Validación del experimento de elección en la transferencia de beneficios

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Validación del experimento de elección en la transferencia

de beneficios

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JOAN MOGAS

Universitat Rovira i Virgili

PERE RIERA

Universitat Autònoma de Barcelona

Recibido: Diciembre, 2001 Aceptado: Febrero, 2003

Resumen

El objetivo de este trabajo es contrastar la validez en la transferencia de beneficios de las disposiciones marginales a pagar por distintos atributos asociados a un aumento de la superficie de bosques, obtenidas a partir de una aplicación del experimento de elección. Para ello se valoran mediante el método de valoración contingente dos alternativas de aforestar una determinada superficie y se comprueba que uno de los valores puede obtenerse a partir del otro corregi-do por los valores marginales de los atributos estimacorregi-dos en el ejercicio de elección nuevo.

Palabras clave: transferencia de beneficios, experimento de elección, valoración contingente, externalidades, eco-nomía forestal.

Clasificación JEL: Q26, Q28, Q23.

1.

Introducción

La valoración de bienes para los que no existe directamente un mercado donde observar los precios ha crecido en los últimos años, pasando de unas 2.000 referencias en 1995 a algo más de 5.000 en el 2001, de las que la gran mayoría corresponden al método de valoración contingente en sus muchas variantes, de acuerdo con la recolección ofrecida por Carson (en prensa), y citada por Smith y Pattanayak (2002). Tal popularidad se justifica, entre otras ra-zones, por haberse llegado a un cierto consenso implícito sobre la capacidad de estimación de los métodos y su aplicabilidad en la evaluación de proyectos y, en general, su ayuda en la toma de decisiones públicas. Supóngase que la administración se plantea aplicar un determi-nado tipo de gestión forestal a una parte de sus terrenos agrarios. Para ello tiene que tomar una serie de decisiones como, por ejemplo, la de cuanto terreno destinar a bosque, su locali-zación, las especies que lo compondrán, o cuando aclarar el bosque en caso de hacerlo.

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pendiendo de estas decisiones, el bosque generará unos beneficios u otros a la sociedad. Por ejemplo, un tipo de gestión puede favorecer la captación de CO2, mientras que otra puede primar la producción de setas comestibles, o de determinadas hierbas aromáticas, o compo-ner un determinado tipo de paisaje. Cada proyecto forestal lleva asociado unos niveles de cada función que se traducen en impactos en el bienestar de las personas. Si las personas dan valores distintos a la producción de setas que a la de hierbas aromáticas, el bienestar que pro-duzca un bosque u otro puede no ser el mismo.

Estimar cuánto bienestar reporta a la sociedad una actuación forestal es un caso de em-pleo de los métodos de valoración. Mediante el método de valoración contingente, por ejem-plo, se puede aproximar el impacto de la actuación forestal en el bienestar de la sociedad, ex-presado en unidades monetarias (véase, por ejemplo, Mitchell y Carson, 1989). La administración podría proceder a valorar las n variantes de opciones forestales que está con-siderando mediante n ejercicios de valoración contingente. Ello supondría destinar a este fin una cantidad considerable de recursos monetarios y tiempo, lo que a veces podría conllevar la no realización de estos estudios.

Una solución que se adopta a menudo en campos como el del transporte, es la de obtener valores estándar (valor del tiempo, de los accidentes,...) que se utilizan luego en los distintos estudios. Ello ahorra muchos recursos y permite la aplicación casi rutinaria del análisis cos-te-beneficio a proyectos de inversión en infraestructuras. Sin embargo, esta práctica de apli-car en un determinado contexto valores obtenidos en otro —generalmente conocida como transferencia de beneficios, o de valores, o de resultados— es menor en campos como el ambiental, quizás por la complejidad de dichos bienes (Haener et al., 2001). Ello no signifi-ca, sin embargo, que su práctica deba desaconsejarse en todas las circunstancias. Es más, de poder mostrar evidencia a favor de la bondad de esta práctica en determinados contextos, se podría realizar con ella una aproximación igualmente rigurosa y más coste-eficiente en la toma de decisiones públicas ambientales.

Un posible procedimiento podría consistir en estimar el valor de un bien —un bosque de determinadas características, por ejemplo—, y el valor marginal de las características más relevantes de este bien. De esta forma, conociendo mediante modelos forestales el valor físi-co esperado de cada característica en un bosque distinto, se podría predecir el valor social del nuevo bosque. De obtenerse el mismo valor mediante esta transferencia de resultados que de realizar un ejercicio ex novo de valoración, el decisor público se podría ahorrar este ejercicio, y obtener con menos recursos el valor de los n bosques deseados. En este artículo se com-prueba la bondad de ajuste de la predicción del valor social del nuevo bosque.

