Introducción

El artículo forma parte de los resultados del proyecto de investigación "Desarrollo de un modelo para la regulación de la imagen urbana de las vías estructurantes de los asentamientos humanos informales del norte de Guayaquil", en el marco de proyectos FCI de la Universidad de Guayaquil, de la Facultad de Arquitectura y Urbanismo, realizado de octubre de 2017 a marzo de 2020.

La demanda de un hábitat accesible -es decir, el acceso a vivienda nueva (dotada de infraestructura y equipamiento) -, así como el mejoramiento del hábitat de zonas de viviendas semiconsolidadas, es una de las necesidades más esenciales por cubrir en las ciudades y los territorios urbano-rurales de América Latina. La falta de satisfacción de esta demanda es lo que ha generado un paisaje urbano fragmentado, desigual y diverso. Guayaquil, puerto principal del Ecuador y con 2.350.000 habitantes (^{Instituto Nacional de Estadísticas y Censos [INEC], 2011}) no escapa de dicha tendencia, al presentar la mayor demanda de vivienda del país, con alrededor de 10.000 unidades al año, de las cuales 6000 corresponden a sectores de bajos ingresos (^{INEC, 2011}). Esta demanda insatisfecha de vivienda se expresa, a su vez, con el establecimiento de grandes sectores de asentamientos informales en la periferia de la ciudad, localizados inicialmente al sur durante los años sesenta del siglo XX (^{Delgado, 2013a}, p. 520), y hacia el noroeste de la ciudad, a lo largo de los últimos 20 años (^{Delgado, 2017a}, p. 230), como el sector de Monte Sinaí, con 80.000 habitantes (^{Ministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda [Miduvi], 2013}).

Adicionalmente, los mencionados asentamientos informales son la consecuencia de políticas que no abarcan de una manera integral la creación de un hábitat accesible y de calidad, y que solo proveen soluciones simplistas a una problemática compleja. Así, se crean soluciones simples de causa y consecuencia: los promotores producen viviendas mínimas¹ y con materiales de baja calidad; incluso, se promueven normas urbanísticas o de construcción que promueven tal situación.

Al mismo tiempo, es necesario proporcionar herramientas a los desarrolladores urbanos privados con el fin de estimular su participación en este tipo de proyectos, los cuales son muchas veces considerados de alto riesgo y poca rentabilidad. Este es el enfoque que abarca la presente investigación, y se fundamenta en el desarrollo de herramientas que permitan a estos desarrolladores visualizar de forma rápida el proceso de inversiones y recuperación sobre esa inversión. Para esto, se utilizarán variables como tipologías de viviendas, área residencial, dimensiones de los lotes, área de construcción por tipo, monto máximo de inversión de costos, precios basados en la demanda, por citar las principales para utilizarse en las simulaciones, y a las que se describirá en detalle en la parte sobre el desarrollo y los principios de los modelos del presente artículo.

De esta forma, cabe preguntarse: ¿cuáles son las combinaciones de tipos de viviendas basados en estudios tipológicos y de preferencias para nuevos proyectos, y que podrían, dentro de ciertas limitantes de área y costo, proporcionar recuperación para la inversión para los desarrolladores privados o públicos? Y, además de ello, ¿cuáles son las opciones que permiten proporcionar infraestructura de manera progresiva en los casos de mejoramiento de zonas de viviendas semiconsolidadas? Por tanto, la presente investigación desarrolla modelos conceptuales de simulación, que permiten simular diferentes situaciones de control, retroalimentación y optimización (^{Delgado, 2013b}, pp. 173-175). Por ello, el presente estudio plantea la hipótesis de que a través del uso de herramientas de modelos conceptuales de simulación sería posible una mejor comprensión de las implicaciones de las decisiones de diseño, tanto para el costo como para la calidad del hábitat urbano.

El presente estudio se fundamenta en el proyecto Desarrollo de un modelo para la regulación de la imagen urbana de las vías estructurantes de los asentamientos humanos informales del norte de Guayaquil (octubre de 2017-marzo de 2020), y a su vez, en un proyecto previo: Procesos Urbanos y Sociales del Hábitat-Alternativas para Proyectos de Vivienda Social² (octubre de 2016-abril de 2018).

En el proyecto Procesos Urbanos y Sociales del Hábitat se identificaron preferencias³ de tipos de viviendas por medio de encuestas, conjuntamente con un estudio de las tipologías de viviendas más empleadas en el medio, y se plantearon las bases para el desarrollo de modelos de simulación. A su vez, se identificaron las principales limitaciones para la provisión de vivienda social, por medio de encuestas a desarrolladores y profesionales⁴.

