dt valoración contingente del control de la erosión
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D O C U M E N T O D E T R A B A J O
W O R K I N G P A P E R S S E R I E S
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APLICACIÓN DEL MÉTODO DE VALORACIÓN CONTINGENTE A LA ESTIMACIÓN DE LOS BENEFICIOS SOCIALES DE LAS ACCIONES
CORRECTORAS DE LA EROSIÓN
Carmen Almansa Sáez y Javier Calatrava Requena
DT 82/06
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DEPARTAMENTO DE GESTIÓN DE EMPRESAS
Universidad Pública de Navarra Nafarroako
Unibersitate Publikoa
C a m p u s d e A r r o s a d í a , 3 1 0 0 6 P a m p l o n a , S p a i n T e l / P h o n e : ( + 3 4 ) 9 4 8 . 1 6 9 . 4 0 0
F a x : ( + 3 4 ) 9 4 8 . 1 6 9 . 4 0 4
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Aplicación del método de valoración contingente a la estimación de los beneficios sociales de las acciones correctoras de la erosión
Carmen Almansa Sáez (1) y Javier Calatrava Requena (2)
(1) Departamento de Gestión de Empresas, Universidad Pública de Navarra, Campus de Arrosadía
s/n, 31.006 Pamplona. Tel. 948169425; Fax 948169404; E-mail: carmen.almansa@unavarra.es
(2) Área de Economía y Sociología Agrarias. Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria
(IFAPA). Junta de Andalucía. Camino Purchil s/n, 18.080. Granada. Tel. 958267311; E-mail:
javier.calatrava@juntadeandalucia.es
RESUMEN: La desertificación es uno de los más graves problemas ambientales del mundo, por lo que son numerosos los estudios de los aspectos técnicos, siendo sin embargo, dada su dificultad, más escasas las investigaciones referentes a su valoración económica global. En este trabajo se realiza una aplicación del método de valoración contingente para valorar los beneficios sociales de las acciones correctoras de la erosión, eligiendo como estudio de caso la valoración conjunta de los beneficios del Proyecto de Control de la Erosión en la Cuenca de Aljibe (Almería). Los resultados muestran una valoración social que supera los costes de inversión necesarios, al intentar incorporar en el análisis los valores de no-uso y uso futuro para las generaciones venideras.
PALABRAS CLAVES: valoración contingente, análisis coste-beneficio, restauración de cuencas, conservación de suelos, desertificación, erosión, reforestación. CLASIFICACIÓN JEL: D61, Q26, Q24 ABSTRACT: Desertification is one of the most serious environmental problems in the world and, hence, studies on technical aspects of its effects and corrections abound. However, owing to its difficulties, research addressing global economic valuation is scarce. In this work, we apply the Contingent Valuation Method to value the social benefits of measures aiming at tackling erosion. The case study pertains the joint valuation of the benefits of the project Erosion Control of the Aljibe Basin (Almería, Spain). By incorporating the values of future and no-use for the future generations in the analysis, the results show that the social value attained clearly off-sets the investment costs. KEYWORDS: contingent valuation, cost-benefit analysis, watershed restoration, soil conservation, desertification, erosion, reforestation.
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Aplicación del método de valoración contingente a la estimación de los beneficios
sociales de las acciones correctoras de la erosión
1. INTRODUCCIÓN
Introducción al problema de la desertificación
La desertificación es definida como “la disminución, deterioro o destrucción del
potencial biológico del suelo que, en sus últimas instancias, pueden conducir a condiciones
de desierto” (UNCCD, 1977). De manera similar Dregne (1983) la define como “el
empobrecimiento de los ecosistemas terrestres por el impacto humano”. Se interpreta como
una disminución irreversible, al menos a escala temporal humana, de los niveles de
productividad de los ecosistemas terrestres, como resultado de la sobreexplotación, uso y
gestión inapropiados, por parte del hombre, de los recursos en medios fragilizados por las
sequías y la aridez (López, 1995).
Naciones Unidas ha declarado el año 2006, Año Internacional de los Desiertos y de la
Desertificación, con el fin de dar fuerza a la Convención de las Naciones Unidas para
Combatir la Desertificación (UNCCD) y sensibilizar a las poblaciones y a las autoridades
sobre la gran amenaza que representa para la humanidad. Según datos de la FAO de 19971,
la desertificación afecta a la sexta parte, aproximadamente, de la población mundial, al
70 por ciento de todas las tierras secas, equivalente a 3.600 millones de hectáreas, y a la
cuarta parte de la superficie total de tierras del mundo. Debido a diversos factores, la
desertificación y la degradación de las tierras también se han agravado considerablemente en
la Región Europea a lo largo de la última década.
Efectivamente, la desertificación es uno de los más graves problemas ambientales del
mundo. Ha sido reconocida como materia fundamental por la Agenda 21 (1992), estimando
que una cuarta parte de la superficie de la tierra se encuentra amenazada. En África, el
continente más amenazado por este problema, el 73 % de las tierras secas están ya metidas a
este proceso, pero también en Europa la situación es grave. El 65 % de las tierras secas
ubicadas en la región mediterránea están inmersas en un proceso de degradación
(Asociación Vida Sana, 1996).
1 URL: http://www.fao.org/docrep/meeting/007/y6497s.htm
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En Europa cerca de 115 millones de hectáreas están afectadas por la erosión hídrica y
42 millones sufren erosión eólica. Según un informe de la ONU, España es el país más árido
de Europa. Junto a ésta, Portugal, Italia, Turquía y Grecia forman el llamado grupo del
Mediterráneo Norte y están consideradas como las zonas más afectadas por la desertización,
un problema que afecta aproximadamente a 250 millones de personas. Un seis por ciento del
suelo de la Península Ibérica se ha degradado irreversiblemente, y un tercio de la superficie
padece una alta tasa de terreno desértico. Los datos del Plan Nacional contra la Desertización
alertan de la extrema gravedad del proceso en Alicante y Gran Canaria, que se encuentran en
grado de total desertización, según un dictamen técnico del Ministerio de Medio Ambiente.
En situación de máxima alerta –por encima del setenta por ciento del suelo convertido en un
secarral– están otras diez provincias: Murcia, Tarragona, Almería, Valencia, Castellón, Jaén,
Granada, Tenerife y Málaga2.
