribuție
2 , deci:
)1 (
ˆˆˆ
 
kT
ai iStudentaa
i
(3.14)

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

48

2
)1(1
ˆ )ˆ( )'ˆ(k a aa aa 
)1 ;1(1
ˆ )ˆ(ˆ)'ˆ(11
kTk a Fisher aa aak

În anumite situații dorim să integrăm într -un model un factor explicativ binar de tipul
« un fenomen are loc sau nu » sau un factor cu două valori posibile « bărbat / femeie » sau « a
mai avut / nu a mai avut accident ». Pentru a modela astfel de fenomene apelăm la variabile
indicatoare, care pot lua doar două valori: 0 sau 1. Modelul de regresie diferă după apariția /
neapariția fenomenului doar prin valoarea unui coeficient, iar ceilalți coeficienți rămân identici.
– în cazul existenței fenome nului:
t ktk t t t xa xa xa ay  …22 11 0

T t,…,1 (3.25)
– în cazul inexistenței fenomenului:
t ktk t t t xa xa xaby  …22 11 0

T t,…,1 (3.26)
Putem scrie aceste două ecuații sub forma unei ecuații unice:
t ktk t t t t xa xa xa Dab y  … ) (22 11 0 0
(3.27)
unde:
1tD atunci când fenomenul există ;

0tD atunci când fenomenul nu există.
Se încorporează deci o variabilă explicativă suplimentară față de modelul inițial și se
aplică metodele clasice de estimare.
Pentru previziunea variabile i endogene prin regresia liniară multiplă, p roblema se pune
ca și la modelul liniar simplu de a estima valoarea variabilei endogene pentru un ansamblu
cunoscut de valori ale variabilelor explicative. Presupunem modelul estimat sub forma:
t ktk t t t xa xa xa ay  ˆ…ˆˆˆ22 11 0
(3.28)
Valoarea punctuală previzionată pentru observația
1t este:
1 122 111 0 1 ˆ…ˆˆˆˆ    ktk t t t xa xa xa a y
(3.29)
Eroarea de previziune este:
1 1 1 ˆt t t y y
(3.30)
Valoarea estimată
1ˆty este nedeplasată dacă ipotezele modelului liniar multiplu sunt respectate.
Previziunea se poate realiza astfel doar dacă valorile variabilelor explicative sunt
cunoscute cu exactitate. În cazul în care acestea sunt probabiliste este necesară o altă abordare.
Este cazul seriilor de timp de exemplu pentru care s -a dezvoltat o teorie diferită.
Varianța erorii de previziune este egală cu:

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

49

] )'(' 1[11
12 2
1 

 t t X XX X
t  (3.31)
unde







11211
1
…1
kttt
t
xxx
X este matricea (vectorul) valorilor variabilelor explicative pentru observația
1t
.
Eroarea de previziune este distribuită normal de medie nulă și varianță
2
1t :
) ,0(2
11tNt  

Dacă înlocuim
2
 cu estimatorul său:

T
ttkT12 2
11ˆ  

atunci:
)1 (
11
121 1
] )'(' 1[ˆˆ



kT
t tt tStudentXXX Xy y

(3.32)
Ca și la modelul liniar simplu, varianța erorii de previziune este cu atât mai mică cu cât varianța
reziduală este mai mică și valorile variabilelor explicative se apropie de mediile lor. Putem
construi și un interval de încredere pentru valoarea previzionată a va riabilei endogene:
   
  
    1ˆ ˆ ˆ ˆ Prob
1 1 1 1 1 1 1t t kT t t kT t t y y t y
(3.33)
unde:
 11
1
12)'(' 111ˆ
1 

 t tT
tt X XX XkTt 
(3.34)
3.5. Rezultate și discuții
Rezultatele obținute în urma aplicării modelului de regresie multiplă sunt redate sub
formă tabelară.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