El presente estudio es la última etapa del proyecto Desarrollo de un modelo de regulación de la imagen urbana de las vías estructurantes de los asentamientos humanos informales del norte de Guayaquil, ubicado en el sector Monte Sinaí, al noroeste de la ciudad de Guayaquil. A partir de estudios de campo y de procesos participativos, se identificaron dos componentes: 1) áreas donde se podría promover la inclusión de vivienda nueva por medio de proyectos de vivienda social (vacíos urbanos), y 2) vías donde se promovería el mejoramiento del hábitat urbano en las zonas semiconsolidadas.

Contexto de estudio: Monte Sinaí, Guayaquil

El contexto para el presente estudio está ubicado en el sector Monte Sinaí, al noroeste de la ciudad de Guayaquil, tal como se muestra en la figura 1, y el cual fue promovido en sus inicios por Marcos Solís, conocido como el fundador de este asentamiento (^{Delgado, 2017a}, p. 230). En su conformación, tanto el gobierno central como el local comparten responsabilidades; igualmente, es el resultado de una serie de dinámicas sociales y de ocupación ilegal de terrenos, propiciada por traficantes de tierras que negociaban terrenos a base de amenazas o presiones a sus dueños originales y vendían terrenos fraccionados a grupos de personas; la mayoría, migrantes de otras zonas del país o de la ciudad (^{Delgado, 2017a}, p. 230; ^{Pozo, 2011}, p. 48). Los desabolladores informales hacían el trazado de las calles y la gestión administrativa de cobros por los terrenos, y dotaban de seguridad y electricidad a los habitantes, además de proveer escuelas y transportación pública. Fundaciones como Hogar de Cristo proporcionaban el material y los recursos para edificar las viviendas (^{Delgado, 2017a}, p. 230).

Fuente: Municipalidad de Guayaquil y Samborondón zonificación y convenciones, elaboración propia. (2017). CC BY-NC-SA 2.5.

Figura 1 Distrito metropolitano de Guayaquil- Samborondón. 

Muchos de los desabolladores informales participaban en política y eran respaldados por algún político durante épocas de proselitismo político. La Ley 88, promulgada por el Gobierno ecuatoriano en diciembre de 2010, puso fin a esa dinámica y declaró a la zona de Monte Sinaí como zona de reserva. Se hicieron desalojos forzados en el área utilizando gran cantidad de equipos policiales y se apresó a algunos de los desabolladores informales, como Balerío Estacio (^{El Universo, 2010}). A partir de ese momento se establecieron planes para la zona, como la puesta en marcha de un Plan Maestro para Monte Sinaí, que involucraría el reajuste de tierras, el desarrollo de programas de viviendas, proyectos sociales y comunitarios, granjas comunitarias, equipamientos recreativos y deportivos, la regularización de la tenencia de la tierra y la participación de la ciudadanía en la elaboración de dicho plan (^{Miduvi, 2013}).

Con respecto al plan Masa para Monte Sinaí, como se observa en la figura 2, los principales proyectos están localizados en el área de Las Thalía y Las Marías, así como en el área de Los Juanes, donde se planificó un programa de reajuste de tierras. Se consideró para el efecto a los pobladores establecidos antes de diciembre de 2010 y se definieron lotes de 8 X 15 metros, la cual es la medida de la mayoría de los lotes de la zona. Se estableció también un área máxima del lote de 300 m²; aquellos pobladores que tuvieran un excedente de terreno tendrían que pagar la diferencia. Además, se construyó en el sector un hospital con capacidad para 400 camas (^{Miduvi, 2013}).

Fuente: Miduvi, esquemas de áreas de desarrollo urbanístico y ocupación: elaboración propia. (2013) CC BY-NC-SA 2.5.

Figura 2 Implantación general y proyectos en la zona de Monte Sinaí. 

Metodología

La metodología por utilizar para el presente estudio combina investigación bibliográfica para realizar un estudio tipológico de los tipos de vivienda más utilizados en el contexto de la vivienda en Guayaquil, y el desarrollo de modelos de simulación conceptuales para la provisión de vivienda nueva y el mejoramiento de medio urbano por medio de infraestructura y equipamiento, y con base en el método de elementos para control de costos.

El uso de modelos de simulación conceptuales permite, mediante una abstracción de la realidad, plantear diferentes escenarios utilizando variables tanto arquitectónicas como urbanas, con el fin de obtener la mayor eficiencia del proyecto en términos sociales y económicos. De esta forma -si bien, con base en el análisis tipológico, se determinaron los tipos de vivienda y los parámetros que brindarían mayor flexibilidad-, los modelos pueden funcionar según cualquier tipo de vivienda.

Finalmente, se realizan análisis de sensibilidad, con el fin de identificar las variables que podrían tener un mayor impacto al momento de plantear o planificar un proyecto y un análisis de optimización para determinar las posibles opciones factibles dentro de un set de variables fijando un problema objetivo y limitantes concernientes al costo y el área para los proyectos.

