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TRABAJO FIN DE GRADO

Título Título Título

Nombre Apellido Apellido

Directores:

Dr. Nombre Apellido Apellido

Dra. Nombre Apellido Apellido

Junio 20XX

Nombre Apellido Apellido: Título

Resumen ejecutivo

Ante la creciente importancia que se le están dando a las cuestiones medioambientales, han surgidos nuevos métodos de valoración económica de los recursos medioambientales. En una economía en la que normalmente se trabaja con mercados reales para bienes y servicios, los de carácter ambiental son considerados una excepción. Sin embargo, existen métodos de evaluación medioambiental con el objetivo principal de evaluar económicamente cambios en el bienestar de las personas. En este trabajo se analizará el cambio en el bienestar social derivado de los diferentes usos del suelo en un espacio natural como es el parque El Espino, mediante el método del Experimento de Elección y con el fin de elegir el mejor de todo ellos.

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Tabla de contenido:

1. INTRODUCCIÓN........................................................................................5

2. METODOLOGÍA PARA LA EVALUACIÓN MEDIOAMBIENTAL....................7

3. EXPERIMENTO DE ELECCIÓN DISCRETA.................................................11

3.1 EL DISEÑO DEL CUESTIONARIO DE UN DCE..........................................123.2 EL DISEÑO DEL EXPERIMENTO DE ELECCIÓN.......................................143.3 ECONOMETRÍA DEL EXPERIMENTO DE ELECCIÓN................................173.4 MEDICIÓN DEL BIENESTAR...................................................................204. EL PARQUE NACIONAL EL ESPINO..........................................................225. RESULTADOS..........................................................................................25

6. CONCLUSIONES......................................................................................30

7. BIBLIOGRAFÍA.........................................................................................32

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1. INTRODUCCIÓN

El medio ambiente proporciona bienestar a la sociedad, sin embargo, presenta el problema de valoración intangible debido a su naturaleza de bien público o semipúblico y, por tanto, no existe un mercado que determine su precio. A pesar de ello, es un tema de actualidad que despierta un creciente interés, sobre todo, en lo referido a los cambios en el bienestar de los individuos ante cambios en las provisiones de bienes naturales como parques, bosques o playas. Además, aunque no hay un precio específico, esto no implica que los recursos naturales no tengan un valor, por lo que se han desarrollado diversos métodos económicos para estimarlo.


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El trabajo se estructura de la siguiente manera. La segunda sección introduce la metodología empleada para la evaluación medioambiental y la sección tercera introduce el método de elección discreta. Posteriormente, en la sección cuarta se presentará el caso práctico del parque natural Espino. Seguido, en la sección quinta se mostrarán los resultados correspondientes a la estimación DCE y las disposiciones medias a pagar por los individuos. Por último, en la sección sexta, presentará las conclusiones que han sido derivadas del trabajo.

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2. METODOLOGÍA PARA LA EVALUACIÓN MEDIOAMBIENTAL

La necesidad de incorporar valor a los bienes y servicios medioambientales para la obtención de una sociedad sostenible y un uso eficiente de éstos, es un requisito imperioso en la toma de decisiones, tanto de un modo público, como privado. Sin embargo, la tarea requiere de la revelación de las preferencias de la sociedad, además de la imposición de un precio a éstos, ya que no existe un mercado de servicios medioambientales. De esta manera, se requiere de un método o técnica de valoración monetaria que nos permita estimar dicho valor y obtener unos resultados para unas amplias características y recursos ambientales. Estos métodos permiten medir las expectativas de beneficios y costes derivados de algunas acciones, como por ejemplo: uso de un activo ambiental, realización de una mejora o la generación de un daño entre otros (Romero, 1997).




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Figura 2.1: Métodos de valoración económica ambiental

La Figura 2.1 muestra los diferentes métodos de valoración ambiental según Turner, Pearce y Beteman (1994) centrándose principalmente en los que se han explicado anteriormente, aunque de una forma resumida. En el siguiente apartado, se describirá el experimento de elección de una forma más detallada ya que es el método propuesto para desarrollar el presente proyecto de investigación.


