- 1. Valoracin Econmica Ambiental Modelo de Precios Hednicos y
Aplicaciones Presentacin preparada para Ier Seminario Internacional
Derecho Administrativo Sancionador y Remedacin Ambiental
(Ministerio de Medio Ambiente OEFA-Per) Lima Octubre 24 y 25 de
2013Fernando Carriazo ([email protected]) Universidad
de Los Andes Facultad de Economa
2. Plan Introduccin -Valoracin de bienes no mercadeables - El
Modelo de Precios Hednicos (MPH) Aplicacin del MPH espacial para la
valoracin de calidad de aire y de accesibilidad a centros de empleo
-Mnimos Cuadrados Ordinarios (OLS) -Modelos Espaciales (SAR, SEM)
-Modelo de Frontera Estocstica Aplicacin Humedal Juan Amarillo 2 3.
Para qu la valoracin de bienes no mercadeables? Aprender acerca de
las preferencias que tienen los individuos sobre la calidad
ambiental Estimar monetariamente el valor de bienes y servicios que
no tienen mercado Integrar valores no mercadeables en el anlisis
costo beneficio de polticas pblicas Incorporar valores no
mercadeables en las medidas de sostenibilidad de desempeo econmico
3 4. Mtodos para la Valoracin Econmica de Bienes y Servicios
AmbientalesMtodos DirectosValoracin ContingenteExperimentosMtodos
IndirectosModelo de Precios HednicosModelo de Costos de
ViajeTransferencia de BeneficiosPrevencin de Daos Funcin de Costo
de Daos 4 5. Modelo de Precios Hednicos (MPH) MPH es un mtodo de
preferencia revelada utilizado para la valoracin de bienes no
mercadeables El marco terico de este mtodo se atribuye a S. Rosen
(1974) Principal Supuesto de MPH: -La utilidad de consumir un bien
con mltiples atributos proviene del conjunto de caractersticas
intrnsecas del bien El objetivo de HPM es determinar la contribucin
de las caractersticas individuales en el valor del bien compuesto 5
6. Teora de Precios Hednicas La Funcin de Precios Hednicos expresa
el valor de mercado de un bien con mltiples atributos como una
funcin de sus caractersticas P:(Z ) P=E.g. El valor de mercado de
una vivienda es una funcin de: a) Caractersticas Estructurales -
rea construida - # habitaciones - # baos - tipo de piso (madera,
tapete, etc) b) Caractersticas del vecindario - calidad escolar en
un distrito - acceso al centro - proximidad a estaciones de
metro/bus Pero tambinZ = Z ( Z 1, Z 2,..., Zk )6 7. Funcin de
Precios Hednicos y Valoracin Ambiental Los bienes ambientales
tambin son atributos de la vivienda calidad del aire ruido
proximidad a lugares nocivos vista Aunque no hay mercados explcitos
para bienes ambientales, es posible estimar sus precios implcitos 7
8. Ejemplo: El Precio Implcito de la Calidad del Aire Viviendas
localizadas en reas con aire limpio pueden presentar valores ms
altos que los de viviendas similares localizadas en reas con alta
contaminacin La estimacin monetaria del incremento en el precio de
la vivienda debido a un incremento marginal en la calidad del aire
es el precio implcito de la calidad del aire -Podemos utilizar la
Funcin de Precios Hednicos para cuantificar el valor del incremento
en una vivienda cuando los niveles de contaminacin disminuyen P i Z
Se ha demostrado que el precio implcito de un bien ambiental es la
disponibilidad a pagar marginal (WTP) de un atributo ambiental La
WTP de la calidad ambiental se puede obtener a partir de los
parmetros estimados en la funcin hednica8 9. Objetivos de la
Metodologa Estimar la disponibilidad a pagar que tienen los
individuos por consumir un bien particular (vivienda) como funcin
de un conjunto de caractersticas y atributos del bien.Estimar el
impacto que tienen diferentes niveles de atributos sobre el precio
de la vivienda. Identificar los efectos de la contaminacin y
presencia de otros atributos ambientales como cuerpos de agua o
presencia de ruido en el valor de la vivienda.Obtener una medida
agregada del bienestar ante cambios en la calidad (o cantidad) de
un atributo de entorno ambiental.Caracterizar el mercado de
vivienda, teniendo en cuenta una perspectiva ambiental a partir de
la informacin de calidad ambiental de la ciudad 9 10. Supuestos de
la Metodologa El precio de la vivienda es una funcin de las
caractersticas El rango de escogencias de producto es continuo. La
cantidad de una caracterstica particular puede variar
independientemente, permitiendo una especificacin lineal de la
funcin de precios. La escogencia de un lugar de vivienda depende de
las preferencias, del ingreso del individuo, o de las diferencias
en los precios de los atributos que caracterizan a cada propiedad.
