Evalaución de Impacto Ambiental

CLASE 2:

I. Volver a tema de posibles métodos de valuación económica de impacto ambiental

II. El origen de la técnica de valuación hedónica y sus aplicaciones

III. Metodología de valuación hedónica

IV. Un caso para ciudades de Estados Unidos

V. Un caso empírico para Buenos Aires

• A. Métodos Directos o de preferencia declarada:

Valuación Contingente y otros

• B. Métodos Indirectos:

– Precios Hedónicos

– Valuación por “Costos Evitados”

– Costos de Viaje

I. Posibles metodologías para hacer valuación económica de IA

Intuición primero:

El método de los precios hedónicos es un método de precios de componentes. La realidad es que los bienes no son homogéneos, sino que difieren en sus características. Acá vamos a pensar en los bienes como en un conjunto de características.

Hedónico significa bienestar o disfrute en griego, por lo cual precios hedónicos se refiere al aporte al mismo que proporciona cada “componente” de un bien.

La idea es que los individuos están dispuestos a pagar por un bien según los atributos de éste:

- un agricultor estará DAP más por un terreno con mejor calidad de la tierra, más cercanía a lugares de transporte de mercaderías, etc.;

- un trabajador estará dispuesto a recibir un salario menor si el riesgo de un accidente laboral es menor, la jornada de trabajo es menor, etc.

- Una persona está dispuesta a pagar un precio más caro por un inmueble si la casa tiene mucho metros, cierta cantidad de baños, está en un barrio más lindo, menos ruidoso, etc.

Ejemplo: Estamos en proceso de alquilar un departamento en cierta ciudad. Visitamos dos departamentos que tienen características similares, pero difieren en que uno se halla en una calle especialmente ruidosa pero el otro está en una calle con mucho menos ruido. Supongamos que la primera vivienda tiene una media de 60 decibeles de ruido por día y la segunda 50. Pero, la primera cuesta 1.000 pesos y la segunda 1.100. Si la única diferencia entre las dos viviendas es el precio y los decibeles, y nos decidimos a alquilar la segunda de las dos, estamos revelando las “preferencias” hacia el ruido. La diferencia de decibeles tiene un valor para nosotros de al menos $100.

No existe mercado del ruido, pero el mercado inmobiliario nos da una pauta para inferirlo.

II. Origen y aplicaciones

Hay bastante controversia sobre el origen de las aplicaciones de este método:

- Colwell y Dilmore (1999) dicen que fue Haas (1922) para estimar una demanda de tierras agrícolas;

- Griliches (1961) sostiene que la primera aplicación significativa fue en el sector automotriz en 1939. La administración norteamericana estudiaba (ante el aumento de precios) el comportamiento oligopólico del mercado de autos en Estados Unidos, por eso el sector presentó un estudio del economista Andrew Court en el cual mostraba que se podían justificar los precios por la mejora de las características de los automóviles.

Otras aplicaciones:

- Valuar componentes de Computadoras, Videograbadoras, otros electrodomésticos, etc.

- Valuar bienes relacionados con lo agrícola: leche, vino, cigarrillos, trigo, algodón, herbicidas, tela con la que se fabrica la ropa (si se valúa lo orgánico o no), papel (si se valora el etiquetado), etc.

- Valuar obras de arte: pinturas de Picasso, pinturas de impresionistas, música clásica, etc.

- Para valuar riesgos de terremotos

- Para valuar impactos de contaminación: ruido de aeropuertos, contaminación del aire, vibraciones de subtes, olores por rellenos sanitarios, etc.

III. Metodología de valuación hedónica

La teoría detrás del método de precios hedónicos puede encontrarse en: S. Rosen, Journal of Political Economy, 1974. Ahí sí hay acuerdo de que esta es la contribución teórica más importante que dio origen.

La idea es que un incremento de precio debido a mejoras en alguna característica va a ser igual a la Disponibilidad a Pagar del comprador por esa característica, así como el costo marginal para el vendedor de producir esa característica.

O sea que el precio marginal hedónico por una característica es igual al valor marginal de las mismas para los compradores y al costo marginal de producirla para los vendedores.

A lo largo de la función de precios hedónica, los productores, los consumidores y el mercado coinciden en su valuación marginal de la característica que se pretende valuar.