50
CHIRIE OLS 1 OLS 2 OLS 3 OLS 4
Variabile
independente Coeficient P-
value Coeficient P-
value Coeficient P-
value Coeficient P-
value
SUPRAF_MP 4.687 *** 0.000 4.689 *** 0.000 4.734 *** 0.000 4.882 *** 0.000
DECOMANDAT 6.549 0.611 6.409 0.615 8.010 0.542 4.324 0.750
ET_INTERMED -8.860 0.498 -8.836 0.497 -9.359 0.484 -9.140 0.510
FINISAJ 27.329 *** 0.000 27.280 *** 0.000 28.158 *** 0.000 27.389 *** 0.000
LOC_PARCARE -5.699 0.707 -5.759 0.703 -10.769 0.485 -21.407 0.172
DIST_STATIE 0.018 0.561 0.018 0.565 0.019 0.547 0.006 0.839
DIST_CENTRU -18.094** 0.011 -18.76 *** 0.000 – – – –
DIST_MAG -7.086 0.637 -6.979 0.641 -11.953 0.434 -15.074 0.341
DIST_REST 0.172 0.635 0.162 0.645 0.018 0.960 -0.680 ** 0.029
DIST_ATR_TUR -0.065 0.902 – – -1.133 *** 0.001 – –
N=132
𝑅2=0.741 N=132
𝑅2=0.741 N=132
𝑅2=0.727 N=132
𝑅2=0.703
Tabel 2. Rezultatele regresiilor cu variabila endogenă ,,Chirie”
***- nivel de semnificaț ie de 1%
**-nivel de semnificaț ie de 5%
*-nivel de semnificaț ie de 10%
Constatăm că pentru prima regresie, care cuprinde toate variabilele explicative s -au
obținut trei coeficienți semnificativ i, pentru diferite niveluri de semnificație. Așadar, suprafața
locuinței și finisajul sunt două variabile asociate unor coeficienți semnificativi la un nivel de
1%, în timp ce distanța faț ă de centru este asociată unui coeficient semnificativ pentru un prag
de 5%. De exemplu, la creșterea suprafeței cu 4,7 mp chiria aferentă va fi cu o unitate monetară
mai mare. Semnul negativ asociat coeficienților indică existența unei relații negative, c eea ce
înseamnă că diminuarea distanței față de centru cu 18 metri duce la o creștere a chiriei cu un
euro.
Observăm că în regresiile următoare (OLS 2, OLS 3 și OLS 4), devin semnificative, pe
rând, variabilele referitoare la distanța față de atracțiile t uristice și față de restaurante la un nivel
de semnificație de 1%, respectiv 5%.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

51
Corel
atii Chirie Supra
f_mp Deco
mand
at Et_int
ermed Finisa
j Loc_P
arcare Dist_s
tatie Dist_c
entru Dist_
mag Dist_r
est Dist_a
t_tur
Chirie 1.00 0.785 0.231 0.089 0.501 0.201 -0.138 -0.237 -0.064 -0.066 -0.179
Supra
f_mp 0.785 1.000 0.266 0.093 0.343 0.339 -0.109 -0.025 0.012 0.017 -0.010
Deco
mand
at 0.231 0.266 1.000 0.079 0.144 0.135 -0.107 0.055 -0.104 0.079 0.100
Et_int
ermed 0.089 0.093 0.079 1.000 0.179 0.023 -0.011 -0.013 -0.018 -0.022 -0.011
Finisa
j 0.501 0.343 0.144 0.179 1.000 0.219 -0.153 0.085 0.027 0.152 0.127
Loc_P
arcare 0.201 0.339 0.135 0.023 0.219 1.000 0.099 0.302 0.293 0.146 0.276
Dist_s
tatie -0.138 -0.109 -0.107 -0.011 -0.153 0.099 1.000 0.149 0.191 0.054 0.153
Dist_c
entru -0.237 -0.025 0.055 -0.013 0.085 0.302 0.149 1.000 0.227 0.584 0.865
Dist_
mag -0.064 0.012 -0.104 -0.018 0.027 0.293 0.191 0.227 1.000 0.090 0.167
Dist_r
est -0.066 0.017 0.079 -0.022 0.152 0.146 0.054 0.584 0.090 1.000 0.607
Dist_a
t_tur -0.179 -0.010 0.100 -0.011 0.127 0.276 0.153 0.865 0.167 0.607 1.000
Tabel 3. Matrice de corelație aferentă primei regresii cu variabila depende ntă ,,Chirie”
Pe baza matricii de corelație constatăm că distanța unităților locative față de centru este
puternic corelată atât cu distanța față de restaurante cât și cu distanța față de atracțiile turistice.
De asemenea, se poate remarca o legătură accentuată între distanța chiriilor față de atracțiile
turistice și distanța acestora față de restaurante. În conse cința rezultatelor obținute, variabilele
menț ionate vor fi puse pe rând î n regresiile următoare ( OLS 2, OLS 3 si OLS 4 ).