La próxima sección introduce con mayor detalle la transferencia de beneficios y en la si-guiente se desarrolla más formalmente el contenido del párrafo anterior. Las secciones 4 y 5 describen los métodos de valoración utilizados, el diseño de los ejercicios del experimento de elección y de valoración contingente, y los resultados de la aplicación empírica de cada uno de ellos. La sección 6 presenta el contraste sobre la validez de la transferencia de benefi-cios. La sección 7 destaca las conclusiones del ejercicio y la relevancia de los resultados para el análisis de la intervención pública.

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2.

Transferencia de beneficios

La transferencia de valores ambientales, o transferencia de beneficios, consiste en la uti-lización de los valores monetarios de bienes ambientales estimados en un contexto determi-nado (a veces llamado study site o bien base) para estimar los beneficios de un bien parecido o bajo distinto contexto (policy site o bien objetivo) (Desvouges et al., 1992). Existen tres vías por las que se realiza la transferencia de beneficios: la transferencia del valor unitario medio, la transferencia del valor medio ajustado y la transferencia de la función de valor que contiene una o más variables explicativas observables tanto en el lugar de estudio como en el de política (Bergland et al., 1995).

La transferencia de beneficios en bienes ambientales se ha aplicado en varios contextos de política de bienes ambientales, que van desde la gestión de la calidad del agua (Luken et al., 1992), riesgos sobre la salud (Kask y Shogren, 1994) o gestión forestal (Bateman et al., 1995). La gran mayoría de las aplicaciones de transferencia de beneficios han empleado va-lores obtenidos con el método de la valoración contingente [Morrison et al., 2002, Carson (en prensa)].

Si bien la práctica de la transferencia de valores presenta ventajas, los valores estimados mediante transferencia están sujetos a diferentes fuentes potenciales de errores de medida (Bergstrom y De Civita, 1999). Este caso se puede dar, por ejemplo, cuando el bien ya estu-diado difiere notablemente del bien al que se quieren extrapolar las estimaciones, tanto en los impactos físicos como en la población afectada. Algunos contrastes de transferencia de bene-ficios han detectado diferencias estadísticamente significativas entre el valor transferido y el hallado en el estudio primario, por lo que se ha generado cierta controversia acerca de la vali-dez y fiabilidad de la transferencia de valores ambientales (Brouwer, 2000). A pesar de ello, la transferencia de beneficios es utilizada por administraciones públicas en el análisis cos-te-beneficio y su uso es cada vez más extendido (Desvouges et al., 1992; OCDE, 1993).

En los últimos años se han propuesto aproximaciones más rigurosas a la transferencia de beneficios, como el uso de diversos protocolos y recomendaciones para tratar de superar las dificultades y hacer más fiables las aplicaciones de transferencia de beneficios. (Desvouges et al., 1992; Boyle y Bergstrom, 1992; Smith, 1992; Kask y Shogren, 1994; Brouwer, 2000). También se ha propuesto el uso de clasificaciones ecológicas de determinados tipos de natu-raleza para la transferencia de beneficios dentro de una área geográfica limitada (Ruijgrok, 2001) o el meta-análisis donde se parte de varios estudios fuente (Smith y Pattanayak, 2002). Por todo ello sigue abierto el campo de investigación sobre la validez de las estimaciones ba-sadas en la transferencia de beneficios y las condiciones que ha de reunir el proceso para po-der llevar a cabo la transferencia de beneficios.

3.

Transferencia de beneficios con valores marginales

En este trabajo se analiza la validez en la transferencia de beneficios en un caso concre-to. Para ello se realiza un contraste para la transferencia de beneficios entre dos tipos de

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bos-que (BOSQUE A y BOSQUE B). En concreto se contrasta si se puede aceptar la hipótesis de igualdad entre el valor que se predice para el BOSQUE B a partir del valor ya estimado del BOSQUE A, utilizando las disposiciones marginales a pagar por los atributos que varían en-tre A y B obtenidas de la aplicación del experimento de elección.

De manera algo más formal, supóngase que la medida teórica correcta que refleja el va-lor de un bien para un individuo racional, que maximiza su bienestar, es la variación com-pensatoria que le deja indistinto entre obtenerlo y pagar dicha cantidad de dinero, o no obte-nerlo y no incurrir en ningún pago. Por tanto, para el bien público ambiental z y para todo atributo j,

[1] donde v es la función indirecta de utilidad del individuo, p es el vector de precios de los bie-nes privados, z0es el nivel del bien público ambiental antes del cambio propuesto o bien de base en la transferencia, z1es el nuevo nivel de este bien, o bien objetivo de la transferencia, zjdenota los niveles de los j distintos atributos de que se compone el bien ambiental, y VC la variación compensatoria, que es la máxima cantidad que el individuo está dispuesto a pagar, o el valor para el individuo del cambio en el bien ambiental.

