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Introducción
En el campo de la evaluación de políticas públicas, el método de valoración contingente (MVC) es una herramienta útil para estimar cambios en el bienestar de las personas. Cuando estos cambios involucran mejoras, es posible estimar los beneficios económicos potenciales para justificar los costos asociados a la implementación de dichas políticas (Uribe et al., 2003). La evidencia cuantitativa sobre los beneficios potenciales de las políticas públicas permite realizar el análisis de costo-beneficio y, luego, justificar la viabilidad de dichas políticas. En países en desarrollo, lo anterior es relevante porque los niveles de gobierno (nacional, regional y local) requieren priorizar tipologías de políticas o proyectos. En el sector saneamiento es relevante evaluar la viabilidad de los proyectos integrales, esto es la provisión de los servicios básicos de agua, alcantarillado y tratamiento de aguas residuales. En la actualidad la gestión de los servicios de saneamiento básico en el Perú es una política pública de alta prioridad por lo que la inversión pública comprometida para este rubro es alta, aproximadamente 1018 millones de dólares (MVCS, 2017).
La ciudad de Puno, al sureste del Perú, no es ajena a la problemática, y el 61.63 % de la población tiene menos de 12 h de servicio continuo de agua potable; el promedio diario es 7.03 h y en algunas zonas de la ciudad (sobre todo en las partes altas) es apenas l h. Asimismo, la red de recolección de aguas residuales y la planta de tratamiento “El espinar” presentan problemas principalmente por la antigüedad de su infraestructura, la cual ha colapsado por completo y gran parte de las descargas de aguas residuales se vierte en la bahía interior del lago Titicaca, un área natural con alta biodiversidad y relevancia internacional.
Para solucionar dicha situación la Municipalidad Provincial de Puno, la Empresa Municipal de Saneamiento Básico (EMSAPUNO) y el Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento, han realizado gestiones conjuntas para concretar inversiones y mejorar la provisión de los servicios básicos. El concepto de beneficio se interpreta de un modo particular, la idea básica es “lo que quiere la gente” (las preferencias de los individuos) debe ser la base de la medida de los beneficios. Con el MVC se determina a partir de encuestas directas el valor medio de la disponibilidad a pagar (DAP) como una medida aproximada de la variación compensatoria de una población específica, lo que corresponde a una aproximación de los beneficios generados por políticas públicas o proyectos (Pearce y Turner, 1995; Just et al., 2004; Tudela-Mamani, 2007; Freeman et al., 2014).
Existen dos tipos de formatos para estimar la DAP por mejoras en el acceso a servicios públicos: referéndum y doble límite. En el formato de referéndum se indica la utilidad del MVC en la estimación de la DAP por mejoras en la provisión de servicios públicos, y las variables que destacan como relevantes en ese cálculo son socioeconómicas: la educación y el ingreso (Del Saz et al., 2009; Valdivia et al., 2011; Arias et al., 2011; Awad, 2012; Awunyo et al., 2013; Pérez y Quintanilla, 2013; Lu et al., 2015). El formato doble límite presenta mayor eficiencia estadística que el referéndum, dada por la mayor significancia individual y conjunta de los parámetros (Bogale y Urgessa, 2012; Dupont, 2013; Guzmán, 2015; Tudela, 2017). Dichos estudios plantearon la problemática de acceso a servicios públicos mejorados en forma específica. Sin embargo, en nuestra investigación el problema de saneamiento básico es abordado en forma integral.
El objetivo de esta investigación fue estimar los beneficios económicos mediante DAP con formato referéndum y doble límite por el mejoramiento en la provisión de los servicios de saneamiento básico (agua, alcantarillado y tratamiento de aguas residuales) en la ciudad de Puno. La estimación de los beneficios económicos que se podrían generar con la implementación de las mejoras requiere la integración de variables socioeconómicas de los usuarios, como ingreso monetario, nivel educativo, presencia de menores de edad en el hogar y la edad, y el grado de conocimiento individual de los problemas en la prestación de los servicios de saneamiento básico.
