Evalaución de Impacto Ambiental

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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
I. Posibles metodologías para hacer valuación económica de IA
• A. Métodos Directos o de preferencia declarada:
Valuación Contingente y otros
• B. Métodos Indirectos:
– Precios Hedónicos
– Valuación por “Costos Evitados”
– Costos de Viaje
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.
Compradores
de una casa:
maxU (Z , X ; S )
Z ,X
s.a. P ( Z )  X  I
U ( Z , X ; S )
Zi
U ( Z , X ; S )
X i
P( Z )

Z i
Dueños de
la casa:
max  P(Z )  C(r, Z ; S )
Z
P ( Z ) C ( r , Z ; S )

Z i
Z i
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
U (I  , Z ; S )  U
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
 ( I , Z ,U ; S )
“Bid curve” creciente y
cóncava c.r.a. características
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 ,  )
Precio
“Offer” Fns. Mapa creciente hacia
arriba. Pendiente: para ofrecer mayor
calidad (y mantener los beneficios
constantes) requiere más precio.
Beneficios aumentan hacia arriba.
Fn. Precios
Hedónica
“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.
Fuente: Rosen (1974)
Z i=Calidad Aire
Nota: En este gráfico, se supone que precio de casas aumenta a una
tasa decreciente antes aumentos en la calidad ambiental.
Hay dos pasos diferentes en la metodología
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.
Pero, cuanto es la DAP de cada comprador para otras cantidades
de Zi no está definido.
Figura 2. Curvas derivadas de la característica zi
 1
zi
1
zi
 2
 2
z i
z i
p
zi
Zi = Calidad del aire
Z11
Z21
i
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
CO (ppm)
NO (ppb)
NO2 (ppb)
Mes-Año
O3 (ppb)
Sep-98
Ago-98
Jul-98
Jun-98
May-98
Abr-98
Mar-98
Feb-98
Campaña Avenida Belgrano al 1500,
medición a 10 m. de altura.
Ene-98
Di c-97
Nov-97
Oct-97
Sep-97
Ago-97
Jul-97
Jun-97
May-97
Abr-97
Mar-97
Feb-97
Ene-97
Di c-96
Nov-96
100
Niveles de contaminantes
60
Oct-96
Sep-96
Ago-96
Jul-96
Jun-96
May-96
Abr-96
Mar-96
Feb-96
Ene-96
Di c-95
Nov-95
Oct-95
Sep-95
Ago-95
Jul-95
Jun-95
May-95
Abr-95
Mar-95
Feb-95
40
Ene-95
Di c-94
Nov-94
Oct-94
Sep-94
Ago-94
Jul-94
Jun-94
160
140
120
80
Campaña Facultad de Agronomía, al nivel
del suelo
Campaña Ciudad
Universitaria:
medición a 10 m. de
altura
20
0
Institución que la llevó a
cabo
Campaña 1972
Facultad de Ingeniería,
Universidad de Buenos
Aires (UBA), Ing.
Federico Guillermo
Malvarez
Campaña 1996-1998
Dirección General de Política
y Control Ambiental,
Subsecretaría de Medio
Ambiente del Gobierno de la
Ciudad de Buenos Aires
(GCBA)
Campaña 1999
Subsecretaría de Medio
Ambiente del
GCBA/Plan Urbano
Ambiental (O.
Santanatoglia, UBA)
Método
Tecnología N.D.
Tiempos 20 min.
Mediciones N.D.
RION NL 05/en mano
5 min.
Max/Min/nivel sonoro
equivalente (dB(A))
Períodos (en 24 hs) (8-10 Ma/11-13 Me/18- (ruido por hora: turno mañana
20 T) Día/21-22 Noche M y vespertino V)
CGP 1: M 8-13 y V 18-22
CGP 2: M 8-11 y V 18-20
CGP 14: M 11-13 y V 18-21
CGP 13: M 11-13 y V 17-20
Períodos (en el año) N.D.
CGP 1: mayo-septiembre
1996, CGP 2: mayo-junio
1996 , CGP 13: diciembre
1997, GCP 14: noviembre de
1997
Puntos (cruces) 44
162 (53 en CGP 1, 19 en
CGP 2, 53 en CGP 14, 37 en
CGP 13)
Total datos 86
1360
Tráfico No
Total vehículos por minuto
(flujo arteria con mayor
tránsito)
Separado Calle/Avenida
Calle/Cruce
Calle/Avenida
Calle de registro/Calle de
referencia
RION NL 50/ trípode
5/10/15 min.
N.D.
Lunes a viernes
8-9 M1/11-12 M2/1920 T/22-23 N
abril-mayo-junio
92
368
Tipo de vehículo por
minuto (separado en
Autos, Colectivos,
Camiones y Otros)
Mayoría Avenidas
Calle/Avenida/Ambas
calles cruce/Ambas
avenidas cruce
Ejemplo Normativa de RuidoCABA
Áreas
Valores Límite Máximo
Permisible
(dB(A) eq.)
Período
Período
Diurno
Nocturno
Actividad
Ambiente exterior
I (silenciosa)
II (levemente ruidosa)
III (intolerablemente
ruidosa)
IV (ruidosa)
V (especialmente
ruidosa)
Ambiente interior
VI (trabajo)
VI (trabajo)
VI (trabajo)
VI (trabajo)
VI (trabajo)
VI (trabajo)
VII (vivienda)
VII (vivienda)
Educativa, Hospitalaria, Área nat.
Protegida
Residencial
60
65
50
50
Comercial
Industrial
70
75
60
70
Espectáculos al aire libre, rutas
80
75
Sanitario
Docente
Cultural
Oficinas
Comercios
Industrias
Habitable (habitaciones, living)
Servicios (cocinas, baños, etc)
50
50
50
55
60
60
50-60*
55-65*
40
50
50
55
60
60
40-50*
45-55*
P ro m e d io s M e d ic io n e s d e R u id o C a p ita l F e d e ra l
9 0 .0 0
8 5 .0 0
8 0 .0 0
db(A)
M a ña na
7 5 .0 0
Ta rd e /N o c he
N ive l d ific ulta
c o nve rs a c ió n
7 0 .0 0
N ive l le s io ne s
s i c o ntinuo
6 5 .0 0
6 0 .0 0
1972
1996
1997
Añ o s
1998
1999
Tabla. Características de los inmuebles
Características
Piso en el que se encuentra
Tipo (número de ambientes A- o dormitorios -D-)
Subtipo
Detalle
Número (0=Planta Baja)
1=1A, 2=2A, 3=3A, 4=2D+Dependencia, 5=3D,
6=3D+Dependencia, 7=4 o+D
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=No
Superficie cubierta
M2
Orientación del living
1=Este, 2=Noreste, 3=Norte, 4=Noroeste, 5=Oeste,
6=Suroeste, 7=Sur, 8=Sureste
Cocheras
Número
Antigüedad
Número de años
Cantidad de pisos del edificio Número
Toilette-recepción
1=Si, 0=No
Palier
1=Privado, 2=Semi-privado, 3=Común
Calefacción
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 tiene
Cantidad de baños
Número
Teléfono
Número de líneas
Apto profesional
1=Si, 0=No
Luminosidad
Número ranking de 0 a 10
Estado
1=A estrenar, 2=En construcción, 3=Excelente,
4=Muy bueno, 5=Bueno, 6=Regular, 7=A refaccionar
Fuente: Base de datos de ventas de departamentos en Barrio Norte
Sistema de Ofertas Múltiples
Variable
Mínimo
Máximo
Media
Mediana
Desvío
Precio
26,000
800,000
201,220
159,000
156,824
Aire
0
1
0.27
0
0.44
acondicionado
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
2
32
10.44
10
4.47
pisos
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
21
600
141.83
120
94.05
cubierta
Teléfono
0
5
0.93
1
0.49
Ubicación
0
1
0.69
1
0.46
planta
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).
Función
lineal:
flexible
llamada
Box-Cox
p   0  1  Z i  u
p  1