El valor VCjdel cambio en cada atributo j = 1, ..., J, se puede reflejar en las funciones in-directas de bienestar como

suponiendo independencia entre atributos respecto a la utilidad que generan, y una función de transferencia lineal y aditiva1

De forma análoga a [1], las funciones indirectas de utilidad para el bien de base (BOSQUE A) y objetivo (BOSQUE B) se pueden expresar respectivamente como

donde VCAcorresponde a la máxima disposición a pagar por obtener el bien de base respecto a no poderlo disfrutar, y VCBal valor para obtener el bien objetivo respecto a no tenerlo.

En el presente estudio, la estimación de VCApara una composición de bosque determi-nado se realiza mediante un ejercicio de valoración contingente, como se explica más ade-lante. El valor VCB, que corresponde a una composición de bosque más atractiva (mayor pro-visión del bien público), se estima por dos procedimientos; en primer lugar, se obtiene por valoración contingente, y en segundo lugar se predice a partir de la estimación de VCA. Para predecir el valor de VCBa partir VCAse utilizan los valores VC

jde los distintos j atributos que varían entre zAy zBestimados mediante el modelo del experimento de elección. Cuando los incrementos de zjlo son en una sola unidad, los valores VCjobtenidos se suelen

denomi-0 1 ( , , ( ))j ( , – , ( ))j v p y z z =v p y VC z z 0 1 1 1 1 ( , , ( ,..., ))J ( , – ... J, ( ,..., ))j v p y z z z =v p y VC - -VC z z z 0 0 ( , , ) ( , – , ( )), ( , , ) ( , – , ( )), A A B B v p y z v p y VC z zj v p y z v p y VC z zj = =

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nar valores marginales de los atributos, o disposiciones marginales a pagar si la variación co-rresponde a un pago.

Las hipótesis nula y alternativa se expresan como

[2] dondemMVCB es la medida de valor medio (de las, máximas disposiciones a pagar de los indi-viduos) obtenida para el BOSQUE B con el método de valoración contingente, ymEEB es el valor medio obtenido mediante transferencia a partir del valor del BOSQUE A y de los valo-res de los atributos que varían entre ambos bosques. En caso de no rechazar la hipótesis nula, no podría descartarse que la transferencia de valores sea una buena alternativa a la valora-ción ad hoc del bien objetivo, cuando los métodos que se aplican son los aquí utilizados.

4.

Experimento de elección

El experimento de elección (choice experiment) es un método de preferencia declarada que tiene su origen en el análisis conjunto (Batsell y Louviere, 1991, Farber y Griner, 2000). Consiste en presentar a la persona entrevistada una serie de conjuntos de opciones que con-tienen atributos comunes, uno de los cuales es monetario, pero con diferentes niveles, y se le pide que elija la opción preferida de cada conjunto. La información de las elecciones de los individuos se utiliza para obtener las estimaciones de los valores marginales de cada uno de los atributos (Hanley et al., 1998a; Hanley et al., 1998b; Alvarez-Farizo y Barberán, 1999; Rolfe et al., 2000; González et al., 2001, Morrison et al., 2002).

Los estudios donde se contrasta la validez de usar las estimaciones obtenidas de la apli-cación del experimento de elección para la transferencia de beneficios son relativamente es-casos. Bergland et al. (1995) sugiere que métodos como el del experimento de elección son más apropiados en la transferencia de beneficios, debido a que permiten tener en cuenta tanto diferencias en las características sociodemográficas como diferencias en los cambios de la calidad del bien ambiental. Los precedentes más próximos a la aplicación que aquí se presen-tan son Morrison y Bennett (2000) y Morrison et al., (2002). A partir de los coeficientes esti-mados con un experimento de elección en tres submuestras para dos zonas húmedas de Aus-tralia, contrastan la igualdad de los valores marginales obtenidos. Concluyen que los experimentos de elección son adecuados en la transferencia de beneficios, especialmente cuando la transferencia implica el uso de valores marginales.

4.1.

Diseño

El objeto de estimación en el experimento de elección eran las disposiciones marginales a pagar por cambios debidos a variaciones en la calidad y/o cantidad de alguno de los bienes públicos que los bosques proporcionan a la población. Para ello se le presentaba a cada

en-0 1 : : B B EE MVC B B EE MVC H H m = m m ¹ m

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cuestado una secuencia de cuatro conjuntos de elección con dos alternativas, y se le pedía que eligiera entre no aforestar (status quo) o una de las dos alternativas de aforestación. A partir de la investigación previa en literatura forestal (Rojas, 1995; Cannel, 1995; Brown, 1997; DARP, 1999, entre otros), consultas a expertos en temas forestales, diferentes sesiones de trabajo (focus groups) y entrevistas previas a pequeñas muestras de la población se deter-minaron los atributos y niveles que se incluyeron en los conjuntos de elección. Los atributos que se eligieron finalmente fueron: permitir o no permitir realizar determinadas actividades recreativas en los nuevos bosques (circular en coche, recoger setas y hacer picnic), la canti-dad de CO2que absorberían anualmente los nuevos bosques, la disminución de la erosión que se produciría en los lugares donde se aforestara2y la cantidad anual a pagar por un de-terminado tipo de aforestación. El pago se debía efectuar mediante una aportación anual a un fondo especial por parte de todos los ciudadanos. Se seleccionó este vehículo de pago ya que en los focus groups se comprobó que era comprensible, creíble y fácilmente aceptable para la persona entrevistada, mientras que otras opciones provocaban mayor rechazo o presentaban mayor dificultad de comprensión. El vector de precios se determinó a partir de una encuesta piloto mediante una pregunta abierta de disposición a pagar. Los atributos y niveles usados aparecen descritos en el cuadro 1.