Métodos de valoración monetaria

Aproximaciones de curva de demanda

Métodos de preferencias declaradas

Valoración contingente

Modelos de elección

Elección contingente

Elección por parejas

Ordenación contingente

Puntuación contingente

Experimentos de Elección

Métodos de preferencias

reveladas

Coste de viaje

Precios hedónicos

Aproximaciones vía precios de mercado

Métodos de transferencia de

beneficios

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3. EXPERIMENTO DE ELECCIÓN DISCRETA

Los experimentos de elección discreta (DCE), o también llamado modelos de elección basados en atributos (Attribute Based Stated Choice Methods, ABSCM) son procedimientos basados en las preferencias declaradas. Consisten en la simulación de un mercado específico para los bienes ambientales a través de un cuestionario específicamente diseñado. Además, los DCE proporcionan ricas fuentes de datos para la evaluación económica y toma de decisiones públicas, ya que a parte de estimar las DAP de un cambio discreto en la calidad ambiental, estiman también las DAP de los cambios (marginales) en los diferentes atributos que conforman el bien a valorar. A pesar de ello, esta ventaja tiene un coste, ya que el esfuerzo cognitivo de los encuestados es mayor a medida que aumenta la complejidad del ejercicio (Louviere, Hensher y Swait, 2000; Hanley, Mourato y Wright, 2001). Los DCE se han visto mejorados gracias a los avances en diversas disciplinas como la psicología, economía y la estadística (Lancsar y Louviere, 2008).





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El método de DCE está intrínsicamente ligado el modelo estadístico, de tal manera que éste condiciona el diseño de la encuesta y el análisis de los datos. Alpizar, Carlsson y Martinsson (2001) sostiene que un DCE es un proceso integrador y cíclico en el que el modelo económico que describe el estudio está permanentemente sometido a una revisión en base a información de otras experiencias de un mismo diseño, a asesoramientos de expertos, a grupos de discusión y a encuestas piloto.

3.1 EL DISEÑO DEL CUESTIONARIO DE UN DCE

Para llevar a cabo un experimento de elección se deben de seguir tres etapas principales:

1. Diseño: consiste en diseñar un experimento para generar datos de elección.

2. Análisis de los datos: engloba el análisis econométrico de los datos de elección para estimar las preferencias de los individuos.

3. Interpretación de los resultados: se dedica a la obtención de medidas de bienestar y a la evaluación de políticas basándose en el modelo resultante en la segunda etapa.




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3.2 EL DISEÑO DEL EXPERIMENTO DE ELECCIÓN

Para generar un DCE hay que basarse en un diseño experimental, o lo que es lo mismo, en una combinación de atributos y niveles utilizados para crear las alternativas de los conjuntos de elección. Este proceso resulta ser muy complejo a la vez que novedoso dentro del estudio de las preferencias declaradas. Como se ha comentado anteriormente, a los encuestados se les plantea un escenario hipotético, el cual contiene un conjunto de alternativas que difieren en una serie de atributos o en los niveles de éstos. Los encuestados deberán de elegir cual de las alternativas es la que les reporta mayor bienestar, y esa elección será utilizada para estimar las ponderaciones de los parámetros de cada uno de los atributos, de modo que se obtienen los ratios marginales de sustitución entre los distintos atributos. Por tanto, las cuestiones principales que se plantean a la hora de crear el diseño son: la identificación y la eficiencia.

La identificación se relaciona con aquellos efectos que pueden ser estimados de manera independiente y estará relacionada con la especificación de la función indirecta de utilidad (sólo se puede estimar lo que se introduce en la función de utilidad, y cada uno de esos efectos se estima de manera independiente). La eficiencia, sin embargo, está relacionada con la precisión con la que se ha llevado a cabo la estimación de los parámetros.

De esta manera, antes de crear el diseño experimental es fundamental que esté correctamente especificado el modelo y los parámetros a estimar. Dado este fin, es importante tener en cuenta el número de alternativas y de atributos que formarán cada alternativa1, además de la inclusión de efectos de interacción entre los atributos.


1 En la literatura se pueden encontrar diferentes opiniones acerca de la inclusión o exclusión de la constante específica de cada alternativa (Alternative specific constant, ASC). En el contexto de experimentos no etiquetados, los más utilizados en valores medioambientales, la forma correcta de proceder sería excluir los términos constantes para todas las alternativas genéricas (Hensher, 2007).

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3.3 ECONOMETRÍA DEL EXPERIMENTO DE ELECCIÓN

El fundamento teórico que define los modelos microeconómicos del comportamiento humano es la maximización de la utilidad sujeto a una restricción presupuestaria. El enfoque de un DCE para la declaración de preferencias es similar al utilizado en la teoría del consumidor, ya que se asume de forma explícita que las elecciones del entrevistado revelan las preferencias de los individuos. Los DCE son el resultado de combinar la teoría del valor de Lancaster con la de la demanda y el consumo (desarrollada por Hensher, 2007). De acuerdo con la teoría, los consumidores pueden separar sus elecciones en dos: una discreta basada en qué bien elegir, y una continua donde deciden cuánto quieren consumir. Sin embargo, en el contexto del experimento de elección, la decisión del consumidor sólo está constituida por una única dimensión discreta (el individuo sólo elige una alternativa del conjunto de elección considerando sus costes y su continua dimensión).