Antecedentes en la valoración económica de la desertificación
La erosión del suelo causa multitud de efectos negativos. El efecto más conocido y
estudiado es la reducción de la producción agrícola. Este efecto negativo viene definido in
situ, dado que afecta directamente a la rentabilidad del agricultor (on-farm effect). Además
del efecto en la productividad agrícola, la erosión del suelo produce otros efectos negativos
que afectan no sólo a los agricultores sino al conjunto de la sociedad. Ejemplos de estos
efectos externos (off-farm effects) a la explotación agraria pueden ser el avance de la
desertificación, la pérdida de puestos de trabajo debida a la reducción de la productividad
agrícola, la contaminación de los recursos hídricos, la reducción de la biodiversidad, la
colmatación de los embalses el aumento de probabilidad de riadas con efectos
devastadores, etc. (Colombo y Calatrava, 2004b).
Debido a la gravedad del problema son numerosos los estudios e investigaciones
sobre los procesos de erosión y desertificación que han tratado el tema en sus aspectos
técnicos, siendo sin embargo escasos, incluso a nivel mundial, las investigaciones de los
aspectos económicos del problema, y ello por la dificultad de valorar económicamente sus
efectos. Los trabajos existentes sobre al economía de la erosión y la conservación de suelos
responden a una de las aproximaciones siguientes (Calatrava y González, 2001):
2 Fuente: Expansión, 14 de junio de 2005. URL: http://belt.es/noticias/2005/junio/14/desierto.asp
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a) Aquellos trabajos que usan Simulación o la Teoría Dinámica de Gestión y Control
de stocks para determinar las condiciones bajo las cuales los individuos o la sociedad
deciden el óptimo de conservación para los suelos (McConnell, 1983; Heady y Vocke,
1992).
b) Los que usan Programación Lineal para evaluar las políticas públicas de
conservación de suelos (Burt, 1981 y Boggess et al., 1979).
c) Las investigaciones sobre los procesos de Adopción de Tecnologías de conservación
de suelos por los agricultores, basados en sondeos, con un número variado de
trabajos y enfoques, que pueden clasificarse en dos grupos:
c. 1) Análisis de adopción de tecnologías convencionales, que usan modelos logit o
probit, intentando determinar aquellos factores relacionados con la adopción de
prácticas de conservación de suelos. Dos buenos ejemplos son los estudios de
Ervin y Ervin (1982) y Lucila et al. (1999). Algo diferente es el enfoque
propuesto por Nielsen et al. (1989), que estudia las variables relacionadas con la
cantidad de dinero invertida en las prácticas de conservación de suelos.
c. 2) Métodos que combinan investigaciones sobre adopción de tecnologías con
otras técnicas, tales como el trabajo de Lohr y Park (1995), que las combinan con
el Método de Valoración Contingente, y el de Pattanayak y Mercer (1998), que
estima el efecto marginal de la conservación del suelo con un modelo
econométrico de tres etapas, siendo el primero el análisis de adopción.
d) Los estudios basados en la realización de Balances de los Procesos Erosivos, con
esquemas de contabilidad de recursos (Pimentel et al. 1995 y Bishop, 1995).
Todos los enfoques anteriores, son de alguna manera “indirectos”, y así como afirman
Calatrava y Gonzalez (2001), existen muy pocos estudios que estimen directamente el valor
de conservar el suelo o que asignen un precio a la calidad edafológica. Una aproximación
con base económica sobre la erosión la aportan algunos trabajos que utilizan:
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e) Técnicas de Regresión (estimaciones econométricas) entre valores económicos y
características biofísicas específicas del terreno y la parcela (Walker, 1982; Van Kooten
y Weisensel, 1989; Pattanayak y Mercer, 1998).
f) Técnicas Hedónicas para determinar el coste que supone al erosión (Gardner y
Barrows, 1985; Palmquist y Danielson, 1989).
g) Análisis Coste Beneficio, desde el pionero trabajo de Seitz y Taylor (1979), algunos
trabajos han utilizado ACB para medir los impactos de técnicas de control de la
erosión, tales como el de Graaf (1994) y Araya y Asafu-Adjaye (1999).
h) Otros enfoques más recientes, que utilizan Paneles de Expertos, Valoración
Contingente, y otras técnicas de preferencias expresadas. Ejemplos son los trabajos
de Dragovich (1991), Lohr y Park (1995), Sonneveld y Albersen (1999).
En España, hasta donde nos es conocido, aparte del presente trabajo, que puede
enmarcarse en una combinación de los dos últimos enfoques, y el Modelo de Aguiló
utilizado por los Ingenieros Forestales para la valoración de las externalidades de los
proyectos de restauración de cuencas y control de la erosión, basado en el costes de
reposición (Aguiló Bonnin, 1976; ICONA, 1987; Tragsa y Tragsatec, 1994; De Simón 1993);
caben citarse los siguientes, en el grupo de enfoques más recientes (epígrafe h):
El trabajo de Mogas y Riera (2002) que utiliza el Experimento de Elección, enfocado a
la valoración del riesgo de erosión en tierras agrarias, consecuencia de implementar un
programa que incrementa la masa arbórea de Cataluña de un 40 a un 50 %. En concreto, este
trabajo describe una aplicación que consiste en el cálculo de los valores asociados a cambios
potenciales en las funciones recreativas, de absorción de CO2 y prevención de la erosión
como resultado de un aumento de la superficie forestal de Cataluña. Los autores destacan
como ventajas del método, el que permite obtener la disposición marginal a pagar de los
individuos para cada uno de los atributos que componen el activo ambiental. La principal
dificultad que destacan, a su vez, de los Experimentos de Elección, es la mayor complejidad
que implica tanto su diseño como el análisis de los resultados. Los resultados obtenidos
muestran que el ciudadano medio de Cataluña estaría dispuesto a pagar anualmente 4,35
euros para poder hacer picnic en los bosques propuestos, 5,77 euros para poder recoger
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setas, y se le tendría que compensar anualmente en 8,63 euros para que los vehículos puedan
circular por los nuevos bosques, siempre en valores de 1999. Además, estaría dispuesto a
pagar 4,17 euros anuales por una reducción de CO2 equivalente a las emisiones que produce
al año una ciudad de 100.000 habitantes y 0,02 euros para que el suelo sea productivo un año
más.