Cuadro 1

Atributos y niveles utilizados en el experimento de elección

Atributo Descripción Niveles

PICNIC Se permite hacer picnic en los nuevos bosques Sí

(SQ#= No) No

COCHE Se permite circular el coche por los caminos en los nuevos bosques Sí

(SQ = No) No

SETAS Se permite buscar setas en los nuevos bosques Sí

(SQ = No) No

CO2 CO2eliminado al año por los nuevos bosques

Equivalente a la contaminación producida anualmente por una ciudad de... (SQ = 0) 300.000 habitantes 400.000 habitantes 500.000 habitantes 600.000 habitantes EROSIÓN Disminución de la erosión

Los nuevos bosques en tierras que en caso de no aforestar serán (SQ = 0)

Improductivas en 100 años Improductivas en 300 años Improductivas en 500 años Improductivas en 700 años PRECIO La aforestación costaría por persona y año##

(SQ = 0) 6 euros 12 euros 18 euros 24 euros #SQ = Statu Quo

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El mercado hipotético que se presentó a las personas entrevistadas consistía en un au-mento de un 10 por 100 de la superficie de Cataluña, que pasaría de ser suelo agrícola margi-nal a ser bosque mediante una repoblación forestal. Aforestar un 10 por 100 de la superficie de la región significaba pasar del 40 por 100 actual al 50 por 100, es decir, tener bosques en una superficie equivalente a la mitad del territorio. Este porcentaje es arbitrario, si bien se percibió como razonable en las sesiones de focus group y no causó rechazo en las entrevistas llevadas a cabo en la encuesta final. Se podrían haber fijado otros porcentajes de aforesta-cion, o incluso variarlos como un atributo adicional, lo que quedaba fuera del objetivo de este trabajo.

Una vez definidos los atributos y el escenario hipotético, el siguiente paso del diseño en los experimentos de elección consiste en seleccionar las combinaciones de los niveles de los atributos que se presentaran a las personas entrevistadas. Dentro del diseño experimental, los diseños factoriales completos son diseños en los cuales cada nivel de cada atributo se combi-na con cada uno de los niveles de los otros atributos. En este trabajo, debido a que los con-juntos de elección consistían en comparaciones de parejas de alternativas de aforestación, los atributos y sus niveles formaban un universo de (23× 43) × (23× 43) combinaciones posibles de dos alternativas —la opción de status quo no varía— o conjuntos de elección. Debido al elevado número de combinaciones posibles (262.144), era aconsejable reducir la cantidad de combinaciones a presentar a las personas entrevistadas. La solución generalmente utilizada es el uso del diseño factorial fraccionado (Louviere, 1988) que implica la selección de un subconjunto particular (fracción) del diseño factorial completo que permita estimar de mane-ra eficiente determinados efectos de interés. En este tmane-rabajo se adoptó un diseño factorial fraccionado que permitiera estimaciones independientes de al menos todos los efectos prin-cipales y de las interacciones entre dos atributos, lo que dio lugar a 64 conjuntos de elección con dos alternativas de aforestación3.

Los 64 conjuntos de elección se dividieron en 16 versiones de 4 conjuntos (un ejemplo de uno de los conjuntos de elección presentados puede verse en el apéndice A). Las 16 ver-siones del cuestionario del experimento de elección se repartieron en la misma proporción a una muestra de 1200 individuos representativa de la población de Cataluña mayor de 18 años en términos del tamaño del municipio de residencia, edad y sexo de las personas entrevista-das. Las encuestas se llevaron a cabo durante la segunda mitad del 1999. El porcentaje de respuesta fue del 95 por 100 de la población entrevistada, lo que dio lugar a 4.576 observa-ciones válidas, que corresponde a cuatro observaobserva-ciones para cada individuo que responde a todos los conjuntos de elección y a menos observaciones para los que dejan algunos sin con-testar.

4.2.

