calculo de disposicion a pagar por...
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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE AGRONOMIA E INGENIERIA FORESTAL
DIRECCION DE INVESTIGACION Y POSTGRADO
PROGRAMA DE POSTGRADO EN CIENCIAS DE LA AGRICULTURA
MAGISTER EN ECONOMIA AGRARIA
TESIS DE GRADO
CALCULO DE DISPOSICION A PAGAR POR SISTEMAS DE ALCANTARILLADO Y PLANTAS DE TRATAMIENTO DE AGUAS
RESIDUALES EN ZONAS RURALES DE CHILE USANDO EL METODO DE VALORACION CONTINGENTE
FEDERICO ERRAZURIZ TAGLE
ENERO DE 2004
SANTIAGO-CHILE
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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE AGRONOMIA E INGENIERIA FORESTAL
DIRECCION DE INVESTIGACION Y POSTGRADO
PROGRAMA DE POSTGRADO EN CIENCIAS DE LA AGRICULTURA
MAGISTER EN ECONOMIA AGRARIA
CALCULO DE DISPOSICION A PAGAR POR SISTEMAS DE ALCANTARILLADO Y
PLANTAS DE TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES EN ZONAS RURALES DE
CHILE USANDO EL METODO DE VALORACION CONTINGENTE
Tesis presentada como requisito para optar al grado de
Magister en Economía Agraria
por:
Federico Errázuriz Tagle
Comité de Tesis
Profesor Guía: Guillermo Donoso H. Ing. Agr., Ph. D.
Profesores Informantes:
William Foster B. B. A., M. Sc., Ph. D.
Oscar Melo C. Ing. Agr., M. Sc.
Enero 2004
Santiago-Chile
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AGRADECIMIENTOS
El autor desea agradecer a MIDEPLAN por el financiamiento que permitió la realización
de este proyecto.
En segundo lugar se agradece a DEAUC Consultores, especialmente a Ximena Célis y
Claudia Soler, por su valiosa ayuda en la presente investigación. También se agradece
a los profesores participantes por su colaboración, y al profesor Jorge Ortega, por su
ayuda y siempre buena disposición.
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A Dios y a mi familia.
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Indice.
Indice...............................................................................................................................7 RESUMEN .......................................................................................................................8 ABSTRACT .....................................................................................................................9 1. Introducción. ............................................................................................................10
1.1. Motivación y Presentación del Problema..................................................................... 10 1.2. Objetivos del Trabajo. .................................................................................................... 13 1.3. Estructura del Trabajo.................................................................................................... 13
2. Revisión Bibliográfica. ............................................................................................15 2.1. Método de Valoración Contingente. ............................................................................. 15
2.1.1. Introducción. .............................................................................................................. 15 2.1.2. Fundamentos Económicos del Método de Valoración Contingente. ........................ 16 2.1.3. Descripción del MVC. ................................................................................................ 19 2.1.4. Análisis del MVC. ...................................................................................................... 21 2.1.5. Recomendaciones del NOAA Panel para la Valoración mediante Encuestas. ........ 25 2.1.6. Aproximación “Double Bounded” al Método de Valoración Contingente.................. 27
3. Metodología. .............................................................................................................35 3.1. Focus Groups.................................................................................................................. 36 3.2. Preencuesta..................................................................................................................... 39
3.2.1. Análisis de Preencuestas .......................................................................................... 41 3.3. Encuesta Final Para Validación..................................................................................... 44 3.4. Encuesta Final................................................................................................................. 46
3.4.1. Determinación Valores Disposición a Pagar............................................................. 46 3.4.2. Determinación del Tamaño Muestral ........................................................................ 50 3.4.3. Elección de Localidades............................................................................................ 51
3.5. Modelos para Estimar DAP............................................................................................ 56 3.5.1. Escenario 1................................................................................................................ 56 3.5.2. Escenario 2................................................................................................................ 58
4. Análisis de los Resultados......................................................................................61 4.1. Análisis Descriptivo........................................................................................................ 61
4.1.1. Análisis Cualitativo de las Respuestas Obtenidas en el Escenario 1 ....................... 61 4.1.2. Análisis Cualitativo de las Respuestas Obtenidas en el Escenario 2 ....................... 67
4.2. Resultados Econométricos. .......................................................................................... 70 4.2.1. Escenario 1, Regresión 1 - Modelo Single Bounded ................................................ 71 4.2.2. Escenario 1, Regresión 2 – Modelo Double Bounded .............................................. 76 4.2.3. Escenario 2, Regresión 1 – Modelo Single Bounded................................................ 80 4.2.4. Escenario 2, Regresión 2 – Modelo Double Bounded .............................................. 83
5. Discusión y Conclusiones. .....................................................................................87 Bibliografía. ..................................................................................................................90 Anexos. .........................................................................................................................93
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RESUMEN
Errázuriz, F. 2004. Cálculo de Disposición a Pagar por Sistemas de Alcantarillado y Plantas de Tratamiento de Aguas Residuales en Zonas Rurales de Chile Usando el Método de Valoración Contingente. Tesis, Magister en Economía Agraria, Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal, Pontificia Universidad Católica de Chile. Santiago, Chile. 88 pp. Este artículo calcula la disposición a pagar por sistemas de alcantarillado y plantas de tratamiento de aguas residuales en zonas rurales concentradas de Chile. Para lograr esto se usó la metodología de Valoración Contingente, con preguntas cerradas y seguimiento (Double Bounded CVM), la cual se aplicó a una muestra de 1.106 encuestas para los sectores sin alcantarillado ni planta de tratamiento (escenario 1) y a una muestra de 230 encuestas para los sectores con alcantarillado y sin planta de tratamiento (escenario 2). Los resultados obtenidos muestran que el monto a pagar es de $4.165 y $2.047 mensuales, respectivamente. Los resultados fueron consistentes con los de estudios similares realizados en zonas urbanas, donde el monto a pagar es mayor. Palabras Clave: Valoración contingente, disposición a pagar, sistema de alcantarillado, planta de tratamiento de agua residual.
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ABSTRACT
Errázuriz, F. 2004. Cálculo de Disposición a Pagar por Sistemas de Alcantarillado y Plantas de Tratamiento de Aguas Residuales en Zonas Rurales de Chile Usando el Método de Valoración Contingente. Tesis, Magister en Economía Agraria, Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal, Pontificia Universidad Católica de Chile. Santiago, Chile. 88 pp. This article calculates the willingness to pay for sewerage systems and residual water treatment plants in concentrated rural areas of Chile. To achieve this objective, a Double Bounded Contingent Valuation methodology was applied to a sample of 1.106 surveys for sectors without sewerage or treatment plants (scenario 1) and to a sample of 230 surveys for sectors with sewerage but without treatment plants (scenario 2). The results obtained show that the willingness to pay is $4.165 and $2.047 respectively, per month. The results are consistent with those of similar studies applied in urban zones, where the amount to pay is higher. Key words: Contingent valuation, willingness to pay, sewerage system, residual water treatment plant.
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1. Introducción.
1.1. Motivación y Presentación del Problema.
La descarga de aguas residuales no tratadas a los cursos de agua superficiales
representan una importante fuente de externalidades negativas para las comunidades
que dependen de dichos cursos de agua. En primer lugar, las aguas residuales son
una de las principales amenazas a la salud pública debido a que constituyen un
importante medio de propagación de muchas enfermedades infecciosas como el
cólera, la hepatitis, la poliomielitis, la disentería y muchas otras. Según Nebel y Wright
(1999) cada año se reportan 250 millones nuevos casos de enfermedades que se
transmiten a través del agua.
El impacto en la salud de la contaminación de las aguas en Santiago es importante.
Ciertos estudios indican que los costos directos totales de salud, asociados a tifus,
fueron del orden de los US$ 1,4 millones al año para el período 1985-90 (Bartone,
1994). Adicionalmente, una epidemia de cólera, como ocurrió en Israel y Perú, podría
ocasionar pérdidas significativas, representadas por un menor ingreso de divisas, al
restringirse las exportaciones1. Además, el impacto de las medidas de emergencia2 a
nivel agrícola, es significativo ya que las pérdidas para los agricultores, que no se
distribuyen equitativamente, pueden llegar a los US$ 4,9 millones al año (Bartone,
1994).
En segundo lugar, los cauces contaminados con desechos orgánicos producen el
fenómeno llamado Eutroficación, el cual consiste en el agotamiento del oxígeno
disuelto en el agua producto de la gran proliferación de algas que se nutren de los
desechos orgánicos, con la consecuente imposibilidad de desarrollo para cualquier
organismo de respiración aeróbica. Este proceso repercute en toda la cadena trófica.
1 Extrapolando el incidente de las uvas envenenadas, se estima que las pérdidas potenciales son del orden del 5% de las exportaciones frutícolas , es decir, alrededor de US$ 30 millones. 2 Restricción de productos y zonas de cultivo.
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En tercer lugar, el agua contaminada produce un fuerte deterioro del paisaje, causando
pérdidas de biodiversidad, malos olores, pérdida del uso recreacional y otros efectos
que, sumados a los anteriores, disminuyen la calidad de vida de los habitantes
próximos a los cursos de aguas residuales.
Son estas algunas razones que manifiestan la importancia del tratamiento de las aguas
servidas de manera de no exponer al ecosistema a sus efectos nocivos.
La población humana más afectada es aquella cuyo modo de vida está estrechamente
ligada con los cursos de agua. Esta es la población rural. Es importante destacar que si
bien las poblaciones rurales son de menor densidad, lo que induce a pensar que el
efecto dañino del agua residual es menor, tienen mayor dependencia los cursos de
agua, ya sea superficiales o subterráneos, pues en estos lugares suele no existir redes
de agua potable lo que lleva a obtener el agua para el consumo familiar directamente
de los cursos de agua superficiales o, en el mejor de los casos, de acuíferos que
pueden verse afectados por la percolación de las aguas contaminadas que bajan por el
río.
El agua limpia es un recurso natural valioso, de interés para las personas y que, por lo
tanto, debe ser cuidado o, en el caso del agua, reestablecido. Esta postura queda clara
a nivel de país al revisar la Agenda Ambiental 2002 – 2006 de la Comisión Nacional del
Medio Ambiente, CONAMA, en donde se plantea llegar a tratar el 80% de las aguas
servidas del país para el año 2005, y ya en la actualidad se ha trabajado bastante en
este tema.
Aceptando entonces que el agua limpia en los ríos es un recurso natural valioso que se
ha visto fuertemente dañado por el uso actual como vehículo de residuos líquidos
domiciliarios, es necesario realizar análisis que confronten las dificultades de limpiar el
agua con los beneficios que esta otorga. Como el fenómeno de deterioro o incluso
pérdida de recursos naturales se ha ido acentuando durante los últimos años, las
sociedades de los países más desarrollados han experimentado un aumento en la
conciencia y sensibilidad ecológica. Las preocupaciones principales han girado en
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torno a los problemas de polución, escasez, nivel de explotación de los recursos y
desarrollo sustentable, entre otras.
La preocupación que existe frente a los temas ambientales plantea la necesidad de
establecer una manera de organizar las tareas destinadas a disminuir la
contaminación, evitar la sobre explotación de recursos, etc. Para ello se debe usar un
elemento que posea la capacidad de discriminar entre proyectos muy distintos, ya sea
de índole ambiental o de otro tipo. Actualmente el mejor elemento para discriminar es
el análisis de Costo-Beneficio.
Los análisis de costo-beneficio son una herramienta importante para evaluar distintos
proyectos. Al confrontar los costos y los beneficios, ambos medidos en unidades
monetarias, es posible determinar que proyectos son rentables (aquellos en que
beneficios menos costos entrega un valor positivo) y ordenar esos proyectos (en base
a la mayor o menor diferencia entre beneficios y costos).
Sin embargo, este tipo de análisis presenta un problema cuando se aplica a proyectos
que involucran beneficios y costos no monetarios, pues requieren de una medida
común –una moneda- sin la cual no son aplicables.
Para cuantificar en términos monetarios el impacto en la población de distintos
proyectos existe una gama métodos. Estos métodos se clasifican en Directos e
Indirectos, según el tipo de información en la que se basan. Los métodos indirectos
obtienen su información del mercado, usando valores de precios, productividad u otros
indicadores. Los métodos directos no utilizan información de mercado, sino que
extraen de las personas, mediante preguntas directas, cual es el valor, en unidades
monetarias, que las personas asignan a un determinado proyecto dado el cambio de
estado que este generará.
De los distintos métodos de valoración existentes, el más adecuado para el tema del
agua residual, es el Método de Valoración Contingente, pues permite obtener
directamente de las personas el valor que asignan a un determinado bien sin precio, de
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manera que se obtiene una cantidad de dinero a pagar por un recurso para el cual no
existe mercado.
1.2. Objetivos del Trabajo.
El objetivo general de este estudio es determinar el valor que asignan los habitantes de
zonas rurales de Chile al servicio prestado por sistemas de alcantarillado y tratamiento
de aguas residuales. Esto permitirá mejorar la calidad del proceso de preinversión en
proyectos públicos de tratamientos de aguas servidas y alcantarillados en zonas
rurales, tema que es de interés para el Ministerio de Planificación (MIDEPLAN), quien
financió este estudio.
Este objetivo se logra mediante la actualización de parámetros relevantes para la
determinación de su rentabilidad social. Se busca determinar la disposición a pagar por
los servicios de alcantarillado y plantas de tratamiento a través del método directo de
valoración contingente.
Específicamente, el objetivo del trabajo es determinar el monto de disposición a pagar,
en pesos chilenos, por el servicio de contar con un sistema de alcantarillado y planta
de tratamiento de aguas residuales que opere sobre los deshechos generados en
hogares rurales del país. Este monto se obtiene mediante el uso del Método de
Valoración Contingente.
1.3. Estructura del Trabajo.
El presente documento se divide en 5 capítulos a lo largo de los cuales se va
desarrollando el experimento realizado para calcular la disposición a pagar por
sistemas de alcantarillado y plantas de tratamiento en zonas rurales concentradas de
Chile.
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El capítulo 1 corresponde a la introducción y comienza haciendo una motivación del
estudio y presentando el problema de las aguas residuales, y como será enfrentado en
este experimento. A continuación se especifican los objetivos del trabajo.
El capítulo 2 está constituido por la revisión bibliográfica referente al método de cálculo
empleado. En este capítulo se recojen distintos elementos de la literatura referente al
Método de Valoración Contingente, como son sus fundamentos económicos, una
descripción y análisis, recomendaciones y la aproximación “Double Bounded” que será
aplicada en este experimento.
El capítulo 3 detalla la metodología empleada en forma ordenada, comenzando con los
focus groups, luego la preencuesta y su análisis, la encuesta final para validación, la
encuesta final y la determinación de la DAP, la determinación del tamaño muestral, la
elección de localidades y los modelos usados para estimar la DAP.
El capítulo 4 corresponde al análisis de los resultados. Comienza con el análisis
descriptivo y continúa con los resultados econométricos del experimento.
Finalmente, el capítulo 5 contiene las conclusiones obtenidas al finalizar el
experimento.
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2. Revisión Bibliográfica.
2.1. Método de Valoración Contingente.
2.1.1. Introducción.
El método de Valoración Contingente fue desarrollado a principios de la década de
1960 por el economista Robert K. Davis, quien necesitaba estimar los beneficios de la
recreación al aire libre en los bosques de Maine, pero prescindiendo del método directo
debido a que conoce la actitud negativa de los granjeros que debía encuestar hacia la
vida salvaje, la cual impide realizar una estimación certera. Esto lo motiva para
desarrollar un sistema en que el encuestador “subasta” distintos escenarios potenciales
para determinada situación hasta que el encuestado “compra” uno, fijándose de esa
manera el monto en que se valora el proyecto que permite cambiar del escenario
actual al escenario hipotético subastado.
Después de su creación, el método ha sido validado por su uso en distintas
situaciones, algunas tan importantes como el derrame de petróleo en las costas de
Alaska del Exxon Valdez ocurrido el 24 de marzo de 1989. Más aún, en 1979, el Water
Resource Council de los EE.UU. recomendó el uso de este método para valorar
beneficios en inversiones públicas, y en 1986 en el Comprehensive Environmental
Response, Compensation, and Liability Act (CERCLA) se le reconoció como un método
apropiado para medir beneficios (y daños), consolidando así su respetabilidad (Habb y
McConell, 2002).
Este método estima en forma directa, por medio de encuestas, la valoración que
otorgan las personas a los cambios en el nivel de bienestar, asociados a una
modificación en las condiciones de oferta de un bien ambiental, y ha sido ampliamente
utilizado para cuantificar monetariamente beneficios y daños ambientales (Mitchell y
Carson, 1989; Azqueta, 1994; Hoevenagel, 1994; Melo y Donoso, 1995; Carson et al.,
1997; Shackley y Dixon, 2000). Esta amplia difusión en su uso, se explica por que en
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muchas ocasiones es el único método factible de utilizar (por ejemplo, cuando es
imposible establecer un vínculo entre la calidad del bien ambiental y el consumo de un
bien privado), además, de constituir la única técnica de valoración que permite medir
valores de uso y no uso (Bojö et al., 1992; Brown y Duffield, 1995; Carson et al., 1997).
2.1.2. Fundamentos Económicos del Método de Valoración Contingente.
Para cuantificar monetariamente el cambio en el bienestar de las personas frente a un
proyecto que alterará el medio en que estas se desenvuelven, se suele usar el cálculo
del Excedente del Consumidor, basado en la Demanda Marshalliana (o Demanda No
Compensada u Ordinaria), el cual permite determinar como afecta el cambio en alguna
variable, como el precio de un bien, al bienestar del consumidor o del productor. De esta
manera se averigua la variación que produciría el proyecto a partir de un estado de
bienestar inicial.
Pero al hacer esto surge un problema pues este tipo de demanda no considera el
cambio en el nivel de utilidad que se da con el proyecto. Éste debería quedar fijo para
obtener una estimación real del valor que tiene el proyecto para las personas.
Entonces se debe usar la Demanda Hicksiana (o Demanda Compensada) con la que
se puede obtener mediciones del beneficio manteniendo constante el nivel de utilidad.
Estas son la Variación Compensada (o Variación Compensatoria) y la Variación
Equivalente, conceptos que han sido ampliamente aceptados, pero tienen el problema
de basarse en la Demanda Hicksiana la cual no es observable directamente, por lo que
se debe hacer una aproximación para obtener las medidas mencionadas (Azqueta,
1994).
La variación compensada viene dada por la cantidad de dinero que, ante un
determinado cambio, la persona debe pagar (disposición a pagar), si el cambio es
positivo o recibir (disposición a aceptar), si el cambio es negativo, para mantenerse en
el mismo nivel de utilidad original. Si el consumidor está mejor en la nueva situación que
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DMDH1
DH2
Precio
Cantidad
Q0 Q1
a b c
en la original, VC es positiva; si por el contrario, está peor que en la situación original VC
es negativa.
La variación equivalente, a diferencia de la anterior, será la cantidad mínima de dinero
que el individuo acepta para que no se produzca un cambio favorable (DAA) que
mejoraría su nivel de utilidad, o la cantidad máxima de dinero que el individuo pagaría
por evitar un cambio desfavorable (DAP).
La Figura 1 muestra gráficamente las áreas a las que correspondería cada una de las
formas de medir el cambio en el bienestar de las personas, frente a un proyecto que
mejora el bienestar.
Figura 1. Excedente del consumidor, variación compensatoria y variación equivalente
para un bien superior.
Frente a un determinado proyecto que hace cambiar el escenario, el afectado sentirá
que debe pagar (DAP) o que se le debe compensar (DAA) dependiendo de la
percepción que se tenga sobre los derechos de propiedad del bien afectado por el
proyecto: si se perciben derechos de propiedad ajenos, vale decir, las personas tienen
derechos sólo sobre su nivel de utilidad actual, se usa la variación compensatoria pero
si los derecho de propiedad se perciben como propios, es decir, los individuos tienen
a = Variación Compensatoria a+b = Excedente del Consumidor a+b+c = Variación Equivalente
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derechos a un nivel de utilidad diferente al inicial, se usa la variación equivalente. Para
la elaboración de políticas y proyectos públicos se suele fijar el nivel de utilidad inicial.
El Método de Valoración Contingente (MVC) obtiene directamente, mediante
encuestas, las disposiciones a pagar o aceptar según corresponda al proyecto, sin
necesidad de especular sobre el comportamiento de las personas.
La DAP generalmente se obtiene al considerar la valoración de un beneficio ambiental,
mientras que el DAA al reducir la calidad ambiental de un bien ambiental. Aunque la
teoría económica indica que estos valores deberían ser similares; los estudios
empíricos muestran disparidades. Pearce y Turner (1990) lo explican por las siguientes
situaciones:
a) Las personas valoran las ganancias y las pérdidas asimétricamente,
concediendo un peso mucho mayor a una pérdida que a una ganancia en
una situación dada y por lo tanto no son simétricas.
b) Los estudios de Valoración Contingente están afectados por múltiples
sesgos y estimaciones tan dispares que no son fiables.
c) Estos estudios tienden a tratar con cambios grandes , discretos y valorados
instantáneamente. Estos no se pueden comparar con el contexto en que la
teoría económica llega a la conclusión que la DAP y DAA deben ser muy
similares.
Una dificultad que se genera al obtener los valores de DAP y DAA para las mismas
personas y analizando los mismos escenarios, es que en casi la totalidad de los casos,
la disposición a pagar es menor que la disposición a aceptar. Si bien aún no está claro
cual de estas dos medidas en más conveniente usar, se está optando por usar la DAP,
principalmente por la alta probabilidad de sobreestimar beneficios y por problemas
prácticos asociados al uso de la DAA (Mitchell y Carson, 1989).
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Para obtener la DAP se utilizan diferentes métodos al diseñar las preguntas en el MVC,
estos son:
a) Open -ended o pregunta abierta, en que se le pregunta al encuestado
abiertamente su disposición a pagar.
b) Closed- ended o pregunta cerrada, en el que se le pregunta al encuestado
utilizando un formato de pregunta dicotómica, si está o no dispuesto a pagar
un monto específico de dinero, el que varía en cada encuesta.
c) Closed-ended con seguimiento, es similar al anterior pero se adiciona una
segunda pregunta cerrada de disposición a pagar un monto menor si
responde negativamente y un monto mayor si es afirmativa (Mitchell y
Carson, 1989).
2.1.3. Descripción del MVC.
El MVC usa encuestas para obtener de las personas sus preferencias por bienes
públicos, reflejadas en la cantidad de dinero que ellas estarían dispuestas a pagar por
determinadas mejoras en esos bienes, o en su defecto, cual sería su disposición a
aceptar frente a un deterioro del bien público.
Según Mitchell y Carson (1989) la encuesta consiste de tres grandes partes:
PRIMERA PARTE:
Corresponde a una descripción detallada del bien a valorar y de las circunstancias
hipotéticas bajo las que se encontraría el encuestado (construcción del mercado
hipotético).
El investigador construye un modelo de mercado suficientemente detallado y tan real
como sea posible. Este modelo le será entregado al encuestado en forma de escenario
que es leído por el encuestador.
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SEGUNDA PARTE:
Está compuesta por las preguntas para obtener la DAP del encuestado por el bien.
Estas preguntas deben estar diseñadas de manera que permitan facilitar el proceso de
valoración sin introducir sesgos en las respuestas del encuestado.
TERCERA PARTE:
Está conformada por las preguntas sobre características del encuestado (edad, sexo,
ingreso, etc.), sus preferencias sobre el bien y el uso que harían del bien.
Esta información se usa en ecuaciones de regresiones para estimar los elementos
significativos en la valorización del bien.
Es importante saber que existen distintas formas de presentar las preguntas para
obtener la DAP (parte 2 de la encuesta). Una opción es ir presentando escenarios
simples, y obteniendo la respuesta del encuestado frente a cada uno de ellos.