Por lo tanto, el consumidor examina un mercado implcito en donde
existe un proceso de produccin, intercambio y consumo de bienes que
son comerciados en canastas. Aunque el agregado de la canasta puede
no tener un precio nico, los atributos que la componen si o por lo
menos tienen una estructura de precios comn.10 11. Modelo de
Precios Hednicos Para realizar una estimacin indirecta de la
calidad ambiental a partir de la metodologa de los precios hednicos
es necesario establecer la relacin entre un bien mercadeable (ej:
vivienda) y los servicios no mercadeables (ej: paisaje ,aire limpio
o presencia de ros o humedales no contaminados) 11 12. Descripcin
de la Vivienda Una vivienda puede ser descrita por un vector de
caractersticas estructurales y un vector de atributos de entorno. Z
= ( z1 , z 2 , z3 ,..., z n ) A = (a1 , a2 , a3 ,..., an )12 13.
Funcin Hednica Dada la caracterizacin de la vivienda en funcin de
caractersticas y atributos, el precio por el que se vende el
producto (vivienda) es una funcin de esas caractersticas y
atributos del producto. Esta es la funcin hednica.P = P ( Z , A).13
14. Equilibrio Hednico El equilibrio hednico se obtiene de la
interaccin de productores y consumidores en el mercado El problema
de maximizacin de utilidad de los hogares es MaxZ, A, X U ( Z , s.a
, X ; ) A P( Z , A) + X = Y De este problema obtenemos la funcin de
postura o de regateo14 15. Funcin de Postura la funcin de postura (
Z , A, y, u; ) de regateo del consumidor, o la cual representa la
DAP de un consumidor por un producto con el vector de
caractersticas Z, dadas unas variables para el ingreso y un cierto
nivel de utilidad ( Z , A, y, u; ) zinos da la tasa a la cual una
familia estara dispuesta a cambiar gasto en vivienda, dado un
cambio en el nivel de la caracterstica i, manteniendo el nivel de
utilidad constanteU zi ( Z , A, X ; ) ( Z , A, y, u; ) = Pzi ( Z ,
A) = En el ptimo U xi ( Z , A, X ; ) z En el ptimo se iguala la
pendiente de la funcin de postura y el precio hednico para cada
caracterstica i. Lo anterior nos permite calcular la disponibilidad
a pagar por los atributos de la escogencia observada 15 16.
Productores la funcin de costos del productor se puede representar
como C ( Z , A, N , ) N es el nmero de casas o apartamentos
producidos y representa un vector de tecnologa especfica y de
precio de factores El problema de maximizacin de ganancias para los
productores es: = NP( Z , A) C ( Z , A, N ; ) Funcin de oferta ( Z
, A, N , )16 17. Equilibrio El nivel de producto debe balancear su
precio con su costo marginal P C = Z i Z i La interaccin entre
consumidores de vivienda (hogares) y productores
(constructoresvendedores) determina el equilibrio hednico. 17 18.
