calculo de disposicion a pagar por sistemas de alcantarillado y

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
1
2
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
3
4
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.
5
A Dios y a mi familia.
6
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
7
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
alcantarillado, planta de tratamiento de agua residual.
a
pagar,
sistema
de
8
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 $2.047 respectively, per month. The results are consistent with those of
similar studies applied in urban zones, where the amount to pay is higher.
Key words: Contingent valuation, willingness to pay, sewerage system, residual water
treatment plant.
9
1. Introducción.
1.1. Motivación y Presentación del Problema.
La descarga de aguas residuales no tratadas a los cursos de agua superficiales
representan una importante fuente de externalidades negativas para las comunidades
que dependen de dichos cursos de agua. En primer lugar, las aguas residuales son
una de las principales amenazas a la salud pública debido a que constituyen un
importante medio de propagación de muchas enfermedades infecciosas como el
cólera, la hepatitis, la poliomielitis, la disentería y muchas otras. Según Nebel y Wright
(1999) cada año se reportan 250 millones nuevos casos de enfermedades que se
transmiten a través del agua.
El impacto en la salud de la contaminación de las aguas en Santiago es importante.
Ciertos estudios indican que los costos directos totales de salud, asociados a tifus,
fueron del orden de los US$ 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.
10
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
11
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
12
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.
13
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.
14
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
15
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
16
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.
Precio
a
= Variación Compensatoria
a+b
= Excedente del Consumidor
a+b+c = Variación Equivalente
c
a
b
DM
DH1
Q0
DH2
Cantidad
Q1
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
17
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).
18
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.
19
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).
20
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”
21
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.
22
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.
23
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).
24
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
25
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.
26
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.
27
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:
28
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:
∆v
a = ∫ φ (η )∂η = F (η )
−∞
∆v
−∞
= F (∆v)
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.
29
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)
30
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:
Xγ
(1.9)
Φ( Xγ ) = ∫ φ (ε *)∂ε *
−∞
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 
 1 

L = ∏
1−
⋅
− Xγ  ∏ 
− Xγ 
 i∈D0  1 + e 
i∈D1  1 + e
o bien,
 1 
 + Log 1 − 1 
LogL = ∑ Log 
∑  1 + e − Xγ 
− Xγ 

i∈D1
 1 + e  i∈D0
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).
31
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:
32
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.
33
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 = ∑ (d yy ⋅ log(P(sí − sí)) + d yn ⋅ log( P(sí − no)) + d ny ⋅ log(P(no − sí)) + d nn ⋅ 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).
34
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.
35
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.
36
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
Valdivia de Paine
Parcelación las Mercedes
Santa Inés y Pataguilla
La capilla de Caleu
Características
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
Ingreso autónomo promedio: $182.441
Sistema principal: pozo negro
Densidad poblacional: baja
Existencia de napa poco profunda y suelos con características
arcillosas
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
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
37
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.
38
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.
39
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
IV
RM
VII
34,5%
4,1%
44,0%
N muestral Definitivo
69
8,2
88
70
30
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.
40
Cuadro 3.3. Sectores Seleccionados para la Realización de la Pre-Encuesta
Cerca de Influencia Urbana
APR o Vill. rural con
proyecto de
Alcantarillado y
PTAR
APR o Vill. Rural con
Alcantarillado
Lejos de Influencia Urbana
Chorombo Bajo-Maria
24 de Abril-Paine/RM
Pinto/ RM
El Sauce de Miramar/IV
Quebrada de Talca /IV
región
región.
Flor del Llano/VII región.
Corinto/VII región
Lo Figueroa - Pencahue/VII
Pueblo de Lambert/ IV
Región
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
41
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%).
42
0,7%
4,0%
9,4%
0,7% 3,6%0,4%2,9%
13,0%
10,5%
14,4%
15,5%
24,9%
Aguas turbias
Prohición de Pescar
Peces Muertos
Restos Fecales
Basura, Riles
Mal olor
Enfermedades
Insectos
Barro, lodo podrido
Cauce lento
Roedores
Otros
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).
43
0,0%
8,3%
40,4%
66,7%
12,3%
42,1%
47,4%
3,5%
8,8%
21,1%
15,8%
7,0%
A guas turbias
B asura, Riles
B arro , lo do po drido
P ro hició n de P escar
M al o lo r
Cauce lento
P eces M uerto s
Enfermedades
Ro edo res
Resto s Fecales
Insecto s
Otro s
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
44
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
Escenario 1 y 2
$1.000
$1.500
$500
DAP Alcantarillado y PTAS
$2.000
$3.000
$1.000
DAP PTAS
$2.000
$2.500
$1.500
$4.000
$4.800
$3.200
$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).
45
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.
46
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.