El método de elementos

Debido a la complejidad de las configuraciones urbanas, se requiere un sistema bien estructurado. Con tal fin, se utilizó el método de elementos (^{De Troyer, 2018}), que presenta una división jerárquica de los distintos elementos de las edificaciones, como paredes y cubierta, y dentro de estos, a su vez, las diferentes partes: ventanas, puertas y estructura de cubierta; y posteriormente, con respecto al material de que se componen dichas partes. En consecuencia, es posible hacer un análisis a las diferentes escalas de la vivienda y medio urbano, como se ve en la figura 3. De esta forma, es posible utilizar el método elemental para definir las diferentes partes o elementos en el ámbito del contexto urbano inmediato, o unidad urbana básica (^{De Troyer y Allacker, 2004}; ^{De Troyer, 2018}), la cual está definida por un sistema de vías (primarias y secundarias), lotes y áreas para equipamiento urbano o espacio público, como áreas verdes, recreativas, deportivas o de comercio (^{Trigaux et al., 2017a}, p. 598; ^{Delgado, 2013b}, pp. 259260). Para los modelos presentados en este trabajo se utilizarán los niveles que van desde las edificaciones o unidades habitacionales y la configuración urbana del contexto inmediato de estas, como lo muestra la figura 3.

Fuente: elaboración propia (2013). CC BY-NC-SA 2.5.

Figura 3 Niveles habitacionales utilizados para los modelos. 

Prototipos de vivienda social. El conjunto habitacional

Para identificar tipos de vivienda social que contengan las características más representativas del contexto, se hizo un análisis comparativo de diversas tipologías extraídas de proyectos de vivienda social nacional e internacional, según se aprecia en la figura 4. La vivienda de interés social formal en Guayaquil maneja áreas de entre 36 m² y 47 m², mientras que la vivienda informal presenta áreas de entre 48 m² y 120 m² (^{Delgado, 2018}). A partir del análisis de las tipologías, se estableció que una de las variables más determinantes para proporcionar flexibilidad de espacio a los usuarios de vivienda social es el tamaño del lote, el cual debe dar cabida a posibles cambios y ampliaciones de la vivienda, sin que por ello se deba sacrificar la calidad habitacional en cuanto a espacios iluminados y ventilados. Así, por ejemplo, un lote promedio del sector de Monte Sinaí (el cual es mayor que el promedio de proyectos de vivienda social en Guayaquil) tiene unas dimensiones de 8 m X 15 m, y al dar cabida a una edificación semiadosada de 6 m X 9 m, con retiro frontal 2 m y lateral 2 m quedaría en el lote un área estimada de ampliación de 24 m², correspondiente al 20% de la capacidad del lote. Además, es necesario considerar el diseño y el tipo de viviendas colindantes, de tal forma que no queden espacios sin iluminación o ventilación como consecuencia de ampliaciones o adosamientos.

Fuente: elaboración propia (2017). CC BY-NC-SA 2.5.

Figura 4 Estudio tipológico de proyectos de vivienda social en Guayaquil, Ecuador. 

De esta forma, por medio del estudio de aspectos ambientales en el diseño de los agrupamientos de viviendas se llegó a la conclusión de que no podían considerarse tipos de vivienda solo en el ámbito arquitectónico, por cuanto es necesario relacionar la vivienda como un componente del hábitat; es decir, su entorno inmediato. Por tanto, se tomó como elemento articulador el conjunto habitacional, que relaciona la vivienda con el contexto urbano inmediato a esta. Así se podría verificar que la forma resultante de las ampliaciones de la vivienda esté coordinada con las ampliaciones de las viviendas próximas, vecinas, y con el diseño de la unidad urbana. Así, el tamaño del lote es una de las variables principales para el desarrollo de los modelos de simulación, junto con la variable de dimensiones de vías en cuanto a su sección, las cuales pueden luego multiplicarse por metros lineales para la aplicación de los modelos.

El presente estudio considera que el problema de la vivienda social requiere dar respuestas que aborden la complejidad de dicho problema, y las cuales no se pueden resolver tan solo con la identificación de prototipos "ideales" de vivienda, sino por medio de un sistema abierto y flexible que permita utilizar diversos prototipos que consideren a su vez componentes de flexibilidad para los futuros usuarios de la vivienda y de calidad del hábitat o contexto urbano inmediato de esta.