Equilibrio Hednico Equilibrio Hednico.Funcin de oferta Precio de la
vivienda Funcin de precios hednicos Funcin de postura.Fuente :
Palmquist (1991).Caractersticas Z y Atributos A18 19. Funcin de
Precios Hednicos La expresin matemtica general de la funcin de
precios hednicos, que relaciona el precio de la vivienda con las
caractersticas que esta posee, esta dada por:P( )m=0 + i z i= 1
Donde: P = ( P 1) ( )si( ) immij+ ij z ( ) jz( ) iy P ( ) = ln P si
= 0 019 20. Forma Funcional Forma funcional LinealDoble logSemi log
(log-lin)Semi log inversa (lin-log)Box Cox no restringida1Box Cox
no restringida2Valores de los parmetrosEstimador = =1Mnimos
Cuadrados Ordinarios = =0Mnimos Cuadrados Ordinarios = 0, = 1 = 1,
= 0 = 0 0Mnimos Cuadrados OrdinariosMnimos Cuadrados
OrdinariosMxima VerosimilitudMxima Verosimilitud20 21. Estrategias
de la Metodologa Modelo de Precios Hednicos1) Identificar el
atributo ambiental que se desea valorar, definir caracterstica del
atributo e identificar los posibles impactos que tenga sobre los
lugares de residencia de los hogares. 2) Identificar y definir la
zona de estudio segn relevancia y necesidades de la valoracin. Por
ejemplo, la estimacin podra ser aplicada en una o varias
localidades de la ciudad o en la totalidad de localidades de la
ciudad. 3) Estimar la muestra, segn el nmero total de viviendas que
se encuentran en la zona. Aplicar muestreo estratificado segn
poblaci total por estrato socio econmico. 4) Especificar el
conjunto de caractersticas estructurales y de atributos de entorno
que caractericen el nmero de viviendas. 5) Especificar la regresin
hednica de acuerdo con el precio de mercado de las viviendas y el
conjunto de caractersticas que se especificaron en el punto 4. 6)
Estimar regresin hednica lineal, analizar estadsticas descriptivas
7) Estimar las diferentes formas funcionales segn tabla 1. Escoger
la funcin hednica con mejor ajuste estadstico. 8) Estimar la DAP
marginal. 9) Estimar una medida agregada de DAP por caractersticas
y atributos, segn la totalidad de viviendas que componen la
poblacin objetivoFuente Garrod and Willis (1999)21 22. Aplicacin
del MPH en Bogot Objetivos: Estimar precios implcitos de calidad
del aire y de accesibilidad a centros de empleo Estimar beneficios
monetarios por la reduccin de PM10 y por acortar los tiempos de
desplazamiento al Centro Comparar modelos espaciales Examinar
correlacin entre contaminacin y variables omitidas 22 23. rea de
Estudio Altas concentraciones anuales de PM10 64% de las emisiones
de PM10 provienen de fuentes fijas Fuentes de energa del sector
manufacturero (Uribe,2001) diesel (44.9%) aceite reciclado (24.7%)
carbn (7.5%) 995,758 vehculos 23 24. Concentraciones anuales
promedio de PM10 120mg/m^3100 80 2001 2002 2003602004 2005400Bosque
Escuela CarrefourCorpas Fontibn IDRD StationSto. Merck
TomsCadeSonyCazuca24 25. Distribucin Espacial de PM10
(2001-2005)Features Properties in low pollution areas (PM10 < 50
mg/m^3) Properties in high pollution areas (PM10 >=50 mg/m^3)Air
Quality PM10 (2001-2005) Value High : 101.9393,5001,75003,500
MetersLow : 31.302525 26. 26 27. Procedimientos Construccin de una
base de datos georeferenciada que relaciona precios de vivienda con
caractersticas estructurales y atributos urbanos utilizando un SIG
Estimacin de una FPH usando 4 mtodos economtricos 1) OLS - Modelo
de Referencia 2) Rezago Espacial 3) Modelo con Errores Espaciales
4) Modelo de Frontera Estocstica27 28. 6588 Rentas de
apartamentoDatosCaractersticas Estructurales (Metrocuadrado.com)
Contaminacin del Aire: Concentraciones de PM10 para el periodo
2001-2006.(SDA) Caractersticas del Vecindario (DAPD) -Distancia a
centros de empleo -Distancia a parques metropolitanos, -Distancia a
parques zonales, -Distancia a canales -Distancia a vas principales
(lnea de Transmilenio) Criminalidad. (ODV) Elevacin. (USGS)0 1.25
2.557.510 Kilometers28 29. OLS Modelo de Referencia P = Z +
VariableCoeficiente (Elasticidad)Contaminacin Accesibilidadt-stat
en parntesis-0.16 (-8.66) -0.0711 (-10.22)PIM (U$ / Mes)3.0 7.329
30. Beneficios por Cambios en Niveles de PM10 Ejemplo : Cambios en
renta promedio por disminucin en la concentracin de PM10A0 :
Niveles actuales de contaminacin para propiedades localizadas en
reas que no cumplen el estndar de (50 mg/m3) A1 :Niveles de
contaminacin iguales al estndar (50 mg/m3)Features Properties in
low pollution areas (PM10 < 50 mg/m^3) Properties in high
pollution areas (PM10 >=50 mg/m^3)Air Quality PM10 (2001-2005)
Value High : 101.9393,5001,75003,500 MetersLow : 31.302530 31.