,

( , ; )

. . ( )

maxZ X

U Z X S

s a P Z X I

Compradores de una casa: Dueños de

la casa:

( ) ( , ; )maxZ

P Z C r Z S

( , ; )

( , ; )

( )i

i

U Z X SZ

U Z X SiX

P Z

Z

( ) ( , ; )

i i

P Z C r Z S

Z Z

Nota: S por ahora lo pongo como igual, pero luego lo voy a detallar más.

Se supone que el precio del bien compuesto X es 1.

Otra manera de ver el problema es: para un Z dado, cuál es el X a consumir para mantener cierta Utilidad, entonces

De allí puede deducirse cuanto el consumidor pagaría por comprar la casa de características Z, dado su nivel de ingreso, de forma tal de mantener su utilidad constante

( , ; )U I Z S U

Otra manera de ver el tema en pensar en P(Z) como el precio necesario para que el productor obtenga cierto beneficio dado el nivel de la característica y el precio de los insumos. Eso va a ser el “offer curve”. Entonces:

( , ; )

( , ; , )

C r Z S

r Z S

( , , ; )I Z U S“Bid curve” creciente y cóncava c.r.a. características

Z i=Calidad Aire

Precio

Fn. Precios Hedónica

Fuente: Rosen (1974)

Nota: En este gráfico, se supone que precio de casas aumenta a una tasa decreciente antes aumentos en la calidad ambiental.

“Bid” Fns. De distintos consumidores. La pendiente dice que más calidad más disponibilidad a pagar (para misma utilidad). Cada uno tiene un mapa cuya utilidad va creciente para abajo.

“Offer” Fns. Mapa creciente hacia arriba. Pendiente: para ofrecer mayor calidad (y mantener los beneficios constantes) requiere más precio. Beneficios aumentan hacia arriba.

1) Estimar una función de precios hedónica: P=f(Z)

2) Estimar una demanda de las características en base a los precios implícitos derivados del paso1):

dPi/dZi=g(Zi,S) Noten que si función hedónica lineal, no se pueden estimar

las demandas de las características.

El tema es que del paso 1) se obtiene el precio implícito de la característica para diferentes niveles de la misma. Pero, lo que se quiere realmente saber es para un individuo particular cuál es su DAP por un poco más de la característica. Cada individuo particular solamente está representado en un punto de la función hedónica.

Hay dos pasos diferentes en la metodología

Pero, cuanto es la DAP de cada comprador para otras cantidades de Zi no está definido.

Figura 2. Curvas derivadas de la característica zi

iz 1

Zi = Calidad del aire

Z11 Z2

1

i

iz 1

iz 2

iz 2

izp

Nota: generalmente lo que se hace es suponer que la oferta es totalmente inelástica

Evidencia empírica:

(Ver fotocopias)

El paper más citado es Palmquist (1984), “Estimating the Demand for the Caracteristics of Housing”, The Review of Economics and Statistics

Es un estudio sobre valuación de calidad del aire (partículas).

Base de datos de casas de familia ocupadas por sus dueños.

Precios de hipotecas de Federal Housing Administration.

Características tenidas en cuenta:

– De las casas,

– Del barrio,

– Ambientales

Es posible la valuación hedónica de la contaminación de Buenos Aires?

A. Datos Contaminación por Aire – Laboratorio Vigilancia Atmosférica (Palermo, PM, NO, NO2,Nox,CO)

– INQUIMAE* (Estación fija Belgrano 1500, CO,NO,NO2,O3; Campaña NO2 y SO2 en 20 puntos 1994-1995) * Instituto de Química Física de los Materiales, Medio Ambiente y Energía

– Fundación Siglo XXI (Talcahuano 400, CO),

– Campañas sueltas (por ejemplo Banco Mundial Proyecto “Gestión de la Contaminación).