Desarrollo y principios de los modelos de simulación

Se desarrollaron dos tipos de modelos de simulación, de acuerdo con las estrategias planteadas en el proyecto Desarrollo de un modelo de regulación de la imagen urbana de las vías estructurantes de los asentamientos humanos informales del norte de Guayaquil, tales como: 1) proporcionar vivienda nueva en áreas identificadas para proyectos de vivienda social (vacíos urbanos), y 2) proveer infraestructura urbana en las zonas de asentamientos semiconsolidados. Estos modelos nos permiten, a su vez, responder a dos preguntas:

En cuanto a nuevos proyectos de vivienda social: ¿Cuál es la combinación más óptima de número de unidades de vivienda por tipo y dimensiones de lotes para obtener el mayor beneficio en términos de aprovechamiento del área disponible para el proyecto y los recursos disponibles en cuanto a la inversión?

En cuanto a mejoramiento del hábitat en sectores semiconsolidados: ¿Cuáles serían las opciones en cuanto a la planificación de provisión de infraestructura pública en áreas no consolidadas que permitan obtener rentabilidad sobre la inversión?

Para el desarrollo de los modelos se recurre al uso de variables-inputs, o de entrada del modelo, y variables-outputs, o resultados. Se aplican curvas de demanda de viviendas, considerando los precios de los tipos de viviendas. Para la optimización realizada en el primer modelo, se utiliza la aplicación de ^{Frontline Systems, Inc. (2018)}, Frontline Excel Solvers, para, por medio de un proceso iterativo de variables, ajustar el resultado del modelo a una celda objetivo y de acuerdo con los limites definidos para el modelo. Para el segundo modelo se utilizan curvas de retorno de inversión del valor presente neto. Finalmente, se realizan análisis de sensibilización de variables y de optimización de soluciones.

Modelo vivienda nueva

El modelo se compone de dos partes principales: 1) área de diseño (m²) y 2) economía ($). El objetivo es determinar cuál es la combinación optima de número de unidades por tipos de viviendas utilizadas en el proyecto, con el fin de maximizar el uso de recursos y determinar la rentabilidad del proyecto (celda objetivo) con base en el área de diseño del proyecto (m²), y con los costos de inversión ($) como limitantes para la simulación. Por tanto, el modelo incluye una parte final de optimización de variables.

A su vez, basándonos en los análisis previos para considerar la producción de vivienda social, no solo con un enfoque arquitectónico, sino también, con base en su entorno inmediato urbano, se tomó como unidad para la parte del diseño de la simulación, una unidad urbana, como se aprecia en la figura 5, y consistente en cuatro cuadrantes, divididos por un sistema vial de ejes cartesianos (x y y). En esta unidad urbana es posible también incluir lotes que correspondan a equipamientos urbanos como áreas verdes. Para modelo 1 de vivienda nueva y modelo 2 para mejoramiento de área urbana, se usará esta unidad urbana.

Fuente: elaboración propia. CC BY-NC-SA 2.5. Nota: compuesta de cuatro cuadrantes y sistema de calles en sentido x’ y y’. En la primera figura a la izquierda se incluyen áreas verdes.

Figura. 5 Esquema de unidad urbana usada para modelos. 

Con respecto a la unidad urbana, se utilizarán como variables-inputs de entrada las medidas de lotes, el número de lotes por cuadrante, las medidas de vías y las áreas verdes, para calcular las dimensiones de la unidad urbana en sentido x y en sentido y por cada tipo de vivienda incluido en el proyecto.

En la figura 6 se puede observar la utilización de la unidad urbana sobre el tejido urbano de un proyecto de vivienda social en Guayaquil: el proyecto Mucho Lote, ubicado al noroeste de la ciudad, a un lado de la avenida Francisco de Orellana.

Fuente: Municipalidad de Guayaquil. Convenciones de elaboración propia. (2017) CC BY-NC-SA 2.5.

Figura 6 Implantación de una unidad urbana en el trazado urbano. Caso: proyecto Mucho Lote 1-Guayaquil. 

Las variables-inputs, o de entrada urbano-habitacionales, dentro de restricciones de costo y área utilizadas para este modelo son:

Con respecto al diseño: Se utilizaron tres tipos de vivienda (vivienda de una planta, vivienda de dos plantas y departamentos de tres plantas altas), como se ve en la figura 7, utilizando para el modelo de simulación los tipos más representativos del contexto. También se usaron variables como: área total del proyecto, porcentaje del área residencial, número de unidades habitacionales por cada tipo de vivienda utilizado, dimensiones del lote (a y b) y la vivienda, número de lotes por cuadrante, medidas de vías, ancho de vía primaria (a) y secundaria (b) por cuadrante, medidas de áreas verdes (a y b) y número de áreas verdes.