47
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
0,27
0,21
0,32
0,88
0,3
0,25
0,43
0,06
0,03
0,29
0,78
0,76
0,54
0,72
0,57
0,34
0,5
0,55
0,35
0,3
0,88
0,77
0,8
0,27
0,56
0,62
0,14
0,38
0,3
0,18
0,89
0,23
0,2
0,59
Monto de
Pago
700
500
1000
3.800
800
700
1.400
800
1700
800
3.200
3.100
2.000
2.900
2.100
1.000
1.700
2.000
1.000
800
3.800
3.200
3.300
1600
2.000
2.500
800
1.200
800
1400
3.900
600
500
2.300
Número
Aleatorio
0,47
0,94
0,62
0,56
0,73
0,06
0,14
0,81
0,58
0,33
0,06
0,18
0,89
0,51
0,24
0,99
0,73
0,79
0,68
0,12
0,7
0,75
0,57
0,94
0,97
0,71
0,22
0,24
0,46
0,28
0,43
0,66
0,5
0,45
Monto de
Pago
1.600
4.300
2.300
2.000
3.000
800
800
3.400
2.100
1.000
1400
1400
3.900
1.800
600
5.000
2.900
3.300
2.700
500
2.800
3.000
2.100
4.300
4.600
2.800
500
600
1.500
800
1.400
2.500
1.700
1.500
Número
Aleatorio
0,65
0,7
0,12
0,23
0,2
0,73
0,44
0,38
0,86
0,62
0,7
0,82
0,11
0,77
0,8
0,41
0,53
0,06
0,38
0,44
0,27
0,94
0,86
0,19
0,42
0,67
0,94
0,82
0,11
0,49
0,76
0,01
0,38
0,44
Monto de
Pago
2.500
2.800
500
600
500
2.900
1.400
1.200
3.700
2.500
2.800
3.500
600
3.200
3.300
1.300
2.000
1400
1.200
1.400
700
4.300
3.700
1400
1.400
2.600
4.200
3.500
500
1.700
3.100
1400
5000
5500
Número
Aleatorio
0,73
0,06
0,14
0,81
0,58
0,57
0,34
0,5
0,55
0,35
0,3
0,27
0,94
0,86
0,19
0.95
0,67
0,47
0,94
0,62
0,67
0,98
0,82
0,11
0,49
0,76
0,01
0,38
0,44
0,62
0,14
0,97
0,23
0,59
Monto de
Pago
3.400
900
800
5500
3100
2900
1300
2500
6000
4.000
1000
1600
9000
6.000
1300
9.500
3.500
1600
6.300
3000
3400
7.200
6.400
700
1.600
8.500
500
1200
1400
2600
800
10000
600
2300
Fuente: Elaboración propia, 2002.
48
Cuadro 3.6. Disposición a Pagar por Plantas de Tratamiento.
Número
Aleatorio
0,92
0,85
0,32
0,88
0,3
0,25
0,43
0,06
0,03
0,29
0,78
0,76
0,54
0,72
0,57
0,34
0,5
0,55
0,35
0,3
0,88
0,77
0,8
0,27
0,56
0,62
0,14
0,38
0,3
0,18
0,89
0,23
0,2
0,59
Monto de
Pago
5000
4300
1000
3.800
800
700
1.400
800
1700
800
3.200
3.100
2.000
2.900
2.100
1.000
1.700
2.000
1.000
800
3.800
3.200
3.300
1600
2.000
2.500
800
1.200
800
1400
3.900
600
500
2.300
Número
Aleatorio
0,47
0,94
0,62
0,56
0,73
0,06
0,14
0,81
0,58
0,33
0,06
0,18
0,89
0,51
0,24
0,99
0,73
0,79
0,68
0,12
0,7
0,75
0,57
0,94
0,97
0,71
0,22
0,24
0,46
0,28
0,43
0,66
0,5
0,45
Monto de
Pago
1.600
4.300
2.300
2.000
3.000
800
800
3.400
2.100
1.000
1400
1400
3.900
1.800
600
5.000
2.900
3.300
2.700
500
2.800
3.000
2.100
4.300
4.600
2.800
500
600
1.500
800
1.400
2.500
1.700
1.500
Número
Aleatorio
0,65
0,7
0,12
0,23
0,2
0,73
0,44
0,38
0,86
0,62
0,7
0,82
0,11
0,77
0,8
0,41
0,53
0,06
0,38
0,44
0,27
0,94
0,86
0,19
0,42
0,67
0,94
0,82
0,11
0,49
0,76
0,01
0,38
0,44
Monto de
Pago
2.500
2.800
500
600
500
2.900
1.400
1.200
3.700
2.500
2.800
3.500
600
3.200
3.300
1.300
2.000
1400
1.200
1.400
700
4.300
3.700
1400
1.400
2.600
4.200
3.500
500
1.700
3.100
1400
5000
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.
49
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.
Escenario
1
2
Promedio
1812
982
DAP
Desviación Estándar
1613
976
Coeficiente de Variación
0,89
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.
50
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
4
5
6
7
8
9
10
RM
Número de Encuestas
167
167
167
167
167
167
167
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.
51
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.
