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Impacto del mínimo vital en el consumo de agua en los hogares de

estrato 2 en Bogotá D.C.

Javier AcostaHugo Andrés Carrillo

Roberto Diazgranados

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1. Motivación

2. Metodología

3. Datos y Resultados

4. Conclusiones

Motivación Metodología Resultados Conclusión

Contexto internacionalIntroducción Contexto nacional Revisión de literatura

Resumen del ejercicio Pregunta de investigaciónAspectos conceptuales

Recurso escaso

Programa para dar acceso gratuito a 6m3 de agua por mes por hogar

Efecto del Mínimo Vital sobre variaciones de la demanda de agua de estratos 2

Dos ejercicios

BogotáEstrato 2

BogotáEstrato 3

BogotáEstrato 2

SoachaEstrato 2

Regresión discontinua para aprovechar cuasi-experimento natural

Encuesta Multipropósito de 2014

TRATAMIENTO CONTROL

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PREGUNTA

+ ¿Qué impacto tuvo la implementación del Mínimo Vital en la demanda de agua de la ciudad de Bogotá, dos años y medio después de su puesta en marcha?

Resumen del ejercicio Pregunta de investigaciónAspectos conceptuales

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Fuente: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo

ODS Agua limpia y saneamiento OMS Aplicaciones

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Fuente: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo


Fuente: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo y la Organización Mundial de la Salud

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Fuente: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo y la Organización Mundial de la Salud

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Derecho Humano al Agua Problemática Decreto 64 de 2012

Fuente: Muñoz 2013

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Fuente: DANE 2012 y Muñoz 2013 “El mínimo vital vital de agua en Bogotá”


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El Decreto 64 de 2012 reglamentó e implementó el mínimo vital de agua en la capital colombiana, modificando el decreto 485 de 2011.

Allí se establece la provisión gratuita del servicio de acueducto por 6 metros cúbicos mensuales (6,000 litros) para quienes habitan en viviendas de uso residencial y mixto estratos 1 y 2.

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El agua es un bien inelástico al precio y el ingreso (Worthington & Hoffman, 2008; Nauges & Whittington, 2009).

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Los ejercicios, comúnmente, incluyen como variable dependiente el consumo de agua en función de sus determinantes: precio, ingreso, características demográficas, características de la vivienda, variables climáticas, entre otras (Worthington & Hoffman, 2008).

Algunos estudios mencionan la importancia de tener en cuenta la estructura de precio creciente por bloques en las estimaciones (Olmstead, Hanemann & Stavins, 2007; Medina & Morales, 2008).

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https://paperpile.com/c/ybJf1G/UF8jm



Estos modelos tienen problemas de endogeneidad por lo que se han usado diversas técnicas para tratarlo.

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Recientemente, una de esas técnicas consiste en el uso de cuasi-experimentos (Nataraj y Hanemann, 2011; Wichman, 2014). Permite encontrar el efecto causal con más seguridad pero es solo local (Wichman, 2014).

Medina y Morales (2008) encuentran este resultado para Colombia.

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Hipótesis

- En la medida en que el Mínimo Vital es un subsidio en especie que entrega 6 metros cúbicos a los hogares beneficiados, debería aumentar el consumo de agua porque es como un aumento del ingreso en dichos hogares.

Hipótesis Consideraciones

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1. Motivación

2. Metodología


4. Conclusiones


Regresión Discontinua BogotáIntuición Regresión Discontinua Soacha

Consumo de agua del hogar

Las variaciones en la demanda de agua, después de la implementación de la medida, son una combinación entre los determinantes tradicionales y el Mínimo Vital (programa), por lo que hallar el efecto del Mínimo Vital requiere aislar el efecto de todos los demás factores.