Materiales y Métodos
Para una población de 30 945 hogares con conexiones de agua y desagüe, con base a la técnica de muestreo aleatorio simple se determinó un tamaño de la muestra de 400 hogares. Sin embargo, luego de un proceso de verificación y cruce de información se descartaron 8 encuestas por contener información incoherente, y la muestra final fue 392. Los hogares donde se aplicaron las encuestas se seleccionaron aleatoriamente en tres zonas de la ciudad: centro, sur y norte. De un total de 392 hogares visitados, 24 % corresponden a la zona centro de la ciudad, 37 % a la zona sur, mientras que 39 % a la zona norte. Las encuestas se aplicaron a jefes de hogares, quienes tienen capacidad de gasto. Todas las encuestas se realizaron en enero de 2017 por estudiantes de la Facultad de Ingeniería Económica de la Universidad Nacional del Altiplano-Perú, durante dos fines de semana en la ciudad de Puno. Para verificar la eficacia, pertinencia y validar el formato de encuesta, se realizó una encuesta piloto a 30 jefes de hogares seleccionadas al azar, Esta prueba permitió identificar el rango mínimo y máximo de las tarifas descartar algunas preguntas, y el formato final de encuesta tuvo 17 preguntas.
Modelo referéndum de DAP
En el proceso de modelamiento se toma en cuenta el enfoque de utilidad aleatoria (Habb y McConell, 2002). La siguiente función de utilidad se consideró:
donde la utilidad de la alternativa h para el individuo i está en función de s que representa las características individuales, p h es el precio de la alternativa h y M el ingreso del individuo. La utilidad está compuesta de un componente determinístico (v ih ) y un componente no observable de error aleatorio (Ɛ ih ) independiente e idénticamente distribuido (iid) con media cero y varianza constante. El individuo i elije la alternativa que le proporciona mayor utilidad; por lo tanto, el modelo de comportamiento es: elige la alternativa h si y sólo si: Uih˃Uij, Ɐh≠j. En tales circunstancias, la probabilidad de que el individuo elija la alternativa h está dada por:
Para estimar los impactos en el bienestar, es decir, la DAP por un cambio desde el statu quo (alternativa j) al estado seleccionado (alternativa h), se utiliza la siguiente fórmula:
donde VC es la variación compensatoria, que se puede interpretar como la máxima cantidad de dinero que un individuo estaría dispuesto a pagar para acceder a un cambio favorable. En este caso, para el individuo i la alternativa h mejora su nivel de bienestar con respecto a la alternativa j.
Para el MVC tipo referéndum se pregunta al individuo si estaría dispuesto a pagar una cantidad de dinero por acceder a la mejora ambiental propuesta, en este caso, el individuo deberá escoger entre si o no. En consecuencia, la probabilidad de tener una respuesta afirmativa (si) a la pregunta de disponibilidad a pagar estaría dada por:
Dado que en el modelo referéndum hay dos alternativas de elección la variable dependiente es discreta (si=1 y no=0), y el análisis de regresión se hace mediante un modelo logit o probit (Habb y McConell, 2002). En esta investigación se utilizó el primero. Una formulación típica del modelo logit se plantea de la siguiente manera:
La estimación econométrica se resuelve a través del método de máxima verosimilitud con la función de logaritmo de verosimilitud (log-likelihood) dada por:
donde y i es la variable dependiente binaria que toma el valor de 1 si la respuesta a la pregunta de disposición a pagar es sí y 0 de lo contrario. La variable x i sintetiza las principales características socioeconómicas del encuestado y el precio o postura ofrecida en la encuesta por acceder a las mejoras planteadas. El estimador de máxima verosimilitud se obtiene maximizando esta función, con los parámetros como variables de decisión.
Modelo doble límite de disponibilidad a pagar
El uso del MVC tipo referéndum está sujeto a críticas respecto a su capacidad de entregar estimaciones fiables y exactas de la DAP. Como una forma de reducir esta ineficiencia, Hanemann et al. (1991) sugieren utilizar un formato dicotómico doble, conocido como double bounded (doble límite), el cual consiste en agregar una segunda pregunta sobre disposición a pagar también de naturaleza dicotómica (Tudela-Mamani, 2017).