Para una elección puramente discreta, el individuo escogerá la alternativa j si y sólo si:

( (3.1)

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V j (A j , y−p j c j )> V i(A i , y−pi ci ) , ∀ i≠ j ,


donde V j es la función de utilidad del individuo j;

A j son los atributos de la combinación j;

yes el nivel de renta y

p jc j es el precio/coste de la alternativa j.

Cabe indicar que la fórmula (3.2) se corresponde com un modelo generalizador donde sólo hay dos alternativas, como es el caso del modelo económica para el método de valoración contingente (en el caso del DCE podrían ser tres alternativas, p.e. el status quo y dos opciones distintas más).

Una de las características de los modelos de elección discreta es que existen multitud de factores que no son observables, por lo que se tiene como base la teoría de la utilidad aleatoria (McFadden, 1974). Puesto que la utilidad es aleatoria sólo es posible realizar el análisis en términos de probabilidad (se analiza la probabilidad de escoger una alternativa sobre otra). Esto provoca que para que podamos estimar el modelo se plantee un supuesto de distribución para el componente aleatorio. El resultado es la introducción de una

perturbación aleatoria,ε

, con una determinada distribución. Por tanto, un individuo elegirá la alternativa j si y sólo si:

Y en términos de probabilidad sería:

(3.2)

donde δ j

es una variable dicotómica igual a uno si se selecciona la alternativa j . La especificación final basada en (3.2) del modelo econométrico depende por tanto de dos decisiones: (1) la especificación de la función de utilidad (cómo se introduce el término aleatorio en la función indirecta de utilidad) y (2) la distribución que asume para el

componente de error,ε

.



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V j (A j , y−p j c j , ε j )> V i (A i , y−pi ci , εi ) , ∀ i≠ j .

Prob (δ j=1 )=Prob [V j (A j , y−p j c j , ε j )> V i (Ai , y−p i c i , εi ) ] , ∀ i≠ j ,









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3.4 MEDICIÓN DEL BIENESTAR

Continuando con la teoría del consumidor, la relación marginal de sustitución, (RMS) entre los atributos puede obtenerse mediante el cálculo del coeficiente de las derivadas parciales de la función de utilidad indirecta respecto a cada atributo:

RMSX 1 , X2=∂V /∂ X1∂V /∂ X2

.

En el caso de una función indirecta de utilidad aditiva lineal, la RMS es igual al ratio de los parámetros estimados. Si el segundo atributo es el del coste, generalmente esa relación se denomina “precio implícito”. Se suele asumir que le coeficiente del atributo de coste es igual a la utilidad marginal de la renta.



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4. EL PARQUE NACIONAL EL ESPINO

El parque nacional el Espino es el caso elegido como objetivo para este análisis, en el cual se aplica el método de experimento de elección discreta que anteriormente se ha fundamentado teóricamente. Se ha elegido este método por la capacidad y flexibilidad que ofrece para poder tener en cuenta la naturaleza multidimensional del área a valorar, más específicamente los cambios propuestos sobre ésta.


A continuación, en la Figura 4.1., se muestra un plano de la situación del parque dentro de la Comunidad Autónoma Vasca.

Figura 4.1: Localización del parque El Espino

La encuesta de la cual se han obtenidos los datos, fue realizada en octubre y diciembre de 2012 a un total de 6.602 personas mayores de 18 años y seleccionados de una forma aleatoria dentro de la Comunidad del País Vasco. Se trata de una muestra representativa de la población en cuanto al sexo, edad y municipio de residencia. En las encuestas se ha tomado nota de información tanto personal (sexo, edad, estudios, ingresos,…) como de percepción del y conocimiento de área (número de visitas, identidad cultural, participación en alguna ONG,…).


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A continuación, en el Cuadro 4.1, se muestran los niveles y atributos considerados.

Cuadro 4.1: Atributos y Niveles

Atributos Nivel

Bosque Autóctono 2% 10% 20% 30%

Viñedos 40% 30% 20% 10%

Plantaciones Forestales 40% 30% 25% 15%

Biodiversidad 25% 15% 10% 5%

Recreo Bajo Medio Alto Muy Alto

Coste 0€ 10€ 30€ 50€ 100€

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5. RESULTADOS



La Tabla 5.1 presenta texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto.