Precio delagua Ingreso

Características demográficas

Características físicas de la vivienda

Variable adicional

PERO!Asignación al programa no fue aleatoria (estrato 1 y 2)Se requiere construir un grupo control adecuado

Determinantes tradicionales

Descripción Soacha -BogotáEstratos 2-3

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Dos ejercicios:

BogotáEstrato 2

BogotáEstrato 3

SoachaEstrato 2

TRATAMIENTO CONTROL

BogotáEstrato 2


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Fuente: Alcaldía Mayor de Bogotá - DECRETO 291 DE 2013

Estrato 2 como grupo tratado y estrato 3 como grupo control

Viviendas en el límite decretado por la Alcaldía Mayor de Bogotá

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Descripción

Estrato

2

Estrato

3

Imágen tomada de google maps

Soacha -BogotáEstratos 2-3

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Fuente: Wikipedia y modificaciones propias https://es.wikipedia.org/wiki/Di%C3%B3cesis_de_Soacha

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https://es.wikipedia.org/wiki/Di%C3%B3cesis_de_Soacha



Soacha

Bogotá

Imágen tomada de google maps


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Variable de focalización

Ancho de banda de hogares comparables

Regresión Discontinua Nítida

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Variable de focalización

Ancho de banda de hogares comparables

Regresión Discontinua Borrosa

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Continuidad Local

No manipulación

Fuente: Guía práctica para la evaluación de impacto (Raquel Bernal y Ximena Peña)

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Descripción Distancias ModeloModelo de dos ecuaciones


mide la discontinuidad de la probabilidaden el punto de corte

efecto promedio del tratamiento en el umbral

Variable de focalización (Zi) Se usa la distancia al límite entre estratos 2 y 3 de Bogotá según el Decreto 291 de 2013

Consumo de agua en metros cúbicos

Variable de tratamiento (Di) Estrato de la vivienda según la encuesta

Variable dependiente (Yi)

Características observables (X) Determinantes consumo de agua

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Descripción Distancias ModeloModelo de una sola ecuación


Se estima un efecto local LATE* (Yi)

Variable de focalización continua (Zi) Se usa el límite entre los municipios de Bogotá y Soacha

Variable dependiente consumo m3 agua

Variable de tratamiento (Di) Pertenecer a Bogotá son los tratadosPertenecer a Soacha los no tratados

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1. Motivación

2. Metodología


4. Conclusiones


EstimacionesDatos Robustez

EM2014 Variable de resultado

OBJETIVO: Obtener información estadística sobre aspectos sociales, económicos y de entorno urbano de los hogares y habitantes para el diseño y evaluación de políticas públicas. (DANE-SDP)

Se tomó la encuesta realizada en 2014 donde se captura información para el municipio de Soacha; la información se obtuvo de la SDP

La SDP adicionalmente suministró la información de la manzana censal donde se aplicaron las encuestas

¿Cómo se factura el servicio de Acueducto? Variables de control

A través de Infraestructura de Datos Espaciales para el Distrito Capital -IDECA- se obtuvo la estratificación del Decreto 291 de 2013, bajo las políticas de Datos Abiertos del MINTIC

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La encuesta preguntó a cada hogar por el valor pagado en cada servicio: acueducto, alcantarillado y aseo. Por tanto, es posible asignar el consumo en metro cúbicos con las tarifas vigentes en octubre de 2014 de la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá (EAAB), época en que se realizó la encuesta.

Sin embargo, se tomaron en cuenta dos consideraciones:● No todos los hogares reportaron los valores por separado. Esto implicó tener en cuenta

el pago de subtotales y/o el pago en aseo; descartando los registros de información inconsistente.

● Ajuste por subsidio Mínimo Vital.

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Sin mínimo vital Con mínimo vital


Valor factura

Cargo fijo

Precio metro cúbico hasta 20

m3*consumo

Precio metro cúbico después

de 20 m3*consumo

Cargo fijo


m3*consumo


de 20 m3*consumo

Cobro aseo

Acueducto Alcantarillado Aseo

Fuente: Elaboración propia con información de la EAAB.

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Sin mínimo vital Con mínimo vital


Fuente: Elaboración propia con información de la EAAB.