De acuerdo con Hanemann et al. (1991; citado en Tudela-Mamani, 2017) en el contexto de doble pregunta en la disponibilidad a pagar, la pregunta inicial propuesta al individuo (BI) es preguntada de nuevo en función a la primera respuesta (BD o BU). Donde BU es el segundo precio propuesto después de una respuesta positiva, BD es el segundo precio propuesto después de una respuesta negativa. En la Figura 1 se ilustra el procedimiento de elección en el formato doble límite.
Según Hanemann et al. (1991) y Habb y McConell (2002) las respuestas en términos de probabilidad se pueden expresar de la siguiente manera:
Para el caso doble límite la función de logaritmo de verosimilitud (log-likelihood) está dada por:
donde
Según Hanemann et al. (1991; citado en Cerda et al.,2007), el modelo dicotómico doble provee una ganancia en la precisión de la matriz de varianza-covarianza de los coeficientes estimados, produciendo intervalos de confianza más pequeños con respecto al modelo dicotómico simple. Además, encontraron que el estimador puntual de la mediana de la DAP de los modelos dicotómicos dobles es menor.
Tudela (2017) demostró que el formato doble límite presenta mayor consistencia teórica, dada por la mayor significancia individual y conjunta de los parámetros. Según Bateman et al. (2001), las preguntas de valoración contingente de elección dicotómica (tipo referéndum) son relativamente ineficientes para muestras grandes.
Una vez obtenidas las estimaciones de los parámetros se calculó la medida monetaria de bienestar, la fórmula para la estimación de la DAP dependerá de la forma funcional del cambio en la utilidad (Δv), que puede ser lineal o logarítmica. El detalle e identificación de las variables que permitieron estimar el modelo econométrico logit para el caso referéndum y doble límite se presenta en el Cuadro 1.
Cuadro 1 Descripción de variables usadas en el análisis.
| Variable | Descripción | Opciones de respuesta |
|---|---|---|
| PSI | Probabilidad de responder SI a la pregunta de disponibilidad a pagar | 1=Si la respuesta en la primera ronda es SI; 0=Si responde negativamente. |
| BI | Precio hipotético inicial | 2, 4, 6, 8, 10. |
| BD | Precio hipotético menor | 1, 2, 4, 6, 8. |
| BU | Precio hipotético mayor | 4, 6, 8, 10, 12. |
| DSS | Variable dummy para SI-SI | Si la respuesta en la primera ronda fue SI: 1=si la respuesta en la segunda ronda es SI; 0=en otro caso |
| DSN | Variable dummy para SI-NO | Si la respuesta en la primera ronda fue SI: 1=si la respuesta en la segunda ronda es NO; 0=en otro caso |
| DNS | Variable dummy para NO-SI | Si la respuesta en la primera ronda fue NO: 1=si la respuesta en la segunda ronda es SI; 0=en otro caso |
| DNN | Variable dummy para NO-NO | Si la respuesta en la primera ronda fue NO: 1=si la respuesta en la segunda ronda es NO; 0=en otro caso |
| GEN | Género del encuestado | Hombre=1; Mujer=0 |
| EDA | Edad del encuestado | Número entero |
| HIJO | Presencia de menores edad | Número entero |
| EDU | Nivel de educación | 1=Sin educación formal, 2=Primaria incompleta, 3= Primaria completa, 4=Secundaria incompleta, 5=Secundaria completa, 6=Superior técnica, 7=Superior pedagógica, 8=Universitaria incompleta, 9=Universitaria completa, 10=Posgrado. |
| ING | Nivel de Ingreso | 1=Menos de 400 soles, 2=Entre 400 y 600 soles, 3=Entre 600 y 800 soles, 4=Entre 800 y 1000 soles, 5=Entre 1000 y 1500 soles, 6=Entre 1500 y 2500, 7=entre 2500 y 3500, 8=3500 y 4500, 9=Entre 4500 y 5000, 10=Entre 5000 y 6500, 11=Entre 6500 y 7500, 12=Más de 7,500 soles. |
| INGR | Ingreso monetario | Número entero (Promedio aritmético de cada categoría de la variable ING). |
| CON | Conocimiento sobre problemática | 1=Nada, 2=Poco, 3=Medio; 4=Mucho. |