52
Cuadro 3.9. Distribución Por Sector de las Encuestas Bajo Escenario 1
Región
IV
Provincia
Elqui
Los Andes
San Felipe
Quillota
Vicuña
Ovalle
Combarbalá
Illapel
Salamanca
La Ligua
Petorca
San Esteban
Putaendo
Quillota
Valparaíso
Hijuelas
Casablanca
San Antonio
Cachapoal
San Antonio
Requinoa
Limarí
Choapa
V
VI
Comuna
La Serena
Petorca
Rengo
San Vicente
Colchagua
VII
C. Caro
Curicí
Talca
Linares
VIII
Ñuble
Bío Bío
Concepción
Arauco
San Fernando
Chimbarongo
Santa Cruz
Paredones
Curicó
Teno
Sagrada Familia
Río Claro
Linares
Longaví
Retiro
San Javier
Chillán
San Carlos
Coihueco
San Ignacio
Los Ángeles
Yumbel
Florida
Arauco
Cañete
Sector
Las Rojas
Coquimbito
Rivadavia
Camarico Viejo
San Marcos
Cárcamo
Arboleda Grande
Valle Hermoso
Hierro Viejo
Llanos Norte
Rinconada de Guzmán
Boco Norte
La Palma
Rabuco
Quintay
Lagunillas
Cuncumén
El Vaticano
El Abra
Huilquio de Cerrillos
Los Choapinos
Requehua
Tunca
Orilla de Pencahue
Angostura
Tinguiririca
San Enrique
Cunaco
Paredones
Isla Marchant
Barros Negros
Sistema La Laguna
El Crucero
Odessa
San Víctor Alamos
Paine
La Conquista
Copihue
Bobadilla
Quinchamalí
Quilelto
Cachapoal
Tres Esquinas de Cato
Pueblo Seco
Millantú
Santa Fe
La Aguada
Copiulemu
Caleta Tubul
Cayuenpil
Nº encuestas Total
11
11
4
41
11
8
4
90
13
9
16
19
14
14
17
5
15
10 132
10
10
13
14
10
11
13
18
13
13
19
11 155
10
10
18
10
10
8
11
10
14
14 115
20
12
12
19
16
12
13
11
14
11
11 151
53
Cont. Cuadro 3.9. Distribución Por Sector de las Encuestas Bajo Escenario 1
Región
IX
X
RM
Provincia
Malleco
Comuna
Collipulli
Victoria
Los Sauces
Freire
Pitrufquén
Loncoche
Carahue
Nueva Imperial
Sector
Nº encuestas Total
Curaco
20
California
12
Trintre
12
Cautín
Radal
19
Comuy
16
Huiscape
12
Trovolhue
13
Imperialito
11
Hualacura
14
Padre de las Casas Tromen Quepe
11
Coyahue
11
151
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
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
54
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
IV
Provincia
Choapa
VI
VII
Limarí
Elqui
San Felipe
Petorca
C. Caro
Talca
VIII
IX
X
Linares
Cauquenes
Bío Bío
Cautín
Valdivia
V
Comuna
Sector
Nº encuestas Total
Salamanca
Arboleda Grande
19
Illapel
Cárcamo
10
Monte Patria
Huatulame
26
Vicuña
Rivadavia
22
77
San Felipe
El Algarrobal
24
Cabildo
San José
11
35
Marchigue
Marchigue
11
11
Maule
Maule
11
San Clemente Flor del Llano
25
Linares
San Víctor Alamos
7
Cauquenes
Quella
10
53
Los Angeles
San Carlos de Purén
19
19
Pitrufquén
Comuy
15
15
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
IV
V
VI
VII
VIII
IX
X
RM
Total
Escenario 1 Escenario 2
Total
90
77
167
132
35
167
155
11
166
115
53
168
151
19
170
153
15
168
147
21
168
167
0
167
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.
55
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.
56
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
57
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.
58
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.
59
Cuadro 3.12. Variables Utilizadas en las Regresiones
Coeficientes
ESC 1 ESC 2
A
C1
C2
A
C3
C4
C5
C6
C7
Variable
C
SNEGRO
SFOSAIN
D
C2
C8
C9
C3
C4
C5
C10
C11
C12
C13
C6
C7
C8
C9
C14
C15
C10
C11
C16
C17
C18
C12
C13
C14
C19
C20
C21
C15
C16
C17
C22
C23
C24
C25
C26
C27
C28
C29
B1
C18
C19
C20
C21
C22
C23
B
Intercepto
Pozo negro
Sistema de
excreción
Fosa Individual
Años de Utilización del Sistema de Excreción
Actual
PROBLE
Presencia de Problemas con Sistema Actual
GMANT
¿Gasta en Mantención?
SATIS
Satisfacción de Sistema Actual
LIMCONS Limitación en el Consumo de Agua Potable
DESTINO ¿Conoce el destino de Aguas Servidas?
CCONT
Presencia de Cauce Contaminado Cercano
GENERO Género del Encuestado
A1 (menor a 25)
A2 (entre 25 y 34)
A
Edad
A3 (entre 35 y 44)
A4 (entre 45 y 54)
A5 (mayor a 55)
E13 (básica completa)
E46 (media a técnica incompleta)
E
Educación
E79 (técnica a universitaria)
E1012 (postgrado y otros)
I13 (menor a $150.000)
I46 ($150.001 a $300.000)
I
Ingreso
I79 ($300.001 a $600.000)
I1012 ($600.000 o más)
PROP
Propiedad de Vivienda
M3CONS Cantidad de M3 Consumidos
NINOS
Presencia de niños en el hogar
IV
Cuarta Región
V
Quinta Región
VI
Sexta Región
VII
Séptima región
VIII
Octava Región
IX
Novena Región
X
Décima Región
RM
Región Metropolitana
CER
Cercanía de Influencia Urbana
MBASE
Primer monto licitado de DAP
Fuente: Elaboración propia, 2003.