Básicamente se podría decir que es análogo a hacer preguntas con dos alternativas de
respuesta, es decir, preguntas binarias (Louviere et al, 2000)
Otra opción es la presentación de escenarios múltiples, en donde hay más de dos
alternativas (existiendo alternativas que implican mayor cantidad de categorías de
respuesta, o una opción de no contestar, por ejemplo) y donde las alternativas no
siempre tienen que contener igual número (una pregunta puede tener 2 alternativas de
respuesta y la siguiente 4 alternativas).
La principal ventaja que conlleva el uso de escenarios múltiples es que permite
aumentar la calidad de los datos obtenidos al tener un mejor nivel de precisión
estadística. Se tiene un mejor control de los efectos principal (similar a autocorrelación)
y de interacción (similar a correlación) y los efectos propio (se refiere al efecto de una
alternativa en sus propias opciones) y cruzado (se refiere al efecto de una alternativa
en opciones de otra alternativa) (Louviere, et al, 2000).
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Otra forma de aplicar el MVC es la propuesta por León-González, Araña y León (2002),
quienes proponen un sistema de preguntas binarias sucesivas, en donde la segunda
pregunta plantea un precio condicionado por la respuesta de la primera pregunta.
Hanemman et al. (1991) han demostrado que esta forma lleva a resultados en forma
más eficiente y acertada.
2.1.4. Análisis del MVC.
Dentro de la gama de métodos de valoración, el MVC (Método de Valoración
Contingente) cuenta con una serie de fortalezas y debilidades que es necesario revisar.
Según Azqueta (1994), el MVC tiene dos ventajas:
Es el único método aplicable cuando no es posible establecer un vínculo entre la
calidad del bien a valorar y el consumo de un bien privado, y
Es un buen punto de comparación para la valoración usando otros métodos.3
A esto se debe agregar una tercera ventaja del MVC, y de todos los métodos directos
sobre cualquiera de los métodos indirectos:
El MVC permite obtener el valor de no uso o valor de existencia del recurso a estudiar,
lo que es especialmente importante al momento de evaluar proyectos que afectan a la
calidad de vida de las personas.
Las principales desventajas de este método son:
Basarse en información hipotética, no proveniente de pagos efectivos, por lo tanto
puede que la respuesta refleje un acto de “buena voluntad” más que una asignación
real de valor.
Obtener información contingente únicamente a la situación particular que se pregunta,
por lo tanto no aplicable a otros casos.
3 Existe una gran cantidad de métodos de valoración, directos e indirectos, que no viene al caso analizar. Para mayor información consúltese Azqueta, D., “Valoración económica de la calidad ambiental”
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Presentar una serie de problemas menores, en forma de sesgos, que pueden surgir
tanto en el diseño como en la aplicación de los instrumentos. Afortunadamente existe
solución a casi todos estos sesgos, de lo contrario la información obtenida puede
presentar graves problemas.
2.1.4.1. Sesgos.
Al emplear el MVC se debe considerar una serie de sesgos que pueden surgir en su
aplicación (Mitchell y Carson, 1989; Pearce y Turner, 1990; Azqueta, 1994; Perman et
al., 1999), pues los resultados obtenidos pueden presentar problemas. Sin embargo
existen soluciones para casi todos estos inconvenientes. Los sesgos se dividen en los
instrumentales (sesgo del punto de partida, de la forma de pago, de la información, del
entrevistador y de orden) y no instrumentales (sesgo de la hipótesis y sesgo
estratégico).
a) Sesgo del Punto de Partida. Cuando el formato de pregunta va en forma ascendente o descendente en forma lineal,
el encuestado puede basarse en el valor inicial para formarse una idea de cual debe
ser su respuesta. Esto se comprueba al observarse que al comenzar con valores bajos
se obtienen resultados finales mucho más bajos que al iniciar la pregunta con un valor
alto. Para solucionar este sesgo se pueden usar preguntas dicotómicas.
b) Sesgo de la Forma de Pago.
La forma de pago puede determinar el valor final de la DAP según sean sus
características. No es igual para el encuestado que le cobren mediante un alza de
impuestos a que le cobren por cada vez que usa el bien público. Según algunos
autores este sería un sesgo muy menor, y además es fácilmente superable, realizando
una preencuesta para encontrar la forma de pago más adecuada a cada encuestado.
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c) Sesgo de Información o de Escenario. El encuestado debe contar con cierta información para poder formarse una opinión del
valor que para él tiene el objetivo de la valoración. Si la persona está desinformada,
claramente no entregará su máxima DAP. Este sesgo se soluciona entregando
información adecuada antes de proceder con las preguntas. Es muy importante que el
encuestador sea capaz de transmitir el escenario bajo el cual se está realizando el
estudio.
d) Sesgo del Entrevistador. Existe una presión, voluntaria o involuntariamente ejercida por el encuestador que
fuerza a quien responde a quedar bien a ojos del encuestador y a entregar valores
mayores a su verdadera DAP. Esto se soluciona haciendo encuestas impersonales (vía
correo normal, correo electrónico, página web y en menor medida, teléfono)
e) Sesgo por Respuesta de Protesta. Cuando el encuestado tiene una DAP igual a cero por un bien puede que sea el
verdadero valor o puede que sea una respuesta de protesta ante el planteamiento que
se le hace. Este problema se soluciona mediante la incorporación de preguntas de
seguimiento (por ejemplo, por que razón pagaría cero). f) Sesgo Estratégico e Incentivos a Decir la Verdad. Puede ocurrir que el encuestado intente influir en el estudio para cambiar los
resultados finales, para lo cual entregará valores muy exagerados respecto a su
verdadera DAP. Este problema no es severo y puede atenuarse usando preguntas
cerradas. Por el contrario, puede ocurrir que el encuestado no tiene interés alguno en
el tema, por lo que no contestará en forma concienzuda. Esto se soluciona
preguntando el grado de interés en el tema, y considerándolo al momento de analizar
los datos.
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g) Efecto Incrustación.
El efecto incrustación se refiere a la diferencia en las DAP obtenidas para un mismo
bien cuando se considera una porción específica del bien, o el bien en forma total. Por
ejemplo, al hacer un estudio para obtener el valor de una hectárea de bosque nativo,
este diferirá si se pregunta por la DAP para conservar todo el bosque nativo de un país
a si se pregunta por conservar una hectárea determinada de bosque nativo (en este
caso se encontrará que la DAP es mayor). Algunos autores creen que esto responde a
una satisfacción moral y eso lleva a valorar más al bien en forma individual que en
forma genérica.
Las consecuencias del efecto incrustación y su importancia dentro del análisis del MVC
han sido analizadas por Nunes y Schokkaert (2002). Ellos sugieren que si bien el
efecto incrustación debe ser tratado con cuidado, cuando el MVC es bien utilizado, no
compromete la utilidad del mismo, y de hecho, debe ser considerado como un
elemento de la DAP de las personas.
Algunos autores no consideran que el efecto incrustación como un sesgo, o un
problema, sino como una característica del MVC, muy consecuente con la teoría
económica pues se fundamenta en la sustituciones de componentes (Bjornstad y Kahn,
1996).
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2.1.5. Recomendaciones del NOAA Panel4 para la Valoración mediante Encuestas.5
Luego del desastre del Exxon Valdez en 1989, el NOAA organizó un grupo llamado el
“Blue Ribbon Panel”, que se ocupó de estudiar la validez del MVC para estimar valor
de uso pasivo. Si bien no lograron ese cometido, hicieron las recomendaciones que se
presentan a continuación.
Las siguientes recomendaciones han sido obtenidas de las mejores encuestas de
MVC. No todos los puntos son relevantes para todas las encuestas usadas en el MVC,
pero de todos modos es importante tenerlas en mente.
1. Diseño Moderado: Se ha visto que encuestas en que el diseño es ambiguo
tienen tendencia a arrojar como resultado el menor valor de la DAP encontrado.
Si la encuesta tiene un diseño moderado y coherente mejora la calidad de la
información obtenida.
2. Elección de Pregunta: Se debe preguntar la DAP antes que la DAA por ser la
primera la opción menos extrema.
3. Formato de Pregunta: La pregunta de la DAP debe tener forma de referéndum.
4. Descripción Detallada del Programa o Política: Se debe entregar información
adecuada sobre el bien a valorar. Se debe plantear de manera que se vea la
sensibilidad a daños.
5. Prueba de Fotografías: El efecto de las fotografías sobre el encuestado debe
ser analizado.
6. Recordar Bienes Sustitutos: El encuestador debe recordar los bienes sustitutos
al bien a valorar, de manera de que el encuestado tenga en mente una
situación alternativa.
4 NOAA es la sigla de National Oceanic and Atmospheric Administration, U.S. Department of Comerce. 5 Federal Register, 58 (10), 4601-4 January 15, 1993
26
7. Lapsos de Tiempo Adecuados: El estudio debe realizarse en un momento en
que el tema en cuestión no sea algo polémico.
8. Promediar el Tiempo: Es preferible realizar las encuestas en distintos
momentos del tiempo, para evitar tendencias temporales.
9. Opción “No Contesta”: En la pregunta de la DAP debe existir la opción “No
Contesta” junto a “Si” y “No”, que de ser respondida debe llevar a una
explicación de las razones del encuestado para tomar dicha opción. Dentro de
las explicaciones se debe incluir: (i) indiferencia entre votar si o no, (ii) falta de
tiempo o información, (iii) preferencia por otro mecanismo para tomar la
decisión y (iv) aburrido con la encuesta y ansioso por terminarla. Estudios
demuestran que la opción “no contesta” se asocia más a la respuesta de NO.
10. Seguimientos a Si/No: Ambas opciones deben tener una explicación en forma
de la pregunta “¿Por qué eligió Si/No?” con distintas alternativas de respuesta.
11. Tabulación Cruzada: La encuesta debe incluir una serie de otras preguntas que
ayuden a interpretar las respuestas principales de valoración.
12. Revisar Comprensión y Aceptación: Las recomendaciones anteriores deben
satisfacerse si hacer que la encuesta se vuelva muy compleja o aburrida.
Es importante destacar que algunas de estas sugerencias han sido criticadas por
Harrison (2001), refiriéndose principalmente a la actitud conservadora, entendida como
sinónimo de “moderada”, que sugiere el NOAA al hacer una valoración usando el MVC,
pero no resta validez a la mayoría de los puntos que aportan a la correcta ejecución de
dicho método, si se aplican con sabiduría.
27
2.1.6. Aproximación “Double Bounded” al Método de Valoración Contingente.
a) Sistema Tómelo o Déjelo.
Una forma particular de plantear el MVC es la aproximación “Tómelo o Déjelo” (Bishop
y Heberlein, 1979, 1980), en la cual se cuenta con una serie de precios
predeterminados (tj) que se distribuyen aleatoriamente en distintas encuestas y se
pregunta a cada persona encuestada si lo pagaría o no, obteniéndose únicamente una
respuesta binaria de SÍ o NO frente a un determinado precio.6
e.g.: Pregunta: ¿Pagaría usted $ tj por que se realice el proyecto X?
Respuesta a: SÍ
Respuesta b: NO
Esta forma sencilla de presentar la pregunta sobre la disposición a pagar facilita
enormemente el trabajo del encuestador, pues la pregunta es muy simple de formular,
y también del encuestado, quien debe emitir un juicio sobre un único precio y decidir si
lo toma o lo deja. La principal debilidad que presenta este tipo de obtención de la DAP
es que se obtiene sólo un valor discreto por observación, y no el valor máximo, pues
una respuesta diciendo que sí pagaría el monto sugerido opera como un mayor o igual,
es decir, pagaría dicho monto pero quizás también pagaría un monto mayor. Además,
se requiere de muchas encuestas para lograr un buen nivel de precisión estadística
(Carson y Mitchell, 1989).
La mayor dificultad que surge al trabajar bajo un esquema del tipo “tómelo o déjelo” es
la necesidad de suponer una especificación paramétrica de la función de valoración o
de la función de utilidad indirecta para obtener la DAP final (Carson y Mitchell, 1989).
6 En el presente documento se trabajara pensando siempre en un caso de estimación de la Disposición a Pagar. El método de Valoración Contingente, y sus distintas variantes, como las expuestas aquí, son igualmente válidas para casos de Disposición a Aceptar, haciendo los ajustes necesarios.
28
En el trabajo original de Bishop y Heberlein (1979, 1980) los autores notaron que era
factible ajustar una regresión de tipo logística o probit al porcentaje de encuestados
que habían respondido afirmativamente a cada uno de los precios aleatoriamente
asignados. El área bajo aquella curva de distribución equivale a la media de la DAP.
Bishop y Heberlein (1979, 1980) establecen que una curva de regresión de tipo probit o
logit, según se esté trabajando bajo un supuesto de distribución de errores en forma
normal o logística, es capaz de estimar la respuesta sobre la DAP de cada encuestado,
prediciendo si está será afirmativa o negativa para los distintos tj determinados,
basándose en las características socioeconómicas del encuestado. Una vez estimada
la curva completa, basta calcular el área bajo ella para obtener la DAP media (Melo y
Donoso, 1994).
Otro punto de vista es el que emplea Hanemann (1984), quien se ocupa de la función
de utilidad indirecta. Usando tamaños muestrales grandes y precios tj bien
especificados, se puede obtener la mediana de la DAP, calculada a partir de una
“response surface approach”, con lo que se evita la necesidad de hacer supuestos
sobre la función de utilidad indirecta, pues la mediana es menos sensible al supuesto
del tipo de distribución (Carson y Mitchell, 1989)
En este modelo se definen dos estados de utilidad indirecta: sin proyecto y con
proyecto,
sin proyecto: v (0, y; s) + ε0
con proyecto: v (1, y-DAP; s) + ε1
donde 0,1 representa si se hace o no el proyecto, y representa el ingreso y s
representa características propias del individuo. En el óptimo debe darse que ambos
términos son iguales (la DAP es máxima):
v (0, y; s) + ε0 = v (1, y-DAP; s) + ε1
Si se reemplaza la DAP por el monto preguntado en la encuesta, tj, y se supone una
respuesta de que sí lo pagaría, el término de la utilidad indirecta con proyecto será
mayor o igual, pues DAP ≥ tj para respuesta SÍ. Entonces, expresándolo en
probabilidades:
29
P (sí) = P1 (v (0, y; s)+ ε0 ≤ v (1, y-tj; s) + ε1)
= P1 (v0 + ε0 ≤ v1 + ε1)
= P1 (v0 – v1 ≤ ε1 – ε0)
= P1 (v1 – v0 ≥ ε0 – ε1) v1 – v0 = ∆v7 y ε0 – ε1 = η
= P1 (∆v ≥ η)
Por lo tanto, la probabilidad de que la respuesta sea NO es:
P (no) = 1- P1
Sea Fη la c.d.f. de η. La probabilidad de la DAP sería entonces:
P1 = Fη (∆v)
En el modelo probit, usado si η distribuye normal, Fη es la c.d.f normal estándar. En el
modelo logit, usado si η distribuye log., Fη será la c.d.f. de una “estándar logistic
variate”.
Al trabajar sobre el espacio de η, se usa el valor de ∆v como referencia para
determinar si el valor específico de η cae en la zona de aceptación o en la zona de
rechazo, y con ellos se puede predecir la probabilidad de que la respuesta sea SÍ o NO.
El espacio en que se cumple que ∆v ≥ η se le llama a, donde:
)()()( vFFav v ∆==∂= ∫
∆
∞−
∆∞−ηηηφ
El principal problema que surge con este modelo es que, en alguna etapa del proceso
es necesario hacer una especificación paramétrica de ∆v, por lo que se está haciendo,
indirectamente, una especificación de la función de utilidad indirecta. Más aún, se
pueden generar ciertos problemas de inconsistencia al trabajar con algunas
especificaciones funcionales. Como señala Villar (1997), existen formas funcionales
definidas para las cuales no existe una formulación para la función de utilidad indirecta.
Un ejemplo de esto se puede apreciar si se estima que ∆v debe ser una función
translogarítmica. Para ese caso no existe ninguna especificación de v capaz de hacer
que ∆v sea translog.
7 Esta expresión será usada más adelante, en el desarrollo del modelo de Cameron y James.
30
Más recientemente Cameron y James (1987) han demostrado que es posible obtener
la media de la DAP directamente de los parámetros de la ecuación logit, gracias a la
forma que toma esta bajo un sistema “tómelo o déjelo”. Esto es posible debido a que la
variable de estímulo (los precios tj) se miden en la misma unidad –dinero– que la
variable implícita (la DAP). Al estimar la DAP de esta manera surge un inconveniente,
pues no se da suficiente importancia a la consideración de los errores, que quedan
excluidos.
El modelo de Cameron y James (1987) plantea una función de la DAP real de manera
que:
(1.1) DAP* = X*β* + ε*
Donde: DAP* es la verdadera DAP, X* es una matriz con todas las demás variable
socioeconómicas del encuestado, β* es un vector con los parámetros estimados por el
modelo logit para cada variable y ε* es el residuo. ε* ~N(0,σ2).
Cuando la respuesta frente a si pagaría un valor tj, es SÍ, se sabe que
(1.2) DAP* ≥ tj
Alternativamente, cuando frente a esa misma pregunta la respuesta es NO, se sabe
que:
(1.3) DAP* < tj
Reordenando la ecuación (1.1) se tiene:
(1.4) DAP* - X*β* = ε*
Si se aplica lo sabido frente a la respuesta SÍ, se obtiene:
(1.5) tj - X*β* ≤ ε*
Y si se aplica lo sabido frente a la respuesta NO, se obtiene:
(1.6) tj - X*β* > ε*
Se llamará D a la variable de decisión, la cual es binaria, pudiendo tomar sólo los
valores 0 y 1: 0 para respuesta NO y 1 para respuesta SÍ. La probabilidad de obtener
una respuesta afirmativa para un determinado tj será:
(1.7) P (D = 1) = P (tj - X*β* ≤ ε*)
La función de probabilidad es tal que:
(1.8) P (D = 1) = φ (Xγ)
31
Donde X = [tjX*] y γ = [αβ]’ siendo α el parámetro que acompaña a la variable del precio
preguntado en la encuesta (tj) y cuyo valor es estimado al correr el modelo logit. Por
último, la función de probabilidad acumulada, Φ, es:
(1.9) Φ(Xγ ) = φ(ε*)∂ε *−∞
Xγ
∫
La función de densidad para cada individuo es:
(1.10) φ(ε*) =1
2π ⋅e−ε *
2
Por lo tanto, usando el modelo logit, la probabilidad de que la respuesta sea SÍ se
puede escribir en función del valor de licitación y de las demás variables
socioeconómicas en la forma de:
P (D = 1) = Φ (Xγ) o P (D = 0) = 1 - Φ (Xγ)
Por otra parte, los autores de este modelo demostraron que α = -1/σ y que β* = -β/α.
Como X es una matriz de constantes más otras variables, la DAP individual (DAPi,
donde i representa al iésimo individuo) es calculada con la expresión Xi*β*. La
probabilidad conjunta, o función de verosimilitud (L), queda entonces como:
∏ ∏∈ ∈
−−
+−⋅
+=
1 01
111
1Di Di
XX eeL γγ
o bien,
∑∑∈
−∈
−
+−+
+=
011
111
1Di
XDi
X eLogLogLogL
e γγ
En la expresión anterior, Di = {i: DAPi* ≥ DAPi} y D0 = {i: DAPi* < DAPi}.
Al maximizar L con respecto a γ se obtienen los parámetros del modelo que maximiza
la probabilidad conjunta de predecir cuando la respuesta será SÍ y cuando será NO.
Este es el método llamado de Máxima Verosimilitud (Melo y Donoso, 1994).
32
b) Sistema Tómelo o Déjelo con Seguimiento:
Una adición que se ha hecho al sistema “tómelo o déjelo” (ToD), propuesta por Carson,
Hanemann y Mitchell (1986) es agregar preguntas de seguimiento. Al encuestado se le
pregunta si pagaría o no un determinado precio, y si la respuesta es afirmativa, se le
pregunta lo mismo con un precio mayor, elegido aleatoriamente de una lista
predefinida. Si la respuesta a la primera pregunta es negativa, se le pregunta en
segunda instancia por un precio menor que el primero. La elección del número de
preguntas de seguimiento dependerá de los investigadores. Si bien esta variante al
sistema ToD no suprime los problemas de este sistema, sí permite considerables
mejoras en la eficiencia pues obtiene mayor información de cada encuesta (Carson y
Mitchell, 1989).
Dentro del sistema ToD con seguimiento existe una forma particular de estructurar la
pregunta de obtención de la DAP individual. Se le llama Modelo de Opción Dicotómica
Bivariada o “Double Bounded” y consiste en una pregunta inicial y sólo una pregunta
de seguimiento, la que está ligada a la primera. (Haab y McConnell, 2002). En su forma
más simple el método “Double Bounded” se puede plantear de la siguiente manera:
e.g.: Pregunta 1: ¿Pagaría usted $ t1 por el proyecto X?
Respuesta 1a: SÍ
Pregunta 2a: ¿Pagaría usted $ t2 (t2>t1) por el proyecto X?
Respuesta 2a: SÍ
Respuesta 2b: NO
Respuesta 1b: NO
Pregunta 2b: ¿Pagaría usted $ t2’ (t2’<t1) por el proyecto X?
Respuesta 2a: SÍ
Respuesta 2b: NO
Siendo el primer precio preguntado t1 y el segundo t2, según las respuestas del
encuestado, su DAP quedará acotada por un o ambos lados, según los valores de tj
que se le presentaron. De esta manera, los intervalos quedan como se presenta a
continuación:
33
t1 ≤ DAP < t2 para la respuesta SÍ – NO.
t1 > DAP ≥ t2’ para la respuesta NO – SÍ.
DAP ≥ t2 para la respuesta SÍ – SÍ.
DAP < t2’ para la respuesta NO – NO.
Al usar el sistema “Double Bounded” se logra mejorar la precisión en la obtención de la
DAP con un mismo tamaño muestral respecto a el sistema ToD de una sola pregunta,
pero puede darse que el encuestado se confunda frente a la segunda pregunta, dado
que ya contestó la primera (Ardila et al., 1998), sin embargo, este problema no es
importante si la encuesta esta bien diseñada.
Aplicación del modelo de Cameron y James8 al sistema “Double Bounded”
Se empleará el modelo de Cameron y James (1987) por ser el más robusto frente al
objetivo de este estudio. En primer lugar, el modelo de Bishop y Heberlein (1979) logra
obtener el valor medio de la DAP, el cual es muy sensible a los supuestos que se
hagan sobre la función de utilidad indirecta. En segundo lugar, el modelo de Hanemann
(1984), si bien no requiere una especificación paramétrica de la función de utilidad
indirecta, sí requiere una forma paramétrica de la diferencia de las funciones de utilidad
indirecta con y sin proyecto, lo que complica las cosas y puede incluso llegar a
presentarse inconsistencias en el modelo.
Para aplicar lo propuesto por Cameron y James (1987) al sistema “Double Bounded”
se define una DAPij, que es la respuesta sobre la disposición a pagar por el proyecto
en cuestión a la pregunta i (i = 1, 2) por el encuestado j. Por lo tanto, según las posibles
combinaciones de respuesta, se dan los siguientes intervalos:
a. Respuesta SÍ – NO: DAP1j ≥ t1, DAP2j < t2,
b. Respuesta NO – SÍ: DAP1j < t1, DAP2j ≥ t2’,
c. Respuesta SÍ – SÍ: DAP1j > t1, DAP2j ≥ t2,
d. Respuesta NO – NO: DAP1j < t1, DAP2j < t2’. 8 Este modelo fue presentado por primera vez en la literatura de Valoración Contingente por Cameron y Quiggin, 1994. Se le dejó el nombre de Cameron y James por ser estos los autores del modelo original, univariado.