Disposiciones marginales a pagar

En el cuadro 2 se muestran las estimaciones de la media de la máxima disposición marginal a pagar (DAP marginal) de los individuos y sus intervalos de confianza para cada uno de los atri-butos no monetarios. Las DAP marginales se calculan a partir de los coeficientes estimados me-diante un modelo logit condicional usando los datos obtenidos de la aplicación del experimento

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de elección (McFadden, 1973). Al ser las estimaciones de las disposiciones marginales a pagar funciones no lineales del vector de parámetros estimados, los intervalos de confianza se calculan mediante técnicas bootstrap (Efron y Tibshirani, 1993). En concreto se aplica el procedimiento desarollado por Krinsky y Robb (1986) que simula la distribución de probabilidad a partir de re-petidas extracciones aleatorias de la distribución normal multivariante parametrizada a partir de las estimaciones de los coeficientes y la matriz de covarianzas del modelo logit estimado. En este caso se realizan 1.000 extracciones aleatorias con las que se calculan los cocientes PICNIC/PRECIO, SETAS/PRECIO, COCHE/PRECIO, PASEAR/PRECIO, CO2/PRECIO, y EROSION/PRECIO. Las distribuciones empíricas generadas a partir de dichas extracciones se emplean posteriormente para definir los intervalos de confianza de las DAP marginales siguien-do la aproximación de percentiles de Efron y Tibshirani (1993). El cuadro 2 resume los resulta-dos principales.

La DAP marginal se calcula respecto a los euros anuales que, a lo largo de la vida, de for-ma indefinida, estaría dispuesto a pagar la persona entrevistada, como es práctica frecuente en este tipo de estudios. Valores marginales positivos (negativos) de un atributo indican que la persona estaría mejor con incrementos (disminuciones) en los niveles de estos atributos. Los valores de PICNIC, SETAS y COCHE corresponden a un cambio discreto de poder a no poder hacer picnic, recoger setas o circular en coche en los nuevos bosques; para el CO2, la disposi-ción a pagar lo es por una captadisposi-ción de este gas equivalente a las emisiones de CO2que en pro-medio un ciudadano más añade al aire cada año en el conjunto de actividades de producción y consumo. Finalmente, la disposición marginal a pagar por la variable erosión se interpreta como la disposición a pagar para que el suelo sea económicamente productivo un año más.

Cuadro 2

Disposiciones marginales a pagar (euros de 1999) para el experimento de elección (DAP marginalC)

Variable DAP marginalC

PICNIC 4,351 (–0,18, 9,46) COCHE –8,63 (–15,60, –3,77) SETAS 5,77 (1,07, 11,90) CO2 0,0000417 (0,0000208, 0,0000723) EROSIÓN –0,02 (–0,03, –0,006)

1 Coeficiente no significativos de esta variable en el modelo logit condicional.

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5.

Valoración contingente

Para estimar la media de las máximas disposiciones a pagar por dos proyectos de afores-tación en su conjunto (BOSQUE A y BOSQUE B), se aplicó el método de valoración contin-gente que es el más usado en la valoración de bienes y servicios ambientales a pesar de su controversia para medir con precisión los valores económicos (Kahneman y Knetsch, 1992; Diamond y Hausman, 1994; Hanemann, 1994). Este método, intenta determinar el valor de los cambios en el nivel de bienestar de las personas debido a un incremento o disminución en la cantidad o calidad de un bien. Ante la ausencia de un mercado donde observar un bien para el que no existe mercado, el método de valoración contingente simula la creación del mismo mediante una encuesta. Para una mayor discusión sobre las ventajas y desventajas del método véase por ejemplo Mitchell y Carson (1989) o, en español, Riera (1994).

5.1.

Diseño

Para facilitar la comprensión de los dos tipos de boques (BOSQUE A y BOSQUE B) que se proponían a través de programas de aforestación, éstos se describieron utilizando los mismos atributos y niveles que en el experimento de elección y también se correspondían a un aumento de la superficie de bosques equivalente a un 10 por 100 del territorio de Catalu-ña. Los dos tipos de programas de aforestación implicaban un cambio desde la situación de statu quo a los programas de aforestación descritos en el cuadro 3 (un ejemplo de una de las alternativas de aforestación puede verse en el apéndice B).

Se utilizó un formato de pregunta dicotómica o binaria simple. Este formato tiene como ventaja su simplicidad y que la persona entrevistada se enfrenta a una situación pa-recida a la de un mercado real. Además suele considerarse que con el formato dicotómico se obtienen menos respuestas del tipo «protesta» y «no sabe», y valores menos dispersos que con el formato abierto. Éste fue el formato aconsejado en el informe de la comisión

Cuadro 3

Atributos y niveles utilizados en el ejercicio de valoración contingente

Atributo BOSQUE A BOSQUE B

PICNIC Sí Sí

COCHE Sí Sí

SETAS Sí Sí

CO2 400.000 habitantes 600.000 habitantes

EROSIÓN Improductivas en 500 años Improductivas en 100 años

PRECIO 6 euros 12 euros 18 euros 36 euros 48 euros 72 euros 6 euros 12 euros 18 euros 36 euros 48 euros 72 euros