ANOS
C1
Significado
Signo
Esperado
?
+
+
+
+
+
+
+
+
?
+-
+-
+?
+
+
+++++++++
-
60
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
0,0 %
42,9 %
Fosa Séptica Fosa Séptica Alcantarillado
Individual
Compartida
52, 2 %
3,2 %
0,0 %
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Otros
1,7 %
61
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
0,0 %
<1
5,2 %
1-1,9
13,7%
2-2,9
3-3,9
4-4,9
5-5,9
6-10,9
14,6 % 10,5 % 9,3 % 9,9 % 18,8 %
Fuente: Elaboración propia, 2003.
11-19,9
8, 5%
20 y más
9,5 %
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).
62
Cuadro 4.4. Costo de la reparación realizada.
NS/NC
66,1 %
< 10.000
10,1 %
10.001-20.000 20.0001-50.000 50.001-100.000
9,7 %
8,8 %
3,3 %
Fuente: Elaboración propia, 2003.
100.001 y más
2,1 %
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
0,0 %
1,5 %
Fosa Séptica Fosa Séptica Alcantarillado
Individual
Compartida
7,3 %
0,4 %
90,6 %
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Otros
0,2 %
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).
63
Cuadro 4.7. Problemas por cauce contaminado cercano.
Muy
Indiferente (%)
desacuerdo (%)
Aumento Insectos
3,0
4,9
Aguas turbias
6,8
13,7
Mal olor
5,3
11,8
Prohibición de bañarse
6,8
25,9
Restos fecales
5,7
17,5
Basura
6,8
22,8
Enfermedades
8,7
23,2
Formación de barro
10,3
29,7
Pérdida de valor vivienda
11,0
24,3
Roedores
9,1
17,1
Cauce más lento
14,4
33,8
Prohibición de pesca
9,1
39,9
Prohibición de regar cultivos
10,3
25,5
Efecto sobre vegetación y animales
9,1
26,6
Otros
0,0
0,0
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Problema
Muy de acuerdo
(%)
92,0
79,5
82,9
67,3
76,8
70,3
68,1
60,1
64,6
73,8
81,7
51,0
64,3
64,3
0,4
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
Problemas económicos
Bajos ingresos
El Estado debe hacerse cargo
Costo mensual demasiado alto
Dejarán la casa pronto
Por que, si bien lo considera un beneficio, no está dispuesto a pagar nada
Potencial expropiación del terreno
Problemas económicos y satisfecho con su situación actual
Fuente: Elaboración propia, 2003.
%
32,7
30,8
17,3
5,8
5,8
1,9
1,9
1,9
1,9
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
64
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
4,8 %
25-34
35-44
45-54
55 y más
15,6 % 24, 7% 21,2 %
33,6 %
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Total
100,0 %
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.
65
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
66
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.
67
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.
Muy
Indiferente (%)
desacuerdo (%)
Aumento Insectos
2,0
13,7
Aguas turbias
5,9
21,6
Mal olor
3,9
7,8
Prohibición de bañarse
3,9
25,5
Restos fecales
3,9
9,8
Basura
9,8
27,5
Enfermedades
7,8
15,7
Formación de barro
7,8
27,5
Pérdida de valor vivienda
15,7
11,8
Roedores
11,8
33,3
Cauce más lento
7,8
39,2
Prohibición de pesca
13,7
35,3
Prohibición de regar cultivos
3,9
11,8
Efecto sobre vegetación y animales
2,0
13,7
Otros
0,0
0,0
Fuente: Elaboración propia, 2003.
Problema
Muy de acuerdo
(%)
84,3
72,5
88,2
70,6
86,3
62,7
76,5
64,7
72,5
54,9
52,9
51,0
84,3
84,3
0,0
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.
68
Cuadro 4.12. Razones para no pago por Planta de Tratamiento de Aguas Servidas.
Respuestas
Bajos ingresos
Costo mensual demasiado alto
No se generan aguas contaminadas visibles en el sector
Problemas económicos
El Estado u otros deben hacerse cargo
No le beneficia directamente
Resolverá otros problemas primero
No se generan aguas contaminadas visibles en el sector y el Estado debe hacerse cargo
Problemas económicos y satisfecho con situación actual
Son todos ladrones
No se generan aguas contaminadas visibles en el sector y costo mensual demasiado alto
Problemas económicos y está satisfecho con su sistema actual
El Estado u otros deben hacerse cargo y está satisfecho con su sistema actual
Fuente: Elaboración propia, 2003.
%
20,6
14,7
11,8
11,8
7,8
7,8
5,9
2,9
2,9
2,9
2,9
2,9
2,9
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.
69
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.
70
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.
71
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.
72
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
Coeficiente
A
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
C10
C11
C12
C13
C14
Valor
2,86
(0,97)
0,17
(0,45)
0,32
(0,46)
0,01
(0,01)
-0,29
(0,23)
0,00
(0,20)
-0,07
(0,21)
0,11
(0,19)
0,75
(0,23)
0,12
(0,20)
-0,79
(0,59)
-0,92
(0,57)
-0,96
(0,58)
-1,25
(0,58)
0,36
(0,23)
Nivel Sig.