El formato de encuesta diseñado para esta investigación tuvo tres partes: preguntas sobre la problemática en la provisión de servicios de saneamiento básico, preguntas concernientes a la disponibilidad a pagar por mejoras en la provisión de servicios de saneamiento básico, y preguntas sobre algunas características socio económicas de los individuos. La segunda parte de la encuesta se refirió a la disponibilidad a pagar por el cambio propuesto, para lo cual se resumió la propuesta de mejoras en la provisión de servicios de saneamiento básico en la ciudad de Puno a nivel de un paquete o conjunto de proyectos orientados a mejorar la calidad de vida de los habitantes de esa ciudad. Los cambios son las mejoras en la provisión de agua potable, alcantarillado y tratamiento de aguas residuales. A continuación, se ilustra el escenario de valoración propuesto en la encuesta:
En la actualidad se desarrollan gestiones para concretar un conjunto de proyectos orientados a mejorar los servicios de saneamiento básico en la ciudad de Puno. El primer proyecto integral está orientado a mejorar los servicios de agua potable y alcantarillado. En el sistema de agua potable se incluyen principalmente componentes de ampliación de servicios (incremento de cobertura), mejoramiento (incremento en la continuidad del servicio - aumentar a 24 h en promedio la continuidad del servicio de agua potable) y calidad en el servicio. En el sistema de alcantarillado se proponen componentes de ampliación (incremento de cobertura) y mejoramiento (óptima recolección de aguas residuales - sin atoros en la red de tuberías). El segundo proyecto consiste en mejorar el sistema de tratamiento de aguas residuales mediante la construcción de una planta de tratamiento y de esta manera controlar el problema de contaminación de la bahía interior del lago Titicaca.
A partir del escenario de valoración propuesto se formuló la pregunta central relacionada con la DAP por acceder a las mejoras:
Tomando en cuenta lo anterior (el escenario de valoración), ¿estaría usted dispuesto a contribuir mensualmente la cantidad de S/________ adicional en su recibo de agua, para el financiamiento de las actividades de operación y mantenimiento de las mejoras en los servicios de saneamiento básico que le he explicado?
El encuestador preguntó en la primera ronda sobre la postura (BI) que es la postura inicial, la cual tuvo cinco tipos de precios: 2, 4, 6, 8 y 10. Una vez obtenida la respuesta del individuo (“SI” o “NO”) a la pregunta inicial, el encuestador reformuló la pregunta y esta vez la segunda pregunta estuvo en función de la primera respuesta; si el individuo respondió “SI” en la primera ronda, se usó el vector de precios de la postura alta (BU) que contiene los siguientes precios: 4, 6, 8, 10 y 12. Si en la primera ronda el individuo respondió “NO”, entonces para la segunda ronda se usó el vector de precios de la postura baja (BD) que contiene los siguientes precios: 1, 2, 4, 6 y 8. En todos los casos siempre se preguntó por un solo tipo de precio en los casos BI, BU o BD; además es importante mencionar que la pregunta en la segunda ronda también fue de naturaleza dicotómica.
Resultados y Discusión
En la encuesta de valoración contingente tipo referéndum (primera ronda) el análisis de la DAP por el mejoramiento en el servicio de saneamiento básico reveló que, de 392 encuestas, 44 % de los entrevistados no están dispuestos a pagar por este tipo de proyectos, y 56 % declararon estar dispuestos a pagar, la tarifa con mayor aceptación fue de S/2; además, una parte de la población aceptaría una tarifa de S/10 (Cuadro 2), lo cual podría permitir hacer discriminación de precios. En los entrevistados se aprecia un comportamiento racional, es decir, para tarifas mayores menos respuestas afirmativas frente a tarifas menores donde prevalece las respuestas afirmativas.