• Niveles encontrados:

• Mayor preocupación: NO2, PM, CO

• Cierta o poca preocupación: O3, Pb, SO2

0

20

40

60

80

100

120

140

160

Jun

-94

Jul-9

4

Ag

o-9

4

Se

p-9

4

Oct

-94

No

v-9

4

Dic

-94

En

e-9

5

Fe

b-9

5

Ma

r-9

5

Ab

r-9

5

Ma

y-9

5

Jun

-95

Jul-9

5

Ag

o-9

5

Se

p-9

5

Oct

-95

No

v-9

5

Dic

-95

En

e-9

6

Fe

b-9

6

Ma

r-9

6

Ab

r-9

6

Ma

y-9

6

Jun

-96

Jul-9

6

Ag

o-9

6

Se

p-9

6

Oct

-96

No

v-9

6

Dic

-96

En

e-9

7

Fe

b-9

7

Ma

r-9

7

Ab

r-9

7

Ma

y-9

7

Jun

-97

Jul-9

7

Ag

o-9

7

Se

p-9

7

Oct

-97

No

v-9

7

Dic

-97

En

e-9

8

Fe

b-9

8

Ma

r-9

8

Ab

r-9

8

Ma

y-9

8

Jun

-98

Jul-9

8

Ag

o-9

8

Se

p-9

8

Mes-Año

Niv

ele

s d

e c

on

tam

ina

nte

s

CO (ppm) NO (ppb) NO2 (ppb) O3 (ppb)

Campaña Ciudad Universitaria:medición a 10 m. de altura

Campaña Avenida Belgrano al 1500, medición a 10 m. de altura. Campaña Facultad de Agronomía, al nivel

del suelo

Campaña 1972 Campaña 1996-1998 Campaña 1999Institución que la llevó acabo

Facultad de Ingeniería,Universidad de BuenosAires (UBA), Ing.Federico GuillermoMalvarez

Dirección General de Políticay Control Ambiental,Subsecretaría de MedioAmbiente del Gobierno de laCiudad de Buenos Aires(GCBA)

Subsecretaría de MedioAmbiente delGCBA/Plan UrbanoAmbiental (O.Santanatoglia, UBA)

MétodoTecnología N.D. RION NL 05/en mano RION NL 50/ trípode

Tiempos 20 min. 5 min. 5/10/15 min.Mediciones N.D. Max/Min/nivel sonoro

equivalente (dB(A))N.D.

Períodos (en 24 hs) (8-10 Ma/11-13 Me/18-20 T) Día/21-22 Noche

(ruido por hora: turno mañanaM y vespertino V)CGP 1: M 8-13 y V 18-22CGP 2: M 8-11 y V 18-20CGP 14: M 11-13 y V 18-21CGP 13: M 11-13 y V 17-20

Lunes a viernes8-9 M1/11-12 M2/19-20 T/22-23 N

Períodos (en el año) N.D. CGP 1: mayo-septiembre1996, CGP 2: mayo-junio1996 , CGP 13: diciembre1997, GCP 14: noviembre de1997

abril-mayo-junio

Puntos (cruces) 44 162 (53 en CGP 1, 19 enCGP 2, 53 en CGP 14, 37 enCGP 13)

92

Total datos 86 1360 368Tráfico No Total vehículos por minuto

(flujo arteria con mayortránsito)

Tipo de vehículo porminuto (separado enAutos, Colectivos,Camiones y Otros)

Separado Calle/Avenida Calle/Avenida Mayoría AvenidasCalle/Cruce Calle de registro/Calle de

referenciaCalle/Avenida/Ambascalles cruce/Ambasavenidas cruce

Áreas ActividadValores Límite Máximo

Permisible(dB(A) eq.)

PeríodoDiurno

PeríodoNocturno

Ambiente exterior

I (silenciosa)Educativa, Hospitalaria, Área nat.

Protegida 60 50II (levemente ruidosa) Residencial 65 50

III (intolerablementeruidosa) Comercial 70 60

IV (ruidosa) Industrial 75 70V (especialmente

ruidosa) Espectáculos al aire libre, rutas 80 75Ambiente interior

VI (trabajo) Sanitario 50 40VI (trabajo) Docente 50 50VI (trabajo) Cultural 50 50VI (trabajo) Oficinas 55 55VI (trabajo) Comercios 60 60VI (trabajo) Industrias 60 60

VII (vivienda) Habitable (habitaciones, living) 50-60* 40-50*VII (vivienda) Servicios (cocinas, baños, etc) 55-65* 45-55*

Ejemplo Normativa de RuidoCABA

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

58-64 64-70 70-76 76-82 >82

Nivel de ruido (dB(A))

Promedios Mediciones de Ruido Capital Federal

60.00

65.00

70.00

75.00

80.00

85.00

90.00

1972 1996 1997 1998 1999Años

db

(A)

