D O C U M E N T O D E T R A B A J O

W O R K I N G P A P E R S S E R I E S

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

APLICACIÓN DEL MÉTODO DE VALORACIÓN CONTINGENTE A LA ESTIMACIÓN DE LOS BENEFICIOS SOCIALES DE LAS ACCIONES

CORRECTORAS DE LA EROSIÓN

Carmen Almansa Sáez y Javier Calatrava Requena

DT 82/06

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

DEPARTAMENTO DE GESTIÓN DE EMPRESAS

Universidad Pública de Navarra Nafarroako

Unibersitate Publikoa

C a m p u s d e A r r o s a d í a , 3 1 0 0 6 P a m p l o n a , S p a i n T e l / P h o n e : ( + 3 4 ) 9 4 8 . 1 6 9 . 4 0 0

F a x : ( + 3 4 ) 9 4 8 . 1 6 9 . 4 0 4

1

Aplicación del método de valoración contingente a la estimación de los beneficios sociales de las acciones correctoras de la erosión

Carmen Almansa Sáez (1) y Javier Calatrava Requena (2)

(1) Departamento de Gestión de Empresas, Universidad Pública de Navarra, Campus de Arrosadía

s/n, 31.006 Pamplona. Tel. 948169425; Fax 948169404; E-mail: carmen.almansa@unavarra.es

(2) Área de Economía y Sociología Agrarias. Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria

(IFAPA). Junta de Andalucía. Camino Purchil s/n, 18.080. Granada. Tel. 958267311; E-mail:

javier.calatrava@juntadeandalucia.es

RESUMEN: La desertificación es uno de los más graves problemas ambientales del mundo, por lo que son numerosos los estudios de los aspectos técnicos, siendo sin embargo, dada su dificultad, más escasas las investigaciones referentes a su valoración económica global. En este trabajo se realiza una aplicación del método de valoración contingente para valorar los beneficios sociales de las acciones correctoras de la erosión, eligiendo como estudio de caso la valoración conjunta de los beneficios del Proyecto de Control de la Erosión en la Cuenca de Aljibe (Almería). Los resultados muestran una valoración social que supera los costes de inversión necesarios, al intentar incorporar en el análisis los valores de no-uso y uso futuro para las generaciones venideras.

PALABRAS CLAVES: valoración contingente, análisis coste-beneficio, restauración de cuencas, conservación de suelos, desertificación, erosión, reforestación. CLASIFICACIÓN JEL: D61, Q26, Q24 ABSTRACT: Desertification is one of the most serious environmental problems in the world and, hence, studies on technical aspects of its effects and corrections abound. However, owing to its difficulties, research addressing global economic valuation is scarce. In this work, we apply the Contingent Valuation Method to value the social benefits of measures aiming at tackling erosion. The case study pertains the joint valuation of the benefits of the project Erosion Control of the Aljibe Basin (Almería, Spain). By incorporating the values of future and no-use for the future generations in the analysis, the results show that the social value attained clearly off-sets the investment costs. KEYWORDS: contingent valuation, cost-benefit analysis, watershed restoration, soil conservation, desertification, erosion, reforestation.

2

Aplicación del método de valoración contingente a la estimación de los beneficios

sociales de las acciones correctoras de la erosión

1. INTRODUCCIÓN

Introducción al problema de la desertificación

La desertificación es definida como “la disminución, deterioro o destrucción del

potencial biológico del suelo que, en sus últimas instancias, pueden conducir a condiciones

de desierto” (UNCCD, 1977). De manera similar Dregne (1983) la define como “el

empobrecimiento de los ecosistemas terrestres por el impacto humano”. Se interpreta como

una disminución irreversible, al menos a escala temporal humana, de los niveles de

productividad de los ecosistemas terrestres, como resultado de la sobreexplotación, uso y

gestión inapropiados, por parte del hombre, de los recursos en medios fragilizados por las

sequías y la aridez (López, 1995).

Naciones Unidas ha declarado el año 2006, Año Internacional de los Desiertos y de la

Desertificación, con el fin de dar fuerza a la Convención de las Naciones Unidas para

Combatir la Desertificación (UNCCD) y sensibilizar a las poblaciones y a las autoridades

sobre la gran amenaza que representa para la humanidad. Según datos de la FAO de 19971,

la desertificación afecta a la sexta parte, aproximadamente, de la población mundial, al

70 por ciento de todas las tierras secas, equivalente a 3.600 millones de hectáreas, y a la

cuarta parte de la superficie total de tierras del mundo. Debido a diversos factores, la

desertificación y la degradación de las tierras también se han agravado considerablemente en

la Región Europea a lo largo de la última década.