p 
siendo
de
los
el vector (nx1) de precio
inmuebles
sujeto
a
una

Z i  1

Zi 
transformación,
y
las

características sujetas a una transformación.
Forma Funcional
Lineal
Log-Log
Log-Lin
Lin-Log
Valores
==1
 ==0
 = 0,  = 1
 = 1,  = 0
Tabla 3. Resultados obtenidos (variable dependiente: Precio en miles,
n=247)
Variables independientes
Constante

Lineal
-21.63
(23.29)
4.4
(8.77)
-0.64*
(0.41)
2.98
(6.38)
5.85
(9.52)
-10.77
(9.66)
1.63***
(1.16)
21.07**
(12.26)
14.65
(12.37)
1.99
(1.57)
1.28*
(0.07)
3.83
(8.15)
-11.51
(10.74)
-0.005
(0.005)
-3.99
(3.05)
4.79**
(2.7)
1
Log-Log
0.344*
(0.16)
0.03
(0.03)
-0.003*
(0.001)
0.009
(0.04)
-0.01
(0.03)
-0.09*
(0.04)
0.04
(0.05)
0.06*
(0.03)
0.05
(0.04)
0.006
(0.005)
0.97*
(0.04)
0.01
(0.03)
-0.02
(0.04)
-0.00003***
(0.00002)
-0.02**
(0.001)
0.02*
(0.007)
0
Log-Lin
3.99*
(0.56)
0.04
(0.05)
-0.002
(0.002)
-0.03
(0.04)
0.15**
(0.08)
-0.18*
(0.07)
0.01***
(0.007)
0.04
(0.03)
0.13***
(0.08)
0.004
(0.007)
0.006*
(0.007)
-0.07***
(0.04)
0.12*
(0.06)
-0.00001
(0.00003)
-0.01
(0.01)
0.01
(0.009)
0
Lin-Log
-613.9*
(204.5)
5.74
(11.69)
-0.14
(0.41)
43.21*
(19.23)
-11.97
(14.99)
3.51
(14.1)
14.21*
(19.23)
36.71*
(12.47)
10.83
(16.52)
2.59
(1.89)
149.88**
(81.31)
17.96***
(11.86)
-22.22
(18.52)
-0.007
(0.01)
-5.49
(4.31)
6.59*
(3.12)
1

1
0
1
0
Log-likelihood
Log-Likelihood Ratio
1,465.94
307.42
-1,312.65
0.84
-1,407.50
190.54
-1,520.05
415.64
Aire acondicionado
Antigüedad
Baños
Baulera
Calefacción
Cantidad de pisos
Cocheras
Palier
Piso
Superficie cubierta
Teléfono
Ubicación planta
Totalmicros
Plaza
Subte
Nota: Todos los modelos son estimados con LIMDEP 6.0
Box-Cox
-0.25
(0.73)
0.03
(0.03)
-0.003*
(0.001)
0.02
(0.05)
-0.01
(0.03)
-0.89*
(0.04)
0.04
(0.05)
0.07*
(0.03)
0.04
(0.04)
0.006
(0.005)
1.24*
(0.34)
0.02
(0.03)
-0.02
(0.03)
-0.00002***
(0.00002)
-0.02*
(0.009)
0.02*
(0.006)
-0.006
(0.05)
-0.06
(0.09)
-1,312.23
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:
χ2calc = 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, Loglin 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.

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