Método costo de viaje

Curso: Economía Ambiental del Turismo
Aplicación del Método Costo de Viaje
Estimación de Modelos Poisson para la estimación del Excedente del Consumidor a través del Método del
Costo de Viaje: El caso de la Laguna La Florida en Colombia
Objetivo General
Ante la pérdida de bienestar de los recreacionistas del Humedal y la perspectiva de recuperar y preservar su
ecosistema, esta tesis pretende valorar monetariamente dicha perspectiva, implicando una reasignación de
recursos desde el punto de vista de la actividad recreativa.
Objetivos Específicos
• Obtener el beneficio económico para la sociedad usuaria a través del excedente del consumidor
(método costo de viaje − preferencias reveladas).
• Estimar los beneficios económicos a través de la variación compensada, que refleja las preferencias
de los intereses de la mayoría usuaria, sacrificando parte de sus ingresos (sin afectar su bienestar
corriente) para disfrutar de los beneficios implícitos de espejos de agua aceptables para la
recreación, permitiendo el contacto directo sin riesgos para la salud (método valoración contingente
− preferencias hipotéticas).
Información utilizada
49 encuestas aplicados a los recreacioncitas que provienen de Bogota y otros lugares como Funza y Cota
(muestreados aleatoriamente).
Las diferencias en costo de viaje asociados a las distancias, a las formas de transporte y al costo de
oportunidad del tiempo de viaje y estadía en el lugar, constituyen la base para determinar el excedente del
consumidor.
Se requiere estimar la demanda por viajes de recreación a la laguna, como una función del precio completo,
del ingreso familiar, de las variables de interés por el cambio en la calidad del agua y por el número de
personas por familia.
Modelo Estimado
Donde es el número de visitas esperadas, y EC es el excedente del consumidor, el cual se estima a partir de la
siguiente formula:
La idea de este ejercicio es determinar el valor de acceso al lugar. Este conjunto de datos incluye las
siguientes variables:
X1: Número de viajes realizados al lugar por mes
X2: Precio completo de viaje al lugar (costo de viaje más el costo de oportunidad del tiempo) equivale a la
suma del costo de viaje (distancia ida y vuelta en kilómetros multiplicada por el costo en $ por km), más el
costo de oportunidad del tiempo de viaje hacia el lugar (tiempo de viaje ida y vuelta multiplicado por el valor
del tiempo en $ por hora).
1
X3: Ingreso familiar mensual por jefe de familia o grupo.
X4: Variable discreta que toma el valor de (=1) si la perspectiva del visitante es a favor de mejorar la
calidad del agua y toma el valor de cero (=0), de otra manera.
X5: Número de personas que conforman la familia del entrevistado.
Estadísticas Descriptivas
Descriptive Statistics
All results based on nonmissing observations.
Variable Mean Std.Dev. Minimum Maximum Cases
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
X1 2.04081633 1.24095366 1.00000000 4.00000000 49
X2 6363.73469 2984.84790 1795.00000 14780.0000 49
X3 623469.388 510561.582 150000.000 2500000.00 49
X4 .938775510 .242226071 .000000000 1.00000000 49
X5 2.51020408 1.27675450 1.00000000 5.00000000 49
Resultados de los Modelos Poisson
+−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−+
| Poisson Regression Model − OLS Results |
| Ordinary least squares regression Weighting variable = none |
| Dep. var. = X1 Mean= 2.040816327 , S.D.= 1.240953660 |
| Model size: Observations = 49, Parameters = 4, Deg.Fr.= 45 |
| Residuals: Sum of squares= 62.40110844 , Std.Dev.= 1.17758 |
| Fit: R−squared= .155811, Adjusted R−squared = .09953 |
| Model test: F[ 3, 45] = 2.77, Prob value = .05252 |
| Diagnostic: Log−L = −75.4512, Restricted(b=0) Log−L = −79.6009 |
| LogAmemiyaPrCrt.= .405, Akaike Info. Crt.= 3.243 |
+−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−+
+−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−−−−−−−+−−−−−−−−+−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−+
2
|Variable | Coefficient | Standard Error |b/St.Er.|P[|Z|>z] | Mean of X|
+−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−−−−−−−+−−−−−−−−+−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−+
Constant 2.093483176 .82472001 2.538 .0111
X2 −.1564479150E−03 .67032255E−04 −2.334 .0196 6363.7347
X3 .2624597614E−06 .38752835E−06 .677 .4982 623469.39
X4 .8301138449 .71134028 1.167 .2432 .93877551
+−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−+
| Poisson Regression |
| Maximum Likelihood Estimates |
| Dependent variable X1 |
| Weighting variable ONE |
| Number of observations 49 |
| Iterations completed 5 |
| Log likelihood function −75.00072 |
| Restricted log likelihood −78.12758 |
| Chi−squared 6.253723 |
| Degrees of freedom 3 |
| Significance level .9989782E−01 |
| Chi− squared = 29.45813 RsqP= .1867 |
| G − squared = 28.20928 RsqD= .1815 |
+−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−+
+−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−−−−−−−+−−−−−−−−+−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−+
|Variable | Coefficient | Standard Error |b/St.Er.|P[|Z|>z] | Mean of X|
+−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−−−−−−−+−−−−−−−−+−−−−−−−−−+−−−−−−−−−−+
Constant .5899159814 .65387589 .902 .3670
X2 −.8637844134E−04 .45822162E−04 −1.885 .0594 6363.7347
3
X3 .1651475999E−06 .23847629E−06 .693 .4886 623469.39
X4 .5697739412 .59502022 .958 .3383 .93877551
Verificando que todos los coeficientes del modelo son significativos en términos estadísticos.