Cambios en la renta promedio por disminucin en los niveles de PM10
Renta promedio estimada con A1Renta promedio estimada con A0(1)
Renta promedio con Ai i=1,0(2)U$501U$487Cambio en renta promedio
(1)-(2)U$1431 32. Beneficios por Accesibilidad a Centros de Empleo
Ejemplo : Cambios en la renta promedio dados por mejoras en tiempos
de desplazamiento a centros de empleo para propiedades cercanas
(1000 m) a estaciones de Transmilenio (TM)( !( ! ( ! ( ! ( ! ( ! (
!( ! ( !( !( !( !( !( !( !( ! ( !( ! ( ! ( !( ! ( ! ( !( !( !(
!Projected( !( !( !( !( ! ( !. ! ( !( ! ( ! ( !( ! ( ! ( !( !( ! (
!( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( ! ( !( !( !( !( !. !( !( !(
!( !( !(! !(( !Legend ( !( !( !( !. !( ! ( !2,400centro de empleo
ms cercano sin TM1,2000( !Employment CentersMain Road Network( ! (
!BRT stationsBRT (Transmilenio)( ! ( ! A0: Tiempo de desplazamiento
alProjected( !( !Rents within 1000 m from BRT 2,400 Meters
ProjectedProjected! . A1: Tiempo de desplazamiento al centro de
empleo ms cercano con TM! .Features 1000greaterthanBRT_Features_
Transmilenio Main Roads. ! 3,3001,65003,300 Meters32Employment
CentersBRT Station Buffer (1000 m) 33. Cambios en Renta Promedio
por Mejoras en Tiempos de Desplazamiento a Centros de EmpleoRenta
promedio estimada con A1Renta promedio estimada con A0Cambio en la
renta promedio (1)-(2)(1) Propiedades cercanas a la estacin de TM
Propiedades lejanas a la estacin de TM(2)$643$611$32$441$428$13 33
34. Resultados de OLS Las reducciones de PM10 y los tiempo de
desplazamiento ms cortos a un CE son atributos urbanos que pueden
tener un impacto positivo en las rentas en este mercado de vivienda
Las elasticidades de PM10 y de tiempo de desplazamiento ms cortos
son -0.16 y -0.0711 respectivamente. Cambios en la renta promedio
estimada sugieren que las mejoras en calidad de aire y el
acortamiento de los tiempos de desplazamiento a CE se pueden
capitalizar en el precio de las propiedades 34 35. Modelo Hednico
Espacial (MHE) Probando Dependencia Espacial Modelo con Rezago
Espacial (S-Lag) P = WP + Z + Modelo con Errores Espaciales (SEM) P
= Z + = W + u 35 36. Modelo Hednico Espacial- Probando dependencia
espacialVariableOLSS-LagSEMCalidad de Aire-0.1603 (-8.66) -0.0711
(-10.22)-0.1348 (-9.40) -0.0661 (-9.84) 0.0730 (11.85)-0.1887
(-14.01) -0.0698 (-8.98)Accesibilidad Rho Lambda R-Sqr LM-LAG LM-LE
LM-ERR LM-EL0.90450.9050 66.121 0.06130.5890 (164.49) 0.9068288.55
261.8736 37. Resultados del MHE La elasticidad de reducciones de
contaminacin vara entre -0.1348(S-lag) y -0.1887 (SEM) La
elasticidad de Accesibilidad vara entre -0.0661(S-lag) y -0.0711
(OLS) Ambos parmetros de dependencia espacial (rezago espacial y
error autoregresivo) son significativos en todos los niveles de
confianza convencionales Esta aplicacin concluye a favor de un
proceso espacial caracterizado por errores autocorrelacionados
(SEM) Los resultados del SEM indican que las variable omitidas
autocorrelacionadas son estadsticamente significativas para
explicar 37 el precio de renta de las viviendas 38. Modelo de