En Mogas y Riera (2001) presentan comparativamente los resultados obtenidos en el
trabajo anterior, con los obtenidos mediante Ordenación Contingente (Contingent Ranking, en
nomenclatura inglesa). En el Experimento de Elección, anteriormente descrito, se pide a la
persona entrevistada que elija la opción preferida entre diferentes alternativas, mientras que
en la ordenación contingente se le pide que ordene un conjunto de alternativas según sus
preferencias. Los resultados muestran diferencias entre los valores obtenidos a partir de los
dos métodos, siendo los del método de elección significativamente mayores (casi 10 veces
mayor). Como señalan los autores, esto es habitual en estudios que comparan resultados con
distintos métodos de preferencias declaradas, sin ir más allá de las implicaciones de este
hecho.
Enfocado directamente a la desertificación y sus efectos, destaca el trabajo de
Colombo (2004), que aplica el Método de Valoración Contingente (Colombo y Calatrava
2002; Colombo et al. 2003) conjuntamente con el Experimento de Elección (Colombo y
Calatrava, 2004) para medir los efectos externos de la erosión en la cuenca del Alto Genil
(Granada). Los resultados obtenidos muestran que, en la Valoración Contingente, se obtiene
que la disposición a pagar individual por la reducción de los efectos externos de la erosión
varía en el intervalo 11-53 €, dependiendo del programa de mejora implementado (al
entrevistado se le presentan tres escenarios posibles) y de la extensión geográfica del mismo.
La DAP (Disposición a Pagar) agregada muestra una disposición a pagar por Ha.
comprendida entre 95 y 160 €, siendo la subvención actual que el gobierno regional de
Andalucía otorga a los agricultores que tomen medidas de control de la erosión, de 133,22 €
por Ha. y año; observándose la consonancia entre ambas cantidades. A su vez, los resultados
del Experimento de Elección muestran que la contaminación ambiental, el avance de la
desertificación y la reducción de la flora y fauna, son los elementos más importantes para los
entrevistados. La metodología empleada permite obtener los precios implícitos para todos
los atributos (desertificación, calidad del agua, calidad de la flora y fauna, puestos de trabajo
y superficie de implementación), obteniéndose que los entrevistados están dispuestos a
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pagar una media de 27,91 € por la mejora del paisaje tras las implementación de medidas de
reducción de la desertificación, siendo éste el atributo más valorado. El nivel de edad y la
renta aparecen como variables significativas en el modelo logit condicional utilizado para
estudiar la estructura de las preferencias de los principales efectos de la erosión.
Por su parte, Colombo y Calatrava (2004b) realizan una clasificación interesante
alternativa a la anterior (basada en el criterios de tipo de metodologías de valoración), bajo el
criterio de distinción entre estudios que evalúan los efectos de la erosión in-situ o, bien los
externos al ámbito agrícola. En España, si bien hay pocos estudios económicos del efecto de
erosión del suelo en la productividad (Alvarez et al., 1994; Aguilar et al. 1995; Pastor, 1990; y
Pastor et al. 1999), las investigaciones dirigidas a la evaluación monetaria de los efectos
externos de la erosión del suelo, son mucho más escasas, respecto a las que contabilizan los
efectos internos. Actualmente puede considerarse la cuantificación de los efectos externos de
la erosión como un tema novedoso de investigación, dado que se ha reconocido que su
magnitud económica es mucho más importante que la del conjunto de los efectos in-situ
(Pimentel et al., 1995). Disponer de una valoración global de los efectos externos podría así
ayudar a justificar e mantenimiento de las políticas de reducción de la erosión del suelo o
la adopción de nuevas formas de protección ambiental. Como estudio pionero de los
efectos externos de la erosión se encuentra el trabajo de Clark et al. (1985), que los estima, a
través del coste de corrección de los impactos de los sedimentos de suelo erosionado en
diversos usos, públicos y privados, de los recursos hídricos. Hansen et al. (2002) cuantifican
los costes causados por la erosión del suelo en la navegación, estudio que abarca 2.111
cuencas de Estados Unidos, proporcionando una estimación de 257 millones de $/año.
El trabajo de Colombo (2004), antes brevemente descrito, se inserta dentro de éste
grupo de trabajos de evaluación de los efectos externos de la erosión. El estudio práctico aquí
realizado, a su vez, cuantifica conjuntamente efectos internos y externos, a través de la
valoración contingente, en el ámbito geográfico de la cuenca, lo que resulta novedoso en su
enfoque.
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2. ESTUDIO DE CASO
El Proyecto de Restauración Hidrológico-Forestal y Control de la Erosión de la
Cuenca de Aljibe (De Simón, 1993) fue diseñado por el I.A.R.A. (Instituto Andaluz de
Reforma Agraria) en colaboración con la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes
de Madrid, pero no ejecutado3. Abarca un área de 8.830 Has. (el 64 %) del municipio de
Lubrín de la provincia de Almería, zona que sufre procesos de erosión "acelerados" o "muy
acelerados" en el 82 % de su territorio.
Existen condiciones climáticas (bajas precipitaciones medias anuales de 300 - 400 mm,
que además se producen en forma de lluvias torrenciales) y orográficas (elevadas
pendientes) que colaboraran en los procesos de desertificación y deterioro ambiental, pero
sin duda los de mayor peso son los factores de origen humano, tanto de tipo histórico
(procesos de deforestación), como de uso actual del suelo determinado por el abandono de
las tierras de cultivo (el 47 % de la superficie del municipio es tierra cultivable, aunque sólo
el 20 % de ésta está efectivamente cultivadas, y un 46 % es matorral en claro proceso de
degradación) en una zona típica de agricultura marginal de montaña.
Las principales acciones correctoras que contempla el proyecto son: a) mantener las
zonas agrícolas, pero mejorando los “balates”; b) reforestar con especies autóctonas el 85% de
las zonas actualmente cubiertas por matorral degradado, básicamente con Pinus halepensis
(Pino Carrasco) en una fase inicial e introducir Quecus ilex rotundifolia (Encina)
posteriormente, regenerando el restante 15% de matorral; y c) construir determinadas
infraestructuras de corrección hidráulica.
Dicho proyecto contempla un horizonte temporal de 100 años. Lógicamente este
período fue elegido por convención para el análisis, debido al largo período de maduración
de las especies elegidas, que se ve incrementado por la baja pluviometría de la zona. El
presupuesto de ejecución material (una vez eliminados impuestos y gastos financieros)
asciende a 9.258.396 €. La realización de las medidas correctoras (inversión) está prevista en
los primeros seis años, a lo que hay que unir los costes de mantenimiento (vigilancia,
3 Probablemente debido al cambio de política forestal que se avecinaba, dando paso a las reforestaciones de tierras agrarias promovidas por la PAC.