Mañana

Tarde/Noche

Nivel dificultaconversación

Nivel lesionessi continuo

Tabla. Características de los inmueblesCaracterísticas DetallePiso en el que se encuentra Número (0=Planta Baja)Tipo (número de ambientes -A- o dormitorios -D-)

1=1A, 2=2A, 3=3A, 4=2D+Dependencia, 5=3D,6=3D+Dependencia, 7=4 o+D

Subtipo 1=Departamento, 2=Piso, 3=Semi-Piso, 4=Duplex,5=Triplex, 6=Loft

Ubicación planta 1=Frente, 2=Contrafrente, 3=Lateral, 4=Interno,5=Otros, según lista

Balcón terraza 1=Si, 0=NoSuperficie cubierta M2

Orientación del living 1=Este, 2=Noreste, 3=Norte, 4=Noroeste, 5=Oeste,6=Suroeste, 7=Sur, 8=Sureste

Cocheras NúmeroAntigüedad Número de añosCantidad de pisos del edificio NúmeroToilette-recepción 1=Si, 0=NoPalier 1=Privado, 2=Semi-privado, 3=ComúnCalefacción 1=Aire caliente, 2=Losa radiante general, 3=Losa

radiante individual, 4=Radiadores central,5=Radiadores individuales, 6=Estufas, 7=Pico de gas,8=sin calefacción, 9=otro tipo

Aire acondicionado 1=Central del edificio, 2=Central individual,3=Equipo individual, 4=otro tipo, 5=sin aire

Agua caliente 1=Caldera central, 2=Caldera Individual,3=Termotanque central, 4=Termotanque individual,5=Calefón, 6=otro tipo

Baulera 1=Individual, 2=Compartida, 3=No tieneCantidad de baños NúmeroTeléfono Número de líneasApto profesional 1=Si, 0=NoLuminosidad Número ranking de 0 a 10Estado 1=A estrenar, 2=En construcción, 3=Excelente,

4=Muy bueno, 5=Bueno, 6=Regular, 7=A refaccionarFuente: Base de datos de ventas de departamentos en Barrio NorteSistema de Ofertas Múltiples

Variable Mínimo Máximo Media Mediana Desvío Precio 26,000 800,000 201,220 159,000 156,824 Aire acondicionado

0 1 0.27 0 0.44

Antigüedad 0 80 26.19 25 18.24 Baños 1 5 1.61 1 0.80 Baulera 0 1 0.52 1 0.50 Calefacción 0 1 0.38 0 0.49 Cantidad de pisos

2 32 10.44 10 4.47

Cocheras 0 5 0.58 0 0.80 Palier 0 1 0.49 0 0.50 Piso 0 26 5.13 4 3.70 Superficie cubierta

21 600 141.83 120 94.05

Teléfono 0 5 0.93 1 0.49 Ubicación planta

0 1 0.69 1 0.46

Totalmicros 0 4541 668.3 339 886.14 Plaza 0 8 2.19 2 1.67 Subte 0 13 5.66 5 3.38 Nota: Para el conjunto de estas variables, n=267 (la diferencia con n=400 de toda la muestra es por valores faltantes en alguna o varias de ellas).

F u n c i ó n f l e x i b l e l l a m a d a B o x - C o x l i n e a l :

uZp i 10

s i e n d o

1

p

p e l v e c t o r ( n x 1 ) d e p r e c i o

d e l o s i n m u e b l e s s u j e t o a u n a

t r a n s f o r m a c i ó n , y

1

ii

ZZ l a s

c a r a c t e r í s t i c a s s u j e t a s a u n a t r a n s f o r m a c i ó n .