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

52
Corela
tii Chirie Supraf
_mp Decom
andat Et_inte
rmed Finisaj Loc_P
arcare Dist_st
atie Dist_c
entru Dist_m
ag Dist_re
st
Chirie 1.00 0.785 0.231 0.089 0.501 0.201 -0.138 -0.237 -0.064 -0.066
Supraf
_mp 0.785 1.000 0.266 0.093 0.343 0.339 -0.109 -0.025 0.012 0.017
Decom
andat 0.231 0.266 1.000 0.079 0.144 0.135 -0.107 0.055 -0.104 0.079
Et_inte
rmed 0.089 0.093 0.079 1.000 0.179 0.023 -0.011 -0.013 -0.018 -0.022
Finisaj 0.501 0.343 0.144 0.179 1.000 0.219 -0.153 0.085 0.027 0.152
Loc_P
arcare 0.201 0.339 0.135 0.023 0.219 1.000 0.099 0.302 0.293 0.146
Dist_st
atie -0.138 -0.109 -0.107 -0.011 -0.153 0.099 1.000 0.149 0.191 0.054
Dist_c
entru -0.237 -0.025 0.055 -0.013 0.085 0.302 0.149 1.000 0.227 0.584
Dist_m
ag -0.064 0.012 -0.104 -0.018 0.027 0.293 0.191 0.227 1.000 0.090
Dist_re
st -0.066 0.017 0.079 -0.022 0.152 0.146 0.054 0.584 0.090 1.000
Tabel 4. Matrice de corelație pentru OLS 2
În urma rezultatelor din prima matrice, am eliminat variabila explicativă care exprimă
distanța față de atracțiile turistice. Se observă că a rămas o corelație puternică între distanțele
față de centru și restaurante, ceea ce nu este neașteptat deoarece se ști e că majoritatea
restaurantelor bine cotate se află în centrul orașului.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

53
Corela
tii Chirie Supraf
_mp Decom
andat Et_inte
rmed Finisaj Loc_P
arcare Dist_st
atie Dist_m
ag Dist_re
st Dist_at
_tur
Chirie 1.00 0.785 0.231 0.089 0.501 0.201 -0.138 -0.064 -0.066 -0.179
Supraf
_mp 0.785 1.000 0.266 0.093 0.343 0.339 -0.109 0.012 0.017 -0.010
Decom
andat 0.231 0.266 1.000 0.079 0.144 0.135 -0.107 -0.104 0.079 0.100
Et_inte
rmed 0.089 0.093 0.079 1.000 0.179 0.023 -0.011 -0.018 -0.022 -0.011
Finisaj 0.501 0.343 0.144 0.179 1.000 0.219 -0.153 0.027 0.152 0.127
Loc_P
arcare 0.201 0.339 0.135 0.023 0.219 1.000 0.099 0.293 0.146 0.276
Dist_st
atie -0.138 -0.109 -0.107 -0.011 -0.153 0.099 1.000 0.191 0.054 0.153
Dist_m
ag -0.064 0.012 -0.104 -0.018 0.027 0.293 0.191 1.000 0.090 0.167
Dist_re
st -0.066 0.017 0.079 -0.022 0.152 0.146 0.054 0.090 1.000 0.607
Dist_at
_tur -0.179 -0.010 0.100 -0.011 0.127 0.276 0.153 0.167 0.607 1.000
Tabel 5. Matrice de corelație pentru OLS 3
În această matrice s -a renunțat la variabila care redă distanța față de centru deoarece s –
a demonstrat anterior, că este puternic corelată cu distanța față de restaurante. Observăm că
avem totuși corelația puternică dintre distanța față de atracții turistice și distanța față de
restaurante.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

54
Corelati i Chirie Supraf_m
p Decoman
dat Et_interm
ed Finisaj Loc_Parc
are Dist_stati
e Dist_mag Dist_rest
Chirie 1.00 0.785 0.231 0.089 0.501 0.201 -0.138 -0.064 -0.066
Supraf_m
p 0.785 1.000 0.266 0.093 0.343 0.339 -0.109 0.012 0.017
Decoman
dat 0.231 0.266 1.000 0.079 0.144 0.135 -0.107 -0.104 0.079
Et_interm
ed 0.089 0.093 0.079 1.000 0.179 0.023 -0.011 -0.018 -0.022
Finisaj 0.501 0.343 0.144 0.179 1.000 0.219 -0.153 0.027 0.152
Loc_Parc
are 0.201 0.339 0.135 0.023 0.219 1.000 0.099 0.293 0.146
Dist_stati
e -0.138 -0.109 -0.107 -0.011 -0.153 0.099 1.000 0.191 0.054
Dist_mag -0.064 0.012 -0.104 -0.018 0.027 0.293 0.191 1.000 0.090
Dist_rest -0.066 0.017 0.079 -0.022 0.152 0.146 0.054 0.090 1.000
Tabel 6. Matrice de corelație pentru OLS 4
Pentru eliminarea corelați ei puternice remarcată în matricea de corelație anterioară, am
renunțat din nou la variabila referitoare la distanța față de atracții turistice.
Pentru eliminarea corelației puternice dintre suprafața pe mp și valoarea lunară a chiriei
vom crea o nouă var iabilă (pret_mp) calculată ca raport între chirie și suprafață, care va fi noua
variabilă endogenă. Astfel, în urma modificării vom aplica din nou modelul liniar multiplu în
funcție de variabila nou creată.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