Cuadro 2 Respuestas a la pregunta de valoración propuesta.
| Rango de tarifas propuesto S/. | Número de encuestas | Respuestas afirmativas | |
|---|---|---|---|
| Número | % | ||
| 2 | 79 | 63 | 80 |
| 4 | 79 | 50 | 63 |
| 6 | 79 | 40 | 51 |
| 8 | 76 | 36 | 47 |
| 10 | 79 | 30 | 38 |
| Total | 392 | 219 | 56 |
Fuente: Elaboración propia con base en encuestas.
Las respuestas a las preguntas de la DAP en la segunda ronda con el formato doble límite, muestran que 50.3 % de encuestados tienen una postura afirmativa (SI/SI y NO/SI) (Cuadro 3). En el formato referéndum se obtuvo una proporción mayor para la respuesta afirmativa a la DAP.
Cuadro 3 Respuesta a preguntas DAP segunda ronda (doble límite).
| Respuestas | Precio (S/) | Total | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 | 12 | ||
| SI | 63 | 50 | 40 | 36 | 30 | 219 | ||
| NO | 16 | 29 | 39 | 40 | 49 | 173 | ||
| SI/SI | 34 | 27 | 24 | 19 | 21 | 125 | ||
| SI/NO | 29 | 23 | 16 | 17 | 9 | 94 | ||
| NO/SI | 8 | 17 | 11 | 20 | 16 | 72 | ||
| NO/NO | 8 | 12 | 28 | 20 | 33 | 101 | ||
Fuente: Elaboración propia con base en encuestas.
El objetivo de un estudio de valoración contingente es la estimación de la DAP como una aproximación de la variación compensatoria, este procedimiento se realiza mediante un proceso de análisis de varias regresiones econométricas utilizando modelos logit binomial. En esta investigación se estimó los parámetros de diversos modelos econométricos (Cuadro 4).
Cuadro 4 Estimaciones econométricas modelo referéndum y doble límite.
| Variables | Referéndum | Doble límite | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Lineal | Restringido | Logarítmico | Lineal | Logarítmico | |
| Constante | -0.763 | -3.935 | -11.700 | -0.478 | -12.924 |
| (-0.873) | (-4.277)† | (-5.619)† | (-0.703) | (-8.069)† | |
| BI | -0.326 | -0.504 | |||
| (-6.461)† | (-14.106)† | ||||
| INGR | 0.0009 | 0.0008 | 0.001 | ||
| (5.306)† | (5.081)† | (9.895)† | |||
| LBI | -1.761 | -2.679 | |||
| (-6.584)† | (-14.450)† | ||||
| LINGR | 1.857 | 2.176 | |||
| (6.153)† | (9.736)† | ||||
| HIJO | 0.271 | 0.263 | 0.251 | 0.352 | 0.340 |
| (2.289)¶ | (2.250)¶ | (2.086)¶ | (3.769)† | (3.499)† | |
| EDU | 0.217 | 0.234 | 0.196 | 0.227 | 0.201 |
| (2.794)† | (3.010† | (2.472)¶ | (3.573)† | (2.958)† | |
| EDA | -0.032 | -0.028 | -0.029 | -0.020 | -0.019 |
| (-2.638)† | (-2.379)¶ | (-2.348)¶ | (-2.078)¶ | (-1.855)§ | |
| CON | 0.587 | 0.617 | 0.583 | 0.417 | 0.441 |
| BIR | (3.536)† | (3.735)† | (3.398)† | (2.966)† | (3.111)† |
| 0.460 | |||||
| (6.173)† | |||||
| Logaritmo de verosimilitud | -181.452 | -182.686 | -174.406 | 445.179 | 434.569 |
| Razón de verosimilitud | 175.111 | 172.644 | 189.203 | 890.359 | 869.138 |
| Pseudo R2 | 0.325 | 0.320 | 0.351 | ||
| % predicción correcta | 77.041 % | 77.041 % | 78.061 % | ||
Entre paréntesis Z-estadísticos, † indica significancia al 1 %, al ¶ 5 % y § al 10 %. BI: Precio hipotético inicial, INGR: Ingreso monetario, LBI: Logaritmo precio hipotético inicial, LINGR: Logaritmo ingreso monetario, HIJO: Presencia de menores de edad, EDU: Nivel de educación, EDA: Edad del encuestado, CON: Conocimiento sobre problemática, BIR: Precio hipotético inicial restringido.