Efectivamente, la desertificación es uno de los más graves problemas ambientales del

mundo. Ha sido reconocida como materia fundamental por la Agenda 21 (1992), estimando

que una cuarta parte de la superficie de la tierra se encuentra amenazada. En África, el

continente más amenazado por este problema, el 73 % de las tierras secas están ya metidas a

este proceso, pero también en Europa la situación es grave. El 65 % de las tierras secas

ubicadas en la región mediterránea están inmersas en un proceso de degradación

(Asociación Vida Sana, 1996).

1 URL: http://www.fao.org/docrep/meeting/007/y6497s.htm

3

En Europa cerca de 115 millones de hectáreas están afectadas por la erosión hídrica y

42 millones sufren erosión eólica. Según un informe de la ONU, España es el país más árido

de Europa. Junto a ésta, Portugal, Italia, Turquía y Grecia forman el llamado grupo del

Mediterráneo Norte y están consideradas como las zonas más afectadas por la desertización,

un problema que afecta aproximadamente a 250 millones de personas. Un seis por ciento del

suelo de la Península Ibérica se ha degradado irreversiblemente, y un tercio de la superficie

padece una alta tasa de terreno desértico. Los datos del Plan Nacional contra la Desertización

alertan de la extrema gravedad del proceso en Alicante y Gran Canaria, que se encuentran en

grado de total desertización, según un dictamen técnico del Ministerio de Medio Ambiente.

En situación de máxima alerta –por encima del setenta por ciento del suelo convertido en un

secarral– están otras diez provincias: Murcia, Tarragona, Almería, Valencia, Castellón, Jaén,

Granada, Tenerife y Málaga2.

Antecedentes en la valoración económica de la desertificación

La erosión del suelo causa multitud de efectos negativos. El efecto más conocido y

estudiado es la reducción de la producción agrícola. Este efecto negativo viene definido in

situ, dado que afecta directamente a la rentabilidad del agricultor (on-farm effect). Además

del efecto en la productividad agrícola, la erosión del suelo produce otros efectos negativos

que afectan no sólo a los agricultores sino al conjunto de la sociedad. Ejemplos de estos

efectos externos (off-farm effects) a la explotación agraria pueden ser el avance de la

desertificación, la pérdida de puestos de trabajo debida a la reducción de la productividad

agrícola, la contaminación de los recursos hídricos, la reducción de la biodiversidad, la

colmatación de los embalses el aumento de probabilidad de riadas con efectos

devastadores, etc. (Colombo y Calatrava, 2004b).

Debido a la gravedad del problema son numerosos los estudios e investigaciones

sobre los procesos de erosión y desertificación que han tratado el tema en sus aspectos

técnicos, siendo sin embargo escasos, incluso a nivel mundial, las investigaciones de los

aspectos económicos del problema, y ello por la dificultad de valorar económicamente sus

efectos. Los trabajos existentes sobre al economía de la erosión y la conservación de suelos

responden a una de las aproximaciones siguientes (Calatrava y González, 2001):

2 Fuente: Expansión, 14 de junio de 2005. URL: http://belt.es/noticias/2005/junio/14/desierto.asp

4

a) Aquellos trabajos que usan Simulación o la Teoría Dinámica de Gestión y Control

de stocks para determinar las condiciones bajo las cuales los individuos o la sociedad

deciden el óptimo de conservación para los suelos (McConnell, 1983; Heady y Vocke,

1992).

b) Los que usan Programación Lineal para evaluar las políticas públicas de

conservación de suelos (Burt, 1981 y Boggess et al., 1979).

c) Las investigaciones sobre los procesos de Adopción de Tecnologías de conservación

de suelos por los agricultores, basados en sondeos, con un número variado de

trabajos y enfoques, que pueden clasificarse en dos grupos:

c. 1) Análisis de adopción de tecnologías convencionales, que usan modelos logit o

probit, intentando determinar aquellos factores relacionados con la adopción de

prácticas de conservación de suelos. Dos buenos ejemplos son los estudios de

Ervin y Ervin (1982) y Lucila et al. (1999). Algo diferente es el enfoque

propuesto por Nielsen et al. (1989), que estudia las variables relacionadas con la

cantidad de dinero invertida en las prácticas de conservación de suelos.

c. 2) Métodos que combinan investigaciones sobre adopción de tecnologías con

otras técnicas, tales como el trabajo de Lohr y Park (1995), que las combinan con

el Método de Valoración Contingente, y el de Pattanayak y Mercer (1998), que

estima el efecto marginal de la conservación del suelo con un modelo

econométrico de tres etapas, siendo el primero el análisis de adopción.

d) Los estudios basados en la realización de Balances de los Procesos Erosivos, con

esquemas de contabilidad de recursos (Pimentel et al. 1995 y Bishop, 1995).