Valor factura

Cargo fijo

Precio metro cúbico desde 7 hasta 20

m3*consumo


de 20 m3*consumo

Cargo fijo


m3*consumo


de 20 m3*consumo

Cobro aseo

Acueducto Alcantarillado Aseo

6 m3 sin costo

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Estrato 2 Estrato 30-20 m3 $1,507 $2,135>20 m3 $2,511 $2,511

Fuente: EAAB tarifas 2014

¿Cómo se factura el servicio de Acueducto?

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Bogotá Soacha


Fuente: Elaboración propia con tarifas de la EAAB para octubre de 2014.

Conozca la factura

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http://guatoc.acueducto.com.co/Factura/NUEVA_FACTURA.html

http://guatoc.acueducto.com.co/Factura/NUEVA_FACTURA.html




Bogotá Soacha


Fuente: Elaboración propia con tarifas de la EAAB para octubre de 2014.

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Ejemplo imputación: Supongamos que un hogar de estrato 2 reportó el total de la factura ($60.000). La imputación de su consumo sería:

Consumo en metros = F($60.000-Valor imputado en aseo) cúbicos mensuales 2

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¿Cómo se factura el servicio de Acueducto? Determinantes del consumo de agua

Con información de la encuesta se tomaron los siguientes (siguiendo a Medina y Morales, 2008):

● Ingresos (imputado con información de la encuesta).● Número de personas del hogar.● Número de dormitorios.● Cuartos con ducha.● Número de inodoros.● Terraza.● Garaje.

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¿Cómo se factura el servicio de Acueducto? Determinantes del consumo de agua

Con información de la encuesta se tomaron los siguientes (siguiendo a Medina y Morales, 2008):

● Lote o solar.● Jardín o patio.● Lavadero.● Lavamanos.● Zonas verdes o de propiedad común.● Cocina.● Tipo de vivienda.● Continuidad del servicio.

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Descripción Distancias Modelo

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos de la EM2014 y el Decreto 291 de 2013

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Descripción Distancias Modelo

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos de la EM2014

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1. Motivación

2. Metodología


4. Conclusiones



Regresión Discontinua Bogotá Regresión Discontinua Soacha

Gráficos de la regresión discontinua Gráficos de la regresión discontinua

Con

sum

o en

m3

de a

gua

al m

es

Pro

babi

lidad

de

ser t

rata

do

Variable de focalización (distancia) Variable de focalización (distancia)

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Regresión Discontinua Bogotá Regresión Discontinua SoachaTabla 1D.Pruebas de continuidad local para la regresión discontinua borrosa: Bogotá, estratos 2-3

Variable Estimador convencionalEstimador

corrección por sesgoEstimador robusto Ancho de banda

Tamaño de muestra efectivo a la izquierda del punto de

corte

Tamaño de muestra efectivo a la derecha del punto de corte

Personas por hogar 0.44 0.38 0.43 374 1,370 1,203

Ingresos 0.03 0.04 0.06 457 1,697 1,485

Cuartos con ducha 0.00 0.00 0.00 419 1,590 1,388

Baños 0.00 0.00 0.01 449 1,665 1,456

Cuartos para dormir 0.03 0.02 0.04 426 1,613 1,388

Jardín 0.74 0.60 0.63 386 1,453 1,220

Solar 0.01 0.01 0.01 509 1,827 1,621

Garaje 0.00 0.00 0.00 438 1,650 1,444

Lavamanos 0.78 0.52 0.57 363 1,335 1,174

Lavadero 0.11 0.09 0.13 386 1,453 1,226

Tipo de vivienda 0.66 0.65 0.66 314 1,179 953

Disponibilidad agua 24 horas 0.26 0.14 0.18 382 1,426 1,211

Zona verde 0.00 0.00 0.00 347 1,317 1,114

Terraza 0.00 0.00 0.00 394 1,528 1,261

Fuente: Elaboración propia con base en la EM 2014. Se presentan los p-valores por estimador. En rojo se señalan las variables donde no hay continuidad local.