34
Entonces, la probabilidad de que se de una combinación específica de respuesta será
igual a la probabilidad de que se cumplan los dos requisitos, es decir, para el caso de
una respuesta SÍ – NO:
(2.1) P (SÍ – NO) = P (DAP1j ≥ t1, DAP2j < t2)
Es homólogo para las otras combinaciones de respuestas. Luego, se puede escribir la
DAP de un individuo cualquiera como:
(2.2) DAPij = µi + εij y µij = Zij β
siendo µi la media de la respuesta i y εij la variación propia de individuo en cuestión
respecto de la media.
Para construir la función de verosimilitud se incorpora la forma de escribir la DAP
introducida en (2.2) a la ecuación (2.1):
(2.3) P (SÍ – NO) = P (µ1 + ε1 j ≥ t1, µ2 + ε2j < t2)
explicitando las 4 posibles combinaciones de respuestas, se obtiene:
(2.4) P (SÍ – SÍ) = P (µ1 + ε1 j > t1, µ2 + ε2j ≥ t2)
P (SÍ – NO) = P (µ1 + ε1 j ≥ t1, µ2 + ε2j < t2)
P (NO – SÍ) = P (µ1 + ε1 j < t1, µ2 + ε2j ≥ t2)
P (NO – NO) = P (µ1 + ε1 j < t1, µ2 + ε2j < t2)
La función de verosimilitud para el modelo logit se puede derivar a partir de la
combinación de las probabilidades para cada tipo de respuesta, tomando la siguiente
forma:
(2.5)
L = (dyy ⋅ log∑ P(sí − sí)( )+ d yn ⋅ log P(sí − no)( )+ dny ⋅ log P(no − sí)( ) + dnn ⋅ log P(no − no)( )
Se define dyy igual a 1 para una respuesta SÍ – SÍ, e igual a cero en cualquier otro caso.
De igual manera quedan definidos dyn, dny y dnn como variables dicotómicas con valor 1
para las respuestas que caen en el rango correspondiente y con valor cero para las
respuestas fuera de dicho rango (Ardila, 1993)
El modelo logit bivariado es un modelo paramétrico general para encuestas de 2
respuestas (Haab y McConnell, 2002).
35
3. Metodología.
El ámbito del estudio incluye a los sectores rurales concentrados de Chile, que no
disponen de sistemas de alcantarillado o de plantas de tratamientos de aguas servidas.
Para satisfacer el objetivo planteado se procede a definir e implementar un trabajo en
etapas, las que se describen a continuación:
Etapa I. Revisión de Antecedentes
Con el objetivo de profundizar en el tema de sistemas de alcantarillados y
plantas de tratamiento se realiza una recopilación de información secundaria de
las tecnologías de saneamiento y de las distintas metodologías de tratamiento
de aguas servidas disponibles para el país; además se investiga sobre los
sistemas de excreción actual en la zona rural concentrada y una revisión de
información que permitiera validar la metodología propuesta para este estudio.9
Etapa II. Diseño del Cuestionario
Con objeto de diseñar el instrumento de recopilación de información, se realizan
4 focus groups para tener una visualización de las percepciones de las
personas, una prencuesta a 200 familias de las regiones IV, RM, y VII para ver
el entendimiento de las preguntas a utilizar en el instrumento de consulta final,
luego una encuesta específica a 20 familias para validar las preguntas sobre la
DAP y un focus group aplicando este tipo de preguntas. Por último, se
confecciona la Encuesta Final, la cual se aplica a una muestra de 1.336
familias, distribuidos en 8 regiones (desde IV a X región) y en los dos
escenarios de interés. El cuestionario aplicado se presenta en el Anexo 3.
9 La información respecto a los sistemas de excreción y tecnologías de saneamiento no se incluye en este documento para mantener la atención en la labor econométrica realizada.
36
Etapa III. Aplicación y Procesamiento del Cuestionario
Una vez definido el tamaño muestral de 1.336 familias en total, distribuidos en
los dos escenarios de interés (detalle de la elección de sectores en el título
3.4.3. de este documento). Finalmente, la encuesta se toma en forma personal
en terreno, para lo cual los encuestadores visitan las diversas familias en sus
hogares, entrevistándose con los jefes de hogar. Una vez finalizada la encuesta
se realiza el procesamiento de la misma con la obtención de 1.106 y 230
encuestas validamente emitidas para los escenarios uno y dos,
respectivamente.
Etapa IV. Cálculo de DAP
Los softwares empleados en el obtención de la DAP son Shazam 9.0 y Eviews
2.0. Para ello se procede a eliminar de la base de datos aquellas encuestas que
no poseían valores en el consumo en m3 de agua potable seleccionándose
para el análisis final 993 encuestas para el escenario 1 y 204 encuestas del
escenario 2.
3.1. Focus Groups
El objetivo básico que se busca por medio de estas sesiones de grupos es, dadas las
características del grupo elegido, conocer su sistema actual de tratamiento de aguas
servidas, identificar los principales problemas que tienen las personas dada su
situación actual, verificar su disposición al cambio a una alternativa mejor, percibir si
cambia su opinión dado un costo fijo mensual y cuantificar cuánto están dispuestos a
pagar por el nuevo sistema. La idea es conocer la percepción de las personas respecto
a las aguas servidas, ver que tan interiorizadas están con el tema y, en base a los
resultados obtenidos, estructurar de mejor manera la encuesta que será aplicada
posteriormente.
37
Para satisfacer el objetivo planteado, se organizaron sesiones de grupo de 8 a 10
personas, para asegurar la interacción de todos los participantes y así recoger las
diversas percepciones que se requería recabar sobre el tema.
Se realizan cuatro focus group en cuatro localidades diferentes: Valdivia de Paine,
Parcelación Las Mercedes, Santa Inés y Pataguilla, y La Capilla de Caleu. En la
elección de estas localidades se busca abarcar grupos con diferentes características
de manera de obtener así una mayor diversidad en las respuestas y lograr una mayor
representatividad de la población (ver Cuadro 3.1). Los criterios utilizados para la
selección son: abarcar distintas localidades, distintos niveles socioeconómicos y
distintos sistemas de tratamiento de aguas servidas. Se eligen estos criterios para
obtener representatividad en la posterior etapa de dimensionamiento y selección de la
muestra.
Cuadro 3.1. Localidades Seleccionadas para Focus Groups
Localidad Características Valdivia de Paine Ingreso autónomo promedio: $115.876
Sistema principal: pozo negro, fosa séptica individual y compartida Alcantarillado que no se puede utilizar Densidad poblacional alta Existencia de napas poco profundas
Parcelación las Mercedes Ingreso autónomo promedio: $182.441 Sistema principal: pozo negro Densidad poblacional: baja Existencia de napa poco profunda y suelos con características arcillosas
Santa Inés y Pataguilla Ingreso autónomo promedio: $352.426 Sistema principal: pozo negro, fosa y excreción directa a acequias Densidad poblacional media Aguas de acequias contaminadas provenientes del río Mapocho
La capilla de Caleu Ingreso autónomo promedio: $193.679 Sistema principal: pozo negro (80%) Densidad poblacional alta Suelos con muy buena infiltración (arenosos)
Fuente: Elaboración propia, 2003.
En el Anexo 1 se presenta la pauta seguida en las sesiones de Focus Group. Dicha
pauta resume los lineamientos de los temas sondeados en las reuniones.
A partir de los resultados obtenidos se puede concluir que los sistemas más utilizados
son el pozo negro y la fosa séptica. En cada sector, dependiendo de las
38
particularidades de cada zona, los pobladores tienen distintos problemas asociados a
su sistema actual. Sin embargo, algunos de los inconvenientes parecieran ser los
mismos tales como el mal olor y la mala calidad de vida.
La identificación de estos problemas por parte de los pobladores es de gran utilidad ya
que permite vislumbrar que cada zona tiene sus propios inconvenientes, lo cual deberá
ser incorporado en el diseño posterior de la encuesta.
Se puede ver además que existe una disposición generalizada al cambio a un sistema
mejor ya que los pobladores no se encuentran satisfechos con su sistema actual. Esto,
a pesar de las particularidades de cada zona y de la existencia de dos sistemas
diferentes de excreción. Las razones que hay detrás de este cambio son la mejor
calidad de vida y el mayor progreso de la comunidad.
Todos los grupos están concientes que detrás de un progreso existe un costo y
pretenden asumirlo así como han asumido antes el costo fijo del agua potable y de la
luz, aún sabiendo que será de por vida.
En cuanto a la disposición a pagar, existen diferentas disposiciones según el grupo. Sin
embargo, estos valores son de gran utilidad ya que permitirán, en el diseño posterior
de la encuesta, poner diversos escenarios.
39
3.2. Preencuesta
Con el objetivo de recopilar observaciones que permitieran realizar ajustes al diseño de
la encuesta y determinar el tamaño muestral se procede a diseñar una pre encuesta
(ver Anexo 2) que se aplica a una muestra de 200 familias. Previo a la realización de la
preencuesta, se definen dos escenarios distintos:
• Escenario 1: Aquellos sectores rurales concentrados que poseen agua potable
(APR) 10, pero no posean alcantarillado, es decir, poseen sistemas de
evacuación como pozo negro o fosa séptica u otro.
• Escenario 2: Sectores rurales concentrados que poseen alcantarillado y en los
que a futuro se les instalará una planta de tratamiento de aguas servidas.
El diseño de la pre encuesta contempla tres secciones. En la primera sección se
consulta a las personas sobre su situación de saneamiento actual, su percepción del
sistema y los problemas asociados a él. Esta parte busca acercar a la persona al
contenido de la encuesta, obtener características del entorno y rescatar su percepción
de los sistemas de alcantarillado y tratamiento de aguas servidas.
La siguiente sección describe el escenario y busca obtener valores empíricos de
disposición a pagar. En esta etapa se hace una pregunta abierta de disposición a
pagar, mediante la que se busca determinar los montos de pago a proponer a cada
encuestado en el diseño final de la encuesta. Esta sección incluye el uso de tarjetas
que contenían fotos cuyo objetivo es describir de mejor manera el escenario planteado
y contienen una cuenta de agua de manera de ilustrar los diferentes items que incluye
la cuenta del agua.
Es necesario incluir en esta etapa una pregunta abierta para obtener una noción de los
rangos de DAP.
10 APR: Agua Potable Rural. Identifica a comunidades que tienen una población entre 150 y 3.000 habitantes y una densidad mayor a 15 Km. de red de agua potable.
40
Finalmente, la tercera y última sección de la encuesta busca recopilar características
personales del encuestado como genero, edad, educación, ingreso, entre otros.
Las preencuestas son aplicadas en las regiones IV, RM y VII de acuerdo a la
proporción de viviendas en el sector rural obtenida de datos preliminares del Censo
200211, estimándose el número de encuestas regionales (ver Cuadro 3.2):
Cuadro 3.2. Tamaño Muestral
Región Sector Rural (viviendas) N muestral Preliminar N muestral Definitivo IV 34,5% 69 70
RM 4,1% 8,2 30 VII 44,0% 88 100
Fuente: INE, 2002 y Elaboración propia, 2002.
Una vez diseñada la preencuesta se procede a identificar las zonas en las diferentes
regiones en que se aplicarían, definiéndose los siguientes tres criterios para su
elección:
• APR que tuviera alcantarillado: para aplicar segundo escenario de la encuesta,
• Poseer proyectos de instalación de alcantarillado o PTAS para aplicación de
preencuestas con escenario uno.
• Estar al menos uno de los sectores lejos de la influencia urbana.
Para identificar los sectores, se contacta a la Secretaria Regionales Ministeriales de
Planificación y Coordinación (SERPLAC) VII región y a la Dirección de Obras
Hidráulicas (DOH) IV región, quienes enviaron listados de APR, cuya información se
revisa a nivel comunal (obteniéndose además la información de villorrios rurales), para
corroborar y actualizar dichos datos. Con esta información se seleccionan los sectores,
los cuales se ilustran en el Cuadro 3.3.
11 INE, 2002.
41
Cuadro 3.3. Sectores Seleccionados para la Realización de la Pre-Encuesta Cerca de Influencia Urbana Lejos de Influencia Urbana
APR o Vill. rural con proyecto de Alcantarillado y PTAR
24 de Abril-Paine/RM El Sauce de Miramar/IV
región Flor del Llano/VII región.
Chorombo Bajo-Maria Pinto/ RM
Quebrada de Talca /IV región.
Corinto/VII región APR o Vill. Rural con Alcantarillado
Lo Figueroa - Pencahue/VII Región
Pueblo de Lambert/ IV región
Fuente: Elaboración propia, 2002.
Es importante destacar la dificultad para encontrar el escenario 2, pues actualmente
todos los proyectos en carpeta poseen asociado al alcantarillado una planta de
tratamiento de aguas servidas. Dada esta dificultad se procede a sumar los sectores de
villorrios rurales con agua potable para la elección de zonas pues cumplen con el
requisito de ser Rurales Concentrados12. Aún de esta forma resulta difícil identificar
dichas zonas, pues los datos entregados en municipalidades y SERPLAC no
coincidieron con lo visto en terreno, por los encuestadores.
La preencuesta es tomada en forma personal, en terreno, por encuestadores que
visitan las viviendas en los sectores anteriormente identificados. Las encuestas son
tomadas por egresados y alumnos de las carreras de Ingeniería Comercial y
Agronomía de las Universidades de Talca, Católica del Norte y P. Universidad Católica
de Chile, los que fueron capacitados previamente por el equipo investigador.
3.2.1. Análisis de Preencuestas
Las preencuestas fueron aplicadas y digitadas, luego de los cual se revisa la calidad de
la información obtenida, seleccionándose un total de 195 encuestas útiles (98%),
porcentaje considerado alto en este tipo de estudios.
12 según el Departamento de Programas Sanitarios se ha definido sector rural concentrado como la población que posee entre los 150 y 3000 habitantes y poseen más de 15 viviendas por Km. de tuberías de red
42
Del total de preencuestas analizadas el 29,2% de la muestra posee sistema
alcantarillado, en las cuales fue aplicado el escenario dos, para determinar la
disposición a pagar por una planta de tratamiento. El 70,8% restante, fue utilizado para
la determinación de la disposición a pagar por planta de tratamiento y alcantarillado
(Escenario 1).
Del análisis de la preencuesta se desprenden las siguientes conclusiones.
Considerando los resultados obtenidos en el escenario se puede concluir que el
promedio de antigüedad de utilización de pozo negro/fosa séptica es de 5 años. El
69,6% de los encuestados afirman no poseer problemas con su sistema de evacuación
aunque el 71% asegura no estar conforme con su sistema actual. Alrededor de un
87,7% de los encuestados coincide que el mejor sistema de evacuación de excretas es
el alcantarillado. Es por esto que ante la pregunta sobre su máxima disposición a pagar
solo el 7,25% de la muestra no está dispuesto a pagar ningún monto. El resto de la
muestra (92,75%) está dispuesto a pagar, en promedio, 1.812 pesos mensuales,
variando el rango entre 200 y 12.000 pesos.
Entre los problemas asociados con la contaminación de las aguas, los usuarios de
pozo negro/fosa séptica identificaron como el más importante: el mal olor, que fue
rankeado por la mitad de la muestra entre los primeros tres lugares, siguiéndole en
importancia la transmisión de enfermedades (31,2%), la acumulación de basura y
residuos industriales (29%), restos fecales (26.1%) y la proliferación de insectos (21%).
43
Fuente: Elaboración propia, 2002.
Figura 2. Porcentajes de elección de problemas, tres primeros lugares de ranking.
Escenario 1.
Los problemas menos relevantes identificados por la muestra entre los últimos tres
lugares de importancia fueron: cauce más lento (40,6%), muerte de peces (30,4%),
aguas turbias (23,9%) y formación de lodo o barro podrido (23,2%).
Al analizarlos resultados del escenario 2 se obtiene que del total de encuestados con
sistema de alcantarillado, el 89,5% no ha tenido problemas con el sistema. Los
encuestados en promedio están dispuestos a pagar por la instalación de una planta
que trate los residuos generados por el alcantarillado 982,4 pesos mensuales con
rangos que varían entre 200 y 5.000 pesos.
Los problemas identificados con la contaminación de las aguas por este grupo de
encuestados siguen el mismo orden de relevancia que los encuestados del escenario
1. Sin embargo, varían los porcentajes. Se sigue identificando el mal olor como el
principal problema causado por las aguas contaminadas, ya que el 50,9% de los
encuestados lo identifica dentro de los tres primeros lugares de importancia. Le sigue
la transmisión de enfermedades (49,1%), proliferación de insectos (42,1%), la
acumulación de basuras y residuos industriales, y las aguas turbias (31,6% cada uno).
3,6%0,4%2,9%13,0%
14,4%
24,9%
15,5%
10,5%
4,0%
0,7%9,4% 0,7%
Aguas turbias Prohición de Pescar Peces Muertos Restos Fecales
Basura, Riles Mal olor Enfermedades Insectos
Barro, lodo podrido Cauce lento Roedores Otros
44
40,4%
12,3%
42,1%
15,8%21,1%8,8%
7,0%
3,5%
47,4%
66,7%
8,3%0,0%
Aguas turbias Prohición de Pescar Peces M uertos Restos FecalesBasura, Riles M al o lor Enfermedades InsectosBarro, lodo podrido Cauce lento Roedores Otros
Fuente: Elaboración propia, 2002.
Figura 3. Porcentajes de elección de problemas, tres primeros lugares de ranking.
Escenario 2.
Los problemas menos relevantes identificados por los usuarios de alcantarillados,
marcados por la muestra entre los últimos tres lugares de importancia son el cauce
más lento (66,7%), la formación de lodo o barro podrido (47,4%), muerte de peces
(42,1%), y aguas turbias (40,4%).
3.3. Encuesta Final Para Validación
Con el diseño de la preencuesta, su aplicación en terreno y el análisis de los datos
obtenidos, se procede a elaborar la encuesta final para validación.
Para la determinación de la DAP se utiliza el diseño de preguntas closed-ended con
seguimiento, en el que se le pregunta al encuestado utilizando un formato de pregunta
dicotómica, si está dispuesto o no a pagar un monto específico de dinero (la
metodología utilizada de dichos montos se detalla más adelante), el que varía en cada
encuesta. Y se adiciona una segunda pregunta cerrada de disposición a pagar un
45
monto menor si responde negativamente y un monto mayor si fue afirmativa la
respuesta inicial (Mitchell y Carson, 1995).
Para el pretesteo de la encuesta final se definieron, a partir del análisis de
preencuestas, 5 rangos de disposición a pagar por los proyectos de alcantarillados y
plantas de tratamiento, obteniéndose de esta forma 5 versiones de una misma
encuesta en la que solo cambiaba los montos a pagar por dichos proyectos (Cuadro
3.4). Estos rangos fueron definidos para testear el entendimiento (por parte de los
encuestados) del tipo de preguntas closed –ended con seguimiento y no se utilizaron
en la determinación de los montos de DAP a utilizar en la encuesta final. Es por esto,
que se utilizaron montos y rangos arbitrarios.
Cuadro 3.4: Montos de DAP para Encuesta de Validación
Seguimiento
Monto Inicial Sí No
$1.000 $1.500 $500
$2.000 $3.000 $1.000
$2.000 $2.500 $1.500
$4.000 $4.800 $3.200
Escenario 1 y 2
DAP Alcantarillado y PTAS
DAP PTAS
$5.000 $5.500 $4.500
Fuente: Elaboración propia, 2002.
Esta encuesta fue validada en ambos escenarios, con el objetivo de asegurar un buen
diseño y entendimiento por parte de los encuestados. El proceso de validación consiste
en la realización de encuestas en dos zonas específicas y una entrevista grupal. Para
el escenario 1 se elige la comunidad de Pelvín, en Peñaflor cercano de la influencia
urbana, en la Región Metropolitana. Por otro lado, el escenario 2 se realiza en la
comuna de Marchigüe, lejano a la influencia urbana en la VI región, debido a la
dificultad de encontrar comunidades en la Región Metropolitana que cumplieran con el
requisito de ser rurales concentradas con sistema de alcantarillado instalado y proyecto
de Planta de Tratamiento de Aguas Servidas (información entregada por SERPLAC VI
región).
46
Además de la realización de la preencuesta se realiza una entrevista grupal al sector
de Pelvín (Peñaflor) para verificar en terreno, la comprensión de las preguntas y en
última instancia el afinamiento de las preguntas a incluir en la encuesta final.
A partir de estas encuestas y el testeo en terreno se decide simplificar el vocabulario
en la caracterización de los escenarios, cambiar preguntas de escala 1 a 5 a escala 1 a
3., además de la exigencia a encuestadores de entrevistar a jefe familiar o cónyuge de
la vivienda, y muestra de la última cuenta de agua potable para verificación de
información en pregunta sobre consumo de agua. Se agrega pregunta para el
escenario 1 sobre la restricción al consumo de agua potable que produce la utilización
de fosa séptica/pozo negro y se elimina la pregunta sobre actitud frente a
contaminación aguas servidas por redundancia. Finalmente, para simplificar la toma de
encuestas, se decide separar los escenarios en dos encuestas diferentes. Con todos
los cambios señalados anteriormente, se construye las encuestas finales que se
encuentran en el Anexo 3.
3.4. Encuesta Final
3.4.1. Determinación Valores Disposición a Pagar
Al usar un formato dicotómico, como el propuesto en el presente estudio, se requiere
obtener los montos de pago13 a proponer a cada encuestado. Existen varias
propuestas metodológicas para determinar estos niveles de pago, entre estas se
tienen:
a) La llamada tradicional en el que se estima percentiles de distribución
tomadas de la función de distribución acumulada de una preencuesta.
13 Montos de Licitación, en Inglés Bids.
47
b) La proposición de Boyle et al. (1988) utiliza preguntas abiertas en una
preencuesta para determinar la distribución empírica de la disposición a
pagar.
c) La de Cooper y Lomis (1992), el que utiliza una preencuesta y con esta un
proceso de iteración para determinar los montos y una asignación óptima de
estos dado el tamaño de muestra.
En el estudio de Elnagheeb y Jordan (1995) se compara los últimos dos métodos con
una proposición propia y las verifica generando datos por el método Monte Carlo. Los
resultados indican que la proposición de Boyle fue preferida, especialmente cuando la
variación en la disposición a pagar es baja. Por ende, el presente estudio emplea la
metodología de Boyle. Este consiste en:
a) Diseñar y aplicar una preencuesta en la que se le observe la disposición a
pagar por el proyecto en forma abierta, a manera de obtener valores
empíricos de estos.
b) Con esta base de datos se construye una función de distribución acumulada
empírica con la probabilidad de una respuesta no, cuyo valor máximo
corresponde al más alto valor ofrecido en los datos.
c) Generar N/2 números aleatorios de una distribución uniforme en el intervalo
(0,1) y asignarlo a probabilidades pi.
d) Nuevos números se asignan a probabilidades qi y se generan como.
qi = 1- pi , ∀ i
Con esto, se tiene N datos de probabilidad, N/2 al azar y N/2 calculados.
e) Las probabilidades pi , qi se convierten a montos en pesos usando la
función de distribución acumulada empírica.
48
f) Luego se asignan al azar estos N montos de pago en las encuestas (Villar,
1997).
Los resultados de esta metodología para los dos escenarios se presentan en los
cuadros 3.5 y 3.6.
Cuadro 3.5. Disposición a Pagar por Alcantarillado y Plantas de Tratamiento.