Tabla 5.1: Estadísticos descriptivos de las variables socioeconómicas

Variable Media Desv. Est. Min Max Caso

s Perdidos VIF

NVISITAS 0,21 1,04 0 10 3978 0 0,93

CONIFERAS 0,57 0,49 0 1 3978 0 4,04

MONTAÑERO 0,50 0,50 0 1 3978 0 4,23

EDAD 45,03 18,73 18 89 3978 0 0,02

SEXO 0,46 0,49 0 1 3978 0 4,14

NHIJOS 0,30 0,65 0 4 3978 0 2,36

INGRESOPD 965,99 1018,45 0 8000 3978 1638 0,01

ARENTA 0,03 0,18 0 1 3978 0 0,02

IDENTIDAD VASCA 0,23 0,42 0 1 3978 0 5,82

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Tabla 5.2: Resultados de los modelos estimados

MNL RPL

Variable Coeficientes Estadístico t Coeficientes Estadístico t

Constante 0,1898 0,74 -0,0534 -0,18

Coste -0,0179 *** -13,51 -0,0221 *** -10,18

Autóctono 0,0422 *** 7,91 -3,4905 *** -10,77

Viñedo 0,0129 ** 2,42 0,0162 ** 2,50

Plantaciones Forestales -0,0172 ** -2,36 -0,0206 ** -2,42

Biodiversidad -0,0399 *** -4,07 -3,7604 *** -6,55

Recreo -0,0159 -0,57 -0,0251 -0,73

Arenta*Coste 0,0094 * 1,76 0,0133 ** 2,29

IdentidadV*Autóctono 0,0199 ** 2,17 0,0203 * 1,80

IdentidadV*Viñedo -0,0216 ** -2,43 -0,0259 ** -2,41

Forestales*Coníferas 0,0184 ** 2,57 0,0225 *** 2,72

Bio*Nhijos -0,0158 ** -2,15 -0,0179 ** -1,92

Rec*Nvisitas 0,0294 * 1,79 0,0325 * 1,80

Rec*Montañero 0,0522 * 1,79 0,0693 ** 2,03

Desv. Est. Autóctono 1,2541 3,21

Desv. Est. Biodiversidad 1,4306 2,96

Log likelihood -1184,71 -1177,09

Pseudo R2 0,15 0,19

Observaciones 1326 1326

Tamaño de la muestra 221 221

Nota: ***, **,* indican la significatividad de los coeficientes a niveles del 1%, 5% y al 10% respectivamente, usando los P-valores en la estimación por máxima verosimilitud.

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El primer modelo que recoge la Tabla 5.2 es el modelo logit multinomial (MNL). Se trata del modelo más sencillo y restrictivo en términos econométricos. La función de utilidad se supone lineal en los parámetros y aditivamente separable, como ya se comentó anteriormente. Los resultados del modelo MNL muestran que la utilidad aumenta si el porcentaje de superficie cubierta por bosque autóctono se incrementa (aún más si la identidad de los encuestados es vasca); también aumenta la utilidad de los encuestados cuya identidad no es vasca si el porcentaje de la superficie de viñedos aumenta.







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6. CONCLUSIONES

Este trabajo ha sido llevado acabo con el fin de evaluar el beneficio social asociado a los diferentes usos potenciales del suelo en el Parque El Espino. Una de las principales cuestiones a la hora de evaluar un bien público, como es una playa, un monte o parque natural es el diseño y la implementación de planes sostenibles, tanto para el beneficio social que acarrean, como para su coste. Estos bienes son intangibles, con lo cual, los métodos que se deben de utilizar no son los típicos basados en las aproximaciones vía precios. En este caso se ha utilizado el método de experimentos de elección, el cual se apoya en las preferencias declaradas de los consumidores. Este método consiste en la construcción de mercados hipotéticos, para posteriormente calcular la disposición a pagar por los usos propuestos en cada uno de los diferentes escenarios.





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7. BIBLIOGRAFÍA

Alpizar, F., Carlsson, F. y Martinsson, P. (2001). Using choice experiments for non market valuation. Economic Issues, 8, 83-110.

Hanley, N., Mourato, S. y Wright, R.E. (2001). Choice modelling approaches: a superior alternative for environmental valuation? Journal of Economics Surveys, 15, 435-462.

Hensher, D.A. (2007): Attribute processing in choice experiments and implications on willingness to pay en Kanninen, B. J. (Ed.), Valuing environment amenities using stated choice studies. A common sense approach to theory and practice (pp. 135-138). The Netherlands: Springer.

Lancaster, K. (1991). Modern Consumer Theory. Brrokffield: Edward Elgar.

Louviere, J., Hensher, D. A. y Swait, J. (2000). Stated choice Methods: Analysis and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.

McFadden, D. (1974). Conditional logit analysis of qualitative choice behaviour, Zarembka, P. (Ed.), Frontiers in Econometrics (pp. 105-142). New York: Academic Press.

Romero, C. (1997). Economía de los recursos ambientales y naturales. Madrid: Alianza Economía.

Turner, R. K., Pearce, D. y Beteman, I.J. (1994). Environmental Economics: An Elementary Introduction, London: Pretince Hall.

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