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mantenimiento y reparación de hidrotecnias, y tratamientos silvícolas) (Tabla 1). De lo que se
deduce que, mientras los costes financieros son soportados por la generación actual, los
beneficios ambientales se producen principalmente en el medio y largo plazo, afectando a las
generaciones futuras.
Tabla 1
Beneficios y Costes financieros del Proyecto de RHF de Lubrín (€)
(De Simón, 1993)
COSTES DE INVERSIÓN
Año 0 (Inversión ficticia o anterior al proyecto) 166.786,87
Año 1 1.680.668,05
Año 2 1.222.031,90
Año 3 1.201.681,63
Año 4 2.416.711,74
Año 5 2.554.613,97
Año 6 182.719,70
COSTES DE MANTENIMIENTO
Mantenimiento y reparación de hidrotecnias:
Año 50 432.794,53
Año 100 433.341,45
Tratamientos silvícolas (costes de las claras):
Año 20 449.915,60
Año 40 518.492,38
Año 60 2.880.309,51
BENEFICIOS POR VENTA DE MADERA TRAS LOS TRATAMIENTOS SILVÍCOLAS (CLARAS)
Año 20 284.192,38
Año 40 378.923,24
Año 60 4.090.803,91
3. METODOLOGÍA
Para la evaluación económica, aplicado un Análisis Coste Beneficio al estudio de caso,
se realizaron, las siguientes etapas (Almansa, 2006): (1º) Identificación de los efectos
(económicos, sociales y ambientales) positivos y negativos del proyecto (Tabla 2); (2º)
Identificación y aplicación, de entre los distintos métodos de valoración de efectos
ambientales, aquellos más idóneos para el caso de estudio, lo que nos llevó a elegir, por
10
distintos motivos, un ejercicio de valoración contingente sobre el conjunto del proyecto; y
(3º) Análisis de los resultados del ejercicio de Valoración Contingente y cálculo de índices de
rentabilidad del proyecto.
Tabla 2. Identificación esquemática de beneficios y costes del proyecto RHF cuenca Aljibe (Almería)
BENEFICIOS COSTES Aumento del valor de uso directo: � Aumento de la productividad agrícola, � Beneficios procedentes de la venta de madera, � Efectos multiplicativos indirectos: Turismo Rural, etc. � Efectos multiplicativos directos: empleos generados, etc.
Disminución del valor de uso directo: � Pérdidas en el sector ganadero consecuencia de la disminución de la superficie de pastos.
Aumento del valor de uso indirecto de producción: � Aumento del valor estético y recreativo, � Aumento de algunas poblaciones de especies cinegéticas. � Beneficios derivados del uso de las nuevas infraestructuras (caminos forestales, etc.).
Disminución del valor de uso indirecto de producción: � Impacto negativo en el paisaje consecuencia de ciertas infraestructuras (caminos forestales, diques, etc.)
Aumento del valor de uso indirecto de conservación: - Aumento del valor ecológico: � Principales objetivos de los proyectos RHF: Control de inundaciones, recarga de acuíferos y protección del suelo, � Otros: biodiversidad, fijación CO2, regulación de las condiciones climáticas, etc. - Mantenimiento de los valores socioculturales, educacionales, científicos, espirituales e históricos.
Costes de inversión y mantenimiento
Aumento del valor de uso futuro y de existencia.
Dado el carácter multidisciplinar del proyecto se realizaron numerosas consultas a
expertos4 en distintas áreas relevantes del estudio, que participaron en diferentes fases de la
evaluación, particularmente en la predicción de efectos, cuantificación aproximada de los
mismos y diseño de escenarios futuros del municipio. Los cuatro escenarios futuros, cuyo
diseño se plasmó en la realización de fotografías modificadas mediante programas expertos
de ordenador, corresponden a los años 50 y 100 de la zona, en su versión “con” y “sin” la
puesta en marcha del proyecto. La reestructuración paisajística se realizó bajo la supervisión
de los expertos colaboradores. Como material se utilizó, principalmente, material fotográfico
obtenido en zonas reforestadas de la provincia de Almería, con similar altitud y climatología.
En las primeras fases de la evaluación, se realizaron además entrevistas personales
semi-estructuradas (Ruiz Olabúenaga, 1996; también denominada entrevista abierta semi-
directiva, Ortí 1998; entre otros) a personas de instituciones relevantes del municipio de
4 Dentro de este grupo de expertos destacan, por la dimensión y la importancia de su colaboración: Estanislao de Simón Navarrete (Ingeniero de Montes, director del proyecto técnico y del C.I.F.A. de Granada); José Luis González Rebollar (Ingeniero de Montes, C.S.I.C. Granada); Ana Belén Robles Cruz (Bióloga, experta en vegetación y pastoreo de la zona, C.S.I.C. Granada); y José Manuel Pérez López (Jefe de los Guardas Forestales de la D.P.G. Medio Ambiente de Almería).
11
Lubrín, así como, a residentes elegidos como figuras representativas por sus diferentes
edades, intereses en el proyecto, actividades económicas, etc. que fueron considerados lo que
en esta metodología se denomina “informantes clave”. El objetivo principal de las mismas
era el obtener información de carácter cualitativo acerca del municipio, información
preliminar necesaria para el diseño de etapas posteriores del trabajo de campo.
En el trabajo de campo realizado en esta etapa, se puso de manifiesto un conflicto de
carácter socioeconómico, cultural y ambiental, que ha sido un punto central en el
planteamiento de etapas de trabajo posteriores: aunque el proyecto es apoyado por la mayor parte
de la población por reconocer, en mayor o menor grado, los beneficios ambientales que se derivarían del
mismo; otro grupo, relacionado directa o indirectamente con el sector ganadero del municipio, ve en el
mismo una amenaza para sus rentas, por la disminución del área de pasto que, a corto y medio plazo,
produciría el proyecto. En concreto, con la información acerca del número de ganaderos y otros
datos aportados por el Ayuntamiento del municipio, se estimó que los ingresos de
aproximadamente un 26 % de las familias del municipio dependen de este sector, lo que se
consideró un dato central para el posterior diseño y realización del sondeo de Valoración
Contingente.