Número Aleatorio
Monto de Pago
Número Aleatorio
Monto de Pago
Número Aleatorio
Monto de Pago
Número Aleatorio
Monto de Pago
0,27 700 0,47 1.600 0,65 2.500 0,73 3.4000,21 500 0,94 4.300 0,7 2.800 0,06 9000,32 1000 0,62 2.300 0,12 500 0,14 8000,88 3.800 0,56 2.000 0,23 600 0,81 55000,3 800 0,73 3.000 0,2 500 0,58 3100
0,25 700 0,06 800 0,73 2.900 0,57 29000,43 1.400 0,14 800 0,44 1.400 0,34 13000,06 800 0,81 3.400 0,38 1.200 0,5 25000,03 1700 0,58 2.100 0,86 3.700 0,55 60000,29 800 0,33 1.000 0,62 2.500 0,35 4.0000,78 3.200 0,06 1400 0,7 2.800 0,3 10000,76 3.100 0,18 1400 0,82 3.500 0,27 16000,54 2.000 0,89 3.900 0,11 600 0,94 90000,72 2.900 0,51 1.800 0,77 3.200 0,86 6.0000,57 2.100 0,24 600 0,8 3.300 0,19 13000,34 1.000 0,99 5.000 0,41 1.300 0.95 9.5000,5 1.700 0,73 2.900 0,53 2.000 0,67 3.500
0,55 2.000 0,79 3.300 0,06 1400 0,47 16000,35 1.000 0,68 2.700 0,38 1.200 0,94 6.3000,3 800 0,12 500 0,44 1.400 0,62 3000
0,88 3.800 0,7 2.800 0,27 700 0,67 34000,77 3.200 0,75 3.000 0,94 4.300 0,98 7.2000,8 3.300 0,57 2.100 0,86 3.700 0,82 6.400
0,27 1600 0,94 4.300 0,19 1400 0,11 7000,56 2.000 0,97 4.600 0,42 1.400 0,49 1.6000,62 2.500 0,71 2.800 0,67 2.600 0,76 8.5000,14 800 0,22 500 0,94 4.200 0,01 5000,38 1.200 0,24 600 0,82 3.500 0,38 12000,3 800 0,46 1.500 0,11 500 0,44 1400
0,18 1400 0,28 800 0,49 1.700 0,62 26000,89 3.900 0,43 1.400 0,76 3.100 0,14 8000,23 600 0,66 2.500 0,01 1400 0,97 100000,2 500 0,5 1.700 0,38 5000 0,23 600
0,59 2.300 0,45 1.500 0,44 5500 0,59 2300 Fuente: Elaboración propia, 2002.
49
Cuadro 3.6. Disposición a Pagar por Plantas de Tratamiento.
Número Aleatorio
Monto de Pago
Número Aleatorio
Monto de Pago
Número Aleatorio
Monto de Pago
0,92 5000 0,47 1.600 0,65 2.5000,85 4300 0,94 4.300 0,7 2.8000,32 1000 0,62 2.300 0,12 5000,88 3.800 0,56 2.000 0,23 6000,3 800 0,73 3.000 0,2 500
0,25 700 0,06 800 0,73 2.9000,43 1.400 0,14 800 0,44 1.4000,06 800 0,81 3.400 0,38 1.2000,03 1700 0,58 2.100 0,86 3.7000,29 800 0,33 1.000 0,62 2.5000,78 3.200 0,06 1400 0,7 2.8000,76 3.100 0,18 1400 0,82 3.5000,54 2.000 0,89 3.900 0,11 6000,72 2.900 0,51 1.800 0,77 3.2000,57 2.100 0,24 600 0,8 3.3000,34 1.000 0,99 5.000 0,41 1.3000,5 1.700 0,73 2.900 0,53 2.000
0,55 2.000 0,79 3.300 0,06 14000,35 1.000 0,68 2.700 0,38 1.2000,3 800 0,12 500 0,44 1.400
0,88 3.800 0,7 2.800 0,27 7000,77 3.200 0,75 3.000 0,94 4.3000,8 3.300 0,57 2.100 0,86 3.700
0,27 1600 0,94 4.300 0,19 14000,56 2.000 0,97 4.600 0,42 1.4000,62 2.500 0,71 2.800 0,67 2.6000,14 800 0,22 500 0,94 4.2000,38 1.200 0,24 600 0,82 3.5000,3 800 0,46 1.500 0,11 500
0,18 1400 0,28 800 0,49 1.7000,89 3.900 0,43 1.400 0,76 3.1000,23 600 0,66 2.500 0,01 14000,2 500 0,5 1.700 0,38 5000
0,59 2.300 0,45 1.500 0,44 5500 Fuente: Elaboración propia, 2002.
Una vez determinados los valores anteriores se procede a asignar el monto de
variación para los escenarios 1 y 2, obteniéndose de esta manera los valores de las
preguntas de seguimiento de las encuestas finales. Dichos resultados finales se
encuentran en Anexo 4.
50
3.4.2. Determinación del Tamaño Muestral
El tamaño muestral se determina en base a la siguiente ecuación
(3.1) n = [(1,96 * σ/µ)/(d/µ)]2
donde σ/µ representa el coeficiente de variación de la disposición a pagar y d/µ es el
porcentaje de error deseado (Schaffer, 1987).
Considerando únicamente aquellas regiones con los mayores porcentajes de población
rural, es decir, desde la IV Región hasta la X Región, incluyendo la Metropolitana, se
obtuvo que el tamaño muestral debe ser de 1.339 hogares. Este valor fue obtenido a
partir de la formula ilustrada anteriormente y considera un coeficiente de variación de la
DAP del 99%, un intervalo de confianza del 95%, un error aceptable para cada muestra
regional de aproximadamente 15% y un error para el pool de datos de
aproximadamente un 5,4%.
Es importante destacar que, para mantener la precisión en la encuesta y obtener una
mayor representatividad de ésta, en la determinación del tamaño muestral se utiliza el
coeficiente de variación estimado a partir de los datos obtenidos en la preencuesta. En
cada escenario definido en las encuestas, se estima el coeficiente de variación (ver
Cuadro 3.7).
Cuadro 3.7. Coeficiente de Variación estimado para la Disposición a Pagar.
DAP Escenario Promedio Desviación Estándar Coeficiente de Variación 1 1812 1613 0,89 2 982 976 0,99
Fuente: Elaboración propia, 2002.
También es importante destacar que en la determinación del tamaño muestral se
emplea el coeficiente de variación mayor, que corresponde al escenario 2.
51
La distribución regional de las encuestas se realiza en forma uniforme, asegurando,
una adecuada representatividad de los resultados a nivel regional, al determinar el
tamaño muestral representativo para la región de mayor población y asumiendo que
esta tiene la mayor variabilidad. (ver Cuadro 3.8)
Cuadro 3.8. Distribución Regional de las Encuestas.
Región Número de Encuestas 4 167 5 167 6 167 7 167 8 167 9 167
10 167 RM 167
Fuente: Elaboración propia, 2002.
3.4.3. Elección de Localidades
En una primera etapa se distribuyen las 167 encuestas de cada región en las
provincias de acuerdo al porcentaje de población rural de cada una. Posteriormente,
las encuestas de cada provincia se distribuyen en aquellas comunas que tuvieran el
mayor porcentaje de población rural. Los criterios utilizados en la determinación del
número de comunas son, primero, contar con un número tal de encuestas que
permitiera testear la localidad, evitando así un exceso de variabilidad, y segundo, que
permitiera distribuir de una manera eficiente a los encuestadores.
Posteriormente, una vez definidas las comunas, se seleccionan aquellos sectores que
cumplieran con los siguientes criterios:
Existencia de APR o villorrios rurales que cumplan las condiciones de cada
uno de los escenarios
Variedad de sistemas de excreción: Esto se logra por medio de la
caracterización realizada en el informe uno del estudio.
52
Influencia urbana: se eligen localidades que estén lejos y cerca de las
grandes ciudades para evitar cualquier sesgo que se pusiera producir por
medio de esta variable.
Diferencias en el nivel socioeconómico: una serie de estudios indican que
la variable más significativa en la disposición a pagar es el nivel
socioeconómico de las personas.
Los sectores encuestados en cada uno de los escenarios fueron los siguientes:
ESCENARIO 1: se realizaron un total de 1.110 encuestas distribuidas de la
siguiente manera (ver Cuadro 3.9). Es importante destacar que bajo
algunas situaciones fue necesario cambiar el sector dado que al llegar los
encuestadores, las características de del sector no correspondían a la
información entregada por la dirección de obras hidráulicas, información
correspondiente al año 2000.
53
Cuadro 3.9. Distribución Por Sector de las Encuestas Bajo Escenario 1
Región Provincia Comuna Sector Nº encuestas TotalIV Elqui La Serena Las Rojas 11 Coquimbito 11 Vicuña Rivadavia 4 Limarí Ovalle Camarico Viejo 41 Combarbalá San Marcos 11 Choapa Illapel Cárcamo 8 Salamanca Arboleda Grande 4 90V Petorca La Ligua Valle Hermoso 13 Petorca Hierro Viejo 9 Los Andes San Esteban Llanos Norte 16 San Felipe Putaendo Rinconada de Guzmán 19 Quillota Quillota Boco Norte 14 La Palma 14 Hijuelas Rabuco 17 Valparaíso Casablanca Quintay 5 Lagunillas 15 San Antonio San Antonio Cuncumén 10 132VI Cachapoal Requinoa El Vaticano 10 El Abra 10 Rengo Huilquio de Cerrillos 13 Los Choapinos 14 San Vicente Requehua 10 Tunca 11 Orilla de Pencahue 13 Colchagua San Fernando Angostura 18 Chimbarongo Tinguiririca 13 San Enrique 13 Santa Cruz Cunaco 19 C. Caro Paredones Paredones 11 155VII Curicí Curicó Isla Marchant 10 Barros Negros 10 Teno Sistema La Laguna 18 Sagrada Familia El Crucero 10 Talca Río Claro Odessa 10 Linares Linares San Víctor Alamos 8 Longaví Paine 11 La Conquista 10 Retiro Copihue 14 San Javier Bobadilla 14 115VIII Ñuble Chillán Quinchamalí 20 San Carlos Quilelto 12 Cachapoal 12 Coihueco Tres Esquinas de Cato 19 San Ignacio Pueblo Seco 16 Bío Bío Los Ángeles Millantú 12 Santa Fe 13 Yumbel La Aguada 11 Concepción Florida Copiulemu 14 Arauco Arauco Caleta Tubul 11 Cañete Cayuenpil 11 151
54
Cont. Cuadro 3.9. Distribución Por Sector de las Encuestas Bajo Escenario 1
Región Provincia Comuna Sector Nº encuestas Total IX Malleco Collipulli Curaco 20 Victoria California 12 Los Sauces Trintre 12 Cautín Freire Radal 19 Pitrufquén Comuy 16 Loncoche Huiscape 12 Carahue Trovolhue 13 Nueva Imperial Imperialito 11 Hualacura 14 Padre de las Casas Tromen Quepe 11 Coyahue 11 151 X Valdivia La Unión Choroico 13 Río Bueno Crucero 19 Osorno Osorno Las Lumas 15 Maicolpue 11 Llanquihue Puerto Montt Chamiza 13 Calbuco Bahía Pargua 14 Cayahué 14 Puerto Varas Alerce 13 Chiloé Castro Llau llao 15 Ancud Caulín Bajo 10 Caulín Alto 10 147 RM Chacabuco Colina M. Rodríguez 19 Lampa Est. Colina 11 Cordillera Pirque El Principal 12 Maipo Buin Campuzano 18 Paine Champa 6 Hospital 8 Huelquén 12 Melipilla Melipilla San José 8 Ballenar 20 Mallarauco 9 María Pinto Malalhue 10 Curacaví Santa Inés 10 Talagante Talagante Lonquén 10 Sorrento 4 Isla de Maipo La Islita 10 167
Fuente: Elaboración Propia, 2003.
ESCENARIO 2: se realizaron un total de 231 encuestas, cuya distribución
se presenta a continuación. Es importante destacar que en un principio se
pretendía realizar un mayor número de encuestas bajo este escenario. Sin
embargo, fue muy difícil encontrar localidades que presentaran las
características definidas para este escenario. Es por esto, que el tamaño
muestral de este escenario fue menor al que se pensaba en un principio.
No obstante, la cantidad de encuestas realizadas, si permiten estimar una
55
DAP. A continuación, el cuadro 3.10 muestra la distribución de las
encuestas bajo este escenario.
Cuadro 3.10. Distribución Por Sector de las Encuestas Bajo Escenario 2
Región Provincia Comuna Sector Nº encuestas Total IV Choapa Salamanca Arboleda Grande 19 Illapel Cárcamo 10 Limarí Monte Patria Huatulame 26 Elqui Vicuña Rivadavia 22 77V San Felipe San Felipe El Algarrobal 24 Petorca Cabildo San José 11 35VI C. Caro Marchigue Marchigue 11 11VII Talca Maule Maule 11 San Clemente Flor del Llano 25 Linares Linares San Víctor Alamos 7 Cauquenes Cauquenes Quella 10 53VIII Bío Bío Los Angeles San Carlos de Purén 19 19IX Cautín Pitrufquén Comuy 15 15X Valdivia Panguipulli Neltume 21 21
Fuente: Elaboración Propia, 2003.
El cuadro 3.11 presenta un resumen de la cantidad de encuestas por región para cada
uno de los escenarios, siendo en promedio 168 encuestas por región.
Cuadro 3.11. Cuadro Resumen de Distribución por Región y por Escenario
Región Escenario 1 Escenario 2 Total IV 90 77 167 V 132 35 167 VI 155 11 166 VII 115 53 168 VIII 151 19 170 IX 153 15 168 X 147 21 168
RM 167 0 167 Total 1110 231 1341
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Cabe señalar que la encuesta fue tomada en forma personal, en terreno, por
encuestadores que visitaron las viviendas en los sectores anteriormente identificados.
Las encuestas fueron ejecutadas por egresados y alumnos de las carreras de
Ingeniería Comercial, Derecho, Ingeniería Civil, Trabajo Social, y Agronomía e
Ingeniería Forestal de las Universidades de Talca, Universidad Católica de Temuco,
Universidad Adolfo Ibáñez (Sede Viña del Mar), Universidad Austral de Chile y P.
56
Universidad Católica de Chile, los que fueron capacitados previamente por el equipo
investigador.
3.5. Modelos para Estimar DAP.
3.5.1. Escenario 1.
La ecuación usada para la estimación de probabilidad en el escenario 1 corresponde a
la expresión Xγ, presentada en el modelo de Cameron y James (1987), en el título
2.1.6 de este documento, y es la siguiente:
Xγ = A + C1*SPNEG + C2*SFIND + C3*ANOS + C4*PROBLE + C5*GMANT +
C6*SATIS + C7*LIMCONS + C8*CCONT + C9*GENERO + C10*A2 + C11*A3 +
C12*A4 + C13*A5 + C14*E46 + C15*E79 + C16*I13 + C17*I46 + C18*I79 + C19*PROP
+ C20*M3CONS + C21*NINOS + C22*V + C23*VI + C24*VII + C25*VIII + C26*IX +
C27*X + C28*RM + C29*CER + B*MBASE
La cual se emplea en dos regresiones, una bajo un modelo single y otra bajo un
modelo double bounded. Una vez que se obtienen los estimadores, la DAP se calcula
empleando la siguiente ecuación:
DAP = A*+C1**SPNEG + C2**SFIND + C3**ANOS + C4**PROBLE + C5**GMANT +
C6**SATIS + C7**LIMCONS + C8**CCONT + C9**GENERO + C10**A2 + C11**A3 +
C12**A4 + C13**A5 + C14**E46 + C15**E79 + C16**I13 + C17**I46 + C18**I79 +
C19**PROP + C20**M3CONS + C21**NINOS + C22**V + C23**VI + C24**VII + C25**VIII
+ C26**IX + C27**X + C28**RM + C29**CER14.
14 Para el caso del modelo double bouded, se tuvo que dividir las observaciones por mil para asegurar la convergencia y disminuir la variabilidad. Por lo tanto, en este modelo, la DAP que se obtiene con los coeficientes debe multiplicarse por mil.
57
donde el parámetro de esta ecuación se obtiene dividiendo el negativo del parámetro
de la función por B.
Regresión 1:
Esta regresión consiste en un modelo Single Bounded, en el cual el número total de
observaciones utilizadas es de 993. Este valor se obtiene a partir de la eliminación de
todas aquellas encuestas que protestan el instrumento y de aquellas que no tienen
monto de M3 consumidos.
En esta regresión se eliminan aquellas variables que tienen únicamente ceros o
mayoritariamente ceros, pues estas producen multicolinealidad perfecta o casi perfecta
en la matriz. Con este mismo fin se debe extraer una categoría en los grupos de
variables como Edad o Ingreso debido a que si la suma horizontal de los vectores de
variables da un vector unitario también se presenta multicolinealidad. La categoría
eliminada actuará como base, es decir, si se elimina el rango de edad menor, se
espera que los coeficientes de los rangos de edad mayores tengan signo positivo, y si
se elimina el rango mayor, se espera que los coeficientes de los otros rangos tengan
signo negativo. Estas variables son: SALCANTA, SOTROS, SFOSCOM, A1, E13,
E1012, I1012, IV. Tampoco se consideran los problemas en detalle, sino la existencia o
no de estos, según la variable dicotómica PROBLE. La influencia sobre la DAP del
gasto en mantención se mide usando la variable dicotómica GMANT y no la variable
continua MMANT, esto debido a que muchas veces existe un gasto de tiempo propio
del encuestado en mantención al cual no se le asigna un monto. La pregunta de
propiedad de la casa fue agrupada en la variable dicotómica PROP que indica si es
propietario o no. También se incluye la variable dicotómica CER referida a la distancia
de centros urbanos (1 es cerca).
Regresión 2:
Esta regresión consiste en un modelo double bounded que considera las mismas
variables de la regresión anterior. El hecho de utilizar la misma regresión en ambos
58
modelos permite comparar los resultados y elegir el que se comporta de forma más
adecuada.
3.5.2. Escenario 2.
La ecuación utilizada en la estimación de la probabilidad para el escenario 2 es:
Xγ = A + C1*PROBLE + C2*SATIS + C3*DESTINO + C4*CCONT + C5*GENERO +
C6*A2 + C7*A3 + C8*A4 + C9*A5 + C10*E46 + C11*E79 + C12*I13 + C13*I46 +
C14*I79 + C15*PROP + C16*M3CONS + C17*NINOS + C18*V + C19*VI + C20*VII +
C21*VIII + C22*IX + C23*X + B*MBASE
Al igual que en el escenario 1, esta ecuación se utiliza para ambos modelos. Una vez
que se obtienen los estimadores, la DAP se calcula empleando la siguiente ecuación:
DAP = A* + C1**PROBLE + C2**SATIS + C3**DESTINO + C4**CCONT + C5**GENERO
+ C6**A2 + C7**A3 + C8**A4 + C9**A5 + C10**E46 + C11**E79 + C12**I13 + C13**I46 +
C14**I79 + C15**PROP + C16**M3CONS + C17**NINOS + C18**V + C19**VI + C20**VII
+ C21**VIII + C22**IX + C23**X
Donde, al igual que en el escenario 1, se obtiene el parámetro de esta ecuación
dividiendo el negativo del parámetro de la función por B.
Regresión 1:
Esta regresión consiste en un modelo Single Bounded donde se incluyen 205
observaciones, pues se eliminaron protestos y aquellas encuestas que no tienen el
monto consumido de agua en m3.
En esta regresión, al igual que en el escenario 1, se eliminan las variables que causan
multicolinealidad perfecta o casi perfecta.
59
Regresión 2:
Esta regresión contiene las mismas variables que la regresión anterior, pero,
aplicándoles el sistema double bounded.
A continuación se presenta el cuadro 3.12 que contiene un resumen de las variables
utilizadas en los modelos y el signo de los coeficientes esperado a priori en las
regresiones utilizadas para la estimación de DAP. El signo esperado para cada
coeficiente responde a una suposición lógica sobre cómo responde el monto de DAP
determinado en la regresión frente a cada variable. Por ejemplo, mientras más años
tenga el sistema anterior de evacuación de excretas, se supone que la DAP por
cambiarse a un sistema con alcantarillado será mayor, por lo tanto, se supone que el
coeficiente que entregue la regresión para dicha variable será positivo. De la misma
manera, si el encuestado está satisfecho con su sistema actual, se supone que la DAP
por cambiar de sistema será menor, lo que significa que el coeficiente de dicha variable
será negativo. Para algunas variables no es posible establecer a priori el tipo de efecto
que tendrán sobre el monto de DAP, este es el caso, por ejemplo, de la variable
género.
60
Cuadro 3.12. Variables Utilizadas en las Regresiones
Coeficientes
ESC 1 ESC 2 Variable Significado Signo Esperado
A A C Intercepto ? C1 SNEGRO Pozo negro + C2 SFOSAIN
D
Sistema de excreción Fosa Individual +
C3 ANOS Años de Utilización del Sistema de Excreción Actual +
C4 C1 PROBLE Presencia de Problemas con Sistema Actual + C5 GMANT ¿Gasta en Mantención? + C6 C2 SATIS Satisfacción de Sistema Actual - C7 LIMCONS Limitación en el Consumo de Agua Potable + C3 DESTINO ¿Conoce el destino de Aguas Servidas? + C8 C4 CCONT Presencia de Cauce Contaminado Cercano + C9 C5 GENERO Género del Encuestado ? A1 (menor a 25) C10 C6 A2 (entre 25 y 34) C11 C7 A3 (entre 35 y 44) C12 C8 A4 (entre 45 y 54) C13 C9
A Edad
A5 (mayor a 55)
+-
E13 (básica completa) C14 C10 E46 (media a técnica incompleta) C15 C11 E79 (técnica a universitaria)
E Educación
E1012 (postgrado y otros)
+-
C16 C12 I13 (menor a $150.000) C17 C13 I46 ($150.001 a $300.000) C18 C14 I79 ($300.001 a $600.000)
I Ingreso
I1012 ($600.000 o más)
+-
C19 C15 PROP Propiedad de Vivienda ? C20 C16 M3CONS Cantidad de M3 Consumidos + C21 C17 NINOS Presencia de niños en el hogar + IV Cuarta Región +- C22 C18 V Quinta Región +- C23 C19 VI Sexta Región +- C24 C20 VII Séptima región +- C25 C21 VIII Octava Región +- C26 C22 IX Novena Región +- C27 C23 X Décima Región +- C28 RM Región Metropolitana +- C29 CER Cercanía de Influencia Urbana + B1 B MBASE Primer monto licitado de DAP -
Fuente: Elaboración propia, 2003.
61
4. Análisis de los Resultados.
4.1. Análisis Descriptivo.
A continuación se presenta un análisis descriptivo de los resultados obtenidos en las
encuestas tanto para el escenario uno como para el dos. Como se ha señalado en la
sección anterior para el presente estudio se realizaron 1.110 encuestas del escenario
uno y 231 encuestas para el escenario dos, de los cuales se obtienen 1.106 y 230
encuestas validamente emitidas para los escenarios uno y dos, respectivamente. Esto
equivale a un 99,6% de encuestas útiles, porcentaje considerado alto en este tipo de
estudios.
4.1.1. Análisis Cualitativo de las Respuestas Obtenidas en el Escenario 1
Para el análisis descriptivo se consideraron 1.106 encuestas correspondientes al
escenario N°1. Estas se llevaron acabo entre la IV y X región del país, incluyendo la
Región Metropolitana.
Como se puede observar en el cuadro 4.1, el 52% de los encuestados cuenta
actualmente con fosa séptica individual como sistema de disposición de aguas
servidas. Luego de este, se observa que el pozo negro es el segundo sistema más
usado, en cerca de un 43% de los casos.
Cuadro 4.1. Sistema de disposición de aguas servidas.
NS/NC Pozo Negro Fosa Séptica Individual
Fosa Séptica Compartida
Alcantarillado Otros
0,0 % 42,9 % 52, 2 % 3,2 % 0,0 % 1,7 % Fuente: Elaboración propia, 2003.