***
Prob. Coeficiente
0,00 C15
0,70 C16
0,49 C17
0,23 C18
0,20 C19
1,00 C20
0,75 C21
0,54 C22
***
0,00 C23
0,54 C24
0,18 C25
0,11 C26
*
0,10 C27
**
0,03 C28
0,11 C29
B
Valor
0,58
(0,56)
-0,18
(0,52)
0,91
(0,60)
1,97
(1,17)
-0,03
(0,22)
0,01
(0,01)
0,31
(0,20)
0,68
(0,43)
-0,10
(0,41)
-0,55
(0,45)
0,16
(0,42)
-0,84
(0,41)
0,84
(0,52)
0,52
(0,46)
-0,59
(0,25)
-0,0004
(0,00)
Nivel Sig.
Prob.
0,30
0,72
0,13
*
0,09
0,90
0,35
0,13
0,12
0,82
0,22
0,69
**
0,04
0,11
0,25
**
0,02
***
0,00
Fuente: Elaboración Propia, 2003.
Nota: con *** el parámetro es significativo al 1%, con **es significativo al 5% y con *es significativo al 10%.
73
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
R cuadrado McFadden
Log likelihood
Estadístico LR (30 gl)
Pvalue del Estadístico LR
Valor
0,22
-410,92
233,48
0,00000
Fuente: Elaboración Propia, 2003.
74
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
OBSERVADO
0
1
TOTAL
PREDICHO
0
1
53
169
16
755
69
924
TOTAL
222
771
993
23,9 % de predicciones NO correctas
97,9 % de predicciones SI correctas
81,4 % de predicciones correctas
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.
75
Cuadro 4.16. Valores Obtenidos de DAP.
DAP
$
Promedio
6.699
Mediana
6.533
Moda
7.825
Desv. Estándar
3058,22
Mínimo
187
Máximo
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
76
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%.
77
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
Coeficiente
A
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
C10
C11
C12
C13
C14
Valor
2,90
(0,77)
0,37
(0,35)
0,48
(0,36)
0,02
(0,01)
-0,07
(0,19)
0,05
(0,16)
-0,10
(0,17)
0,15
(0,15)
0,53
(0,18)
0,09
(0,16)
-0,41
(0,41)
-0,54
(0,39)
-0,55
(0,40)
-0,53
(0,41)
0,18
(0,18)
Nivel Sig. Probabilidad
***
0,00
T-Ratio
3,77
Coeficiente
C15
0,15
1,04
C16
0,09
1,34
C17
0,02
2,08
C18
0,36
-0,36
C19
0,38
0,30
C20
0,29
-0,56
C21
0,16
0,99
C22
0,00
2,95
C23
0,28
0,57
C24
0,16
-1,01
C25
*
0,08
-1,38
C26
*
0,09
-1,35
C27
0,10
-1,30
C28
0,16
1,00
C29
**
***
B
Valor
0,46
(0,39)
-0,49
(0,45)
0,43
(0,49)
1,50
(0,74)
-0,04
(0,18)
0,00
(0,01)
0,33
(0,17)
0,25
(0,33)
-0,10
(0,34)
-0,72
(0,37)
-0,12
(0,33)
-0,92
(0,34)
0,20
(0,38)
0,04
(0,35)
-0,27
(0,20)
-0,69
(0,03)
Nivel Sig. Probabilidad
0,12
T-Ratio
1,19
0,14
-1,07
0,19
0,89
0,02
2,02
0,41
-0,24
0,31
0,48
0,03
1,87
0,23
0,74
0,38
-0,29
0,03
-1,96
0,36
-0,37
0,00
-2,71
0,30
0,52
0,45
0,11
*
0,09
-1,35
***
0,00
-21,16
**
**
**
***
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
78
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
Predicho
Observado
si-si
si-no
no-si
no-no
TOTAL
Predicciones
correctas
si-si
544
146
60
57
807
si-si
no-no
TOTAL
si-no
0
0
0
0
0
no-si
2
3
0
2
7
no-no
41
35
20
82
178
TOTAL
587
184
80
141
992
92,7 %
58,2 %
63,1 %
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
4.165
Mediana
4.017
Moda
1.832
Desv. Estándar
1303,12
Mínimo
1.381
Máximo
9.134
Fuente: Elaboración propia, 2003
79
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
80
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.
81
Cuadro 4.20. Resultados Econométricos Escenario 2, Regresión 1
Coeficiente
A
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
C10
C11
Valor Nivel Significancia
1,20
(1,40)
0,02
(0,58)
0,41
(0,62)
-0,02
(0,38)
0,30
(0,49)
0,11
(0,41)
0,48
(0,74)
0,49
(0,75)
1,29
(0,83)
0,93
(0,83)
0,02
(0,40)
-0,38
(0,65)
Prob.
0,39
Coeficiente
C12
0,97
C13
0,51
C14
0,96
C15
0,54
C16
0,79
C17
0,52
C18
0,51
C19
0,12
C20
0,26
C21
0,96
C22
0,56
C23
B
Valor
0,42
(1,05)
0,24
(1,08)
32,84
(7577460,90)
-0,82
(0,44)
0,02
(0,01)
0,22
(0,43)
-0,84
(0,59)
0,29
(0,99)
-0,87
(0,50)
-0,60
(0,69)
-2,28
(0,90)
-1,62
(0,68)
0,00
(0,00)
Nivel Significancia
Prob.