El Método de Valoración Contingente fue seleccionado por su versatilidad y
capacidad para capturar tanto valores de uso como de no-uso, y dada su flexibilidad para ser
aplicado en una amplia gama de situaciones. Por otra parte, la razón por la que se descartó el
valorar diferentes efectos con distintos métodos, como se hace frecuentemente, fue que, dado
que la población implicada se ve afectada por muchos de los efectos simultáneamente, no era
posible llevar correctamente a la práctica un ejercicio de valoración contingente diseñado
para valorar sólo algunos de los beneficios o costes del proyecto. Así, por ejemplo,
difícilmente se le puede pedir a un ganadero que valore el valor estético de un futuro paisaje
más verde, sin que considere los problemas (vía disminución de la renta) que a corto plazo le
puede ocasionar la disminución temporal de la zona de pastoreo.
Por otra parte, se podría haber planteado la utilización de otros métodos de
preferencia expresada, como el Experimento de Elección o el Análisis Conjunto con inclusión
de precios como elemento componente; pero no hay que olvidar que estos métodos postulan
interdependencia de elementos, componentes o, en este caso, impactos a valorar. Esto es, la
no-significación de interacciones, y éste no es precisamente el caso de la valoración que se
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pretende hacer, como se ha comentado. Además, el uso de estos métodos en una población
como la del municipio de Lubrín, y utilizando una muestra como la aquí encuestada,
resultaría enormemente complejo y costoso.
En la tabla 3 se esquematiza la metodología aplicada en la fase de valoración de los
efectos del proyecto. La última fila muestra de forma resumida la ficha técnica del sondeo de
valoración contingente. Los elementos de simulación del mercado hipotético, fueron elegidos
como los más idóneos para el estudio de caso tras los resultados observados de cuestionarios
pre-test realizados a la población, en los que se probaron varias alternativas metodológicas
(por ejemplo, se seleccionó un formato de pregunta abierto debido a que el formato
dicotómico mostró un claramente mayor rechazo vía respuesta protesta). Además el ejercicio
se diseñó de manera a minimizar los sesgos característicos de la valoración contingente
(Riera, 1994, Azqueta, 1996; Barreiro, 1997; Almansa, 2006).
Tabla 3 Esquema de la metodología aplicada en las diferentes fases de la evaluación económica de los
beneficios ambientales generados por el proyecto RHF de Lubrín.
Fase Metodología
FASE 1: Identificación de los efectos predecibles del proyecto
A) Consulta a un grupo interdisciplinar de expertos: conocedores de la temática y/o área de estudio.
B) Entrevistas semi-estructuradas a representantes de instituciones sociales y económicas del municipio, así como a habitantes del mismo.
FASE 2: Cuantificación de beneficios y costes
Diseño de cuatro escenarios futuros, dentro de 50 y 100 años (con y sin proyecto), con la colaboración de los expertos, diseñándose además, mediante retoque fotográfico con ordenador, los paisajes futuros correspondientes (paquete informativo).
FASE 3:
Valoración monetaria
C) Método de Valoración Contingente para la evaluación del Proyecto en su conjunto.
a. Lo que se quiere medir en unidades monetarias: el incremento de bienestar para la población afectada por la realización del proyecto RHF de Lubrín, frente a su no-realización.
b. Población relevante: residentes (habitantes) y no-residentes (visitantes y turista de retorno).
c. Tamaño muestral: 334 encuestas. Tipo de muestreo: estratificado con afijación proporcional. Modalidad de la entrevista: personal. Error muestral (nivel de confianza del 95,5%): ε =0, 93 € para el valor medio de la DAP (DAP ≥0); en proporciones el ε es de 5,33 % para proporcione intermedias y de 2,32 % para porciones extremas.
d. Elementos de simulación del mercado hipotético (elegido tras varias tantas de cuestionarios pre-test): Vehículo de Pago: impuesto (residentes) y fondo voluntario (no-residentes). Programa de pago: mensual o anual, de por vida. Formato de pregunta: modelo abierto.
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El cuestionario para el sondeo de valoración contingente incluía, entre otras: (i)
Preguntas de valoración, tanto del proyecto en su conjunto, como de los distintos efectos por
separado del mismo, utilizando una escala del 0 al 10, y posteriormente la ordenación de los
mismos según grado de importancia; (ii) Preguntas relacionadas con la simulación del
mercado propiamente dicho, diseñado para poder identificar las respuestas protesta de los
ceros reales; (iii) Preguntas de carácter socio-ambiental diseñadas para estudiar el grado de
conocimiento acerca de las causas y consecuencias del deterioro ambiental del entorno
natural; así como para conocer el peso otorgado al problema de la desertificación por parte
de los entrevistados; y por último, (iv) Un bloque de preguntas de carácter socioeconómico.
El paquete informativo mostraba, por este orden: (1º) la situación actual de la zona
afectada por el proyecto; (2º) la situación futura de la zona en los escenarios futuros dentro
de 50 y 100 años, si no se tomaran ningunas medidas correctoras de carácter ambiental; (3º)
un resumen del proyecto, objetivos y medidas correctoras; (4º) la situación futura de la zona
en los escenarios futuros dentro de 50 y 100 años; y (5º) un resumen de los efectos del
proyecto, con mención específica al conflicto entre reforestación y pastos. Todo ello con la
ayuda de material fotográfico abundante, entre el que se incluía fotografías de los cuatro
escenarios futuros (con y sin proyecto), que fueron realizadas mediante programas
informáticos de tratamiento de imágenes (Figura 1).
Actual (año 0)
Figura 1. Fotografías de los cuatro escenarios futuros de la restauración de la cuenca de Aljibe (Lubrín)
Sin proyecto (año 50) Sin proyecto (año 100)
Actual (año 0) Con proyecto (año 50) Con proyecto (año 100)
14
4. RESULTADOS
Resultados del Ejercicio de Valoración Contingente
Las Tablas 4 presenta los resultados centrales del ejercicio de Valoración Contingente.
La columna segunda muestra los resultados para el subgrupo de habitantes y la tercera para
el subgrupo de visitantes, que se llevó a cabo en el verano del año 2000.