62
Al analizar el número de años que lleva funcionando cada uno de los sistemas de
disposición de aguas servidas se observa que cerca de 19%, lleva entre 6 y 10 años de
uso (Cuadro 4.2).
Cuadro 4.2. Años de funcionamiento. NS/NC <1 1-1,9 2-2,9 3-3,9 4-4,9 5-5,9 6-10,9 11-19,9 20 y más 0,0 % 5,2 % 13,7% 14,6 % 10,5 % 9,3 % 9,9 % 18,8 % 8, 5% 9,5 %
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Al preguntarle a los encuestados sobre si tienen problemas con su actual sistema de
disposición, un 22% responde que sí, mientras el 78% restante dijo no tener
problemas. Entre aquellos encuestados que dijeron si tener problemas, la mayoría
responde que el problema más frecuente es el producido por el mal olor (84%),
seguido por problemas de llenado o saturado del pozo o fosa séptica (75,7%) y exceso
de insectos (66,7%) (Cuadro 4.3).
Cuadro 4.3. Problemas con el sistema de disposición.
Problemas Sí (%) No (%) Llenado / Saturado 75,7 24,3 Mal olor 84,4 15,6 Insectos 66,7 33,3 Infecciones 18,1 81,9 Ratas 42,8 57,2 Derrumbe 30,0 70,0 Accidentes 2,9 97,1 Contaminación de suelos 22,2 77,8 Otros 5,3 84,7
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Al analizar los resultados obtenidos en la realización de la encuesta, se observa que la
mayoría de los encuestados (66,1%) señala no haber realizado ningún tipo de
mantenimiento a su sistema de disposición durante el último año. Entre aquellos que si
han realizado algún tipo de arreglo (33,9%), cerca de un 51% señala haber realizado
labores de limpieza, mientras que cerca de un 17% dice haber realizado obras de
construcción ya sea de pozo o fosa séptica. Al preguntarles por los costos de los
arreglos o manteciones realizadas, un 10% responde que fueron de menos de cien mil
pesos (Cuadro 4.4).
63
Cuadro 4.4. Costo de la reparación realizada.
NS/NC < 10.000 10.001-20.000 20.0001-50.000 50.001-100.000 100.001 y más 66,1 % 10,1 % 9,7 % 8,8 % 3,3 % 2,1 %
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Entre aquellos encuestados que se encuentran conforme con su sistema actual de
disposición de aguas servidas se encuentra un 41,7%, mientras que aquellos que
señalaron no estar conformes hay un 58,3% (Cuadro 4.5). Pese a lo anterior se pudo
observar que cerca de un 60% de los encuestados dice no tener problemas de
limitación en el uso y consumo de agua potable, comparado con alrededor del 40% que
señaló si sufrir limitaciones producto que no cuenta con el servicio de alcantarillado.
Cuadro 4.5. Conformidad con el sistema actual.
Sí No 47,7 % 58, 3%
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Entre aquellos sistemas de disposición de excresiones que cuentan con mayor
aprobación entre los encuestados está el servicio de alcantarillado con un 90,6%,
seguido muy de lejos por el uso de fosa séptica individual, con un 7,3% (Cuadro 4.6).
Cuadro 4.6: Mejor sistema.
NS/NC Pozo Negro Fosa Séptica Individual
Fosa Séptica Compartida
Alcantarillado Otros
0,0 % 1,5 % 7,3 % 0,4 % 90,6 % 0,2 % Fuente: Elaboración propia, 2003.
Otra de las preguntas realizadas durante la encuesta, fue si la vivienda se encuentra
cercana a un cauce contaminado. A esta pregunta un 76% respondió que no, mientras
cerca de un 24% respondió que si, encontrándose a una distancia entre 10 y 50 metros
el 20% de los encuestados. Entre los principales problemas que les ocasiona el estar
ubicados cerca de un cauce contaminado está el aumento de insectos, seguido por
problemas causados por el mal olor y aguas turbias (Cuadro 4.7).
64
Cuadro 4.7. Problemas por cauce contaminado cercano.
Problema Muy desacuerdo (%) Indiferente (%) Muy de acuerdo
(%) Aumento Insectos 3,0 4,9 92,0 Aguas turbias 6,8 13,7 79,5 Mal olor 5,3 11,8 82,9 Prohibición de bañarse 6,8 25,9 67,3 Restos fecales 5,7 17,5 76,8 Basura 6,8 22,8 70,3 Enfermedades 8,7 23,2 68,1 Formación de barro 10,3 29,7 60,1 Pérdida de valor vivienda 11,0 24,3 64,6 Roedores 9,1 17,1 73,8 Cauce más lento 14,4 33,8 81,7 Prohibición de pesca 9,1 39,9 51,0 Prohibición de regar cultivos 10,3 25,5 64,3 Efecto sobre vegetación y animales 9,1 26,6 64,3 Otros 0,0 0,0 0,4
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Entre aquellos encuestados que señalaron que no estarían dispuestos a pagar por
contar con el servicio de alcantarillado (4,7% de la muestra), se observó que cerca del
33% respondió que su principal razón es porque está conforme con el sistema que
tiene actualmente, seguido por un 31% que señaló que actualmente no pagaría porque
tiene problemas económicos y un 17% que justificó su respuesta debido a que tiene
bajos ingresos (Cuadro 4.8).
Cuadro 4.8: Justificaciones para no pagar por sistema de alcantarillado ni PTAS.
Respuesta % Satisfecho con situación actual 32,7 Problemas económicos 30,8 Bajos ingresos 17,3 El Estado debe hacerse cargo 5,8 Costo mensual demasiado alto 5,8 Dejarán la casa pronto 1,9 Por que, si bien lo considera un beneficio, no está dispuesto a pagar nada 1,9 Potencial expropiación del terreno 1,9 Problemas económicos y satisfecho con su situación actual 1,9
Fuente: Elaboración propia, 2003.
El conjunto de individos que decidió no pagar nada ante este proyecto se puede
considerar como protesto al instrumento de encuesta y por lo tanto no deben ser
incluidos en los análisis econométricos posteriores. Sin embargo, algunas de estas
razones no son rechazo al instrumento de medición, sino que constituyen razones
65
válidas y por lo tanto dichos datos deben ser incluidas en el análisis econométrico
posterior, como lo son las razones económicas y los bajos ingresos (41,8%). Es así
como solo el 2,4% de los encuestados pueden ser considerados protesto al
instrumento y por lo tanto no se incluiran dichas muestras en la determinación de la
DAP.
Dentro de la encuesta, también se realizó una caracterización del total de personas
entrevistadas. Entre ellos un 67% eran mujeres, mientras que el 33% restantes
hombres. Un 33,6% de los encuestados tiene 55 o más años, seguido por un 24,7%
cuya edad es entre los 35 y 44 años (Cuadro 4.9).
Cuadro 4.9. Edad de los encuestados.
< 25 25-34 35-44 45-54 55 y más Total 4,8 % 15,6 % 24, 7% 21,2 % 33,6 % 100,0 %
Fuente: Elaboración propia, 2003.
En cuanto al nivel de educación de las personas encuestadas, se puede señalar que
un 31,9% cuenta con una educación básica incompleta, mientras que un 22% cuenta
con educación básica completa y cerca de un 16% de las personas cuenta con
educación media incompleta o bien con educación media completa. Por último, se
puede agregar que sólo un 3,3% cuenta con educación universitaria completa.
En el cuadro 4.10, se puede observar que la gran mayoría de los entrevistados, un
28,2%, percibe un ingreso igual o inferior a los 75 mil pesos, seguido por un 25% que
recibe entre $75.001 y $100.000 y un 21,2% que recibe entre $100.001 y $150.000
mensuales.
66
Cuadro 4.10. Nivel de ingresos.
Ingresos Porcentaje (%) < 75.000 28,2
75.001-100.000 25,0 100.001-150.000 21,2 150.001-200.000 9,1 200.001-250.000 4,8 250.001-300.000 4,2 300.001-350.000 1,2 350.001-450.000 2,4 450.001-600.000 1,1 600.001-800.000 0,7
800.001 y más 0,8 No sabe / Rechazo 1,4
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Con respecto a la situación de la vivienda que habitan los entrevistados, se observó
que cerca del 77% lo hace en su casa propia, seguido por un 7,1% que arrienda el sitio
y la vivienda.
Por su parte el 66,3% de los entrevistados señaló que en la vivienda viven niños,
mientras que en el 33,7% restante no hay niños en la casa.
Al preguntarle a los encuestados por el consumo de agua potable se observó que
existe gran variabilidad en cuanto al monto pagado por dicho consumo y al número de
metros cúbicos utilizados mensualmente. Un 14,9% señaló que pagaba entre $2.501 y
$3.000 mensuales, mientras que un 12,3% y 11% señaló gastar entre $2.001 y $2.500
y entre $1.501 y $2.000, respectivamente. En cuanto al número de metros cúbicos
consumidos de agua el mayor porcentaje, 16,8%, se concentró entre los 10,1 y 15 m3,
seguido por un 13,1% que señaló consumir entre 20,1 y 30 m3. Cabe destacar que un
8,1% de los entrevistados no supo responder el número de metros cúbicos de agua
que consumía debido a que esta cifra no es especificada en su boleta o bien solo
poseían el comprobante de pago.
Con respecto al consumo de electricidad un 99,2% de los entrevistados señaló que
cuenta con este servicio. De este porcentaje, un 13,9% señaló que paga entre $10.001
y $12.500 mensuales. Cabe señalar que al igual que en el caso del consumo de agua
67
potable se observa una gran variabilidad en cuanto al monto cancelado mensualmente,
por cada uno de los encuestados.
Un 61,1% de los encuestados cuenta actualmente con teléfono, ya sea de red fija o
celular. De ellos un 12.8% paga entre 1.000 y 3.000 pesos y un 3,9% dijo no pagar
nada ya que sólo lo utiliza para recibir llamadas.
Por último se puede agregar del total de encuestas realizadas un 75,8% de ellas fueron
catalogadas como muy confiables por los encuestadores, un 20,8% confiables, 2,8%
poco confiables y un 0,6% nada confiables.
4.1.2. Análisis Cualitativo de las Respuestas Obtenidas en el Escenario 2
Para el análisis descriptivo del escenario dos se consideraron 230 encuestas, entre la
IV y X región del país, sin incluir a la Región Metropolitana pues en ella no se encontró
sectores que cumplieran con las características de dicho escenario.
La totalidad de las viviendas encuestadas cuentan con servicio de alcantarillado, pero
no con plantas de tratamiento de aguas servidas.
Durante la realización de la encuesta, se pudo observar que el 62,6% de estas
viviendas no han presentando problemas con el sistema de alcantarillado, mientras que
el 37,4% restante si ha tenido algún tipo de problema. De esta manera, se observó que
un 69,9% está satisfecho con el sistema actual de evacuación de excretas, dejando un
30,4% que no está satisfecho con dicho sistema. Lo anterior está de acuerdo con el
resultado obtenido de que casi la totalidad de los encuestados (98,7%) opina que este
es el mejor sistema.
En cuanto al conocimiento de los encuestados sobre el destino que tienen las aguas
servidas el 50,4% señaló que desconocía cual es.
68
Por otra parte, un 22,2% de los encuestados señaló que vive cerca de un cauce de
agua contaminado, el 39,2% de ellos lo tiene a una distancia promedio que va entre los
100 y 500 mts. y son capaces de percibir algunos de los problemas que producen las
aguas contaminadas con excretas. Entre aquellos problemas más recurrentes se
destaca el mal olor, restos fecales, aumento de insectos, problemas en la vegetación y
fauna del sector y prohibición de regar cultivos con dichas aguas (Cuadro 4.11).
Cuadro 4.11: Problemas por cauces de agua contaminados.
Problema Muy desacuerdo (%) Indiferente (%) Muy de acuerdo
(%) Aumento Insectos 2,0 13,7 84,3 Aguas turbias 5,9 21,6 72,5 Mal olor 3,9 7,8 88,2 Prohibición de bañarse 3,9 25,5 70,6 Restos fecales 3,9 9,8 86,3 Basura 9,8 27,5 62,7 Enfermedades 7,8 15,7 76,5 Formación de barro 7,8 27,5 64,7 Pérdida de valor vivienda 15,7 11,8 72,5 Roedores 11,8 33,3 54,9 Cauce más lento 7,8 39,2 52,9 Prohibición de pesca 13,7 35,3 51,0 Prohibición de regar cultivos 3,9 11,8 84,3 Efecto sobre vegetación y animales 2,0 13,7 84,3 Otros 0,0 0,0 0,0
Fuente: Elaboración propia, 2003.
En el cuadro a continuación se muestra un resumen de las respuestas entregadas por
aquellos encuestados que al preguntárseles sobre su disposición a pagar por contar
con una planta de tratamiento de aguas servidas dijeron que no pagarían nada (14,8%
de la muestra). Cabe destacar que la principal razón que dieron los encuestados fue
debido a lo bajo de sus ingresos, lo cual se dio en un 20,6% de los casos. El total de
razones dadas para no pagar por plantas de tratamiento de agua se aprecia en el
cuadro 4.12.
69
Cuadro 4.12. Razones para no pago por Planta de Tratamiento de Aguas Servidas.
Respuestas % Bajos ingresos 20,6Costo mensual demasiado alto 14,7No se generan aguas contaminadas visibles en el sector 11,8Problemas económicos 11,8El Estado u otros deben hacerse cargo 7,8 No le beneficia directamente 7,8 Resolverá otros problemas primero 5,9 No se generan aguas contaminadas visibles en el sector y el Estado debe hacerse cargo 2,9 Problemas económicos y satisfecho con situación actual 2,9 Son todos ladrones 2,9 No se generan aguas contaminadas visibles en el sector y costo mensual demasiado alto 2,9 Problemas económicos y está satisfecho con su sistema actual 2,9 El Estado u otros deben hacerse cargo y está satisfecho con su sistema actual 2,9
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Como se ha señalado anteriormente, no todas las razones antes expuestas son
consideradas protestos al instrumento, como son: bajos ingresos y problemas
económicos, por lo tanto solo el 10% de los encuestados se consideran como protesto
al instrumento de consulta y por lo tanto no serán incluidos sus datos en la estimación
de la DAP.
Durante la realización de la encuesta se llevó a cabo una caracterización del
entrevistado. A partir de ésta se puede señalar que un 70,9% eran mujeres y un 20,1%
hombres. La edad de los participantes se encontraba en la mayoría de los casos entre
los 25 y 34 y los 55 o más (26,5% en cada uno de los casos). El 25,2% cuenta con
educación básica incompleta, mientras que un 23,5% con educación básica completa.
Existiendo sólo un 2,6% que cuenta con educación universitaria completa.
Un 66,5% de los encuestados señaló que en la vivienda habitaban niños.
El 77% de los entrevistados señaló que vive en casa propia y un 12,6% vive en un
terreno y casa arrendada.
El 100% de los encuestados cuenta con servicio de agua potable y la gran mayoría
(36,1%) consume entre 5,1 y 10 m3 y paga entre $2.001 y $3.000 mesuales por dicho
consumo.
70
El 98,3% de las personas encuestadas señaló que tiene actualmente electricidad en su
casa, pagando por este servicio entre $5.001 y $7.500 mensuales, en el 32,2% de los
casos.
Finalmente, de acuerdo a la opinión de los encuestadores un 69,6% de las personas
encuestadas fue muy confiable, un 27,4% algo confiable, mientras que un 2,6% poco
confiable y un 0,4% nada confiable.
4.2. Resultados Econométricos.
Un análisis de los resultados obtenidos en cada una de las regresiones se presenta a
continuación e incluye una discusión sobre los signos de las variables explicativas y
sobre su nivel de significancia. Además, se presenta el porcentaje de predicción de
cada uno de los modelos y el valor de DAP obtenido en cada uno de ellos. Se procedió
a incluir en el modelo las variables de Región y de Cercanía a centros urbanos. Para
aquellos casos en que estas variables eran significativas, al igual que para las
variables de ingreso, se consideró necesario calcular una DAP para cada uno de los
casos específicos. Estos valores de DAP se presentan en una matriz al final de cada
modelo.
Es importante destacar que en la estimación single bounded se utilizó el modelo logit el
cual estima una serie de estadísticos que tienen poca relevancia con respecto a la
decisión del modelo a utilizar. Para la elección de un modelo es recomendable analizar
y comparar el porcentaje de predicciones correctas, la significancia y signos de los
parámetros y los valores obtenidos de DAP.
Por otro lado, el modelo Double Bounded, como consecuencia de la maximización de
la función de máxima verosimilitud, no estima las estadísticas generales estimadas por
el modelo logit. No obstante, dado que estas estadísticas son poco relevantes en la
toma de decisión respecto a cual modelo elegir, no tiene mayor importancia que el
modelo no los entregue.
71
4.2.1. Escenario 1, Regresión 1 - Modelo Single Bounded
A continuación en el cuadro 4.13, se presentan los resultados de la regresión 1 del
escenario 1. Previo a los resultados se presenta la función utilizada.
El primer coeficiente “A”, se refiere al intercepto de la regresión y representa todo lo
que el modelo no es capaz de explicar con las variables explicativas; en este caso es
positiva y significativa al 1%. Los dos siguientes coeficientes (C1 y C2) que acompañan
a las variables referentes al sistema actual de excreción buscaban evaluar diferencias
potenciales en la DAP en función del sistema actual de cada encuestado, ya que
podían existir diferencias en la eficacia de cada uno de los sistemas. De los resultados
se desprende que ninguna de estas dos variables son significativas. Respecto al signo
de estas variables, ambas tienen signo positivo, como es esperado. Otro de los
coeficientes “C3”, acompaña a la variable “AÑOS” (años de funcionamiento), variable
cuantitativa y se refiere a los años que el sistema actual lleva funcionando. Este
coeficiente no es significativo, sin embargo, tiene el signo positivo esperado. Es decir,
aquellas personas que tienen un sistema hace muchos años están dispuestas a pagar
más por el alcantarillado, ya que a más años con el mismo sistema la persona esta
más interiorizada con la situación actual y con los problemas asociados.
El coeficiente de la variable dicotómica “PROBLE”, es decir, “C4”, tiene signo contrario
al esperado, sin embargo, no es significativo. Por otro lado, el coeficiente asociado a la
variable de gasto de mantención (C5) tiene signo positivo y no es significativo. A su
vez, el coeficiente C6, asociado a la variable “SATIS”, tiene el signo negativo esperado,
sin embargo no es significativo. Por su parte, el coeficiente C7, asociado a la variable
“LIMCONS”, tiene el signo esperado, sin embargo no es significativo. Finalmente, el
coeficiente C8, asociado a la variable “CCONT” es altamente significativo al 1% y tiene
signo positivo esperado. Es decir, si la persona tiene un cauce contaminado cerca, la
probabilidad de obtener un “sí” frente a la pregunta de DAP es mayor. Esto se da
principalmente porque el encuestado está mas conciente de los problemas de
contaminación asociados.
72
El coeficiente C9, asociado a la variable dicotómica “GÉNERO”, donde el valor “0”
representa el género femenino y el valor “1” el sexo masculino, no es significativo y su
signo es positivo. Los coeficientes C10, C11, C12 y C13, asociados a las variables que
representan distintos rangos de edad, tienen signo negativo y dos de éstos son
significativos. Es decir, no se estarían observando diferencias en la edad. Los
coeficientes C14 y C15, asociados a las variables binarias “E”, de educación, son
positivos sin embargo, no significativos. Es importante destacar que para efectos de no
tener problemas de multicolinealidad, las variables de educación fueron agrupadas en
rangos. Por ejemplo, la variable “E46” abarca las edades de las categorías “E4, E5 y
E6”.
Las variables “I” representan un conjuntos de rangos de ingresos y cada una de éstas
es una variable binaria. Al igual que para el caso de sistema de evacuación, educación
y edad, se eliminó en la regresión el último rango, para evitar problemas de
multicolinealidad y de heterocedasticidad. A su vez, al igual que los rangos de edad, se
procedió a agrupar tres rangos en una misma categoría. De los resultados se
desprende que la importancia del ingreso es mayor en los niveles de mayor ingreso ya
que en éstos el valor de los coeficientes asociados es mayor. Sin embargo, sólo el
coeficiente que acompaña la variable I79 es significativo (10%). Respecto al signo de
los coeficientes, casi todos son positivos, lo que concuerda con lo esperado. El
coeficiente “C16” que acompaña a la variable “I13” es el único que tiene signo contrario
al esperado, sin embargo, no es significativo.
El coeficiente C19, asociado a la variable “PROP” tiene signo contrario al esperado, sin
embargo no es significativo. Por el contrario, el coeficiente que acompaña la variable
“M3CONS”, es decir, C20 es positivo, sin embargo no significativo. Por lo tanto,
mientras la persona consume una mayor cantidad de M3, mayor es la probabilidad de
obtener un “sí” frente a la pregunta de DAP. El coeficiente que acompaña la variable
“NIÑOS” (C21) es positivo y no significativo. Es decir, si en el hogar encuestado hay
niños, mayor es la probabilidad de obtener un “sí” frente a la pregunta de DAP. Esto se
explica porque aquellos encuestados que tienen niños están más concientes de los
problemas y peligros a los cuales están exponiendo a sus hijos por el hecho de no
contar con un buen sistema de eliminación de excretas.
73
Los coeficientes asociados a las variables que caracterizan las regiones, es decir,
desde C22 a C28, tienen algunos signos positivos y otros negativos. Sin embargo, sólo
el coeficiente que acompaña la variable “IX”, referida a la IX Región, es altamente
significativo al 5%. Es decir, solamente la IX región sería estadísticamente distinta a la
IV y consecuentemente a las otras.
Cuadro 4.13. Resultados Econométricos Escenario 1, Regresión 1
Fuente: Elaboración Propia, 2003. Nota: con *** el parámetro es significativo al 1%, con **es significativo al 5% y con *es significativo al 10%.
Coeficiente Valor Nivel Sig. Prob. Coeficiente Valor Nivel Sig. Prob. A 2,86 *** 0,00 C15 0,58 0,30
(0,97) (0,56)C1 0,17 0,70 C16 -0,18 0,72
(0,45) (0,52)C2 0,32 0,49 C17 0,91 0,13
(0,46) (0,60)C3 0,01 0,23 C18 1,97 * 0,09
(0,01) (1,17)C4 -0,29 0,20 C19 -0,03 0,90
(0,23) (0,22)C5 0,00 1,00 C20 0,01 0,35
(0,20) (0,01)C6 -0,07 0,75 C21 0,31 0,13
(0,21) (0,20)C7 0,11 0,54 C22 0,68 0,12
(0,19) (0,43)C8 0,75 *** 0,00 C23 -0,10 0,82
(0,23) (0,41)C9 0,12 0,54 C24 -0,55 0,22
(0,20) (0,45)C10 -0,79 0,18 C25 0,16 0,69
(0,59) (0,42)C11 -0,92 0,11 C26 -0,84 ** 0,04
(0,57) (0,41)C12 -0,96 * 0,10 C27 0,84 0,11
(0,58) (0,52)C13 -1,25 ** 0,03 C28 0,52 0,25
(0,58) (0,46)C14 0,36 0,11 C29 -0,59 ** 0,02
(0,23) (0,25)B -0,0004 *** 0,00
(0,00)
74
El coeficiente asociado a la variable referida a la cercanía o distancia de centros
urbanos (C29), es negativo y altamente significativo al 5%. Es decir, la probabilidad de
obtener un “sí” frente a la pregunta de DAP es mayor a medida que existe una mayor
distancia a los centros urbanos.