55
PRET_MP OLS 1 OLS 2 OLS 3 OLS 4
Variabile
independente Coeficient P-
value Coeficient P-
value Coeficient P-
value Coeficient P-
value
DECOMANDAT -0.556 * 0.059 -0.554 * 0.058 -0.528 * 0.075 -0.564 * 0.059
ET_INTERMED 0.007 0.979 0.007 0.980 0.000 0.997 0.005 0.984
FINISAJ 0.374 *** 0.000 0.375 *** 0.000 0.389 *** 0.000 0.385 *** 0.000
LOC_PARCARE -0.860 ** 0.011 -0.859 ** 0.011 -0.928 *** 0.006 -1.050*** 0.002
DIST_STATIE 0.000 0.634 0.000 0.627 0.000 0.624 -0.000 0.813
DIST_CENTRU -0.278 * 0.091 -0.268** 0.010 – – – –
DIST_MAG 0.110 0.751 0.109 0.753 0.034 0.920 -0.011 0.974
DIST_REST 0.001 0.830 0.001 0.809 -0.000 0.947 -0.010 0.139
DIST_ATR_TUR 0.000 0.936 – – -0.015* 0.052 – –
N=132
𝑅2=0.219 N=132
𝑅2=0.219 N=132
𝑅2=0.201 N=132
𝑅2=0.176
Tabel 7. Rezultatele regresiilor cu variabila en dognă ,,Preț/mp”
***- nivel de semnificaț ie de 1%
**-nivel de semnificaț ie de 5%
*-nivel de semnificaț ie de 10%
După schimbarea variabilei dependente se observă că avem mai multe variabile cu
coeficienți semnificativi pentru diferite praguri de semnifi cație. Astfel, inexistența unui loc de
parcare duce la creșterea prețului/mp. Acest lucru poate fi datorat faptului că apartamentele
beneficiază de alte dotări sau este situat într -o zonă foarte bună.
Remarcăm că în a treia regresie, prin eliminarea varia bilei referitoare la distanța față de
centru, la fel ca și la regresiile realizate în funcție de variabila endogenă cu valoarea chiriei,
devine semnificativ coeficientul distanței față de atracții turistice pentru un prag de 10%.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

56
Corela
tii PRET_
MP Decom
andat Et_inte
rmed Finisaj Loc_P
arcare Dist_st
atie Dist_c
entru Dist_m
ag Dist_re
st Dist_at
_tur
PRET_
MP 1.00 -0.164 0.040 0.205 -0.250 -0.046 -0.297 -0.066 -0.129 -0.247
Decom
andat -0.164 1.000 0.079 0.144 0.135 -0.107 0.055 -0.104 0.079 0.100
Et_inte
rmed 0.040 0.079 1.000 0.179 0.023 -0.011 -0.013 -0.018 -0.022 -0.011
Finisaj 0.205 0.144 0.179 1.000 0.219 -0.153 0.085 0.027 0.152 0.127
Loc_P
arcare -0.250 0.135 0.023 0.219 1.000 0.099 0.302 0.293 0.146 0.276
Dist_st
atie -0.046 -0.107 -0.011 -0.153 0.099 1.000 0.149 0.191 0.054 0.153
Dist_c
entru -0.297 0.055 -0.013 0.085 0.302 0.149 1.000 0.227 0.584 0.865
Dist_m
ag -0.066 -0.104 -0.018 0.027 0.293 0.191 0.227 1.000 0.090 0.167
Dist_re
st -0.129 0.079 -0.022 0.152 0.146 0.054 0.584 0.090 1.000 0.607
Dist_at
_tur -0.247 0.100 -0.011 0.127 0.276 0.153 0.865 0.167 0.607 1.000
Tabel 8. Matrice de corelație pentru prima regresie cu variabila dependent ă ,,Preț/mp”
Din matricea de mai sus se obțin concluzii ca în cazul cu variabila endogenă ,,Chirie”,
deci s -au obținut corelații puternice atât între distanța unităților locative față de centru și
distanța față de restaurante cât și cu distanța față de atracțiile turistice. Observăm că s -a păstrat
și legătura accentuată di ntre distanța chiriilor față de atracți ile turistice și distanța acestora față
de restaurante. Ca urmare, vom pune și de această dată variabilele respective pe rând în OLS 2,
OLS 3 și OLS 4 pentru evitarea multicoloniarității.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