Tabla 4
Resumen de los resultados cuantitativos de Disposición A Pagar (€/mes)
Tratamiento Habitantes Visitantes Total
Tamaño de la muestra 186 148 334 Respuestas protesta 13 22 35 Outliers 4 2 6 Total respuestas DAP 169 124 293 Número DAP > 0 122 106 228 Numero DAP = 0 47 18 65 Media DAP ≥≥≥≥ 0 8,67 6,00 7,44 Mediana DAP ≥ 0 6,01 5,01 5,01 Media DAP > 0 12,01 7,08 9,72 Mediana DAP > 0 9,02 5,01 6,01
La valoración monetaria del individuo medio de ambas muestras (habitantes y
visitantes) ha sido posteriormente agregada para el conjunto de la población representativa,
para obtener los beneficios sociales del proyecto de control de la erosión de la cuenca de
Lubrín.
El montante resultante de la agregación como estimación del beneficio anual neto del
proyecto asciende a 506.797 €/año. Los datos considerados para su cálculo, son los siguientes:
1. El valor de DAP (Disposicón a Pagar) media para la población de habitantes y
visitantes (incluidos los ceros reales) es, respectivamente, de 104,04 €/año y 72,03
€/año.
15
2. El tamaño considerado de ambas subpoblaciones es de 1.771 habitantes, de los que
1.530 son mayores de 18 años (INE, Revisión del Padrón Municipal a 1 de enero de
1999); y 6.611 visitantes (dato estimado en la encuesta), de los que 4.825 son mayores
de 18 años.
Esto es:
[1 .530 Habitantes * 104,04 €/año*habitante (Media DAP ≥ 0)] + [4.826 Visitantes * 72,03
€/año*visitante] = 506.797 €/año
A continuación se estimaron los modelos econométricos multivariantes que permiten
identificar las variables relacionadas con el hecho de que los individuos tenga o no DAP, o
presenten una mayor o menor DAP. El resultado de esta estimación, además de para obtener
la denominada Función de Valor que explica las variables que inciden en las preferencia de
los individuos, es utilizado también para comprobar la validez teórica del método de
Valoración Contingente, ya que el signo de los coeficientes que acompañan a las principales
variables ha de coincidir con lo que predice la teoría económica, o ser coherente o explicable,
teniendo así los resultados consistencia teórica. La relación de variables dependientes e
independientes utilizadas para los análisis Probit y Logit (modelización de la variable
dicotómica DAP) y Tobit (modelización de la variable continua Valor de DAP), que a
continuación se presentan, se muestran en el Apéndice 1.
La Modelización, tanto de la variable dicotómica DAP como de la continua Valor de
DAP, se ha realizado, en primer lugar, para la población en su conjunto (habitantes y
visitantes) incluyendo como variable explicativa una variable binaria denominada
HABVISIT, que toma el valor 1 para los habitantes y el valor 0 para los visitantes.
Posteriormente se han realizados los respectivos análisis para ambos sugrupos por separado.
Los modelos estimados pueden verse en el Apéndice 2.
La información obtenida muestra como el hecho de que el ser habitante o visitante
(HABVISIT) no influya en el hecho de tener (o no) una DAP por el proyecto, y por tanto,
muestra la sensibilidad por la temática del proyecto de ambos colectivos; pero sin embargo,
y como es lógico, sí influye en la cantidad de DAP, dada la mayor repercusión de los efectos
del proyecto en el colectivo de habitantes. Tampoco existe una distinción significativa entre
16
hombres y mujeres (SEXO) en su interés en cooperar con la restauración ambiental, pero sí,
en la cantidad de ésta cooperación monetaria, observándose como los hombres muestran una
mayor cantidad de DAP por el proyecto.
A continuación se presenta un resumen de los resultados independientemente para
los subgrupos:
1. Para el grupo de habitantes, la probabilidad de tener DAP por el proyecto de
restauración ambiental de Lubrín depende negativamente de: a) El hecho de
pertenecer a una familia cuyos ingresos dependen del sector ganadero; b) El hecho de
haber sufrido inundaciones en la última riada, y por tanto, haber soportado unos
gastos de reposición de los daños; y c) La edad.
Estas mismas variables aparecen como significativas en alguna de las funciones de
valor estimadas, con el mismo signo, además de la variable sexo, de manera que
aquellos habitantes con mayor DAP son los que presentan el siguiente perfil: a) No
pertenece a una familia relacionada directa o indirectamente con el sector ganadero;
b) No ha sufrido daños en las últimas inundaciones; y c) Es joven, del sexo masculino
y con nivel de renta familiar más elevado.
2. Para el grupo de visitantes, la probabilidad de tener DAP por el proyecto de
restauración ambiental de Lubrín, está relacionado positivamente con el nivel de
renta familiar (a mayor nivel de renta, más probabilidad de tener DAP). Por otra
parte, los visitantes con mayor DAP presentan el siguiente perfil: a) Valora más
positivamente (o menos desfavorablemente) los efectos del proyecto en la ganadería;
b) No posee vivienda propia en el municipio (dado que los que la poseen, los turistas
de retorno -que representa 1/3 de los visitantes-, participan más del conflicto
pastoreo-reforestación por su mayor implicación); c) El nivel de renta personal es
elevado.
Evaluando conjuntamente los resultados obtenidos para los modelos de elección
discreta conjunto (Tabla 2.1), de habitantes (Tabla 2.3) y de visitantes (Tabla 2.4), se extrae la
conclusión de que la significación de las tres primeras variables del modelo conjunto
(relación con el sector ganadero, edad y daños por inundaciones) es debida –en gran medida-
17
a los habitantes, y la cuarta variable (renta familiar) a los visitantes. El modelo conjunto por
tanto, no tiene este poder discriminante, que sí se deduce de los modelos de ambas
subpoblaciones, lo que justifica su estimación.
Análisis de rentabilidad
Utilizando la cantidad obtenida de 506.797 €/año como una estimación del valor
monetario del conjunto de los impactos del proyecto, se ha comparado con los costes de
inversión y mantenimiento del mismo en un Análisis Coste Beneficio (ACB), obteniéndose
una TIR (Tasa Interna de Rendimiento) del 5,23 %5.
El Valor Presente Neto (VAN) se mueven en un intervalo amplio, en función del
enfoque de descuento considerado: (a) Tasas de descuento utilizadas por la Unión Europea
(5%)6, y; (b) Tasas de descuento inferiores a las tradicionales, siguiendo las argumentaciones
justificadas de distintos autores que apuestan por el uso de tasas de descuento inferiores
para proyectos ambientales (Azar y Sterner, 1996; Weitzman, 1999; Portney y Weyant, 1999;
Pearce et al. 2003, HM Treasury, 2003; Almansa y Calatrava 2006; y Almansa 2006).