Finalmente, el coeficiente que acompaña a la variable “monto propuesto” (B) es
negativo y altamente significativo al 1%. Es decir, en la medida que ofrezco un mayor
monto de dinero, la probabilidad de obtener un “sí” como respuesta es menor.
Los resultados adicionales que se presentan en el cuadro 4.14 se relacionan con
información estadística adicional que entrega el modelo. Por ejemplo, el R2 McFadden
mide la proporción de la variación total en la variable dependiente que es explicada por
la ecuación de regresión. El R2 obtenido en esta regresión es igual a 0,22, valor que
esta dentro del rango aceptable para datos de corte transversal (0,15-0,30). Por otro
lado, el loglikelihood es el logaritmo de la función de máxima verosimilitud, que
raramente se analiza. Este indicador a veces es utilizado para comparar distintos
modelos. El estadístico LR corresponde al estadístico de la función de verosimilitud
restringida la cual supone que los coeficientes de las variables independientes son
simultáneamente iguales a cero. Este estadístico se utiliza para calcular el P value que
mide la significancia del modelo. Por ejemplo, para el caso específico de esta
regresión, un Pvalue de 0% significa que el modelo es altamente significativo al 5%. Es
decir, con 95% de seguridad es posible indicar que las variables independientes
consideradas en el modelo explican las variaciones de la variable dependiente.
Cuadro 4.14. Resultados de la Regresión
Estadístico Valor R cuadrado McFadden 0,22
Log likelihood -410,92 Estadístico LR (30 gl) 233,48
Pvalue del Estadístico LR 0,00000 Fuente: Elaboración Propia, 2003.
75
Porcentaje de Predicción:
En el cuadro 4.15 se puede observar los valores observados y predichos por el
modelo, es decir , el porcentaje de los valores “1” o “0” efectivamente predichos y el
porcentaje total de valores predichos. Un modelo debe tener porcentajes de
predicciones correctas mayores que las proporciones simples de la muestra, condición
que si se cumple en esta regresión. El porcentaje de predicción total en el modelo fue
de 81,4%. De los resultados obtenidos se desprende que el modelo tiende a predecir
mejor los valores “sí” que los “no”.
Cuadro 4.15. Resultados del Porcentaje de Predicción del Escenario 1-Regresión 2
Fuente: Elaboración propia, 2003
Nota: Los porcentajes de predicciones “Sí Correctas” y predicciones “No Correctas” se obtienen
dividiendo el valor de las observaciones 0 o 1 observadas y predichas por el número total de las
observaciones 0 o 1, respectivamente.
Disposición A Pagar:
Como se puede observar en el cuadro 4.16, la DAP promedio para esta regresión fue
de $6.699 por persona al mes. El rango de disposición a pagar fluctúo entre $187 y
$24.569. La mediana fue de $6.533 y la moda de $7.825.
OBSERVADO 0 1 TOTAL0 53 169 2221 16 755 771
TOTAL 69 924 993
23,9 % de predicciones NO correctas97,9 % de predicciones SI correctas81,4 % de predicciones correctas
PREDICHO
76
Cuadro 4.16. Valores Obtenidos de DAP.
DAP $ Promedio 6.699Mediana 6.533Moda 7.825Desv. Estándar 3058,22Mínimo 187Máximo 24.569
Fuente: Elaboración propia, 2003
El promedio obtenido es alto pero dentro del rango supuesto. La diferencia entre el
mínimo y el máximo es amplia ($24.569 - $187 = $24.382), lo que le resta confiabilidad
al modelo single bounded.
4.2.2. Escenario 1, Regresión 2 – Modelo Double Bounded
A continuación en el cuadro 4.17, se presentan los resultados de la regresión 2 del
escenario 1. En estos resultados se presenta el valor del coeficiente, el error estándar y
el nivel de significancia de cada variable utilizada en este modelo.
El primer coeficiente (A) asociado a la variable “CONSTANTE” que representa el
intercepto, es positivo y altamente significativo al 1%. Las variables “SPNEGRO” y
“SFOSIND”, representan los sistemas de excreción pozo negro y fosa individual. Los
coeficientes asociados a estas variables (C1 y C2) poseen el signo positivo correcto,
sin embargo no son significativos. Por otro lado, el coeficiente asociado a la variable
ANOS (C3), referida a los años de funcionamiento del sistema actual, es positivo y
altamente significativo al 5%. Es decir, en la medida que la persona lleva más años
utilizando el sistema, más conciente esta de los problemas asociados con el sistema
actual y por lo tanto mayor es la probabilidad de obtener un “sí” frente a la pregunta de
DAP. La variable “PROBLE”, asociada a los problemas, tiene asociado un coeficiente
(C4) cuyo signo es negativo contrario al esperado, sin embargo, no es significativo. Lo
contrario ocurre con la variable “GMANT” (gasta en mantención, binaria), que a pesar
de tener un coeficiente no significativo, su signo es el esperado. Es decir, en la medida
que la persona gasta dinero en mantención, mayor es la probabilidad de obtener un “sí”
frente a la pregunta de DAP. Por otro lado, el coeficiente asociado a la variable de
77
satisfacción con el sistema actual tiene signo esperado negativo. Es decir, mientras la
persona este más satisfecha con su sistema actual, mayor es la probabilidad de
obtener un “no” frente a la pregunta de DAP. No obstante, este coeficiente no es
significativo al 10%. El coeficiente C7, asociado a la variable “LIMCONS” (limite
consumo) es positivo y no significativo. Por otro lado, el coeficiente C8, asociado a la
variable referida a la existencia de un cauce contaminado cerca (“CCONT”), es positivo
y altamente significativa al 1%. Es decir, si la persona tiene un cauce contaminado
cerca, mayor es la probabilidad de obtener un “sí” frente a la pregunta DAP.
Respecto a las variables que caracterizan al encuestado, el coeficiente que acompaña
a la variable “GENERO” es positivo, sin embargo no es significativo. Las variables “A2
a A5” se refieren a rangos de edad. Los coeficientes de estas variables son todos
negativos, sin embargo, sólo dos son significativos (A3 y A4). Las variables E46 y E79
agrupan diversos rangos de educación. Ambos coeficientes son positivos pero no son
significativas al 10%. A su vez, las variables “I13, I46 y I79”, agrupan los distintos
rangos de ingreso. Los coeficientes asociados a estas variables son en su mayoría
positivos, sin embargo, sólo “I79” es altamente significativa al 5%. Por otra parte, la
variable “PROP” referida a si el encuestado es propietario o no, tiene un coeficiente
(C19) con signo negativo contrario al esperado, sin embargo, no es significativo. El
coeficiente C20 que acompaña a la variable “M3CONS”, referida a m3 consumidos, es
positivo y no significativo al 10%. Por el contrario, la variable “NINOS” referente a la
existencia de niños, presenta un coeficiente (C21) positivo y altamente significativo al
5%. Es decir, si el encuestado tiene niños, la probabilidad de obtener un “sí” frente a la
pregunta de DAP es mayor.
Algunos de los coeficientes asociados a las variables que representan las distintas
regiones (C22 a C28) tienen signos positivos y otros negativos. Sin embargo solamente
los coeficientes asociados a la VII Región y a la IX Región, son significativos al 5% y
1%, respectivamente. Esto reflejaría que existirían diferencias estadísticamente
representativas en la DAP de estas regiones, respecto a las otras.
Por otra parte, el coeficiente asociado a la variable “CER” que refleja distancia a los
centros urbanos, es negativo y altamente significativo al 10%.
78
Finalmente, el coeficiente asociado a la variable “MBASE” referida al monto ofrecido,
presenta el signo negativo correcto y es altamente significativo al 1%. Es decir,
mientras más alto es el monto ofrecido, menor es la probabilidad de obtener un “sí”
frente a la pregunta de DAP.
Cuadro 4.17. Resultados Econométricos Escenario 1, Regresión 2
Fuente: Elaboración Propia, 2003.
Nota: con *** el parámetro es significativo al 1%, con **es significativo al 5% y con *es
significativo al 10%.
Porcentaje de Predicción:
En el cuadro 4.18 a continuación, se presentan los valores observados y predichos por
el modelo, es decir , el porcentaje de los valores “1” o “0” efectivamente predichos y el
Coeficiente Valor Nivel Sig. Probabilidad T-Ratio Coeficiente Valor Nivel Sig. Probabilidad T-RatioA 2,90 *** 0,00 3,77 C15 0,46 0,12 1,19
(0,77) (0,39)C1 0,37 0,15 1,04 C16 -0,49 0,14 -1,07
(0,35) (0,45)C2 0,48 0,09 1,34 C17 0,43 0,19 0,89
(0,36) (0,49)C3 0,02 ** 0,02 2,08 C18 1,50 ** 0,02 2,02
(0,01) (0,74)C4 -0,07 0,36 -0,36 C19 -0,04 0,41 -0,24
(0,19) (0,18)C5 0,05 0,38 0,30 C20 0,00 0,31 0,48
(0,16) (0,01)C6 -0,10 0,29 -0,56 C21 0,33 ** 0,03 1,87
(0,17) (0,17)C7 0,15 0,16 0,99 C22 0,25 0,23 0,74
(0,15) (0,33)C8 0,53 *** 0,00 2,95 C23 -0,10 0,38 -0,29
(0,18) (0,34)C9 0,09 0,28 0,57 C24 -0,72 ** 0,03 -1,96
(0,16) (0,37)C10 -0,41 0,16 -1,01 C25 -0,12 0,36 -0,37
(0,41) (0,33)C11 -0,54 * 0,08 -1,38 C26 -0,92 *** 0,00 -2,71
(0,39) (0,34)C12 -0,55 * 0,09 -1,35 C27 0,20 0,30 0,52
(0,40) (0,38)C13 -0,53 0,10 -1,30 C28 0,04 0,45 0,11
(0,41) (0,35)C14 0,18 0,16 1,00 C29 -0,27 * 0,09 -1,35
(0,18) (0,20)B -0,69 *** 0,00 -21,16
(0,03)
79
porcentaje total de valores predichos. Un modelo debe tener porcentajes de
predicciones correctas mayores que las proporciones simples de la muestra, condición
que si se cumple en esta regresión. El porcentaje de predicción total en el modelo fue
de 63,1%, valor inferior al obtenido en el modelo single bounded. Al igual que en el
modelo anterior, se predicen de mejor manera los valores “sí” que los “no”.
Cuadro 4.18. Resultados del Porcentaje de Predicción del Escenario 1-Regresión 2
Fuente: Elaboración propia, 2003
Nota: Los porcentajes de predicciones “Sí Correctas” y predicciones “No Correctas” se obtienen dividiendo el valor de las observaciones 0 o 1 observadas y predichas por el número total de las observaciones 0 o 1, respectivamente.
Disposición A Pagar:
Como se puede observar en el cuadro 4.19, la DAP promedio para esta regresión fue
de $4.165 por persona al mes. El rango de disposición a pagar fluctúo entre $1.381 y
$9.134. Es importante destacar que los rangos obtenidos en la estimación de la DAP
se asemejan más a los rangos obtenidos en la pre-encuesta bajo éste modelo (double
bounded) respecto al modelo single bounded, lo que estaría confirmando la mayor
precisión del primero respecto al segundo.
Cuadro 4.19. Valores Obtenidos de DAP
DAP $ Promedio 4.165Mediana 4.017Moda 1.832Desv. Estándar 1303,12Mínimo 1.381Máximo 9.134
Fuente: Elaboración propia, 2003
si-si si-no no-si no-no TOTALsi-si 544 0 2 41 587si-no 146 0 3 35 184no-si 60 0 0 20 80no-no 57 0 2 82 141
TOTAL 807 0 7 178 992
si-si 92,7 %no-no 58,2 %
TOTAL 63,1 %
Predicho
Observado
Predicciones correctas
80
En esta regresión el promedio obtenido está dentro del rango esperado y es más
moderado que en el modelo single bounded ($6.699). La diferencia entre el valor
mínimo y máximo de la DAP es bastante baja ($9.134 - $1.381 = $7.753), mucho
menor que en el modelo single bounded ($24.382).
4.2.3. Escenario 2, Regresión 1 – Modelo Single Bounded
En el cuadro 4.20 se presentan los resultados de la primera regresión con los
respectivos coeficientes, error estándar y nivel de significancia de cada variable
utilizada en este modelo. Es importante destacar que en este modelo no se incluyó la
variable “CER” por no existir la variabilidad con la variable. Esto se debe a que era muy
difícil encontrar sectores que tuvieran las características del escenario dos, es decir
que contaran con alcantarillado y que no tuvieran planta de tratamiento de aguas.
La primera variable, “CONSTANTE”, se refiere al intercepto de la regresión y
representa todo lo que el modelo no es capaz de explicar con las variables explicativas.
El coeficiente de esta variable es positivo y no significativo. La siguiente variable
“PROBLE” que representa a los problemas que posea el usuario con su sistema de
alcantarillado es del tipo dicotómica y su coeficiente asociado (C1) es positivo, sin
embargo, no es significativo. Lo mismo ocurre con el coeficiente asociado a la variable
“SATIS” que también es positivo (contrario a lo esperado) y no significativo. Por otra
parte, el coeficiente que acompaña a la variable “DESTINO”, a pesar de no tener el
signo esperado, no es significativo. El coeficiente C4, asociado a la variable dicotómica
“CCONT”, tiene el signo positivo esperado, sin embargo, no es significativo.
La variable “GÉNERO” es una variable dicotómica, donde el valor “0” representa
femenino y el valor “1”, masculino. El coeficiente asociado a esta variable (C5) no es
significativo y su signo es positivo. Los coeficientes asociados a las variables que
representan el factor edad (A2, A3, A4 y A5) son todos positivas y no significativos. En
el caso de las variables de educación, como se menciono anteriormente, estas
81
variables fueron agrupadas en rango para evitar la multicolienalidad. En este caso
ambos coeficientes asociados a estas variables no son significativos.
Las variables “I” representan un conjuntos de rangos de ingresos y cada una de éstas
es una variable binaria, en cuyo caso también se procedió a agrupar tres rangos de
ingreso en una misma categoría. De los resultados se desprende que los coeficientes
asociados a estas variables (C12-C14) son todos positivas, concordando con lo
esperado, sin embargo, no son significativos.
El coeficiente asociado a la variable propietario (C15) tiene signo contrario al esperado
y es significativo al 10%. El coeficiente asociado a los m3 consumidos, posee signo
positivo esperado y no es significativo. Por otra parte, el coeficiente asociado a la
variable “NIÑOS”, a pesar de tener el signo positivo esperado, no es significativo.
Los coeficientes asociados a las variables que representan las distintas regiones (C18
a C23), algunos tienen signos positivos y otros negativos. Sin embargo solamente los
coeficientes asociados a la IX Región, X Región y VII Región, son significativos al 1%,
5% y 10%, respectivamente. Esto reflejaría que existirían diferencias estadísticamente
representativas en la DAP de estas regiones, respecto a las otras.
Finalmente, el coeficiente asociado a la variable “MBASE” (B), es decir “monto
propuesto” es negativo y altamente significativo. Es decir, en la medida que ofrezco un
mayor monto de plata, la probabilidad de obtener un “sí” como respuesta es menor.
82
Cuadro 4.20. Resultados Econométricos Escenario 2, Regresión 1
Fuente: Elaboración Propia, 2003.
Nota: con *** el parámetro es significativo al 1%, con **es significativo al 5% y con * es significativo al 10%.
Los resultados adicionales que se presentan en el cuadro 4.21 se relacionan con
información estadística adicional que entrega el modelo.
Cuadro 4.21. Resultados de la Regresión
Estadístico Valor R cuadrado McFadden 0,23 Log likelihood -108,85 Estadístico LR (24 gl) 66,25 Pvalue del Estadístico LR 0,0000007
Fuente: Elaboración Propia, 2003.
Porcentaje de Predicción:
En el cuadro 4.22 se presentan los valores observados y predichos por el modelo, es
decir , el porcentaje de los valores “1” o “0” efectivamente predichos y el porcentaje
total de valores predichos. El porcentaje de predicción total en el modelo fue de 73,2%,
Coeficiente Valor Nivel Significancia Prob. Coeficiente Valor Nivel Significancia Prob. A 1,20 0,39 C12 0,42 0,69
(1,40) (1,05)C1 0,02 0,97 C13 0,24 0,82
(0,58) (1,08)C2 0,41 0,51 C14 32,84 1,00
(0,62) (7577460,90)C3 -0,02 0,96 C15 -0,82 * 0,07
(0,38) (0,44)C4 0,30 0,54 C16 0,02 0,25
(0,49) (0,01)C5 0,11 0,79 C17 0,22 0,61
(0,41) (0,43)C6 0,48 0,52 C18 -0,84 0,15
(0,74) (0,59)C7 0,49 0,51 C19 0,29 0,77
(0,75) (0,99)C8 1,29 0,12 C20 -0,87 * 0,09
(0,83) (0,50)C9 0,93 0,26 C21 -0,60 0,39
(0,83) (0,69)C10 0,02 0,96 C22 -2,28 *** 0,01
(0,40) (0,90)C11 -0,38 0,56 C23 -1,62 ** 0,02
(0,65) (0,68)B 0,00 *** 0,00
(0,00)
83
nivel adecuado para la regresión. A diferencia del escenario 1, en este modelo el
porcentaje de predicción de los “no” es mayor.
Cuadro 4.22. Resultados del Porcentaje de Predicción del Escenario 2-Regresión 1
Fuente: Elaboración propia, 2003
Disposición A Pagar:
Como se puede observar en el cuadro 4.23, la DAP promedio para esta regresión es
de $3.102 por persona al mes, lo que cabe dentro de lo esperado. El rango de
disposición a pagar tiene una enorme amplitud ($43.899 - $-1.213 = $45.112) y
presenta inconsistencia en el mínimo pues no puede existir un monto negativo de DAP.
Cuadro 4.23. Valores Obtenidos de DAP.
DAP $ Promedio 3.102Mediana 2.280Moda 2.369Desv. Estándar 6431Mínimo -1.213Máximo 43.899
Fuente: Elaboración propia, 2003
4.2.4. Escenario 2, Regresión 2 – Modelo Double Bounded
A continuación en el cuadro 4.24, se presentan los resultados de la regresión 2 del
escenario 2. En estos resultados se presenta el valor del coeficiente, el error estándar y
la significancia de los parámetros.
PREDICHOOBSERVADO 0 1 TOTAL
0 68 31 991 24 82 106
TOTAL 92 113 205
68,7 % de predicciones NO correctas77,4 % de predicciones SI correctas73,2 % de predicciones correctas
84
Al igual que en el escenario 1, se rechazó la hipótesis que las diferencias de las
medias y varianzas son significativamente diferentes entre el primer y segundo monto
preguntado, validándose de esta forma el modelo propuesto.
El coeficiente asociado a la variable “CONSTANTE” (A) es positivo y significativo al
5%. El coeficiente asociado a los problemas con el sistema actual (C1) tiene el signo
negativo contrario a lo esperado, sin embargo, no es significativo. Por el contrario, el
coeficiente C2 que acompaña a la variable de satisfacción con el sistema actual tiene
signo negativo esperado y no es significativo. El coeficiente de la variable “DESTINO”
referente al destino final de las aguas recolectadas por el alcantarillado, tiene signo
positivo esperado, sin embargo no es significativa al 10%. Por su parte, el coeficiente
de la variable “CCONT”, referente a la existencia de un cauce contaminado cerca tiene
signo positivo y tiende a ser significativo al 20%.
Respecto a las variables que caracterizan a los encuestados, el coeficiente C5 que
acompaña a la variable “GENERO” es positivo , sin embargo, no es significativa al
10%. A su vez, las variables “A2 a A5”, referentes a rangos de edad, tienen en su
mayoría coeficientes negativos y no significativos. Por otro lado, los coeficientes C10 y
C11 que acompañan las variables de educación, son positivo y negativo,
respectivamente. Solamente el coeficiente que acompaña E46 es significativo al 10%.
Las variables “I13, I46 e I79”, que agrupan distintos rangos de ingreso, tienen
coeficientes positivos. Solamente el coeficiente C14 que acompaña a la variable I79 es
significativo al 5%. Por su parte, El coeficiente de la variable asociada a si la persona
es propietaria o no (“PROP”), tiene signo negativo contrario al esperado, sin embargo,
no es significativo.
Por otra parte, el coeficiente C16 asociado a la variable “M3CONS”, es negativo y no
significativa al 10%. Finalmente, la variable NINOS, referente a la presencia y ausencia
de niños, tiene coeficiente con signo negativo contrario al esperado, sin embargo, no
es significativa.
Los coeficientes asociados a las variables que caracterizan las regiones, es decir,
desde C18 a C23, tienen todos signos negativos esperados, sin embargo sólo cuatro
85
son significativos. El coeficiente asociado a la V Región es significativo al 10 %
mientras que los coeficientes que acompañan a la VII y IX Región son significativos al
5%. Finalmente, el coeficiente que acompaña a la X Región es significativo al 1%. Es
decir, si se considera un 5% de significancia, la VII, la IX y la X región tendrían
estadísticamente distinta disposición a pagar.
La variable “MBASE”, referente al monto ofrecido, es negativa y altamente significativa
al 1%. Es decir, mientras mayor es el monto ofrecido, menor es la probabilidad de
obtener un “sí” frente a la pregunta de DAP.
Cuadro 4.24. Resultados Econométricos Escenario 2, Regresión 2
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Nota: con *** el parámetro es significativo al 1%, con **es significativo al 5% y con * es significativo al 10%.
Porcentaje de Predicción:
En el cuadro 4.25 se presentan los valores observados y predichos por el modelo; es
decir , el porcentaje de los valores “1” o “0” efectivamente predichos y el porcentaje
Coeficiente Valor Nivel Sig. T Ratio Coeficiente Valor Nivel Sig. T RatioA 2,33 ** 2,05 C12 0,46 0,56
(1,14) (0,84)C1 -0,05 -0,10 C13 0,44 0,51
(0,52) (0,87)C2 -0,04 -0,07 C14 2,62 ** 1,64
(0,54) (1,60)C3 0,20 0,65 C15 -0,22 -0,62
(0,32) (0,36)C4 0,54 1,22 C16 -0,01 -0,83
(0,44) (0,01)C5 0,29 0,82 C17 -0,08 -0,22
(0,35) (0,36)C6 -0,19 -0,33 C18 -0,75 * -1,52
(0,59) (0,49)C7 -0,11 -0,18 C19 -0,18 -0,20
(0,58) (0,86)C8 0,39 0,61 C20 -0,85 ** -1,96
(0,64) (0,43)C9 -0,07 -0,11 C21 -0,58 -0,97
(0,65) (0,60)C10 0,51 * 1,59 C22 -1,26 ** -1,75
(0,32) (0,72)C11 -0,28 -0,52 C23 -1,24 *** -2,24
(0,54) (0,55)B -1,13 *** -11,05
(0,10)
86
total de valores predichos. Un modelo debe tener porcentajes de predicciones
correctas mayores que las proporciones simples de la muestra, condición que si se
cumple en esta regresión. El porcentaje de predicción total en el modelo fue de 53,2 %.
De los resultados obtenidos se desprende que el modelo double bounded entrega un
porcentaje de predicción menor que el single bounded.
Cuadro 4.25. Resultados del Porcentaje de Predicción del Escenario 1-Regresión 2
Fuente: Elaboración propia, 2003
Disposición A Pagar:
Como se puede observar en el cuadro 4.26, la DAP promedio para esta regresión fue
de $2.047 por persona al mes, lo cual cae dentro de los valores esperados. El rango de
disposición a pagar tiene una amplitud muy moderada ($4.844 - $525 = $4.319). Es
importante destacar que este rango de DAP es considerablemente inferior y más
realista al obtenido en el modelo single bounded y se asemeja en mejor manera al
obtenido en la pre-encuesta, además de no presentar inconsistencias.
Cuadro 4.26. Valores Obtenidos de DAP.