57
Corelat
ii PRET_
MP Decoma
ndat Et_inter
med Finisaj Loc_Pa
rcare Dist_sta
tie Dist_ce
ntru Dist_m
ag Dist_res
t
PRET_
MP 1.00 -0.164 0.040 0.205 -0.250 -0.046 -0.297 -0.066 -0.129
Decoma
ndat -0.164 1.000 0.079 0.144 0.135 -0.107 0.055 -0.104 0.079
Et_inter
med 0.040 0.079 1.000 0.179 0.023 -0.011 -0.013 -0.018 -0.022
Finisaj 0.205 0.144 0.179 1.000 0.219 -0.153 0.085 0.027 0.152
Loc_Pa
rcare -0.250 0.135 0.023 0.219 1.000 0.099 0.302 0.293 0.146
Dist_sta
tie -0.046 -0.107 -0.011 -0.153 0.099 1.000 0.149 0.191 0.054
Dist_ce
ntru -0.297 0.055 -0.013 0.085 0.302 0.149 1.000 0.227 0.584
Dist_m
ag -0.066 -0.104 -0.018 0.027 0.293 0.191 0.227 1.000 0.090
Dist_res
t -0.129 0.079 -0.022 0.152 0.146 0.054 0.584 0.090 1.000
Tabel 9. Matrice de corelație OLS 2
Am eliminat din matricea de corelație distanța față de atracții turistice , exclusă și în a
doua regresie, pentru obținerea unor rezultate mult mai bune, deoarece s -a văzut o corelație
puternică între această variabilă și alte două, fapt menționat mai sus. În continuare, sesizăm o
legătură puternică întâlnită și în cazul regresii lor pentru variabila ,,Chirie” între distanța față de
restaurante și distanța față de centru.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

58
Corelat
ii PRET_
MP Decoma
ndat Et_inter
med Finisaj Loc_Pa
rcare Dist_sta
tie Dist_m
ag Dist_res
t Dist_at
_tur
PRET_
MP 1.00 -0.164 0.040 0.205 -0.250 -0.046 -0.066 -0.129 -0.247
Decoma
ndat -0.164 1.000 0.079 0.144 0.135 -0.107 -0.104 0.079 0.100
Et_inter
med 0.040 0.079 1.000 0.179 0.023 -0.011 -0.018 -0.022 -0.011
Finisaj 0.205 0.144 0.179 1.000 0.219 -0.153 0.027 0.152 0.127
Loc_Pa
rcare -0.250 0.135 0.023 0.219 1.000 0.099 0.293 0.146 0.276
Dist_sta
tie -0.046 -0.107 -0.011 -0.153 0.099 1.000 0.191 0.054 0.153
Dist_m
ag -0.066 -0.104 -0.018 0.027 0.293 0.191 1.000 0.090 0.167
Dist_res
t -0.129 0.079 -0.022 0.152 0.146 0.054 0.090 1.000 0.607
Dist_at
_tur -0.247 0.100 -0.011 0.127 0.276 0.153 0.167 0.607 1.000
Tabel 10. Matrice de corelație OLS 3
Constatăm că după toate aliminările făcute, trebuie să realizăm o nouă regresie după
excluderea simultană a variabilelor distanța față de centrul orașului și distanța f ață de atracții
turistice, deoarece se remarcă în matricea de mai sus că rămâne o corelație puternică între
distanța față de atracții turistice și distanța față de restaurante.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