Tabla 5.a. Valor Actual Neto del proyecto RHF Lubrín para distintas tasas de descuento
Tasa de descuento
Coste Financiero neto Beneficio Ambiental neto Valor presente neto
5 % -10.258.177 € 10.561.814 € 303.637 €
3 % -11.704.032 € 16.494.672 € 4.790.643 €
1 % -18.474.235 € 32.262.304 € 13.788.068 €
5 En De Simón (1993) el valor de la TIR utilizando el método del coste de reposición para la valoración de las externalidades ambientales es de 2,25 %; claramente inferior. 6 URL: http://europa.eu.int/comm/regional_policy/sources/docgener/guides/cost/guide02_es.pdf (17 April 2006)
18
5. CONCLUSIONES
Los resultados muestran como, en este estudio de caso, la valoración de los beneficios
ambientales netos alcanza una cuantía monetaria que permite justificar socialmente, desde
una perspectiva económica, este tipo de inversiones correctoras de los procesos erosivos; y
en general, puede ayudar a justificar el mantenimiento de las políticas de reducción de la
desertificación del territorio. Siendo el obtenido un valor conservador, en la medida que en
que la población considerada es la más directamente implicada, pero no la única.
Lo anterior no es, a menudo, posible con otras metodologías, como el coste de
reposición, utilizado tradicionalmente para la valoración de los beneficios de los proyectos
de restauración en las cuencas de la vertiente mediterránea, como es el caso de los resultados
obtenidos para este mismo proyecto (publicados en De Simón, 1993).
La Valoración Contingente, sin estar exenta de problemas, tiene a su favor el poder (o
intentar) capturar en su valoración muchos de los efectos de las acciones correctoras de la
desertificación que quedaban fuera del análisis tradicional, algunos tan importantes para este
tipo de inversiones como es el peso que la población afectada da al disfrute de los beneficios
de la restauración para las generaciones futuras (en general valores de no uso y de uso
futuro).
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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22
Apéndice 1
Relación de variables utilizadas en el análisis multivariante
VARIABLES DEPENDIENTES:
Variable dependiente de los modelos Logit y Probit:
a. DAPSN: variable dummy que toma el valor 1 cuando el individuo tiene DAP>0 y 0 cuando tiene DAP=0 (ceros reales).
Variable dependiente de los modelos Tobit:
b. CANTDAP: variable continua de la cantidad DAP (€/mes) en la que están incluida los ceros reales, pero no los protesta, y en la que se han eliminado los valores extremos.
VARIABLES EXPLICATIVAS:
1. RELGANAD: variable dummy que toma el valor 1 cuado cuando el individuo entrevistado habitante pertenece al grupo de población relacionado con el sector ganadero (es ganadero o pertenece a una unidad familiar cuya renta depende total o parcialmente de la ganadería o de otra actividad relacionada), y 0 en otro caso.
2. GANADER: variable discreta que representa la puntuación que el entrevistado, en una escala de 0 al 10, ha otorgado a los efectos que sobre la ganadería, a corto y largo plazo, tendría el proyecto.
3. VALORM: variable discreta que representa el valor medio de las puntuaciones (escala 0 a 10) que el entrevistado otorga a los distintos efectos de proyecto.
4. ECONOM: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los efectos de carácter económico del proyecto.
5. RECREAT: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios de carácter recreativo del proyecto.
6. INUND: variable dummy que toma el valor 1 si el entrevistado sufrió daños materiales en las últimas inundaciones producidas en el municipio (1997) y 0 en el caso contrario.
7. INUNDAC: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios de minimizar inundaciones.
8. ECOLOGIC: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios de carácter ecológico del proyecto.
9. GENFUTUR: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios para las generaciones futuras que se derivarían del proyecto.
10. SATMORAL: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios de satisfacción moral del proyecto.
11. DESERTIFIC: variable ordinal que, entre 1 y 6, que indica la posición en la que el entrevistado puso el problema de la desertificación, en la pregunta de ordenación de los principales problemas del municipio.
12. RDAÑOS: variable dummy que toma el valor 1 si el entrevistado sufrió daños materiales en las últimas inundaciones producidas en el municipio (1997) y 0 en el caso contrario.
13. DIASANO: variable continua del total de número de días que pasa el entrevistado visitante en el municipio al año.
23
14. TIPOALOJ: varable dummy que toma el valor 1 cuando el entrevistado visitante tiene vivienda propia en el municipio, y toma el valor 0 en otro caso.
15. EDAD: variable continua que representa la edad del individuo entrevistado.
16. SEXO: variable dummy que toma el valor 1 si el entrevistado es hombre, y 0 si es mujer.
17. DENFUER: variable dummy que toma el valor 1 cuando el entrevistado (habitante o visitante) vive o se aloja dentro del área del proyecto, y 0 en caso contrario.
18. NUCLEO: variable dummy que toma el valor 1 cuando el entrevistado (habitante o visitante) vive o se aloja en el núcleo del municipio, y 0 en el resto de los casos, esto es, en los anejos (incluidos aquellos fuera del área del proyecto).
19. ESTUD1: variable dummy que toma el valor 1 para el grupo de entrevistados sin estudios o con estudios primarios, y 0 en el resto de los casos.
20. ESTUD2: variable dummy que toma el valor 1 para el grupo de entrevistados con estudios secundarios, y 0 en el resto de los casos.
21. ESTUD3: variable dummy que toma el valor 1 para el grupo de entrevistados con estudios terciarios, y 0 en el resto de los casos.
22. RENTAFAM: variable discreta que representa la renta de la unidad familiar del entrevistado (€). Toma el valor medio del intervalo de renta correspondiente (a partir de los 8 tramos de renta presentados en el cuestionario, véase anejo correspondiente, con incrementos de renta de 300 €).
23. RENTAIND: variable discreta que representa la renta individual del entrevistado (€), siendo ésta la renta del individuo que vive sólo o independizado, o bien, la consecuencia de dividir la renta de la unidad familiar entre el número de miembro de ésta. Toma el valor medio de cada intervalo, existiendo 5 intervalos, el 1º con una renta inferior a 300 €, con incremento de 300 € para posteriores intervalos, hasta el intervalo 5º con una renta superior a las 1.200 €.