0,69
0,82
1,00
*
0,07
0,25
0,61
0,15
0,77
*
0,09
0,39
***
0,01
**
0,02
***
0,00
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
R cuadrado McFadden
Log likelihood
Estadístico LR (24 gl)
Pvalue del Estadístico LR
Valor
0,23
-108,85
66,25
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%,
82
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
OBSERVADO
0
1
TOTAL
68,7
77,4
73,2
PREDICHO
0
68
24
92
1
31
82
113
TOTAL
99
106
205
% de predicciones NO correctas
% de predicciones SI correctas
% de predicciones correctas
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
3.102
Mediana
2.280
Moda
2.369
Desv. Estándar
6431
Mínimo
-1.213
Máximo
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.
83
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
84
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
Coeficiente
A
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
C10
C11
Valor
2,33
(1,14)
-0,05
(0,52)
-0,04
(0,54)
0,20
(0,32)
0,54
(0,44)
0,29
(0,35)
-0,19
(0,59)
-0,11
(0,58)
0,39
(0,64)
-0,07
(0,65)
0,51
(0,32)
-0,28
(0,54)
Nivel Sig.
**
*
T Ratio
Coeficiente
2,05
C12
-0,10
C13
-0,07
C14
0,65
C15
1,22
C16
0,82
C17
-0,33
C18
-0,18
C19
0,61
C20
-0,11
C21
1,59
C22
-0,52
C23
B
Valor
0,46
(0,84)
0,44
(0,87)
2,62
(1,60)
-0,22
(0,36)
-0,01
(0,01)
-0,08
(0,36)
-0,75
(0,49)
-0,18
(0,86)
-0,85
(0,43)
-0,58
(0,60)
-1,26
(0,72)
-1,24
(0,55)
-1,13
(0,10)
Nivel Sig.
T Ratio
0,56
0,51
**
1,64
-0,62
-0,83
-0,22
*
-1,52
-0,20
**
-1,96
-0,97
**
-1,75
***
-2,24
***
-11,05
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
85
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
Predicho
Observado
si-si
si-no
no-si
no-no
TOTAL
Predicciones
Correctas
si-si
55
18
16
14
103
si-no
1
1
0
0
2
no-si
1
2
6
0
9
no-no
13
15
16
47
91
TOTAL
70
36
38
61
205
si-si
78,6
%
no-no
77,0
%
TOTAL
53,2
%
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
2.047
Mediana
2.015
Moda
1.404
Desv. Estándar
675
Mínimo
525
Máximo
4.844
Fuente: Elaboración propia, 2003
86
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 preencuesta. 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.
87
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.
88
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).
89
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Valorar Beneficios Recreativos de Parques Urbanos: El Caso del Parque
91
Bustamante.” Serie de Investigación N°68, Departamento de Economía Agraria,
Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal, Pontificia Universidad Católica de
Chile. Santiago, Chile.
•
Mitchell, R. y Carson, C. 1989. “Using surveys to value public goods : the contingent
valuation method.” Washington, D. C. : Resources for the Future. xix, 463 p..
•
Mitchell, R. y Carson, C. 1995. “Sequencing and Nesting in Contingent Valuation
Surveys”. Journal of Environmental Economics and Management, Vol.28, pp.155173.
•
Nebel, B. Y Wright, R. 1999. “Ciencias Ambientales: Ecología y desarrollo
sostenible”. Editorial Pearson.
•
Nunes, P. y Schokkaert, E. 2002. “Identifying the warm glow effect in contingent
valuation”. 2nd World Congress of Enviromental and Resource Economists,
Monterey, CA USA. June 24-27, 2002.
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Pearce, D. y Turner, K. 1990.
Economics of natural resources and the
environment. Baltimore : The John Hopkins University Press. xiii, 378 p..
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Perman, R; Yue Ma; McGilvray, J. y Common, M.. 1999. “Natural Resource and the
Environmental Economics”. Harlow: Longman.
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Shackley, P. y Dixon, S. 2000. “Using Contingent Valuation to Elicit Public
Preferences for Water Fluoridation”. Applied Economics 32:777-787.
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Scheaffer, R., 1987. “Elementos de muestreo”. México, D.F. : Grupo Editorial
Iberoamericana. xiii, 321 p..
•
Villar, S. 1997. Valoración Contingente y Prueba de Efecto Incrustamiento. Caso de
Estudio: Recuperación de la Laguna Grande de San Pedro en la VIII Región”. Serie
de Tesis de Postgrado N°76, Departamento de Economía Agraria, Facultad de
Agronomía e Ingeniería Forestal, Pontificia Universidad Católica de Chile. Santiago,
Chile.
92
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
93
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?
94
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______________________________________________________)
95
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?
96
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
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
97
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.
98
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?
99
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
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
100
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
101
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
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
102
24. Ingreso
¿Cuál de los siguientes niveles describe
Por favor indique cuál de las siguientes mejor los ingreso mensuales totales de su
hogar, incluyendo a todas las personas
alternativas refleja mejor la educación que
que tienen ingresos en su casa?