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Panel A: Estimación sin variables de control

Panel B: Estimación con variables de control

Parámetro estimado bajo la regresión discontinua borrosaPanel A Panel B

Ancho de banda 654 m 651 m

Observaciones Estrato 3 1,834.00 1,809.00

Observaciones Estrato 2 1,576.00 1,510.00

Total de observaciones 3,410.00 3,319.00

Estimador convencional1.71 m3 ***

(0.468)1.84 m3 ***

(0.47)

Estimador corrección por sesgo 1.9 m3 ***(0.468)

2.02 m3 ***(0.47)

Estimador robusto1.9 m3 ***

(0.51)2.02 m3 ***

(0.513)Fuente: Elaboración de los autores*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1Errores estándar en paréntesis

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Sin embargo, no es claro que la inclusión de controles sea útil para resolver la no continuidad local. Calonico, Cattaneo, Farrell, y Titiunik (2016) argumentan que sólo debe hacerse para aumentar la eficiencia de los estimadores. Por tal motivo, se realizó un ejercicio de “exact matching”, tomando hogares iguales en las características en donde no se encontró continuidad local buscando contar con una muestra grande. Estas variables fueron: hogares con un solo sanitario, con terraza, con baños con ducha y con solar.

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https://paperpile.com/c/ybJf1G/kuqL



Gráfico de la regresión discontinua Gráfico de la regresión discontinua

Con

sum

o en

m3

de a

gua

al m

es

Pro

babi

lidad

de

ser t

rata

do

Variable de focalización (distancia) Variable de focalización (distancia)


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Pruebas de continuidad local regresión discontinua nítida: Bogotá, estratos 2-3

VariableEstimador

convencional

Estimador corrección por

sesgo

Estimador robusto

Ancho de bandaEstrato 3 tamaño de

muestra efectivoEstrato 2 tamaño de

muestra efectivo

Personas por hogar 0.55 0.42 0.51 596 413 568

Ingresos 0.67 0.83 0.86 590 413 568

Cuartos para dormir 0.27 0.24 0.34 653 442 605

Jardín 0.11 0.05 0.07 776 514 686

Garaje 0.73 0.90 0.91 769 514 673

Lavamanos 0.71 0.87 0.89 744 502 654

Lavadero 0.98 0.88 0.90 763 508 673

Tipo de vivienda 0.87 0.69 0.73 654 431 575

Disponibilidad agua 24 horas 0.70 0.76 0.79 1,081 664 779

Fuente: Elaboración propia. Se presentan los p-valores por estimador.


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Parámetro estimado bajo la regresión discontinua nítida

Ancho de banda 807 m

Observaciones Estrato 3 514


Total de observaciones 1,180

Estimador convencional1.34 m3 **

(0.624)

Estimador corrección por sesgo1.47 m3 **

(0.624)

Estimador robusto1.47 m3 **


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Parámetro estimado bajo la regresión discontinua nítida Bogotá variando el ancho de banda

Ancho de banda 300 m 400 m 500 m 600 m 700 m 807 m

Observaciones Estrato 3 207 288 348 404 464 514

Observaciones Estrato 2 294 405 487 546 614 666

Total de observaciones 501 693 835 950 1,078 1,180

Estimador convencional 2.20 m3 1.16 m3 1.14 m3 1.30 m3 * 1.38 m3 ** 1.34 m3 **

Estimador corrección por sesgo2.22 m3 1.20 m3 1.20 m3 1.38 m3 * 1.48 m3 ** 1.47 m3 **

Estimador robusto 2.22 m3 1.20 m3 1.20 m3 1.38 m3 1.48 m3 * 1.47 m3 **Fuente: Elaboración de los autores*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

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No obstante, en este ejercicio no puede atribuirse toda la diferencia en consumo a la medida puesto que los hogares también enfrentan precios distintos. De esta forma, parte de la diferencia total proviene del programa y parte de la diferencia en precios.¿Qué parte proviene de cada uno?