Fuente: ^{Miduvi, 2013}.a) Por cortesía de Miduvi; b y c) Fotos de autor, 2018, CC BY-NC-SA 2.5

Figura 7 Prototipos de viviendas utilizados para el modelo: a) Tipo 1 : Vivienda una sola planta (Sociovivienda 1); b) Tipo 2 : Vivienda de dos plantas (Sociovivienda 3); Tipo 3: Departamentos de 3 plantas altas (Sociovivienda 2). 

Con respecto a la economía: Costo de construcción por tipo de vivienda; precio por tipo de vivienda; precio reducido por tipo de vivienda de acuerdo con el número de viviendas por proveer; número de unidades de vivienda para la reducción de precio.

Las variables outputs-resultados del modelo se expresan de la siguiente manera:

Con respecto al diseño: El modelo calcula el total de m² de construcción por tipo de vivienda con base en las dimensiones de la vivienda y el número de unidades por tipo. Se calculan los m² de construcción en una unidad urbana compuesta de cuatro cuadrantes. Posteriormente se divide el total de m² de construcción para los m² de construcción de la unidad urbana, para calcular el número de unidades urbanas. Se calculan también espacios para área verde y se determinan las dimensiones de un área urbana, en sentido x y en sentido y, con lo que se calcula el área de una unidad urbana. Con el área en m² de la unidad urbana y el número de unidades urbanas se obtiene el área total urbana residencial necesaria por cada tipo de vivienda utilizada en el proyecto.

El área total del proyecto se organiza con base en el número de unidades urbanas (variable output), que están, a su vez, definidas por las variables-/npuí5, o de entrada del proyecto: número de unidades de viviendas por tipo, dimensiones del lote, dimensiones de las viviendas, secciones de vías (el modelo calcula los metros lineales totales y subtotales de vías como variables de resultado de proyecto) y equipamientos de áreas verdes.

Con respecto a la economía: El modelo calcula el costo total de construcción de unidades con base en el costo por unidad habitacional y el número de unidades establecido al inicio del modelo. Con respecto al precio, se calcula un precio de venta con base en una curva de demanda estableciendo una reducción en el precio por un número n de unidades habitacionales, y asumiendo que una reducción en el precio es posible si se provee un número determinado de unidades de vivienda; es decir, asumiendo un precio máximo por una unidad habitacional y la máxima reducción por el número n de unidades. Se establece la pendiente de la curva, a partir de la cual se puede establecer el precio con base en el número de unidades habitacional es utilizadas, como se verá en la figura 8. Con el precio obtenido se pueden calcular el precio total por tipos de vivienda y el margen de rentabilidad por tipos y total.

Fuente: elaboración propia. CC BY-NC-SA 2.5.

Figura 8 Curva de demanda de unidades de vivienda. Tipo 1 para el modelo. 

Fuente: adaptado de: ^{De Troyer (2018)}, con autorización.

Figura 9 Curvas del valor presente para la recuperación de la inversión para una provisión progresiva de infraestructura urbana. 

Finalmente, se realiza una optimización de soluciones, por medio de un proceso iterativo de búsqueda de opciones con base en un objetivo establecido para el modelo; es decir, de la mejor o la más óptima solución para el modelo, sujeto a restricciones, que en el caso del presente modelo se refieren al costo de la inversión y al área del proyecto. La optimización puede representar que se maximicen las ganancias, se reduzcan los costos o se logre la mejor calidad posible. En el presente caso, se establece como objetivo optimizar el margen de rentabilidad del proyecto utilizando como variables para la optimización el número de unidades habitacionales por tipo y las dimensiones de los lotes que van a utilizarse para las unidades. Se establecen como límites principales: el área total residencial urbana disponible para el proyecto (m²) y el costo total de inversión ($). A su vez, se establecen limitantes a las variables relativas a las dimensiones de los lotes, con el fin de restringir su dimensionamiento. Se obtiene de esta forma la solución más óptima de acuerdo con las variables, la celda objetivo y las restricciones del modelo.

Mejoramiento del área urbana-hábitat

Este modelo se compone de dos partes principales: 1) área de diseño (m²) y 2) economía ($). El objetivo es determinar cuáles serían las opciones en cuanto a la planificación de provisión de infraestructura pública en áreas semiconsolidadas que permitan recuperar la inversión del valor presente para el desarrollador urbano-arquitectónico⁵.

Las variables-inputs, o de entradas utilizadas para este modelo son:

Con respecto al diseño: Ancho y profundidad del lote; número de lotes por hileras; ancho de la calle principal y de la secundaria; área (m²) del equipamiento comunitario (mercado o parque).

Con respecto a economía-costos de infraestructura: Costo de las vías, la pavimentación y las veredas; costo de la electricidad, el agua y el alcantarillado; costo del drenaje de aguas lluvias; costo de los drenajes para aguas ser- vidas. Adicionalmente: ganancia por lote por cada componente de infraestructura.