Ud. ha recibido. (MOSTRAR TARJETA (MOSTRAR TARJETA 26)
1. Menos de $ 75.000
25)
2. Entre $ 75.001 y $ 100.000
1. Sin educación
3. Entre $ 100.001 y $ 150.000
2. Educación básica incompleta
4. Entre $ 150.001 y $ 200.000
3. Educación básica
5. Entre $ 200.001 y $ 250.000
4. Educación media incompleta
6. Entre $ 250.001 y $ 300.000
5. Educación media
7. Entre $ 300.001 y $ 350.000
6. Educación técnica incompleta
8. Entre $ 350.001 y $ 450.000
7. Educación técnica
9. Entre $ 450.001 y $ 600.000
8. Educación universitaria incompleta
10 Entre $ 600.001 y $ 800.000
9. Educación universitaria
11. Entre $ 800.001 y más
10.
Educación
de
post-grado
12. No sabe
incompleta
13. Rechazo
11. Educación de post-grado
23. Educación
12. Otro
13. No sabe
14. 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____________________________________________________
103
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
HEMOS FINALIZADO,
MUCHAS GRACIAS POR SU VALIOSA COOPERACIÓN
Datos del encuestador
Nombre_______________________________________________________________
Fecha________________________________________________________________
Región encuestada_____________________________________________________
Comuna encuestada_____________________________________________________
Sector Encuestado______________________________________________________
CLASIFICAR EL GRADO DE CONFIABILIDAD DE LAS RESPUESTAS DEL
ENCUESTADO
1. Muy Confiables
104
2. Algo confiable
3. Poco Confiables
4. Nada Confiable
Otros comentarios y observaciones finales del encuestador
105
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?
106
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
107
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
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
13. Prohibición de regar cultivos
14. Efecto sobre vegetación y animales
15. Otro________________________________
108
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.
109
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)
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
110
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+
111
20. Ingreso
¿Cuál de los siguientes niveles describe mejor
Por favor indique cuál de las siguientes los ingreso MENSUALES totales de su hogar,
incluyendo a todas las personas que tienen
alternativas refleja mejor la educación que
ingresos en su casa? (MOSTRAR TARJETA
Ud. ha recibido. (MOSTRAR TARJETA 3) 3)
1. Menos de $ 75.000
1. Sin educación
2. Entre $ 75.001 y $ 100.000
2. Educación básica incompleta
3. Entre $ 100.001 y $ 150.000
3. Educación básica
4. Entre $ 150.001 y $ 200.000
4. Educación media incompleta
5. Entre $ 200.001 y $ 250.000
5. Educación media
6. Entre $ 250.001 y $ 300.000
6. Educación técnica incompleta
7. Entre $ 300.001 y $ 350.000
7. Educación técnica
8. Entre $ 350.001 y $ 450.000
8. Educación universitaria incompleta
9. Entre $ 450.001 y $ 600.000
9. Educación universitaria
10 Entre $ 600.001 y $ 800.000
10.
Educación
de
post-grado
11. Entre $ 800.001 y más
incompleta
12. No sabe
11. Educación de post-grado
19. Educación
12. Otro
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?_______________
112
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
113
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
ENCUESTA ALCANTARILLADO Y
2. Fosa séptica individual
PTAS
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)
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
114
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
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
Indiferente
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
115
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)
116
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)
117
1. Hombre
2. Mujer
16. Edad
1
Menos de 25
2
25-34
3
35-44
4
45-54
5
55+
18. Ingreso
¿Cuál de los siguientes niveles describe
Por favor indique cuál de las siguientes mejor los ingreso MENSUALES totales de
alternativas refleja mejor la educación que su hogar, incluyendo a todas las personas
que tienen ingresos en su casa?
(MOSTRAR TARJETA 3)
Ud. ha recibido. (MOSTRAR TARJETA 3)
17. Educación
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
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
118
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
119
3. Poco Confiables
4. Nada Confiable
Otros comentarios y observaciones finales del encuestador
120
121
122
123
124
Anexo 4