59
Corelatii PRET_
MP Decoma
ndat Et_inter
med Finisaj Loc_Par
care Dist_stat
ie Dist_ma
g Dist_rest
PRET_
MP 1.000 -0.164 0.040 0.205 -0.250 -0.046 -0.066 -0.129
Decoma
ndat -0.164 1.000 0.079 0.144 0.135 -0.107 -0.104 0.079
Et_inter
med 0.040 0.079 1.000 0.179 0.023 -0.011 -0.018 -0.022
Finisaj 0.205 0.144 0.179 1.000 0.219 -0.153 0.027 0.152
Loc_Par
care -0.250 0.135 0.023 0.219 1.000 0.099 0.293 0.146
Dist_stat
ie -0.046 -0.107 -0.011 -0.153 0.099 1.000 0.191 0.054
Dist_ma
g -0.066 -0.104 -0.018 0.027 0.293 0.191 1.000 0.090
Dist_rest -0.129 0.079 -0.022 0.152 0.146 0.054 0.090 1.000
Tabel 11. Matrice de corelație OLS 4
Este de remarcat faptul că în urma eliminării multicoliniarității, coeficientul variabilei
privitoare la distanța față de restaurante nu devine semnificativ.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

60
Concluzii

În această lucrare am studiat relați a dintre nivelul chiriilor și factorii locaționali la nivel
comunitar, având ca studiu de caz orașul Cluj Napoca. Analiza dezvoltată confirmă că
hotspoturile turistice reprezentate prin atracții turistice și restaurante bine cotate afectează
valorile monet are ale chiriilor din apropiere și au o influență diferită în funcție de caracteristicile
unității. Prin urmare, se atestă, prin intermediul variabilelor create, faptul că o locație cunoscută
mai atractivă aduce un plus de valoare chiriilor din imediata ve cinătate.
Rezultatele empirice obținute au o semnificație importantă în practică, deoarece pot
oferi un nivel de referință pentru persoanele interesate de imobiliarele din acest oraș. De
asemenea, administrația locală ar putea lua în considerare efectele h otspoturilor turistice asupra
chiriilor pentru a îmbunătății calitatea vieții locuitorilor prin perfecționarea, amenajarea sau
modificarea atracțiilor turistice (ex. Muzee, parcuri) care ar face ca locuitorii să se bucure de
bunăstarea facilităților aduse de locuințe. Recomand utilizarea rezultatelor și de către agențiile
imobiliare, care trebuie să conștientizeze valoarea adăugată de factorii de influență și astfel să
valorifice în mod rezonabil acești factori pentru maximizarea profiturilor.
Acest studiu ar putea fi făcut pe o perioadă mai lungă de timp, poate chiar anual pentru
a observa evoluția în timp a acestor influențe. Se pot realiza studii similare pentru diferite orașe
atât din România cât și din Europa pentru a compara rezultatele obținute.

Influența hotspoturilor turistice asupra chiriilor

61
Bibliografie

Dragoș Cristia n (2007), Bazele econometriei și modelării econometrice , Editura Mediamira , Cluj
Napoca, p 68 -76.
Aliyev, K., Amiraslanova, M., Bakirova, N., & Eynizada, N. (2019). Determinants of housing prices in
Baku: empirical analyses. International Journal of Housing Markets and Analysis.
Li, Han, Yehua Dennis Wei, and Yangyi Wu. "Analyz ing the private rental housing market in Shanghai
with open data." Land Use Policy 85 (2019): 271 -284.
Liang, Xiaojin, et al. "The effects of locational factors on the housing prices of residential communities:
The case of Ningbo, China." Habitat Internati onal 81 (2018): 1 -11.
Olanrewaju, AbdulLateef, and Tan Chai Woon . "An exploration of determinants of affordable housing
choice." International Journal of Housing Markets and Analysis 10.5 (2017): 703 -723.
Schäfer, Philipp, and Jens Hirsch "Do urban tourism hotspots affect Berlin housing
rents?." International Journal of Housing Markets and Analysis 10.2 (2017): 231 -255.
https://tradingeconomics.com/romania/housing -index
https://www.numbeo.com/property -investment/country_result.jsp?country=Romania
https://psnews.ro/statisticile -anului -2018 -in-imobiliare -ce-chirie-lunara -poate -fi-obtinuta -238261/ )
https://geographycasestudysite.wordpress.com/tourism -hotspots/
https://www.g oogle.ro/search?q=obiective+cluj
https://www.google.ro/search?q=peisaje+naturale
https://www.jkgeography.com/factors -affecting -growth -of-tourism -hotspots.html
https://homezz.ro/anunturi_apartamente_de -inchiriat_in -cluj-napoca -cj_4.html?sety=1
https://www.imobiliare.ro/inchirieri -apartamente/cluj -napoca