Una vez estimados los modelos econométricos, el siguiente paso fue seleccionar el mejor modelo econométrico binomial, con base en los siguientes criterios económicos y econométricos (Greene, 2003):
Que los coeficientes de las variables tengan los signos esperados, es decir, que los signos de los coeficientes estimados para las variables explicativas reflejen una relación lógica con la variable dependiente.
Que los coeficientes de las variables independientes sean significativos a un cierto nivel aceptable de confiabilidad.
Que el logaritmo de máxima verosimilitud del modelo (log-likelihood) sea grande.
De acuerdo con los criterios mencionados en el grupo de modelos que utilizaron el formato referéndum se eligió el modelo logarítmico. Simulaciones hechas por Hensher et al. (2005) demostraron que los valores del Pseudo R2 comprendidos en un intervalo de 0.30 -0.40 fueron equivalentes con R2 de 0.60-0.80 en el caso convencional. El modelo predijo correctamente (78.061 %) según el porcentaje de predicción, la significancia conjunta fue alta porque el p-valor del estadístico de la razón de verosimilitud fue pequeño. Todas las variables explicativas resultaron significativas en forma individual al 1 % y 5 %.
En el grupo de modelos que utilizaron el formato doble límite, se eligió el modelo doble límite lineal porque reportó el mayor valor del logaritmo de verosimilitud y, por consiguiente, el mayor valor del estadístico de la razón de verosimilitud.
Los resultados revelaron que en la mayoría de los casos el valor absoluto del estadístico “Z” de los parámetros estimados fue mayor para los modelos de doble límite, lo cual reflejó que los coeficientes de este modelo tuvieron menor varianza y fueron más significativos, por lo tanto, tuvieron una mejor aproximación a la verdadera DAP de los encuestados. Lo anterior es consistente con los hallazgos de Hanemann et al. (1991), Calia y Strazzera (2000) y Tudela (2017). En consecuencia, se utilizó el modelo doble límite lineal para la estimación y análisis de la DAP.
Los resultados del modelo doble límite lineal mostraron que los signos de los coeficientes que acompañan a las variables explicativas fueron los esperados: el coeficiente de BI fue negativo, es decir, a mayor precio o postura ofrecida para desarrollar las mejoras en los servicios de saneamiento, la probabilidad de obtener una respuesta positiva del encuestado es menor. La variable ingreso (INGR) tuvo signo positivo: a mayor ingreso del encuestado, la probabilidad de obtener una respuesta positiva es mayor. El coeficiente de la variable que representa la presencia de menores de edad en el hogar (HIJO) tuvo signo positivo: mientras más hijos menores de edad hay en un hogar, la probabilidad de pago por una mejora en la provisión de los servicios de saneamiento básico (agua, alcantarillado y tratamiento) aumentará.
Asimismo, de acuerdo con el signo positivo del coeficiente de la EDU, un nivel de educación mayor aumentará la probabilidad de una respuesta positiva a la pregunta de disponibilidad a pagar una mejor provisión de los servicios de saneamiento. Esto corroboró lo esperado: los jefes de hogar con mayor nivel educativo son más conscientes del problema del servicio de saneamiento urbano, y están dispuestos a usar parte de sus ingresos a mejorar ese servicio.