Valores DAP Para Preguntas de Seguimiento
Tabla Escenario 8.1: Sin Alcantarillado ni Planta de Tratamiento
#
Encuesta
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
#
#
M onto de Pago
M onto de Pago
x
y
z
Encuesta
x
y
z
Encuesta
700
900
500
36
4.300 5.000 3.600
71
500
750
350
37
2.300 3.000 1.600
72
1.000 1.500 500
38
2.000 2.750 1.250
73
3.800 4.600 3.000
39
800 1.200 400
74
800 1.000 600
40
800 1.300 300
75
700
900
500
41
3.400 4.000 2.800
76
1.400 1.800 1.000
42
2.100 3.000 1.200
77
800 1.100 500
43
1.000 1.300 700
78
1.700 2.200 1.200
44
1.400 2.000 800
79
800 1.200 400
45
1.400 1.800 1.000
80
3.200 3.550 2.850
46
3.900 4.900 2.900
81
3.100 3.600 2.600
47
1.800 2.200 1.400
82
2.000 2.500 1.500
48
600
800
400
83
2.900 3.900 1.900
49
5.000 6.000 4.000
84
2.100 2.700 1.500
50
2.900 4.000 1.800
85
1.000 1.400 600
51
3.300 4.000 2.600
86
1.700 2.400 1.000
52
2.700 3.200 2.200
87
2.000 3.000 1.000
53
500
750
250
88
1.000 1.600 400
54
2.800 3.500 2.100
89
800 1.300 300
55
3.000 4.000 2.000
90
3.800 4.600 3.000
56
2.100 2.500 1.700
91
3.200 3.700 2.700
57
4.300 5.000 3.600
92
3.300 3.800 2.800
58
4.600 6.000 3.200
93
1.600 2.200 1.000
59
2.800 4.000 1.600
94
2.000 2.750 1.250
60
500
650
350
95
2.500 3.250 1.750
61
600
900
300
96
800 1.000 600
62
1.500 2.000 1.000
97
1.200 1.600 800
63
800 1.100 500
98
800 1.100 500
64
1.400 2.200 600
99
1.400 1.900 900
65
2.500 3.500 1.500
100
3.900 4.800 3.000
66
1.700 3.000 400
101
600
800
400
67
1.500 2.000 1.000
102
500
650
350
68
2.500 3.250 1.750
103
2.300 3.050 1.550
69
2.800 3.500 2.100
104
1.600 2.300 900
70
500
700
300
105
#
M onto de Pago
M onto de Pago
x
y
z
Encuesta
x
y
z
600
800
400
106
3.100 4.000 2.200
500
650
350
107
2.900 3.500 2.300
2.900 3.700 2.100
108
1.300 2.000 600
1.400 2.100 700
109
2.500 3.000 2.000
1.200 1.800 600
110
6.000 9.000 3.000
3.700 5.200 2.200
111
4.000 5.000 3.000
2.500 4.000 1.000
112
1.000 1.500 500
2.800 4.000 1.600
113
1.600 2.000 1.200
3.500 5.000 2.000
114
9.000 11.000 7.000
600
900
300
115
6.000 6.500 5.500
3.200 4.700 1.700
116
1.300 2.000 600
3.300 4.500 2.100
117
9.500 11.000 8.000
1.300 2.000 600
118
3.500 4.500 2.500
2.000 2.600 1.400
119
1.600 3.000 200
1.400 1.800 1.000
120
6.300 7.300 5.300
1.200 1.500 900
121
3.000 3.500 2.500
1.400 2.000 800
122
3.400 4.000 2.800
700
1.000 400
123
7.200 8.000 6.400
4.300 5.500 3.100
124
6.400 7.400 5.400
3.700 4.500 2.900
125
700 1.100 300
1.400 2.000 800
126
1.600 2.100 1.100
1.400 2.200 600
127
8.500 9.500 7.500
2.600 4.000 1.200
128
500
650
350
4.200 5.000 3.400
129
1.200 1.800 600
3.500 5.000 2.000
130
1.400 2.100 700
500
700
300
131
2.600 3.300 1.900
1.700 2.600 800
132
800 1.100 500
3.100 4.000 2.200
133
10.000 12.000 8.000
1.400 1.900 900
134
600
800
400
5.000 6.000 4.000
135
2.300 3.300 1.300
5.500 7.000 4.000
3.400 4.400 2.400
900
1.300 500
800
1.100 500
5.500 6.500 4.500
125
Tabla Escenario 2: Con Alcantarillado y sin Planta de Tratamiento
#
Encuesta
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
Monto de Pago
Monto de Pago
Monto de Pago
Monto de Pago
#
#
#
x
y
z Encuesta x
y
z Encuesta x
y
z Encuesta x
y
z
5.000 6.000 4.000
27
800 1.100 500
53
2.700 3.400 2.000
79
2.800 3.300 2.300
4.300 5.000 3.600
28
1.200 1.700 700
54
500 700 300
80
3.500 4.200 2.800
1.000 1.500 500
29
800 1.200 400
55
2.800 3.300 2.300
81
600 800 400
3.800 4.500 3.100
30
1.400 2.000 800
56
3.000 3.600 2.400
82
3.200 5.400 1.000
800 1.100 500
31
3.900 5.100 2.700
57
2.100 3.000 1.200
83
3.300 4.500 2.100
700 900 500
32
600 900 300
58
4.300 5.000 3.600
84
1.300 1.900 700
1.400 2.000 800
33
500 700 300
59
4.600 5.400 3.800
85
2.000 2.600 1.400
800 950 650
34
2.300 3.800 800
60
2.800 3.500 2.100
86
1.400 1.900 900
1.700 2.200 1.200
35
1.600 2.900 300
61
500 750 250
87
1.200 1.800 600
800 1.200 400
36
4.300 5.800 2.800
62
600 800 400
88
1.400 2.000 800
3.200 4.200 2.200
37
2.300 3.800 800
63
1.500 2.000 1.000
89
700 900 500
3.100 4.000 2.200
38
2.000 3.000 1.000
64
800 1.200 400
90
4.300 5.500 3.100
2.000 2.800 1.200
39
3.000 4.300 1.700
65
1.400 2.000 800
91
3.700 4.500 2.900
2.900 4.000 1.800
40
800 1.300 300
66
2.500 3.300 1.700
92
1.400 2.100 700
2.100 3.200 1.000
41
800 1.100 500
67
1.700 2.500 900
93
1.400 1.900 900
1.000 1.750 250
42
3.400 4.700 2.100
68
1.500 2.000 1.000
94
2.600 3.400 1.800
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 3.200
2.000 3.000 1.000
44
1.000 1.500 500
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