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De acuerdo con Hoynes y Schanzenbach (2007), una transferencia en especie desplaza la curva de demanda horizontalmente en la magnitud del subsidio. Como estos hogares enfrentan, además del programa, distintos precios, la siguiente gráfica ilustra la situación para el ejercicio:

Agua

Otros bienes

Estrato 3

Estrato 2

Es razonable pensar que la máxima diferencia en precios (A) es más pequeña que la diferencia creada por el tamaño del subsidio (B).

A BFuente: Elaboración propia con base en Hoynes y Schanzenbach (2007).

MV

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Estrato 2 Estrato 30-6 m3 0 $2,1357-20 m3 $1,507 $2,135>20 m3 $2,511 $2,511

Fuente: EAAB tarifas Acueducto 2014

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Estrato 2 Estrato 30-6 m3 $923 $1,3087-20 m3 $923 $1,308>20 m3 $1,539 $1,539

Fuente: EAAB tarifas Alcantarillado 2014

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Consumo grupo control: 9.2 metros

cúbicos

6 metros cúbicos 3.2 metros cúbicos

Tarifas estrato 2

Tarifas estrato 3

$12,235

$30,141

$7,776

$11,016

Diferencia $17,906 $3,240

85% corresponde a los primeros 6

m3

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Parámetro estimado bajo la regresión discontinua nítida

Ancho de banda 1,384 m



Total de observaciones 275

Estimador convencional0.751 m3

(2.01)

Estimador corrección por sesgo0.339 m3

(2.01)

Estimador robusto0.339 m3


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Pruebas de continuidad local regresión discontinua nítida: Bogotá - Soacha, estrato 2

VariableEstimador convencional

Estimador corrección por sesgo

Estimador robusto

Ancho de banda

Soacha tamaño de muestra efectivo

Bogotá tamaño de muestra efectivo

Personas por hogar 0.252 0.167 0.253 1,655 40 282

Ingresos 0.704 0.577 0.621 1,882 46 322

Cuartos para dormir 0.547 0.514 0.594 1,782 40 302

Jardín 0.215 0.170 0.263 1,800 46 312

Garaje 0.672 0.694 0.777 2,559 75 436

Lavamanos 0.773 0.884 0.890 1,943 46 329

Lavadero 0.052 0.042 0.066 1,861 46 322

Fuente: Elaboración de los autores. Se presentan los p-valores por estimador.

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Siguiendo a Cohen (1988) quien en su libro Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences presenta la forma de calcular el tamaño de muestra para la comparación de dos promedios;

El autor recomienda el uso del valor d=0.2 en la ecuación

Para este ejercicio se recomienda una potencia para la aplicación de la prueba del 80% obteniendo un tamaño de muestra de 271 hogares por cada municipio a una distancia menor a 800m del límite entre los dos municipios

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1. Motivación

2. Metodología


4. Conclusiones


- Los resultados permiten pensar que el programa sí tuvo el efecto de aumentar el consumo de agua. En particular, en los hogares usados para la estimación, la diferencia estimada en el consumo de agua por hogar fue de 1.34 metros cúbicos, de los cuales es razonable pensar que buena parte se debe al programa.

- Las limitaciones de datos en Soacha no permitieron encontrar un efecto en este ejercicio que presentaba la ventaja de un grupo control más comparable. Sin embargo, el trabajo presenta una metodología para medir el efecto del programa que puede usarse con mayor disponibilidad de información de los hogares cerca al límite con Bogotá.

- Se debe realizar al menos 271 encuestas a hogares por municipio a una distancia menor a 800m.

- Se recomienda implementar programas para el ahorro del agua dado el impacto que tiene la medida de aumentar el consumo.

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impacto del mínimo vital en el consumo de agua en los ... · la sdp adicionalmente suministró la...

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