Con respecto a economía-costos financieros: Tasa de interés; inflación; horizonte financiero.

Las variables-outputs, o de resultado, que este modelo calcula son las siguientes:

Con respecto al diseño: Área del lote, área total de lotes, longitud de las calles, total longitud de las calles, área total de unidad urbana.

Con respecto a economía-costos: Costos totales de las vías, la pavimentación y las veredas, de la electricidad, del agua, del alcantarillado, de aguas lluvias y del de aguas servidas.

Con respecto a economía-costos financieros: El modelo calcula la suma del valor presente del costo futuro de cada componente de infraestructura, según como lo muestra la figura 9, así: por electricidad, drenajes de aguas lluvias, aguas servidas, alcantarillado y la suma total del valor presente de todos estos componentes.

Para el cálculo se utiliza la siguiente fórmula:

Donde:

V[C] = valor presente en un año

C = costo por el año de referencia

g = tasa nominal de crecimiento

d = tasa nominal de descuento

Resultados

Para el primer modelo (modelo 1-vivienda nueva), se realizaron análisis de optimización de variables con el fin de determinar las mejores combinaciones de tipos de viviendas que brindarían una óptima rentabilidad para el constructor o el desabollador urbano dentro de las limitaciones del área urbana residencial (m2) disponible para el proyecto y un monto máximo de inversión ($). Una vez hecha la optimización, los resultados, se muestran indicando la combinación óptima de número de viviendas por tipo, m2 de construcción de las viviendas, m2 de terreno, número de unidades urbanas por tipo de vivienda, m2 por área urbana por tipo y m2 de área residencial asignada a cada tipo y total de m2. La tabla 1 muestra en detalle la optimización realizada (que se muestra, a su vez, como la optimización N.° 4 en la tabla 2). Esta muestra una combinación óptima del número de unidades habitacionales por los tres tipos de vivienda incluidos, así: por tipo 1, vivienda de una planta, 413 unidades; por tipo 2, vivienda de dos plantas, 211 unidades, y por tipo 3, departamentos, 2967 unidades, que suman un total de 3591 unidades de vivienda. Si se asume una unidad familiar de 5 miembros promedio por familia, se obtendría una densidad neta de 427 habitantes para las 42 hectáreas de área residencial (420.000 m²), correspondientes al 70% del área total del proyecto (600.000 m²). El área residencial, de 420.000 m², es una de las limitantes para la optimización, como también lo es el monto de inversión, para lo que se establece un máximo de $50.000.000; por medio de la optimización, se alcanza un valor de rentabilidad de $47.748.472, y se establece de esa forma la máxima eficiencia económica para la rentabilidad total del proyecto.

Nota: se muestra la combinación óptima de número de viviendas por tipo y número total de unidades de viviendas. Las celdas marcadas con celeste corresponden a variables-inputs, o de entrada, y las celdas grises son, además, las variables usadas para la optimización.

La tabla 2 muestra nueve rondas de optimización realizadas (la optimización N.° 4 se muestra en tabla 1), considerando en cada una tres tipos de vivienda, así como el porcentaje de área residencial, y dentro de los límites descritos (de área urbana residencial para el proyecto y monto de inversión) y con los resultados de costo-beneficio y rentabilidad para el constructor.

Para el segundo modelo, (modelo 2-mejora-miento de área urbana), se calcula para una unidad urbana el área total de lotes, la de calles y el área total. Se obtiene el valor presente y la ganancia beneficio para cada uno de los componentes de infraestructura que van a incluirse en el proceso de mejoramiento del área urbana (tabla 3).

Además de lo planteado, se realizaron análisis de sensibilidad de variables por medio de la aplicación en la plataforma Frontline Solvers para los dos tipos de modelos desarrollados, para vivienda nueva y de mejoramiento, según se observa en las figuras 10 y 11, usando la representación gráfica de barras tornado. Estos análisis relevaron las variables que tienen mayor impacto en los resultados del modelo propuesto, para vivienda nueva, como son: la variable concerniente al número de apartamentos por piso en los tipos de viviendas, que en la figura 10 aparece indicada como la celda $C$22, y el número de pisos, indicado como $M$22; es decir, lo concerniente a la densidad de los proyectos de vivienda social.

Fuente: elaboración propia (2018). CC BY-NC-SA 2.5.

Figura 10 Análisis de sensibilidad de variables. Vivienda nueva. 

Fuente: elaboración propia, 2018. CC BY-NC-SA 2.5.

Figura 11 Análisis de sensibilidad de variables. Mejoramiento de vivienda. 

En los análisis de sensibilidad realizados al modelo de mejoramiento del área urbana, se identificó como una de las variables más sensibles la concerniente al ancho de los lotes, que en la figura 11se encuentra indicado como la celda $B$15, seguido del costo relativo a la subdivisión de esos lotes y al número de unidades urbanas utilizadas.