Todos los enfoques anteriores, son de alguna manera “indirectos”, y así como afirman

Calatrava y Gonzalez (2001), existen muy pocos estudios que estimen directamente el valor

de conservar el suelo o que asignen un precio a la calidad edafológica. Una aproximación

con base económica sobre la erosión la aportan algunos trabajos que utilizan:

5

e) Técnicas de Regresión (estimaciones econométricas) entre valores económicos y

características biofísicas específicas del terreno y la parcela (Walker, 1982; Van Kooten

y Weisensel, 1989; Pattanayak y Mercer, 1998).

f) Técnicas Hedónicas para determinar el coste que supone al erosión (Gardner y

Barrows, 1985; Palmquist y Danielson, 1989).

g) Análisis Coste Beneficio, desde el pionero trabajo de Seitz y Taylor (1979), algunos

trabajos han utilizado ACB para medir los impactos de técnicas de control de la

erosión, tales como el de Graaf (1994) y Araya y Asafu-Adjaye (1999).

h) Otros enfoques más recientes, que utilizan Paneles de Expertos, Valoración

Contingente, y otras técnicas de preferencias expresadas. Ejemplos son los trabajos

de Dragovich (1991), Lohr y Park (1995), Sonneveld y Albersen (1999).

En España, hasta donde nos es conocido, aparte del presente trabajo, que puede

enmarcarse en una combinación de los dos últimos enfoques, y el Modelo de Aguiló

utilizado por los Ingenieros Forestales para la valoración de las externalidades de los

proyectos de restauración de cuencas y control de la erosión, basado en el costes de

reposición (Aguiló Bonnin, 1976; ICONA, 1987; Tragsa y Tragsatec, 1994; De Simón 1993);

caben citarse los siguientes, en el grupo de enfoques más recientes (epígrafe h):

El trabajo de Mogas y Riera (2002) que utiliza el Experimento de Elección, enfocado a

la valoración del riesgo de erosión en tierras agrarias, consecuencia de implementar un

programa que incrementa la masa arbórea de Cataluña de un 40 a un 50 %. En concreto, este

trabajo describe una aplicación que consiste en el cálculo de los valores asociados a cambios

potenciales en las funciones recreativas, de absorción de CO2 y prevención de la erosión

como resultado de un aumento de la superficie forestal de Cataluña. Los autores destacan

como ventajas del método, el que permite obtener la disposición marginal a pagar de los

individuos para cada uno de los atributos que componen el activo ambiental. La principal

dificultad que destacan, a su vez, de los Experimentos de Elección, es la mayor complejidad

que implica tanto su diseño como el análisis de los resultados. Los resultados obtenidos

muestran que el ciudadano medio de Cataluña estaría dispuesto a pagar anualmente 4,35

euros para poder hacer picnic en los bosques propuestos, 5,77 euros para poder recoger

6

setas, y se le tendría que compensar anualmente en 8,63 euros para que los vehículos puedan

circular por los nuevos bosques, siempre en valores de 1999. Además, estaría dispuesto a

pagar 4,17 euros anuales por una reducción de CO2 equivalente a las emisiones que produce

al año una ciudad de 100.000 habitantes y 0,02 euros para que el suelo sea productivo un año

más.

En Mogas y Riera (2001) presentan comparativamente los resultados obtenidos en el

trabajo anterior, con los obtenidos mediante Ordenación Contingente (Contingent Ranking, en

nomenclatura inglesa). En el Experimento de Elección, anteriormente descrito, se pide a la

persona entrevistada que elija la opción preferida entre diferentes alternativas, mientras que

en la ordenación contingente se le pide que ordene un conjunto de alternativas según sus

preferencias. Los resultados muestran diferencias entre los valores obtenidos a partir de los

dos métodos, siendo los del método de elección significativamente mayores (casi 10 veces

mayor). Como señalan los autores, esto es habitual en estudios que comparan resultados con

distintos métodos de preferencias declaradas, sin ir más allá de las implicaciones de este

hecho.