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NOAA (Arrow et al., 1993). Después de presentarle al entrevistado un determinado tipo de aforestación, se le proponía una cantidad de dinero anual a pagar de forma indefinida a la que debía responder si aceptaba pagarla, no aceptaba el programa (situación de statu quo) o «no sabe». Cada una de las cantidades del vector de precios se asignó a una ver-sión distinta del cuestionario, lo que dio lugar a seis versiones por tipo de aforestación. Para la determinación del vector de precios también se utilizó una encuesta piloto previa con formato abierto de disposición a pagar. El vector de precios es mayor que en el ejer-cicio del experimento de elección para asegurar suficiente variedad para estimar econo-métricamente una función de probabilidad acumulada a partir de la cual se calcula la me-dia de la máxima disposición a pagar. En concreto, para la determinación de un número suficiente de cantidades a pagar se utilizó un diseño de rectificación sucesiva, común en bioestadística y en algunas aplicaciones de valoración (véase Kanninen, 1993), de forma que la cantidad fue aumentando para asegurar la presencia de precios con más de la mitad de respuestas de rechazo y mejorar la estimación de las colas de la función logística de distribución acumulada.

Cada uno de los dos tipos de aforestación se presentó a una submuestra distinta de 500 personas representativa de la población de Cataluña, en los mismos términos que en el expe-rimento de elección.

5.2.

Cálculo de la media en el formato dicotómico simple

El cálculo se realizó a partir de la estimación de un modelo logit, como es habitual en la literatura (Hanemann, 1984; Hanemann y Kanninen, 1999). En el cuadro 4 se muestran los resultados de la estimación del modelo para el BOSQUE A y BOSQUE B, donde la variable dependiente recoge las respuestas a aceptar o no el pago, y la variable independiente (PRECIO) refleja las cantidades pedidas a cada individuo.

Cuadro 4

Estimación del modelo logit para la pregunta dicotómica

Variable Coeficiente BOSQUE A Coeficiente BOSQUE B Constante 1,41434* 1,01993* (7,16) (4,01) PRECIO –0,03466* –0,01602* (–6,27) (–2,66) Log-L –282,25 –246,40 % Predicciones Correctas 63,4% 60,7% c2 43,26 7,27

Número de observaciones válidas 449 372

Valores del estadístico t entre paréntesis.c2con un grado de libertad.

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El signo del coeficiente de la variable PRECIO es negativo y significativo, como era de esperar, indicando que la probabilidad de que los individuos estén dispuestos a pagar se re-duce con el aumento del precio demandado. En este modelo, al suponer una distribución lo-gística simétrica, la media y la mediana coinciden y se pueden obtener a través del cociente –a/b, donde a y b son los coeficientes estimados en el modelo logit, cuya ecuación es: prob{«sí»} = 1/1 + e- +a b.PRECIO(Hanemann, 1984). El cuadro 5 presenta los resultados para cada tipo de bosque, el error estándar y los intervalos de confianza para cada una de las me-dias. Para calcular los intervalos de confianza se utilizan dos procedimientos alternativos, uno a partir del estadístico t de Student y otro tipo bootstrap desarrollado por Krinsky y Robb (1986) con 1000 extracciones.

La media de la máxima disposición a pagar por el BOSQUE B (DAPB) es mayor que la media de la DAP por el BOSQUE A (DAPA). En promedio, un habitante de Cataluña estaría dispuesto a pagar, unos 23 Euros más por la alternativa BOSQUE B que por la correspon-diente al BOSQUE A. Este resultado está de acuerdo con lo esperado, ya que el BOSQUE B es más beneficioso que el BOSQUE A en términos de CO2eliminado anualmente y de dis-minución de la erosión.

El siguiente paso es ver si esta diferencia entre las DAP es estadísticamente significati-va. Para contrastar esta hipótesis se utiliza, además del contraste de la t, el contraste no para-métrico propuesto por Poe et al. (1997). Este último consiste en calcular el intervalo de con-fianza de la diferencia entre dos distribuciones aleatorias de la DAPAy DAPBmediante la aproximación bootstrapping de Krinsky-Robb (1986) y reformular la hipótesis nula de igual-dad entre las dos variables como la hipótesis de una diferencia entre medias igual a cero. El nivel de significación para una sola cola se calcula mediante la proporción de valores negati-vos en la distribución de diferencias según que media se considere mayor.

El cuadro 5 muestra el valor de la probabilidad correspondiente al contraste de medias. Para un nivel de confianza del 95 por 100 se rechaza la hipótesis nula de igualdad entre las DAP medias obtenidas para cada bosque. Este resultado rechaza la presencia del denomina-do efecto incrustación (perfect embedding effect), señaladenomina-do inicialmente por Kahneman y

Cuadro 5

Contraste de la igualdad de las disposiciones medias a pagar por el BOSQUE A y por el BOSQUE B (euros de 1999)

DAPA DAPB Valor de p

(Error estándar) Valor de p (Poe et al.) Media 40,80 63,67 0,03 0,00 Error estándar 3,32 11,64 Intervalo de confianza

con error estándar (34,29, 47,30) (40,86, 84,48) por bootstrap según Krinsky y Robb (34,99, 48,45) (48,04, 124,17) Intervalos de confianza al 95 por 100.