F o r m a F u n c i o n a l V a l o r e s L i n e a l = = 1 L o g - L o g = = 0 L o g - L i n = 0 , = 1 L i n - L o g = 1 , = 0

Tabla 3. Resultados obtenidos (variable dependiente: Precio en miles, n=247) Variables independientes Lineal Log-Log Log-Lin Lin-Log Box-Cox Constante -21.63 0.344* 3.99* -613.9* -0.25 (23.29) (0.16) (0.56) (204.5) (0.73) Aire acondicionado 4.4 0.03 0.04 5.74 0.03 (8.77) (0.03) (0.05) (11.69) (0.03) Antigüedad -0.64* -0.003* -0.002 -0.14 -0.003* (0.41) (0.001) (0.002) (0.41) (0.001) Baños 2.98 0.009 -0.03 43.21* 0.02 (6.38) (0.04) (0.04) (19.23) (0.05) Baulera 5.85 -0.01 0.15** -11.97 -0.01 (9.52) (0.03) (0.08) (14.99) (0.03) Calefacción -10.77 -0.09* -0.18* 3.51 -0.89* (9.66) (0.04) (0.07) (14.1) (0.04) Cantidad de pisos 1.63*** 0.04 0.01*** 14.21* 0.04 (1.16) (0.05) (0.007) (19.23) (0.05) Cocheras 21.07** 0.06* 0.04 36.71* 0.07* (12.26) (0.03) (0.03) (12.47) (0.03) Palier 14.65 0.05 0.13*** 10.83 0.04 (12.37) (0.04) (0.08) (16.52) (0.04) Piso 1.99 0.006 0.004 2.59 0.006 (1.57) (0.005) (0.007) (1.89) (0.005) Superficie cubierta 1.28* 0.97* 0.006* 149.88** 1.24* (0.07) (0.04) (0.007) (81.31) (0.34) Teléfono 3.83 0.01 -0.07*** 17.96*** 0.02 (8.15) (0.03) (0.04) (11.86) (0.03) Ubicación planta -11.51 -0.02 0.12* -22.22 -0.02 (10.74) (0.04) (0.06) (18.52) (0.03) Totalmicros -0.005 -0.00003*** -0.00001 -0.007 -0.00002*** (0.005) (0.00002) (0.00003) (0.01) (0.00002) Plaza -3.99

(3.05) -0.02** (0.001)

-0.01 (0.01)

-5.49 (4.31)

-0.02* (0.009)

Subte 4.79** 0.02* 0.01 6.59* 0.02* (2.7) (0.007) (0.009) (3.12) (0.006) 1 0 0 1 -0.006 (0.05) 1 0 1 0 -0.06 (0.09) Log-likelihood 1,465.94 -1,312.65 -1,407.50 -1,520.05 -1,312.23 Log-Likelihood Ratio 307.42 0.84 190.54 415.64 Nota: Todos los modelos son estimados con LIMDEP 6.0 Entre paréntesis se reportan los desvíos estándares. Obviamente el valor de los coeficientes estimados no es directamente comparables por tratarse de diferentes formas funcionales.

Test de Log-Likelihood Ratio (razón de máxima verosimilitud) para testear las formas funcionales (ver al respecto, Davidson y Mc Kinnon 1985), según el cual el estadístico a calcular es:

χ2

calc = 2*(lnLNR-lnLR) , ~ χ 2J

donde lnLNR y lnLR son los log-likelihood de la forma no restringida (Box-Cox) y restringida (lineal, log-log, log-lin y lin-log) respectivamente, y J es el número de restricciones que se imponen (aquí J=2 en todos los casos ya que se imponen restricciones sobre y sobre λ). Dado que el valor de tabla para χ2 5% es 5.99, se rechazan las formas funcionales lineal, Log-lin y Lin-log, pero no Log-Log.

Ventajas y desventajas de la valuación hedónica

• Solamente se capta valor de uso (de los que viven). Pero, puede haber gente que visite el lugar y eso no lo capta.

• Se necesitan muchos datos (en particular, para paso 2).

• Todas las variables influyendo en el precio de los inmuebles deben ser tomadas como “control”. Sino, hay variables omitidas y eso sesga los coeficientes.

• La función hedónica no puede ser lineal si se va a estudiar la demanda de la calidad ambiental. Hay un tema importante con la elección de la forma funcional.

• Tiene que haber cierta variedad para que las personas puedan llegar a un equilibrio (e.g., no todas casas grandes en lugares poco contaminados)

• Las personas que compran las casas tienen que tener conocimiento perfecto antes de la compra del nivel de contaminación implicado y de cómo éste impacta en ellas.

• Los mercados inmobiliarios deben estar en equilibrio. Precios deben ser de equilibrio (sino, no correl con var. Amb). Deben ser mercados competitivos, de varias transacciones.

• Puede haber problemas de multicolinealidad. SO2 y Nox relacionadas, no se pueden aislar.