Discusión

En los análisis de sensibilidad realizados en los modelos de simulación se identificaron variables como el tamaño del lote y específicamente, el ancho del lote, como las que tienen mayor impacto en el proyecto, lo cual corrobora lo identificado en estudios previos (^{Delgado, 2013b}, 2018; ^{De Troyer, 2018}). Cabe observar que estas son variables que corresponden al trazado urbano de los proyectos (tamaño de lotes, ancho de calles, espacios para equipamientos urbanos como áreas verdes, centros comunales), y que deben ser consideradas desde el inicio de la planificación de un proyecto y no pueden ser modificadas, o muy difícilmente los son con posterioridad. Por otra parte, son condicionantes esenciales para poder proveer progresividad y flexibilidad al cambio en las viviendas.

Lo anterior, a su vez, corrobora lo establecido en trabajos previos a la presente publicación y mencionados en la introducción, como en el análisis tipológico realizado, precedente al desarrollo de los modelos dentro del proyecto Procesos Urbanos y Sociales del Hábitat-Alternativas para Proyectos de Vivienda Social, donde se identificó, basándose en análisis funcionales y espaciales de diseño y encuestas de preferencias, el tamaño de los lotes (y dentro de esto, el ancho de los lotes), como un componente esencial a fin de proveer la flexibilidad necesaria para que los futuros usuarios puedan expandir y ampliar su vivienda en el futuro, de acuerdo con sus propias necesidades.

A su vez, la densidad de los proyectos es otro factor esencial identificado en los análisis de sensibilidad. De acuerdo con experiencias obtenidas también dentro del marco de los proyectos de investigación previos a esta publicación (^{Delgado, 2013b}, ²⁰¹⁸; ^{De Troyer, 2018}), se deberían enfocar propuestas en tipos de viviendas de mediana altura y alta densidad, con el fin de dotar propuestas de vivienda y de hábitat accesible para los sectores de menores ingresos de la población; sin embargo, y según la información recabada en proyectos previos como el proyecto Procesos Urbanos y Sociales del Hábitat-Alternativas para Proyectos de Vivienda Social, en las encuestas de preferencias realizadas a futuros usuarios, se detectó una mayor preferencia por vivienda aislada (83%) con respecto a departamentos (17%), lo que contrasta con los resultados del modelo, como se ve en la tabla 1, y que muestran, con respecto al número de unidades de tipos de viviendas, un alto número de departamentos y una densidad mediana-alta de habitantes por hectárea, así como los análisis de sensibilidad realizados, que muestran la densidad como a una de las variables con mayor impacto en los proyectos.

Con respecto a los modelos de simulación planteados, es necesario reconocer que los modelos propuestos tienen limitaciones, y estas deben ser vistas como la necesidad de un mayor desarrollo de dichos modelos y la validación a través de bases de datos extensas de población y en diferentes contextos. Adicionalmente, al ser modelos de utilización práctica, podrían ser considerados muy simplistas o poco elaborados. Con respecto a ello, lo que se persigue es, sobre todo, la definición de criterios esenciales, de tal forma que los modelos puedan adaptarse a diferentes situaciones y contextos; además, es necesario puntualizar que un modelo de simulación conceptual es solo una representación abstracta de un problema real, y no pretende ser una representación exacta de esa realidad, si se reconocen, a su vez, las limitaciones en la definición de lo que representa un modelo conceptual de simulación, descritas en ^{Moris et al. (2008)}, ^{Van der Zee et al. (2010)} y ^{Robinson (2020)}.

Conclusiones

La respuesta a la demanda de vivienda y hábitat accesible para los sectores de bajos ingresos de la población requiere ser atendida considerando la interacción de los diferentes actores sociales involucrados y considerando a la vivienda parte de un sistema integral y complejo, que es el hábitat o su contexto urbano inmediato. Como respuesta a ello, se implementaron modelos que toman en cuenta variables no solo arquitectónicas, sino urbanas, tomando la unidad urbana que corresponde al contexto urbano inmediato de la vivienda como medida para la simulación abstracta del hábitat, tanto para vivienda nueva como para mejoramiento de la infraestructura.