24
Apéndice 2
Modelización de la variable dicotómica DAP del conjunto de la población
Tabla 2.1.
Resultados de los Análisis Probit y Logit Variable Dependiente = DAPSN (variable dicotómica que toma el valor 1 cuando el individuo tiene DAP por el proyecto RHF de Lubrín, y 0 en caso contrario)
PROBIT LOGIT
Variable Coeficiente t-ratio Coeficiente t-ratio
Constante 1.4335*** 4.226 2.4753*** 4.010 RELGANAD -0.6996*** -3.116 -1.1657*** -3.079 INUND -0.4022** -2.148 -0.7508** -2.248 EDAD -0.0176*** -3.550 -0.0306*** -3.502 RENTAFAM 0.0006*** 3.769 0.0011*** 3.633 Lg V0 = -155.0646
Lg V max = -125.3663 R.V. = 59.39653 *** PCC = 78,16 % N = 293
Lg V0 = -155.0646 Lg V max = -125.4360 R.V. = 59.257111*** PCC = 78,16 N = 293
Lg V0 = Log Función Máxima Verosimilitud Restringida; Lg V max = Log Función Máxima Verosimilitud del modelo; R.V. = Razón de Verosimilitud; PCC = Probabilidad de Clasificación Correcta (%); N = Número de observaciones; *** significativas al nivel de confianza del 99%; ** significativas al nivel de confianza del 95%
Modelización de la variable continua Valor DAP:
Estimación de la función de valor para el conjunto de la población
Tabla 2.2 . Análisis TOBIT de los factores que afectan a la variable "Valor de Disposición A
Pagar por el Proyecto de Restauración de Lubrín" (CANTDAP)
Variable Coeficientes estimados t-ratio
Constante 7.4551 *** 3.722
HABVISIT 4.3428 *** 3.249
RELGANAD -6.7735 *** -3.659
EDAD -0.0917 *** -2.704
SEXO 2.3586 * 1.877
RENTAIND 0.0030 ** 1.967
INUND -2.1714 * -1.719 σ 9.9497 *** 20.508
Función de Máxima Verosimilitud = -902.5931
Tamaño de la muestra = 293
Significativas al nivel de confianza del *** 99 % , ** 95 % y * 90 %
25
Modelos Logit y Probit para el subgrupo de Habitantes
Tabla 2.3. Resultados de los Análisis Probit y Logit (HABITANTES)
Variable Dependiente = DAPSN (variable dicotómica que toma el valor 1 cuando el individuo tiene DAP por el proyecto RHF de Lubrín, y 0 en caso contrario)
PROBIT LOGIT
Variable Coeficiente t-ratio Coeficiente t-ratio
Constante 2.4251 *** 5.982 4.1166 *** 5.489 RELGANAD -0.7521 *** -3.052 -1.2408 *** -3.015 INUND -0.6142 ** -2.466 -1.0646 ** -2.434 EDAD -0.0243 *** -3.970 -0.0414 *** -3.845 Lg V0 = -99.90538
Lg V max = -83.81471 R.V. = 32.18135 *** PCC = 71.00 % N = 169
Lg V0 = -99.90538 Lg V max = -84.04284 R.V. = 11.07771*** PCC = 71.00 % N = 169
Lg V0 = Log Función Máxima Verosimilitud Restringida; Lg V max = Log Función Máxima Verosimilitud del modelo; R.V. = Razón de Verosimilitud; PCC = Probabilidad de Clasificación Correcta (%); N = Número de observaciones; *** significativas al nivel de confianza del 99%; ** significativas al nivel de confianza del 95%
Modelos Logit y Probit para el subgrupo de Visitantes
Tabla 2.4.
Resultados de los Análisis Probit y Logit (VISITANTES)
Variable Dependiente = DAPSN (variable dicotómica que toma el valor 1 cuando el individuo tiene DAP por el proyecto RHF de Lubrín, y 0 en caso contrario)
PROBIT LOGIT
Variable Coeficiente t-ratio Coeficiente t-ratio
Constante -0.4769 -1.282 -1.3967 * -1.866
RENTAFAM 0.0015 *** 4.094 0.0034 *** 3.812
Lg V0 = -51.36368
Lg V max = -38.32852 R.V. = 26.07031 *** PCC = 87.10 % N = 124
Lg V0 = -51.3637 Lg V max = -37.1226 R.V. = 9.14589 *** PCC = 87.10 % N = 124
Lg V0 = Log Función Máxima Verosimilitud Restringida; Lg V max = Log Función Máxima Verosimilitud del modelo; R.V. = Razón de Verosimilitud; PCC = Probabilidad de Clasificación Correcta (%); N = Número de observaciones; *** significativas al nivel de confianza del 99%; ** significativas al nivel de confianza del 95%
26
Resultados del Análisis Tobit para el subgrupo de Habitantes
Tabla 2.5.
Análisis TOBIT (HABITANTES) de los factores que afectan a la variable "Cantidad de Disposición A Pagar por el Proyecto de Restauración de Lubrín" (CANTDAP)
Variable Coeficientes estimados t-ratio
Constante 9.2220 *** 2.657
RELGANAD -6.4574 *** -2.921
EDAD -0.0920 * -1.864
SEXO 4.1065 ** 2.112 INUND -4.7865 ** -2.518 RENTAFAM 0.0045 *** 2.675 σ 11.3382 *** 14.880
Función de Máxima Verosimilitud = -506.2540
Tamaño de la muestra = 169
Significativas al nivel de confianza del *** 99 % , ** 95 % y 90%*
Resultados del Análisis Tobit para el subgrupo de Visitantes
Tabla 2.6. Análisis TOBIT (VISITANTES) de los factores que afectan a la variable "Cantidad de
Disposición A Pagar por el Proyecto de Restauración de Lubrín" (CANTDAP)
Variable Coeficiente estimado t-ratio
Constante 0.1428 0.053
GANAD 0.6395 ** 2.024
TIPOALOJ -3.3179 ** -2.265
RENTAIND 0.0033 * 1.757 σ 7.2308 *** 14.236
Función de Máxima Verosimilitud = -375.8100
Tamaño de la muestra = 124
Significativas al nivel de confianza del *** 99 %, ** 95 % y *90%
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