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Knetsch (1992). Es decir, que la valoración declarada no es independiente a cambios en la cantidad o calidad de bien valorado.

6.

Validez de la transferencia de beneficios

Para calcular la DAP por el BOSQUE B que se predice a partir de la media de la DAPA (o DAP transferida, que se denota DAPBT), se utilizan las disposiciones marginales estima-das mediante el experimento de elección (cuadro 2) para los atributos cuyos niveles cambian de un tipo de aforestación a otro. Se parte del supuesto simplificador de que el valor de un aumento marginal de la absorción de CO2y de la vida productiva del suelo se mantiene cons-tante dentro del tramo de variación, o lo que es lo mismo, que la función de disposiciones a pagar por diferentes niveles de un atributo presenta una forma lineal en el tramo considerado. No se incluye el valor de la interacción entre CO2y erosión ya que en la estimación logit condicional se comprueba que esta interacción no es significativa. Se obtiene una media de la DAPBTde 57,14 Euros.

6.1.

Contraste de transferencia

En el cuadro 6 se presenta la estimación de la DAPBy de la DAPBTy el error estándar correspondiente. También se presenta los intervalos de confianza para cada una de las DAP, calculados a partir del estadístico t de Student y siguiendo el procedimiento de bootstrap (Krinsky y Robb, 1986).

Para comprobar la validez de transferir el valor del BOSQUE A al BOSQUE B se con-trasta la hipótesis nula [2] ya presentada. El contraste se realiza mediante el test de la t y el procedimiento no paramétrico de Poe et al. (1997), donde la hipótesis nula a contrastar se re-formula como que la diferencia entre la DAPBy la DAPBTsea igual a cero.

Como se indica en el cuadro 6, en ambos contrastes el valor de p es superior al 5 por 100, indicando que no se puede rechazar la hipótesis nula de igualdad entre las dos DAP medias.

Cuadro 6

Contraste de la transferencia de beneficios del BOSQUE A al BOSQUE B

DAPB DAPBT Valor de p

(Error estándar) Valor de p (Poe et al.) Media 63,67 57,14 0,13 0,30 Error estándar 11,64 4,92 Intervalo de confianza Error estándar (40,86, 84,48) (47,50, 66,77)

Bootstrap según Krinsky y Robb (1986)* (48,04, 124,17) (51,33, 64,79) Intervalos de confianza al 95 por 100.

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Estos resultados apoyan el uso de las DAP marginales obtenidas del experimento de elec-ción para el atributo CO2y erosión en la transferencia de beneficios, ya que cuando se utilizan es-tas DAP en la transferencia de beneficios el acierto en la predicción del nuevo valor es estadísti-camente significativo a un nivel de confianza del 95 por 100. Ello sugiere que se podría predecir el valor social de bosques con diferentes niveles de los atributos analizados en lugar de realizar un ejercicio ex novo de valoración para cada bosque. De esta manera, el decisor público en el análisis de diferentes medidas de políticas ambientales, se podría ahorrar un ejercicio de valora-ción para cada tipo de bosque, y obtener con menos recursos, tanto monetarios como de tiempo, un número mayor de valoraciones de bosques. O bien, si el analista tiene interés en las primeras etapas del proceso de decisión en descartar algunas alternativas, la transferencia de beneficios utilizando las DAP marginales, puede ayudar a descartar aquellas alternativas en las que no se justificaría la inversión de recursos en la realización de estudios adicionales (análisis de umbral).

7.

Conclusiones

En la toma de decisiones de política ambiental, las administraciones públicas o las organiza-ciones privadas requieren con frecuencia contar con estimaorganiza-ciones del valor económico de los ac-tivos ambientales. Dado el coste que tiene llevar a cabo un estudio primario de valoración, la transferencia de resultados de valoración obtenidos en otros estudios puede permitir al decisor público, en determinados casos y bajo determinadas condiciones, un ahorro de coste y tiempo al obtener con menos recursos las valoraciones requeridas sin pérdida significativa de fiabilidad.

En este artículo se contrasta la validez de usar las disposiciones marginales a pagar por diferentes funciones forestales, obtenidas de la aplicación del experimento de elección, en la transferencia de beneficios entre bosques de distinta composición. Para ello, además de la aplicación del experimento de elección, se valoran mediante el método de valoración contin-gente dos alternativas de aforestar una determinada superficie.

La conclusión principal hace referencia a la aceptación de la hipótesis nula de igualdad entre el valor medio obtenido por una determinada composición de bosque por valoración contingente y el transferido utilizando los valores marginales estimados en el ejercicio de elección. El no rechazo de esta hipótesis indica que no podría descartarse que la transferencia de valores marginales sea una buena alternativa a la valoración ad hoc del bien objetivo (en caso de realizarse con los métodos de valoración aquí utilizados).