EDA tuvo una relación negativa con la variable dependiente, porque a mayor edad es menor la opción de disfrutar los beneficios de las mejoras en los servicios de saneamiento básico. Y la variable que sintetiza el grado de conocimiento sobre la problemática en la provisión de servicios de saneamiento básico (CON) tiene signo positivo, y confirmó que las personas con mayor grado de conocimiento sobre la problemática tienen mayor probabilidad de una respuesta positiva a la pregunta de disponibilidad de pago por mejoras en esos servicios.
Con base en las recomendaciones de Jianjun et al. (2006) al estimar la DAP por medio del MVC-doble límite es necesario tener en cuenta los resultados de la DAP media excluyendo las respuestas negativas, los resultados del modelo doble límite lineal generan una DAP media de aproximadamente S/8.538 mensuales por cada vivienda (Cuadro 5). Este monto refleja el incremento de la tarifa en el servicio de agua potable y alcantarillado, después de mejorar los servicios de saneamiento básico en la ciudad de Puno.
Cuadro 5 DAP media modelo referéndum y doble límite.
| Modelos | DAP media |
|---|---|
| †Lineal | 7.5286 |
| †Restringido | 7.8214 |
| †Logarítmico | 6.9260 |
| ¶Lineal (incluyendo todas las respuestas) | 6.6881 |
| ¶Lineal (excluyendo las respuestas negativas) | 8.5380 |
| ¶Logarítmico | 5.9936 |
† Modelo referéndum; ¶ Modelo doble límite.
Tudela (2017) utilizó el MVC-doble límite en la estimación de la DAP por el mejoramiento en el sistema de tratamiento de aguas residuales en la ciudad de Puno y encontró una DAP media de S/4.38 mensuales por vivienda. Para contrastar estos resultados, es necesario precisar que la DAP media estimada en esta investigación incluye la DAP por una mejora integral en los servicios de saneamiento básico. Por lo tanto, el 51.3% de la DAP total estimada (S/4.38) en la presente investigación corresponde al mejoramiento en el tratamiento de aguas residuales, en tanto que el otro 48.7 % atañe a los servicios de agua y alcantarillado (S/4.16).
En las Figuras 2 y 3 están los histogramas de la DAP estimada con el modelo doble límite lineal incluyendo todas las respuestas y con exclusión de respuestas negativas.
Fuente: Elaboración propia con base en la estimación del modelo doble límite.
Figura 2 Histograma DAP-doble límite incluyendo todas las respuestas.
Fuente: Elaboración propia con base en la estimación del modelo doble límite.
Figura 3 Histograma DAP-doble límite excluyendo respuestas negativas.
El histograma de la DAP-doble límite con exclusión de respuestas negativas (Figura 3), a diferencia del de la DAP-doble límite incluyendo todas las respuestas (Figura 2), presentó un comportamiento típico en estudios de valoración contingente, es decir, la distribución de la DAP se aproxima a una distribución normal, donde la mayor parte de los resultados se concentra alrededor de la media. Este aspecto reforzó la selección de la media de la DAP de este tipo de modelo.
Conclusiones
El modelo de valoración contingente doble límite presentó mayor consistencia teórica dada por la mayor significancia individual y conjunta de los parámetros. La DAP media estimada fue S/8.53 mensuales por vivienda (USD 2.84). Esta, al considerar el total de hogares beneficiados, representó una medida del beneficio económico en la evaluación costo-beneficio de las mejoras planteadas en el escenario de valoración.
Las variables ingreso monetario, nivel educativo, presencia de menores de edad al interior del hogar, la edad del encuestado y el grado de conocimiento respecto a los problemas en la prestación de los servicios de saneamiento básico, fueron determinantes en la estimación de la DAP por cambios en la provisión de dichos servicios en la ciudad de Puno.
El principal aporte de la investigación fue la utilización empírica del modelo referéndum (lineal, restringido y logarítmico) y del modelo doble límite (lineal y logarítmico) en un estudio de valoración contingente. Por lo tanto, se generó evidencia sobre las bondades de comparar diferentes formas funcionales de los modelos econométricos y sus implicaciones en la estimación de la DAP.