Frontera Hednica (MFH)Motivacin Por qu un proceso con error
aleatorio asimtrico es importante en la modelacin hednica de la
calidad del aire? Una variable omitida que es particularmente
importante en MPH es la calidad de la construccin (CC) CC puede
estar correlacionada con niveles de contaminacin -Viviendas en reas
menos contaminadas tienden a ser de mayor calidad en la construccin
que viviendas en reas ms contaminadas Una regresin de Frontera
Estocstica (SFM) con error asimtrico se utiliz para modelar
diferencias no medibles en CC (Estratos >3) Este error aleatorio
asimtrico toma en cuenta distorsiones no observadas en el mercado
de renta de vivienda38 39. Estimacin del MFH Ecuacin Hednica: ln( P
) = ln { P ( Z , A, N , )} + i Supuesto del error aleatorio: -el
error tiene dos componentes: -Simtrico -Asimtricoi i = vi + uivi ~
N (0, v2 )Varianza constante:ui ~ N + ( , u2 )Varianza no
constante:ui ~ N ( , ( ) ) +u 2 iFuncin de varianza del error
aleatorio asimtrico: u2 = exp [ 0 + 1 * ln PM 10 + 2 * stratum + 3
* ln PM 10 * stratum]39 40. Modelo de Frontera Hednica Variable
Calidad del AirevFuncin de VarianzaOLS -0.1448 (-7.77 )HFM -0.0908
(-3.52) 0.2261ln uIntercepto43.6137 (5.88)PM10*-13.3523
(-6.70)Estrato-8.2407 (-6.34)Pm10*stratum-0.01823 (-3.30)*
Variables en logaritmo natural ** F( 30, 6543) = 2074.38 R-cuadrado
0.904740 41. 0 -1 -2 -32-4ln(u ) -5 -6 -7 30-8 45-9Good60 -10 6
High QualityAir Quality75 5Neighborhood Quality4 390PoorLower
Quality41 42. Estrato Socio EconmicoRenta Promedio (2005 US$)*PM10
promedio (mg/m3)Precio Implcito Marginal (2005 US$ per
mg/m3)HFMOLS3217.764.60.310.494357.956.30.580.925648.350.21.171.8761358.943.02.874.58
42 43. Resultados MFH La elasticidad estimada para la variable de
contaminacin del aire en el MFH es-0.0956 Existe evidencia
estadstica fuerte de error aleatorio asimtrico para datos de renta
El error aleatorio asimtrico puede estar explicado por variables
omitidas, tales como diferencias en la calidad de caractersticas
estructurales de la vivienda las cuales pueden variar con los
niveles de contaminacin Las estimaciones por OLS podran inflar las
medidas del precios implcitos marginales para calidad de aire
cuando omitimos una estructura de error aleatorio asimtrico43 44.
Resumen y Discusin La elasticidad de la variable de calidad de aire
varia entre -0.0908 (MFH) y -0.1887 (SEM) PIMs estimados no
incluyen el total de beneficios sociales asociados a las mejoras de
calidad de aire Los parmetros estimados a partir de OLS, S-lag y
SEM fueron muy similares en esta estimacin hednica44 45. Resumen y
Discusin La reduccin de las concentraciones de PM10 es un atributo
urbano que impacta positivamente las rentas de apartamentos en este
mercado de vivienda A partir del anlisis espacial, en esta
aplicacin hay evidencia estadstica de un proceso espacial
caracterizado por errores auto-correlacionados (SEM) El SEM puede
mitigar sesgos de variables omitidas que pueden estar presentes
cuando tratamos de explicar el precio de renta de la vivienda En el
MFH se mostr evidencia de error aleatorio asimtrico45