La solidez de esta conclusión se ve reforzada por el hecho que las disposiciones a pagar medias entre dos bosques de distinta composición son significativamente distintas cuando se estiman por valoración contingente, lo que rechaza la presencia del efecto incrustación y confirma la consistencia del ejercicio de valoración contingente.

Una futura investigación podría analizar especificaciones más complejas en la transfe-rencia de las estimaciones e incluir variables socioeconómicas. A la vez se podría ampliar el número de bosques entre los que se predice el valor de diferentes tipos de bosques así como las características que varían entre ellos, lo que podría llevar a conclusiones más fuertes res-pecto a la validez de usar las DAP marginales en la transferencia de valores.

(14)

Apéndice A

Tabla A.1

Ejemplo de pregunta y de uno de los conjuntos de elección presentados en el experimento de elección

De estas dos maneras posibles de aforestar un 10% la superficie de Cataluña, [EXPLICAR EL SIGNIFICA-DO DE LOS ATRIBUTOS/NIVELES DE ESTA TARJETA]

¿escogería la A, la B, o no está de acuerdo con ninguna de las dos? [PERMITIR INDIFERENCIA] AFORESTACIÓN A . . . . 1 AFORESTACIÓN B . . . . 2 NINGUNA . . . 3 INDIFERENTE . . . 4 NO SABE . . . 8 NO CONTESTA . . . 9 AFORESTACIÓN 1

UTILIDAD DEL BOSQUE AFORESTACIÓN A AFORESTACIÓN B • SE PUEDE CIRCULAR

EN COCHE POR LOS CAMINOS

• SE PUEDE CIRCULAR EL COCHE POR LOS

CAMINOS Ciudad de 400.000 habitantes Ciudad de 500.000 habitantes Tierras POCO erosionadas (Improductivas en 500 años) Tierras POCO erosionadas (Improductivas en 500 años) COSTE ECONÓMICO

CONTRIBUCIÓN ANUAL 24 euros/año 24 euros/año • PICNIC ACTIVIDADES RECREATIVAS PERMITIDAS GAS CO ELIMINANDO AL AÑO (Contaminación producida por... 2

LOS NUEVOS BOSQUES EN …

(15)

Apéndice B

Ejemplo de pregunta presentada en la aplicación de valoración contingente correspondiente al BOSQUE B

La aforestación que estudia hacer la Administración es la correspondiente a esta tarjeta [ENSEÑAR LA TARJETA ]. Es decir, se haría una aforestación con los siguientes efectos [EXPLICAR EL SIGNIFICADO DE LOS ATRIBUTOS/NIVELES DE ESTA TARJETA]

¿Estaría de acuerdo con este tipo de aforestación?

SÍ . . . 1

NO . . . 2

NO SABE . . . 8

NO CONTESTA . . . 9

UTILIDAD DEL BOSQUE

BOSQUE B

• SE PUEDE CIRCULAR EN COCHE POR LOS CAMINOS

• PICNIC • BUSCAR SETAS Ciudad de 600.000 habitantes Tierras MUY erosionadas (Improductivas en 100 años) 36 euros/año ACTIVIDADES RECREATIVAS PERMITIDAS GAS CO ELIMINADO AL AÑO (Contaminación producida por... 2

LOS NUEVOS BOSQUES EN … COSTE ECONÓMICO

CONTRIBUCIÓN ANUAL

Notas

1. Si por el contrario existieran efectos de segundo o mayor orden entre atributos, y la forma funcional pudiera ser dis-tinta, la expresión tomaría la forma más general de v(p, y, z0(z

1, ..., zJ)) = v(p, y – VC(VC1, ..., VCJ), z1(z1, ..., zJ)). En

este estudio se supone independencia, dado que en la estimación empírica no se detectaron efectos cruzados signifi-cativos en los atributos que varían entre los dos bosques analizados.

2. La cubierta boscosa suele prevenir la erosión en mayor medida que otros usos agrarios, lo que permite que este suelo sea económicamente productivo durante más tiempo.

3. Se considera que esta estrategia de diseño es suficiente ya que los efectos principales y las interacciones de or-den dos recogen casi toda la varianza explicada, por lo que el sesgo en las estimaciones de interés, aunque no se elimina, sí que queda muy disminuido (Louviere et al., 2000).

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Abstract

The aim of this paper is to test the validity of benefit transfer using the marginal willingness to pay for some forest externalities due to an increase of the Catalan forest area, derived from a choice experiment application. After valu-ing two alternative forests through the contvalu-ingent valuation method, the paper tests whether the value of one of these forests can be transferred from the other using the marginal values of the forest attributes.

Keywords: Benefit transfer; Choice experiment; Contingent valuation, Externalities; Forest economics. JEL Classification: Q26, Q28, Q23.

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