DAP $ Promedio 2.047Mediana 2.015Moda 1.404Desv. Estándar 675Mínimo 525Máximo 4.844
Fuente: Elaboración propia, 2003
si-si si-no no-si no-no TOTALsi-si 55 1 1 13 70si-no 18 1 2 15 36no-si 16 0 6 16 38no-no 14 0 0 47 61
TOTAL 103 2 9 91 205
Predicciones si-si 78,6 %Correctas no-no 77,0 %
TOTAL 53,2 %
Observado
Predicho
87
5. Discusión y Conclusiones.
Como se menciona anteriormente, la elección del modelo a utilizar se basa en el
porcentaje de predicción obtenido, en la significancia y signos de los parámetros y en
los valores obtenidos de DAP (promedio, máximo y mínimo).
En el escenario 1 el modelo double bounded presenta una mayor consistencia teórica,
dada por la mayor significancia de los parámetros. A su vez, a pesar de tener un
porcentaje de predicción total de correctas menor que el modelo Single Bounded, el
rango en los montos predichos de la DAP es más consistente con la información
empírica ya que los resultados obtenidos son similares a los obtenidos en la pre-
encuesta. No ocurre esto en el modelo single bounded, en el cual la amplitud del rango
de la DAP es mayor.
Para el escenario 2, la mejor predicción de la DAP se obtiene con el modelo double
bounded. Al igual que para el escenario 1, el modelo double bounded permite
considerables mejoras en la eficiencia pues se obtiene mayor información de cada
encuesta. Esto queda reflejado en la significancia de los parámetros, la cual es mayor
en el modelo double bounded, permitiendo una mayor consistencia teórica. A su vez, a
pesar de tener un porcentaje de predicción menor frente al modelo single, los rangos
de DAP obtenidos son más consistentes y se asemejan de mejor manera a los
obtenidos en la pre-encuesta.
Por lo tanto el modelo double bounded permite considerables mejoras en la eficiencia
pues se obtiene mayor información de cada encuesta. Es decir, se logra mejorar la
precisión en la obtención de la DAP con un mismo tamaño muestral respecto al
sistema de una sola pregunta. Consiguientemente, para ambos escenarios se
recomienda utilizar los valores obtenidos con el modelo double bounded, los cuales
están resumidos en el cuadro 5.1.
88
Cuadro 5.1. Resumen de resultados del modelo Double Bounded para ambos
escenarios.
DAP Escenario 1 Escenario 2
Promedio $ 4.165 $ 2.047
Mínimo $ 1.381 $ 525
Máximo $ 9.134 $ 4.844
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Como se puede ver en los cuadros relacionados al porcentaje de predicciones
correctas e incorrectas (Cuadros 4.15, 4.18, 4.22 y 4.25) existe una marcada tendencia
del modelo, ya sea single o double bounded, a predecir respuestas afirmativas (para el
caso double bounded se considera afirmativa la respuesta SI-SI). Esto representa un
problema pues produce una valoración excesiva del objeto medido.
Al analizar los datos se descubre que existen dos variables que muestran una alta
correlación con respuestas afirmativas. Estas variables son NINOS y CCONT. Es
posible que ambas variables llevan implícita una mayor preocupación por las
externalidades producidas por el agua residual, debido a que los encuestados se
interesan más por el tema de la salud cuando tienen niños y cuando habitan cerca de
un cauce contaminado. Por lo tanto el modelo tiende a predecir una respuesta
afirmativa si en la observación está presente una o ambas variables en forma positiva.
Después analizar los resultados, es posible decir que el método de valoración
contingente es una herramienta muy efectiva para el presente caso. Se logró el
objetivo de obtener un valor de disposición a pagar por un bien sin mercado, el cual fue
extraido directamente de las personas y, utilizando la modalidad double bounded, se
estimó un monto que está dentro de un rango adecuado, según la información obtenida
en la etapa de pre-encuesta. Todo lo anterior deja en evidencia que el MVC es
aplicable y efectivo, siempre que se tengan los resguardos necesarios como son la
realización de focus groups, el diseño de la encuesta considerando los sesgos, la
determinación del tamaño muestral adecuado y otros.
89
Aportes Futuros.
Sería interesante para el presente trabajo desarrollar un modelo que no presente
tendencia a predecir respuestas afirmativas. Para eso es necesario disminuir el efecto
de las variables NINOS y CCONT en la respuesta predicha por el modelo. Durante la
etapa de experimentación de este estudio se trató de aislar el efecto de estas
variables, analizando por separado aquellas observaciones que presentaban estas
variables, agrupándose en 4 grupos (uno para ambas presentes, otro grupo para
ambas ausentes, y dos grupos para una presente y una ausente) que luego eran
comparados con la base de datos completa. Se encontró que el efecto de estas
variables es importante, por lo cual no podían ser eliminadas de la base de datos. Por
esta razón se decide trabajar incluyendo estas variables, a pesar de tener
conocimiento del fuerte efecto que ellas tienen en la predicción.
Otro aporte a realizar es recoger los aspectos de cuidado sugeridos por Haab y
McConnell (2002) al modelo de Cameron y James (1994) operado bajo un esquema
double bounded. Los autores mencionados señalan que este modelo es bastante
general, lo que puede ser perjudicial para los investigadores. Si el modelo logit
bivariado es estimado mediante una pregunta de elección dicotómica de valoración
contingente con seguimiento, y las estimaciones de los parámetros muestran que la
media , la varianza o ambas difieren entre la respuesta al primer precio preguntado y la
respuesta a la pregunta de seguimiento, el investigador debe decidir que estimaciones
usará para calcular la medida de la DAP. También, si la media y la varianza difieren
entre la primera y segunda pregunta: ¿se puede estar seguro que la distribución misma
no es distinta?. No está claro si las diferencias encontradas entre la media y la varianza
a través de los distintos precios ofrecidos es una generalización de los resultados o un
indicador de que la hipótesis no es suficientemente aguda (Haab y McConnell, 2002).
90
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Agronomía e Ingeniería Forestal, Pontificia Universidad Católica de Chile. Santiago,
Chile.
93
Anexos.
Anexo 1: Pauta Focus Group 94
Anexo 2: Preencuesta 95
Anexo 3: Encuestas Finales 106
Anexo 4: Valores DAP Para Preguntas de Seguimiento 125
94
Anexo 1 Pauta Focus Group
1.- Presentación y explicación breve y clara del objetivo del focus group.
Este es un estudio que esta llevando a cabo la Universidad Católica para el Mideplan.
El principal objetivo del estudio es determinar los beneficios y costos asociados a hacer
plantas de tratamiento de agua servidas y sistemas de alcantarillado en zonas rurales.
La idea es poder recoger sus percepciones del tema.
2.- Preguntar por la situación actual. ¿Que sistema tiene y cuáles son los beneficios y
costos asociados a los sistemas? Problemas que han tenido, inconvenientes, costo de
mantención en un año, beneficios, entre otros. Preguntar por el grado de satisfacción.
¿Están o no satisfechos con el sistema actual?. Preguntar también por el costo
mensual del agua (de su casa).
3.- Explicar que es una red pública de alcantarillado y preguntar ¿que harían si se
construyera una en el sector donde viven? ¿Le gustaría conectarse o no y porque?
Red pública de alcantarillado: sistema de tuberías que van por debajo de la calle y a la
cual se conectan las casas para disponer de las aguas servidas.
4.- Si el proyecto de instalación de red de alcantarillado fuera real. Sin embargo, para
poder llevarlo a cabo es necesario que una vez que su casa esté conectada a la red
pública de alcantarillados, usted pague una tarifa por uso de alcantarillado, todo el
tiempo que usted habita esta casa. Es una cuota mensual que vendría junto con la
cuenta de agua potable. Explicar acá que en el sistema legal de tarifas de agua, la
cuenta se divide en distintos ítems. En primer lugar existe una tarifa fija, hay una tarifa
variable por metro cúbico, hay una tarifa por alcantarillado que también es variable por
metro cúbico y otra por tratamiento de aguas. (Mostrar cuenta del agua ocultando el
valor en la parte de alcantarillado y planta de tratamiento). ¿Cambiaría en algo su
decisión anterior? (Considerando que se va a evitar todos los problemas mencionados
anteriormente de mal olor, de enfermedades, entre otros).
¿Cuál sería el monto mensual que usted se sentiría cómodo pagando por el hecho de
contar con una red de alcantarillados?
95
Anexo 2 Preencuesta
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE AGRONOMIA E INGENIERIA FORESTAL
DEPARTAMENTO DE ECONOMIA AGRARIA
PREENCUESTA CONFIDENCIAL
Buenos Días/ Tardes, soy ....... (decir nombre). Por encargo de la Pontificia Universidad
Católica de Chile y MIDEPLAN estamos realizando un estudio sobre la Valoración de
la instalación de Alcantarillados y Plantas de Tratamiento de Aguas Servidas en
Zonas Rurales Concentradas. Esta encuesta es confidencial y requerimos conocer su
valiosa opinión sobre el tema. La información que Ud. nos entregue es confidencial y
sólo se utilizará para la realización de este estudio. No existen respuestas correctas.
Agradeceríamos nos responda la encuesta. Si tiene alguna duda en cualquier
momento le rogamos consultarnos.
1. ¿Dispone esta casa de agua potable? 1. Sí, ¿Por cuanto fue la última cuenta del agua?____________________________
2. No, (CERRAR Y ELIMINAR LA ENCUESTA)
2. ¿Que sistema de disposición de aguas servidas posee esta vivienda? 1. Pozo negro
2. Fosa séptica individual
3. Fosa séptica compartida
4. Red pública de alcantarillado (PASE A PREGUNTA 14)
5. Otro (Nombre______________________________________________________)
96
3. ¿Cuánto tiempo cree Ud. que la (fosa séptica / pozo negro) que usan actualmente ha estado funcionando?
____________años
4. ¿Ha tenido problemas con el funcionamiento de su (fosa séptica / pozo negro) en los últimos doce meses? 1. Sí (PASE A PREGUNTA 5)
2. No (PASE A PREGUNTA 6)
5. ¿Qué problemas? _____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
6. En los últimos doce meses: ¿Ha gastado Ud. plata para reparar, mantener o reconstruir la (fosa séptica/pozo negro)?, ¿Cuánto dinero?, ¿Y en qué tipo de
reparaciones? _____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
7. ¿Esta Ud. satisfecho con su sistema actual de disposición de aguas servidas? 1. Sí
2. No
8. ¿Qué sistema de disposición de aguas servidas cree Ud. es el mejor?, y
¿porqué?
97
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
9. ¿Existe, cerca de su casa, algún río, laguna, quebrada o cualquier curso de agua contaminada por aguas servidas?
1. Si ¿a cuantos kilómetros?_______________)
2. No
10. Indique en orden de importancia (ordene de1 1 al 10, siendo 1 el más importante) ¿cuales cree Ud. que son los problemas más relevantes de la
contaminación de las aguas?. MOSTRAR TARJETA 10
1. Aguas turbias
2. Prohibición de pescar
3. Peces muertos
4. Restos fecales
5. Basura, residuos industriales
6. Mal olor
7. Transmisión de enfermedades
8. Proliferación de insectos (moscas)
9. Formación de barro, lodo, pasto podrido
10. Cauce más lento
11. Proliferación de roedores
12. Otro____________________________
11. Ud diría que este problema es.... (MOSTRAR TARJETA 11)
Muy Grave Algo Grave Poco Grave Nada de Grave
1 2 3 4
98
12. Proyecto de Red Publica de Alcantarillado y Planta de Tratamiento de Aguas Servidas
Existe el proyecto de instalar en este sector una Red Publica de Alcantarillado, es
decir, un sistema de tuberías que van por debajo de la calle y al que se conectan las
casas para disponer de las aguas servidas. Con la instalación de esta red se evitaran
los malos olores provenientes de los pozos negros, así como los problemas
ambientales y relativos a salud, la presencia de ratones, la proliferación de insectos,
entre otros, que la falta de alcantarillados provoca, mejorando de esta manera la
calidad de vida de la población.
Adicionalmente, una vez ya instalada la red de Alcantarillado, se recolectaran las
aguas servidas que hoy descargarían a un cauce de agua y serían llevadas a una
Planta de Tratamiento. Allí las aguas servidas serán limpiadas y desinfectadas antes
de botarlas al cauce o al mar. Con esto se elimina la contaminación que genera el
sector y se evitan los problemas en las aguas de regadío, los problemas de salud por
la transmisión de enfermedades que éstas puedan ocasionar, los malos olores, los
impactos sobre el turismo (uno no se puede bañar o bien pescar en ríos
contaminados), entre otros (MOSTRAR TARJETA 12.A).
Para poder llevar a cabo este proyecto será necesario que, una vez que su casa esté conectada a la Red Pública de Alcantarillado, Ud. pague todo el tiempo que habite esta casa, una cuota mensual por uso del mismo, que vendría junto con la cuenta de
agua potable.
Como puede ver (MOSTRAR TARJETA 12.B) la cuenta del agua está dividida en distintos ítems: en primer lugar existe una tarifa fija, en segundo lugar hay una tarifa
variable cuyo monto es de acuerdo al consumo de agua potable, además se suman a ésta la tarifa del alcantarillado y el tratamiento de las aguas que también son variables
por metro cúbico de agua consumido.
99
Como ud sabe, para hacer un trabajo de esta envergadura se debe contar, primero,
con la opinión honesta de los usuarios.
12. Por esto nos gustaría saber: ¿Cuánto sería el máximo monto que usted estaría
dispuesto a pagar mensualmente por utilizar el alcantarillado y la planta de tratamiento? y ¿porqué?
SI DA UN MONTO PASAR A PREGUNTA 21
SI NO ESTÁ DISPUESTO A PAGAR NINGUN MONTO PASAR A PREGUNTA 13
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
13. ¿Por qué no está dispuesto a pagar para que se hagan estos proyectos? (SONDEAR Y PASE A PREGUNTA 21)
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
14. ¿Ha tenido algún problema con el sistema de alcantarillado?
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
15. ¿Sabe Ud. dónde va a parar las aguas servidas que son recolectadas por el Sistema de Alcantarillados?
100
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
16.¿Existe, cerca de su casa, algún río, laguna, quebrada o cualquier curso de agua contaminada?
1. Si ¿a cuantos kilómetros?_______________
2. No
17. Indique en orden de importancia ¿cuales cree Ud. que son los problemas más relevantes que identifica con la contaminación de las aguas? (ordene de1 a 10,
siendo 1 el más importante). MOSTRAR TARJETA 17
1. Aguas turbias 2. Prohibición de pescar
3. Peces muertos 4. Restos fecales
5. Basura, residuos industriales 6. Mal olor
7. Transmisión de enfermedades 8. Proliferación de insectos (moscas)
9. Formación de barro, lodo, pasto podrido 10. Cauce más lento
11. Proliferación de roedores 12. Otro____________________________
18. Ud diría que este problema es.... (MOSTRAR TARJETA 11)
Nada de Grave Poco Grave Algo Grave Muy Grave
1 2 3 4
19. Proyecto Planta de Tratamiento de Aguas Servidas
101
En la Actualidad, la totalidad de las aguas servidas del sector “...” que vienen por la red
de alcantarillado, se descargan al río y de ahí directamente al mar. Existe un proyecto
de construir colectores para transportar las aguas servidas a una Planta de
Tratamiento de Aguas Servidas. En esta planta se limpiará y desinfectará las aguas,
para descargarlas después a un río. Se eliminará, así, la contaminación del río en su
curso en aguas abajo. Así las aguas del río quedarán limpias, sin causar problemas por
contaminación de las aguas de regadío ni problemas de salud (por la transmisión de
enfermedades que éstas puedan ocasionar), los malos olores, los efectos negativos
sobre el turismo (uno no se puede bañar o bien pesar en ríos contaminados), entre
otros.(MOSTRAR TARJETA 19.A)
¿Queda clara esta explicación? ¿Tiene ud. alguna pregunta al respecto?.
Para poder llevar a cabo este proyecto será necesario que, una vez que la Planta de
Tratamiento de aguas servidas este funcionando, ud. pague por todo el tiempo que ud.
habite esta casa, una cuota mensual (que se sumará a la cuenta por agua y
alcantarillado) que vendría junto con la cuenta del agua potable. (MOSTRAR TARJETA
19.B).
Como puede ver la cuenta del agua está dividida en distintos ítems: en primer lugar existe una tarifa fija, en segundo lugar hay una tarifa variable cuyo monto es de
acuerdo al consumo de agua potable, además se suman a ésta la tarifa del alcantarillado y el tratamiento de las aguas que también son variables por metro cúbico
de agua consumido.
Como ud sabe, para hacer un trabajo de esta envergadura se debe contar, primero,
con la opinión honesta de los usuarios.
19. Por esto nos gustaría saber. ¿Cuánto sería el máximo monto que usted estaría dispuesto a pagar mensualmente por utilizar la planta de tratamiento de aguas servidas? SI DA UN MONTO PASAR A PREGUNTA 21
SI NO ESTÁ DISPUESTO A PAGAR NINGUN MONTO PASAR A PREGUNTA 20
102
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
20. ¿Por qué no está dispuesto a pagar para que se hagan estos proyectos? (SONDEAR Y PASE A PREGUNTA 21)
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
Datos de Clasificación
Finalmente, sería beneficioso para este trabajo si Ud. nos pudiera entregar algunos
datos acerca de sus características personales.
21. Género (MARCAR SIN PREGUNTAR)
1. Hombre 2. Mujer
22. Edad (MOSTRAR TARJETA 24)
1 Menos de 25
2 25-34
3 35-44
4 45-54
5 55+
6 No sabe
7 Rechazo
103
23. Educación
Por favor indique cuál de las siguientes
alternativas refleja mejor la educación que
Ud. ha recibido. (MOSTRAR TARJETA
25)
1. Sin educación
2. Educación básica incompleta
3. Educación básica
4. Educación media incompleta
5. Educación media
6. Educación técnica incompleta
7. Educación técnica
8. Educación universitaria incompleta
9. Educación universitaria
10. Educación de post-grado
incompleta
11. Educación de post-grado
12. Otro
13. No sabe
14. Rechazo
24. Ingreso ¿Cuál de los siguientes niveles describe mejor los ingreso mensuales totales de su hogar, incluyendo a todas las personas que tienen ingresos en su casa? (MOSTRAR TARJETA 26)
1. Menos de $ 75.000
2. Entre $ 75.001 y $ 100.000
3. Entre $ 100.001 y $ 150.000
4. Entre $ 150.001 y $ 200.000
5. Entre $ 200.001 y $ 250.000
6. Entre $ 250.001 y $ 300.000
7. Entre $ 300.001 y $ 350.000
8. Entre $ 350.001 y $ 450.000
9. Entre $ 450.001 y $ 600.000
10 Entre $ 600.001 y $ 800.000
11. Entre $ 800.001 y más
12. No sabe
13. Rechazo
Hogar 25.¿Cuál es la situación habitacional de esta vivienda?
1. Propietarios
2. Arriendan sitio y casa
3. Arriendan solo sitio
4. Son allegados
5. La casa es propiedad de un familiar, que vive allí
6. La casa es propiedad de un familiar, que no vive allí
7. Son cuidadores
8. Tenencia precaria
9. Otra situación____________________________________________________
104
26. ¿Posee Electricidad? 1. Sí , ¿Cual fue el monto de la ultima cuenta de electricidad?
______________ 2. No
27. Posee teléfono (red fija o celular)
1. Sí, ¿Cuanto gasta mensualmente, en ellos en total?______________________
2. No
28. Niños ¿Viven niños en este hogar?
1. Si
2. No
3. No sabe
4. Otra (escriba) _______________________________________
5. Rechazo
Datos del encuestador Nombre_______________________________________________________________
Fecha________________________________________________________________
Región encuestada_____________________________________________________
Comuna encuestada_____________________________________________________
Sector Encuestado______________________________________________________
CLASIFICAR EL GRADO DE CONFIABILIDAD DE LAS RESPUESTAS DEL ENCUESTADO
1. Muy Confiables
HEMOS FINALIZADO,
MUCHAS GRACIAS POR SU VALIOSA COOPERACIÓN
105
2. Algo confiable
3. Poco Confiables
4. Nada Confiable
Otros comentarios y observaciones finales del encuestador
106
Anexo 3 Encuestas Finales
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE AGRONOMIA E INGENIERIA FORESTAL
DEPARTAMENTO DE ECONOMIA AGRARIA
ENCUESTA CONFIDENCIAL
ALCANTARILLADO Y PTAS
Buenos Días/ Tardes, soy ....... (decir nombre). Por encargo de la Pontificia Universidad
Católica de Chile y MIDEPLAN estamos realizando un estudio sobre la Valoración de
la instalación de Alcantarillados y Plantas de Tratamiento de Aguas Servidas en
Zonas Rurales. Esta encuesta es confidencial y requerimos conocer su valiosa opinión
sobre el tema. La información que Ud. nos entregue es confidencial, por lo tanto NO
SE REGISTRARAN NI LA DIRECCIÓN DE SU VIVIENDA NI SU NOMBRE, y dicha
información sólo se utilizará para la realización de este estudio. No existen respuestas
correctas.
Agradeceríamos nos responda la encuesta. Si tiene alguna duda en cualquier
momento le rogamos consultarnos.
1. ¿Cómo se evacuan las excretas de la vivienda? 1. Pozo negro
2. Fosa séptica individual 3. Fosa séptica compartida
4. Red pública de alcantarillado (ENCUESTA P.T.A.S) 5. Otro (Nombre______________________________________________________)
2. ¿Cuánto tiempo cree Ud. que la (fosa séptica / pozo negro) que usan actualmente ha estado funcionando?
____________años
3. ¿Ha tenido problemas con el funcionamiento de su (fosa séptica / pozo negro) en los últimos doce meses?
107
1. Sí (PASE A PREGUNTA 4)
2. No (PASE A PREGUNTA 5)
4. ¿Cuales de los siguientes problemas/molestias se le han presentado con su pozo negro/fosa séptica en los últimos 12 meses?
Sí No
a). Llenado/saturado b). Mal olor
c). Aumento de insectos (zancudos, moscas, etc) d). Aumento de infecciones, diarreas, tifus, hepatitis, etc.
e). Aumento de ratas, ratones f). Derrumbe de paredes interiores del pozo, fosa séptica
g). Caídas al interior de personas h). Filtración hacia napas subterráneas (contaminación de suelos)
i). Otros________________________________________
5. En los últimos doce meses: ¿Ha gastado Ud. plata para limpiar, reparar, mantener o reconstruir la (fosa
séptica/pozo negro)?, 1. Sí, a)¿Cuánto dinero?___________________________(ANOTE MONTO)
b)¿Y en qué tipo de reparaciones? _____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
2. No
6. ¿Esta Ud. satisfecho con su sistema actual de evacuación de excretas?
1. Sí
2. No
7. Desde su punto de vista, el mejor sistema para evacuar las excretas es:
1. Pozo negro 2. Fosa séptica individual
3. Fosa séptica compartida
108
4. Red pública de alcantarillado 5. Otro (Nombre______________________________________________________)
8. ¿Considera usted que por el hecho de tener el sistema actual de (pozo negro/ fosa séptica), estaría limitando su consumo de agua potable?
(EJEMPLO EN POZO NEGRO. Limitar el uso de agua potable en el enjuague de ropa,
lavado de loza o duchas, para evitar el aumento de moscas y formación de barro que
se producen al lanzar aguas sucias en patio. EJEMPLO EN FOSA SÉPTICA: Limitar el número de descargas del WC pues se llena
más rápidamente la fosa séptica.)
1. Sí
2. No
9. ¿Existe, cerca de su casa, algún canal, río, laguna, quebrada o cualquier curso de agua contaminada por excretas?