Recurriendo a la prueba de Razón de Verosimilitud; el estadístico de verosimilitud es:
El valor crítico para una distribución Chi−cuadrada (3 grados de libertad = al número de restricciones) es
de 7.81473. Nuestro estadístico de razón de verosimilitud es LR = 6.25375< y no cae en la región de
rechazo. No rechazaríamos la hipótesis nula a un nivel de confianza del 95%. Para un nivel de confianza del
90% se rechaza la hipótesis nula y esto nos indicaría que, en conjunto, las variables explicarían bien el
modelo.
El coeficiente que acompaña a la variable X2 es negativo, señalando una relación inversa entre el costo de
visitar el sitio y el número de viajes realizados por una familia en una temporada. Por cada $1 que
incremente el costo total de un viaje al sitio, la demanda esperada de viajes por recreación al humedal la
Florida se verá disminuido en 0.000086.
Por otro lado, el coeficiente que acompaña a la variable X3 tiene un signo positivo, esto significa que existe
una relación directa entre el ingreso de la familia y el número de vistas al sitio. El valor del coeficiente
significa que por cada incremento de $1 en el ingreso de la familia, la demanda esperada por viajes se verá
incrementada en 0.00000016 viajes.
Finalmente, para el caso de la variable X4, el cual es una variable de tipo cualitativo, interesa interpretar el
signo del coeficiente, el cual indica una relación directa entre el interés por una mejora en la calidad del
agua del Humedal la Florida y el número de visitas al sitio de recreación.
La estimación del número de viajes esperados al sitio de recreación arroja los siguientes resultados:
Descriptive Statistics
All results based on nonmissing observations.
Variable Mean Std.Dev. Minimum Maximum Cases
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
DEMANDA 2.04081633 .493989781 .959051409 2.81527042 49
Medidas de Bienestar
El resultado de la estimación del excedente del consumidor es el siguiente:
Descriptive Statistics
All results based on nonmissing observations.
Variable Mean Std.Dev. Minimum Maximum Cases
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
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EC 23626.4547 5718.90130 11102.9025 32592.2808 49
Conclusiones Generales
• En promedio el número de visitas esperado para una familia por temporada es de 2.0408 viajes.
• El excedente del consumidor es equivalente a $23.626,45 esto significa que el individuo obtiene una
ganancia en utilidad representada en términos monetarios, en un monto de $23.626,45 por cada
visita que realiza al Humedal la Florida.
• El uso económicamente eficiente del recurso natural requiere un balance de los beneficios de cada
uno de sus usos posibles. La decisión de asignar el recurso dependerá en parte de contrastar valores
de beneficios recreacionales con el beneficio que serían derivados de otros usos tales como consumo
humano, reducción de costos en procesos de producción de productos agrícolas o productos
industriales y el incremento en el valor de la tierra. Para ello es necesario la convergencia de los
objetivos institucionales.
Ejercicio Adaptado de la Tesis de Bullon V. (1996) − Programa de Magíster en Economía del Medio
Ambiente y Recursos Naturales, Universidad de los Andes − Bogota D.C. Colombia.
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