Los modelos de simulación desarrollados permiten abordar dos situaciones de demanda de vivienda e infraestructura en la zona de estudio, como lo es el sector de Monte Sinaí, en Guayaquil. Una cosa es la necesidad de dotar de vivienda nueva asequible los sectores de más bajos ingresos en las áreas de vacíos urbanos identificadas, y otra, la situación de necesidad de dotar de infraestructura las zonas semiconsolidadas a lo largo de las vías estructurantes del territorio. En el primer caso de vivienda nueva, el modelo desarrollado permite definir la combinación más óptima de número de viviendas por tipo y dimensiones de lotes, a fin de optimizar al máximo los recursos invertidos, dentro de limitaciones de área residencial destinada para el proyecto y el costo de inversión. En el segundo caso, de mejoramiento de área urbana para zonas semiconsolidadas, el modelo permite visualizar la recuperación de la inversión de la provisión progresiva de los distintos componentes de infraestructura básica y equipamiento urbano; esto es vital tenerlo en cuenta en un contexto como Monte Sinaí, donde, como resultado de procesos informales, ya existen vastas extensiones de áreas residenciales que carecen de infraestructura básica vial y de servicios. Es recomendable, sin embargo, para una mayor validación de los modelos, su aplicación en otros contextos y situaciones de habitabilidad, en las zonas periféricas o en el centro de la ciudad.

La evaluación de los modelos permitiría abrir posibilidades para la utilización de estas herramientas dentro del campo de la arquitectura, en el cual no han sido suficientemente exploradas, debido a que el campo de la simulación es considerado, por algunos planificadores y diseñadores urbanos, algo netamente técnico, y, por tanto, hay, algunas veces, reticencia a utilizar estos instrumentos (^{Baena y Olaya, 2013}). Al mismo tiempo, es recomendable poder ligar los modelos conceptuales de simulación con la práctica en el campo de la planificación y la construcción (^{Robinson, 2020}).

Es esencial, no obstante las limitaciones indicadas de los modelos, relevar la importancia de los presentes modelos desarrollados, en los que se ha podido identificar, mediante la optimización y el análisis de sensibilidad, aquellos parámetros de diseño que pueden tener un mayor impacto para el proyecto, como, en el caso del modelo para vivienda nueva, el tamaño de los lotes; específicamente, el ancho de estos, el trazado urbano, las áreas de equipamiento social o las áreas verdes, parámetros que deben ser considerados desde el momento inicial de planificar y diseñar un nuevo proyecto, y que luego es muy difícil y oneroso económicamente cambiar o incorporar. Además, en los análisis de sensibilidad realizados se detectaron parámetros como el número de pisos o apartamentos por piso, los cuales indican que la densidad es uno de los factores de mayor impacto de un proyecto. Si lo contraponemos con factores de habitabilidad, este factor tiene también impacto, porque es necesario balancear ambos factores (densidad vs. habitabilidad) para que un proyecto presente las condiciones que permitan proporcionar calidad de vida a la población.

Adicionalmente, el modelo de mejoramiento de área urbana en zonas semiconsolidadas permite visualizar la priorización de las inversiones en infraestructura que se vayan a realizar, a fin de conectar la producción y la demanda, de tal forma que se permitan crear sectores mejor conectados y socialmente equitativos.

Con respecto a la recuperación de la inversión para el desarrollador, cabría preguntarse sobre aspectos éticos relativos a cuánta recuperación es aceptable para proyectos de vivienda social y que estos grupos deban pagar por sus viviendas. Acerca de ello, los modelos se basan en el principio de eficiencia; es decir, hacer un uso eficiente de los recursos existentes considerando no éticos el desperdicio y el no aprovechamiento de esos recursos. A su vez, con respecto a si los grupos de menores recursos tienen que pagar por sus viviendas, los habitantes de los barrios periféricos en sectores informales ya están pagando por ello (para obtener agua por tanqueros, por seguridad, por transporte). Así, es esencial contar con herramientas que contribuyan a la provisión de proyectos de vivienda asequibles para la población de menores recursos, de tal forma que los usuarios, en vez de tener que pagar a los desarrolladores informales, puedan hacerlo dentro de un programa de vivienda social asegurando su terreno, su vivienda y su seguridad familiar; sin embargo, es esencial considerar para eso no solo el costo, sino factores que tienen que ver con las preferencias de la población por determinados parámetros de diseño o tipologías de viviendas. Esto se consideró en los modelos presentados en este artículo, al ser el resultado de investigaciones previas sobre preferencias de vivienda de la población (^{Delgado y De Troyer, 2017b}), de tal forma que los usuarios puedan identificarse y apropiarse de los proyectos tanto en la parte habitacional como en la urbana. No considerar lo suficiente dichos aspectos es uno de los factores que provocan que, no obstante existir proyectos de vivienda social formal, los procesos de producción informal del hábitat persistan.

Por último, se recomienda considerar la vivienda parte de un sistema integral y complejo, donde intervienen múltiples variables, actores y escalas de intervención, y que, como tal, requiere respuestas que eviten dar soluciones simplistas, sin tomar en cuenta la complejidad de este y la necesidad de herramientas que permitan un sistema racional, abierto y flexible de posibles soluciones económicas, espaciales y sociales.