1. Sí, (a) ¿a cuantos km?_______________ (PASE A PREGUNTA 10)
2. No (PASE A PREGUNTA 11)
10. Según su opinión los siguientes problemas producidos por la contaminación de las excretas son graves?:(MARQUE CON UNA CRUZ)
Muy Desacuerdo Indiferente Muy de
Acuerdo1. Aumento de insectos(moscas, zancudos)
2. Aguas turbias 3. Mal olor
4. Prohibición de bañarse 5. Restos fecales
6. Basura, residuos industriales 7. Transmisión de enfermedades (diarreas, tifus, hepatitis,
etc.)
8. Formación de barro, lodo, pasto podrido 9. Perdida de Valor de la Vivienda
10. Aumento de ratas, ratones 11. Cauce más lento
12. Prohibición de pescar 13. Prohibición de regar cultivos
14. Efecto sobre vegetación y animales 15. Otro________________________________
109
11. Proyecto de Red Publica de Alcantarillado y Planta de Tratamiento de Aguas Servidas
De existir la posibilidad de ejecutar un proyecto de instalación de una Red Publica de
Alcantarillado, es decir, un sistema de tuberías que van por debajo de la calle y al que
se conectan las casas, se permitiría evitar los malos olores provenientes de los pozos
negros/fosas sépticas, así como los problemas ambientales y relativos a salud, la
presencia de ratones, el aumento de moscas/zancudos, entre otros, y de este modo se
mejorará la calidad de vida del sector.
Adicionalmente, una vez ya instalada la red de Alcantarillado, se recolectarían las
excretas que hoy descargan a un canal/río de agua y serían llevadas a una Planta de
Tratamiento. Allí las aguas serían limpiadas y desinfectadas antes de botarlas al
río/canal o al mar. Con esto se eliminaría la contaminación que genera el sector y se
evitarían los problemas en las aguas para regar, los problemas de salud, los malos
olores, los impactos sobre el turismo (uno no se puede bañar o bien pescar en ríos
contaminados), entre otros (MOSTRAR TARJETA 1).
¿Queda clara esta explicación? ¿Tiene ud. alguna pregunta al respecto?.
De llevar a cabo este proyecto sería necesario que, una vez que su casa esté
conectada a la Red Pública de Alcantarillado, Ud. pague todo el tiempo que habite esta casa, una cuota mensual por uso del mismo, que vendría junto con la cuenta de
agua y se sumará al gasto que ud ya paga por el agua que consume.
Como puede ver (MOSTRAR TARJETA 2) la cuenta del agua está dividida en distintos ítems: en primer lugar existe una tarifa fija, en segundo lugar hay una tarifa variable cuyo monto es de acuerdo al consumo de agua potable, además se suman a ésta la tarifa del alcantarillado y el tratamiento de las aguas que también son variables por
metro cúbico de agua consumido.
Es importante señalar que en el caso de no pago, durante tres meses seguidos, se le podría cortar el suministro de Agua Potable por no pago. ¿tiene alguna duda?
Como ud sabe, para hacer un trabajo de esta envergadura se debe contar, primero,
con la opinión honesta y que refleje la realidad económica que los usuarios tienen.
110
11. Por esto nos gustaría saber: ¿ estaría dispuesto a pagar X pesos MENSUALES por utilizar el alcantarillado y la planta de tratamiento?
1. Sí PASE A PREGUNTA 12
2. No PASE A PREGUNTA 13
12. Si en los estudios del proyecto se determina que su costo mensual es mayor, ¿estaría dispuesto a pagar X + Y pesos como cuota MENSUAL?
1. Si (PASE A PREGUNTA 17)
2. No (PASE A PREGUNTA 17)
13. Estaría dispuesto a pagar X - Y pesos MENSUALES por utilizar el alcantarillado y la planta de tratamiento?
1. Si (PASE A PREGUNTA 17)
2. No (PASE A PREGUNTA 14)
14. Estaría dispuesto a pagar algo? 1. Si (PASE A PREGUNTA 15)
2. No (PASE A PREGUNTA 16)
15. ¿Cuanto estaría dispuesto a pagar ? (ANOTE MONTO Y PASE A PREGUNTA
17)
_______________________ PESOS MENSUALES
16. ¿Por qué no está dispuesto a pagar para que se hagan estos proyectos? (SONDEAR Y PASE A PREGUNTA 17)
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
111
Datos de Clasificación
Finalmente, sería beneficioso para este trabajo si Ud. nos pudiera entregar algunos
datos acerca de sus características de su hogar.
17. Género (MARCAR SIN PREGUNTAR)
1. Hombre 2. Mujer
18. Edad
1 Menos de 25
2 25-34
3 35-44
4 45-54
5 55+
112
19. Educación
Por favor indique cuál de las siguientes
alternativas refleja mejor la educación que
Ud. ha recibido. (MOSTRAR TARJETA 3)
1. Sin educación
2. Educación básica incompleta
3. Educación básica
4. Educación media incompleta
5. Educación media
6. Educación técnica incompleta
7. Educación técnica
8. Educación universitaria incompleta
9. Educación universitaria
10. Educación de post-grado
incompleta
11. Educación de post-grado
12. Otro
20. Ingreso ¿Cuál de los siguientes niveles describe mejor los ingreso MENSUALES totales de su hogar, incluyendo a todas las personas que tienen ingresos en su casa? (MOSTRAR TARJETA 3)
1. Menos de $ 75.000
2. Entre $ 75.001 y $ 100.000
3. Entre $ 100.001 y $ 150.000
4. Entre $ 150.001 y $ 200.000
5. Entre $ 200.001 y $ 250.000
6. Entre $ 250.001 y $ 300.000
7. Entre $ 300.001 y $ 350.000
8. Entre $ 350.001 y $ 450.000
9. Entre $ 450.001 y $ 600.000
10 Entre $ 600.001 y $ 800.000
11. Entre $ 800.001 y más
12. No sabe
Hogar 21.¿Cuál es la situación habitacional de esta vivienda?
1. Propietarios
2. Arriendan sitio y casa
3. Arriendan solo sitio
4. Son allegados
5. La casa es propiedad de un familiar, que vive allí
6. La casa es propiedad de un familiar, que no vive allí
7. Son cuidadores
8. Tenencia precaria
9. Otra situación (NOMBRE)_____________________________________________
22. ¿Dispone esta casa de agua potable? 1. Sí, (a) ¿Por cuanto fue la última cuenta del agua?_____________________
(b) ¿Cuántos fueron los metros cúbicos consumidos?_______________
113
2. No
23. ¿Posee Electricidad? 1. Sí , (a)¿Cual fue el monto de la ultima cuenta de luz? _____________
2. No
24. ¿Posee teléfono (red fija o celular)?
1. Sí, (a)¿Cuanto gasta mensualmente, en ellos en total?_________________
2. No
25. Niños ¿Viven niños en este hogar?
1. Sí
2. No
Datos del encuestador Nombre_______________________________________________________________
Fecha________________________________________________________________
Región encuestada______________________________________________________
Comuna encuestada_____________________________________________________
Sector Encuestado______________________________________________________
CLASIFICAR EL GRADO DE CONFIABILIDAD DE LAS RESPUESTAS DEL ENCUESTADO
1. Muy Confiables
2. Algo confiable
3. Poco Confiables
4. Nada Confiable
Otros comentarios y observaciones finales del encuestador
114
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE FACULTAD DE AGRONOMÍA E INGENIERÍA FORESTAL
DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA AGRARIA
ENCUESTA CONFIDENCIAL
P.T.A.S.
Buenos Días/ Tardes, soy ....... (decir nombre). Por encargo de la Pontificia Universidad
Católica de Chile y MIDEPLAN estamos realizando un estudio sobre la Valoración de
la Instalación Plantas de Tratamiento de Aguas Servidas en Zonas Rurales. Esta
encuesta es confidencial y requerimos conocer su valiosa opinión sobre el tema. La
información que Ud. nos entregue es , por lo tanto NO SE REGISTRARAN NI LA
DIRECCIÓN DE SU VIVIENDA NI SU NOMBRE, y dicha información sólo se utilizará
para la realización de este estudio. No existen respuestas correctas.
Agradeceríamos nos responda la encuesta. Si tiene alguna duda en cualquier
momento le rogamos consultarnos.
1. ¿Cómo se evacuan las excretas de la vivienda? 1. Pozo negro
2. Fosa séptica individual
3. Fosa séptica compartida
4. Red pública de alcantarillado
5. Otro (Nombre______________________________________________________)
2. ¿Ha tenido algún problema con el sistema de alcantarillado?
1. Sí (PASE A PREGUNTA 3)
2. No (PASE A PREGUNTA 4)
3. ¿Cuales han sido esos problemas? (NOMBRAR) _____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
ENCUESTA ALCANTARILLADO Y
PTAS
115
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
4. ¿Esta Ud. conforme con su sistema actual de evacuación de excretas? 1. Sí
2. No (a) ¿Porqué ________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
5. Desde su punto de vista, el mejor sistema para evacuar las excretas es: 1. Pozo negro
2. Fosa séptica individual 3. Fosa séptica compartida
4. Red pública de alcantarillado 5. Otro (Nombre______________________________________________________)
6. ¿Sabe el destino final de las aguas recolectadas por el sistema de alcantarillado?
1. Sí 2. No
7.¿Existe, cerca de su casa, algún canal, río, laguna, quebrada o cualquier curso de agua contaminada por excretas?
1. Sí (a)¿a cuantos km?_______________ (PASE A PREGUNTA 8) 2. No (PASE A PREGUNTA 9)
8. Según su opinión los siguientes problemas producidos por la contaminación de las excretas son graves?:(MARQUE CON UNA CRUZ)
Muy
Desacuerdo Indife-rente
Muy de Acuerdo
1. Aumento de insectos(moscas, zancudos) 2. Aguas turbias
3. Mal olor 4. Prohibición de bañarse
5. Restos fecales 6. Basura, residuos industriales
7. Transmisión de enfermedades (diarreas, tifus, hepatitis, etc.) 8. Formación de barro, lodo, pasto podrido
9. Perdida de Valor de la Vivienda 10. Aumento de ratas, ratones
11. Cauce más lento 12. Prohibición de pescar
116
13. Prohibición de regar cultivos 14. Efecto sobre vegetación y animales
15. Otro________________________________ 9. Proyecto Planta de Tratamiento de Aguas Servidas
En la Actualidad, la totalidad de las excretas del sector “...” que vienen por la red de
alcantarillado, se descargan al río/canal y de ahí directamente al mar. De existir la
posibilidad de ejecutar un proyecto de construcción de una Planta de Tratamiento, a la
cual se trasladarían, mediante colectores, las excretas y aguas contaminadas,
permitiría limpiarlas y desinfectarlas, para descargarlas después a un río/canal o al
mar. Con esto se eliminaría la contaminación por aguas servidas que genera el sector
y se evitarían los problemas en las aguas para regar, los problemas de salud, los
malos olores, los impactos sobre el turismo (uno no se puede bañar o bien pescar en
ríos contaminados), entre otros. (MOSTRAR TARJETA 1)
¿Queda clara esta explicación? ¿Tiene ud. alguna pregunta al respecto?.
De llevar a cabo este proyecto sería necesario que, una vez que la Planta de Tratamiento este funcionando Ud. pague todo el tiempo que habite esta casa, una cuota mensual por uso del mismo, que vendría junto con la cuenta de agua y se
sumará al gasto que Ud. ya paga por el agua y alcantarillado que consume.
Como puede ver (MOSTRAR TARJETA 2) la cuenta del agua está dividida en distintos ítems: en primer lugar existe una tarifa fija, en segundo lugar hay una tarifa variable cuyo monto es de acuerdo al consumo de agua potable, además se suman a ésta la tarifa del alcantarillado y el tratamiento de las aguas que también son variables por
metro cúbico de agua consumido.
Es importante señalar que en el caso de no pago, durante tres meses seguidos, se le podría cortar el suministro de Agua Potable por no pago. ¿tiene alguna duda?
Como ud sabe, para hacer un trabajo de esta envergadura se debe contar, primero, con la opinión honesta y que refleje la realidad económica que los usuarios tienen.
9. Por esto nos gustaría saber. ¿ estaría dispuesto a pagar X pesos MENSUALES
por la planta de tratamiento de aguas contaminadas? 1. Sí (PASE A PREGUNTA 10)
2. No (PASE A PREGUNTA 11)
117
10. Si en los estudios del proyecto se determina que su costo mensual es mayor, ¿estaría dispuesto a pagar X+Y pesos como cuota MENSUAL?
1. Sí (PASE A PREGUNTA 15)
2. No (PASE A PREGUNTA 15)
11. Estaría dispuesto a pagar X-Y pesos MENSUALES por utilizar la planta de tratamiento?
1. Sí (PASE A PREGUNTA 15)
2. No (PASE A PREGUNTA 12)
12. Estaría dispuesto a pagar algo? 1. Sí (PASE A PREGUNTA 13)
2. No (PASE A PREGUNTA 14)
13. ¿Cuanto estaría dispuesto a pagar ? (ANOTE MONTO Y PASE A PREGUNTA
15)
_______________________ PESOS MENSUALES
14. ¿Por qué no está dispuesto a pagar para que se hagan estos proyectos? (SONDEAR Y PASE A PREGUNTA 15)
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
DATOS DE CLASIFICACIÓN
Finalmente, sería beneficioso para este trabajo si Ud. nos pudiera entregar algunos
datos acerca de sus características de su hogar.
15. Género (MARCAR SIN PREGUNTAR)
118
1. Hombre 2. Mujer
16. Edad
1 Menos de 25
2 25-34
3 35-44
4 45-54
5 55+
17. Educación Por favor indique cuál de las siguientes
alternativas refleja mejor la educación que
Ud. ha recibido. (MOSTRAR TARJETA 3)
1. Sin educación
2. Educación básica incompleta
3. Educación básica
4. Educación media incompleta
5. Educación media
6. Educación técnica incompleta
7. Educación técnica
8. Educación universitaria incompleta
9. Educación universitaria
10. Educación de post-grado incompleta
11. Educación de post-grado
12. Otro
18. Ingreso ¿Cuál de los siguientes niveles describe mejor los ingreso MENSUALES totales de su hogar, incluyendo a todas las personas que tienen ingresos en su casa? (MOSTRAR TARJETA 3)
1. Menos de $ 75.000
2. Entre $ 75.001 y $ 100.000
3. Entre $ 100.001 y $ 150.000
4. Entre $ 150.001 y $ 200.000
5. Entre $ 200.001 y $ 250.000
6. Entre $ 250.001 y $ 300.000
7. Entre $ 300.001 y $ 350.000
8. Entre $ 350.001 y $ 450.000
9. Entre $ 450.001 y $ 600.000
10 Entre $ 600.001 y $ 800.000
11. Entre $ 800.001 y más
12. No sabe
Hogar 19.¿Cuál es la situación habitacional de esta vivienda?
1. Propietarios
2. Arriendan sitio y casa
3. Arriendan solo sitio
4. Son allegados
5. La casa es propiedad de un familiar, que vive allí
6. La casa es propiedad de un familiar, que no vive allí
119
7. Son cuidadores
8. Tenencia precaria
9. Otra situación______________________________________________________
20. ¿Dispone esta casa de agua potable? 1. Sí, (a) ¿Por cuanto fue la última cuenta del agua?_____________________
(b) ¿Cuántos fueron los metros cúbicos consumidos?_______________
2. No
21. ¿Posee Electricidad? 1. Sí , (a)¿Cual fue el monto de la ultima cuenta de luz? _____________
2. No
22. Posee teléfono (red fija o celular)
1. Sí, (a)¿Cuanto gasta mensualmente, en ellos en total?_________________
2. No
23. Niños ¿Viven niños en este hogar?
1. Sí
2. No
Datos del encuestador Nombre_______________________________________________________________
Fecha________________________________________________________________
Región encuestada______________________________________________________
Comuna encuestada_____________________________________________________
Sector Encuestado______________________________________________________
CLASIFICAR EL GRADO DE CONFIABILIDAD DE LAS RESPUESTAS DEL ENCUESTADO
1. Muy Confiables
2. Algo confiable
120
3. Poco Confiables
4. Nada Confiable
Otros comentarios y observaciones finales del encuestador
121
122
123
124
125
Anexo 4 Valores DAP Para Preguntas de Seguimiento
Tabla Escenario 8.1: Sin Alcantarillado ni Planta de Tratamiento
# # # # Encuesta x y z Encuesta x y z Encuesta x y z Encuesta x y z
1 700 900 500 36 4.300 5.000 3.600 71 600 800 400 106 3.100 4.000 2.2002 500 750 350 37 2.300 3.000 1.600 72 500 650 350 107 2.900 3.500 2.3003 1.000 1.500 500 38 2.000 2.750 1.250 73 2.900 3.700 2.100 108 1.300 2.000 6004 3.800 4.600 3.000 39 800 1.200 400 74 1.400 2.100 700 109 2.500 3.000 2.0005 800 1.000 600 40 800 1.300 300 75 1.200 1.800 600 110 6.000 9.000 3.0006 700 900 500 41 3.400 4.000 2.800 76 3.700 5.200 2.200 111 4.000 5.000 3.0007 1.400 1.800 1.000 42 2.100 3.000 1.200 77 2.500 4.000 1.000 112 1.000 1.500 5008 800 1.100 500 43 1.000 1.300 700 78 2.800 4.000 1.600 113 1.600 2.000 1.2009 1.700 2.200 1.200 44 1.400 2.000 800 79 3.500 5.000 2.000 114 9.000 11.000 7.000
10 800 1.200 400 45 1.400 1.800 1.000 80 600 900 300 115 6.000 6.500 5.50011 3.200 3.550 2.850 46 3.900 4.900 2.900 81 3.200 4.700 1.700 116 1.300 2.000 60012 3.100 3.600 2.600 47 1.800 2.200 1.400 82 3.300 4.500 2.100 117 9.500 11.000 8.00013 2.000 2.500 1.500 48 600 800 400 83 1.300 2.000 600 118 3.500 4.500 2.50014 2.900 3.900 1.900 49 5.000 6.000 4.000 84 2.000 2.600 1.400 119 1.600 3.000 20015 2.100 2.700 1.500 50 2.900 4.000 1.800 85 1.400 1.800 1.000 120 6.300 7.300 5.30016 1.000 1.400 600 51 3.300 4.000 2.600 86 1.200 1.500 900 121 3.000 3.500 2.50017 1.700 2.400 1.000 52 2.700 3.200 2.200 87 1.400 2.000 800 122 3.400 4.000 2.80018 2.000 3.000 1.000 53 500 750 250 88 700 1.000 400 123 7.200 8.000 6.40019 1.000 1.600 400 54 2.800 3.500 2.100 89 4.300 5.500 3.100 124 6.400 7.400 5.40020 800 1.300 300 55 3.000 4.000 2.000 90 3.700 4.500 2.900 125 700 1.100 30021 3.800 4.600 3.000 56 2.100 2.500 1.700 91 1.400 2.000 800 126 1.600 2.100 1.10022 3.200 3.700 2.700 57 4.300 5.000 3.600 92 1.400 2.200 600 127 8.500 9.500 7.50023 3.300 3.800 2.800 58 4.600 6.000 3.200 93 2.600 4.000 1.200 128 500 650 35024 1.600 2.200 1.000 59 2.800 4.000 1.600 94 4.200 5.000 3.400 129 1.200 1.800 60025 2.000 2.750 1.250 60 500 650 350 95 3.500 5.000 2.000 130 1.400 2.100 70026 2.500 3.250 1.750 61 600 900 300 96 500 700 300 131 2.600 3.300 1.90027 800 1.000 600 62 1.500 2.000 1.000 97 1.700 2.600 800 132 800 1.100 50028 1.200 1.600 800 63 800 1.100 500 98 3.100 4.000 2.200 133 10.000 12.000 8.00029 800 1.100 500 64 1.400 2.200 600 99 1.400 1.900 900 134 600 800 40030 1.400 1.900 900 65 2.500 3.500 1.500 100 5.000 6.000 4.000 135 2.300 3.300 1.30031 3.900 4.800 3.000 66 1.700 3.000 400 101 5.500 7.000 4.00032 600 800 400 67 1.500 2.000 1.000 102 3.400 4.400 2.40033 500 650 350 68 2.500 3.250 1.750 103 900 1.300 50034 2.300 3.050 1.550 69 2.800 3.500 2.100 104 800 1.100 50035 1.600 2.300 900 70 500 700 300 105 5.500 6.500 4.500
M onto de Pago M onto de Pago M onto de Pago M onto de Pago
126
Tabla Escenario 2: Con Alcantarillado y sin Planta de Tratamiento
# # # #Encuesta x y z Encuesta x y z Encuesta x y z Encuesta x y z
1 5.000 6.000 4.000 27 800 1.100 500 53 2.700 3.400 2.000 79 2.800 3.300 2.3002 4.300 5.000 3.600 28 1.200 1.700 700 54 500 700 300 80 3.500 4.200 2.8003 1.000 1.500 500 29 800 1.200 400 55 2.800 3.300 2.300 81 600 800 4004 3.800 4.500 3.100 30 1.400 2.000 800 56 3.000 3.600 2.400 82 3.200 5.400 1.0005 800 1.100 500 31 3.900 5.100 2.700 57 2.100 3.000 1.200 83 3.300 4.500 2.1006 700 900 500 32 600 900 300 58 4.300 5.000 3.600 84 1.300 1.900 7007 1.400 2.000 800 33 500 700 300 59 4.600 5.400 3.800 85 2.000 2.600 1.4008 800 950 650 34 2.300 3.800 800 60 2.800 3.500 2.100 86 1.400 1.900 9009 1.700 2.200 1.200 35 1.600 2.900 300 61 500 750 250 87 1.200 1.800 600
10 800 1.200 400 36 4.300 5.800 2.800 62 600 800 400 88 1.400 2.000 80011 3.200 4.200 2.200 37 2.300 3.800 800 63 1.500 2.000 1.000 89 700 900 50012 3.100 4.000 2.200 38 2.000 3.000 1.000 64 800 1.200 400 90 4.300 5.500 3.10013 2.000 2.800 1.200 39 3.000 4.300 1.700 65 1.400 2.000 800 91 3.700 4.500 2.90014 2.900 4.000 1.800 40 800 1.300 300 66 2.500 3.300 1.700 92 1.400 2.100 70015 2.100 3.200 1.000 41 800 1.100 500 67 1.700 2.500 900 93 1.400 1.900 90016 1.000 1.750 250 42 3.400 4.700 2.100 68 1.500 2.000 1.000 94 2.600 3.400 1.80017 1.700 2.200 1.200 43 2.100 3.000 1.200 69 2.500 3.000 2.000 95 4.200 5.200 3.20018 2.000 3.000 1.000 44 1.000 1.500 500 70 2.800 3.300 2.300 96 3.500 5.000 2.00019 1.000 1.800 200 45 1.400 2.000 800 71 500 600 400 97 500 700 30020 800 1.300 300 46 1.400 2.200 600 72 600 800 400 98 1.700 2.500 90021 3.800 5.000 2.600 47 3.900 4.900 2.900 73 500 700 300 99 3.100 4.100 2.10022 3.200 4.500 1.900 48 1.800 2.300 1.300 74 2.900 4.000 1.800 100 1.400 1.800 1.00023 3.300 4.800 1.800 49 600 800 400 75 1.400 1.900 900 101 5.000 7.000 3.00024 1.600 2.400 800 50 5.000 6.000 4.000 76 1.200 1.700 700 102 5.500 8.500 2.50025 2.000 3.000 1.000 51 2.900 3.500 2.300 77 3.700 4.700 2.70026 2.500 3.300 1.700 52 3.300 4.000 2.600 78 2.500 3.100 1.900
Monto de Pago Monto de Pago Monto de Pago Monto de Pago
1