Enfocado directamente a la desertificación y sus efectos, destaca el trabajo de

Colombo (2004), que aplica el Método de Valoración Contingente (Colombo y Calatrava

2002; Colombo et al. 2003) conjuntamente con el Experimento de Elección (Colombo y

Calatrava, 2004) para medir los efectos externos de la erosión en la cuenca del Alto Genil

(Granada). Los resultados obtenidos muestran que, en la Valoración Contingente, se obtiene

que la disposición a pagar individual por la reducción de los efectos externos de la erosión

varía en el intervalo 11-53 €, dependiendo del programa de mejora implementado (al

entrevistado se le presentan tres escenarios posibles) y de la extensión geográfica del mismo.

La DAP (Disposición a Pagar) agregada muestra una disposición a pagar por Ha.

comprendida entre 95 y 160 €, siendo la subvención actual que el gobierno regional de

Andalucía otorga a los agricultores que tomen medidas de control de la erosión, de 133,22 €

por Ha. y año; observándose la consonancia entre ambas cantidades. A su vez, los resultados

del Experimento de Elección muestran que la contaminación ambiental, el avance de la

desertificación y la reducción de la flora y fauna, son los elementos más importantes para los

entrevistados. La metodología empleada permite obtener los precios implícitos para todos

los atributos (desertificación, calidad del agua, calidad de la flora y fauna, puestos de trabajo

y superficie de implementación), obteniéndose que los entrevistados están dispuestos a

7

pagar una media de 27,91 € por la mejora del paisaje tras las implementación de medidas de

reducción de la desertificación, siendo éste el atributo más valorado. El nivel de edad y la

renta aparecen como variables significativas en el modelo logit condicional utilizado para

estudiar la estructura de las preferencias de los principales efectos de la erosión.

Por su parte, Colombo y Calatrava (2004b) realizan una clasificación interesante

alternativa a la anterior (basada en el criterios de tipo de metodologías de valoración), bajo el

criterio de distinción entre estudios que evalúan los efectos de la erosión in-situ o, bien los

externos al ámbito agrícola. En España, si bien hay pocos estudios económicos del efecto de

erosión del suelo en la productividad (Alvarez et al., 1994; Aguilar et al. 1995; Pastor, 1990; y

Pastor et al. 1999), las investigaciones dirigidas a la evaluación monetaria de los efectos

externos de la erosión del suelo, son mucho más escasas, respecto a las que contabilizan los

efectos internos. Actualmente puede considerarse la cuantificación de los efectos externos de

la erosión como un tema novedoso de investigación, dado que se ha reconocido que su

magnitud económica es mucho más importante que la del conjunto de los efectos in-situ

(Pimentel et al., 1995). Disponer de una valoración global de los efectos externos podría así

ayudar a justificar e mantenimiento de las políticas de reducción de la erosión del suelo o

la adopción de nuevas formas de protección ambiental. Como estudio pionero de los

efectos externos de la erosión se encuentra el trabajo de Clark et al. (1985), que los estima, a

través del coste de corrección de los impactos de los sedimentos de suelo erosionado en

diversos usos, públicos y privados, de los recursos hídricos. Hansen et al. (2002) cuantifican

los costes causados por la erosión del suelo en la navegación, estudio que abarca 2.111

cuencas de Estados Unidos, proporcionando una estimación de 257 millones de $/año.

El trabajo de Colombo (2004), antes brevemente descrito, se inserta dentro de éste

grupo de trabajos de evaluación de los efectos externos de la erosión. El estudio práctico aquí

realizado, a su vez, cuantifica conjuntamente efectos internos y externos, a través de la

valoración contingente, en el ámbito geográfico de la cuenca, lo que resulta novedoso en su

enfoque.

8

2. ESTUDIO DE CASO

El Proyecto de Restauración Hidrológico-Forestal y Control de la Erosión de la

Cuenca de Aljibe (De Simón, 1993) fue diseñado por el I.A.R.A. (Instituto Andaluz de

Reforma Agraria) en colaboración con la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes

de Madrid, pero no ejecutado3. Abarca un área de 8.830 Has. (el 64 %) del municipio de

Lubrín de la provincia de Almería, zona que sufre procesos de erosión "acelerados" o "muy

acelerados" en el 82 % de su territorio.

Existen condiciones climáticas (bajas precipitaciones medias anuales de 300 - 400 mm,

que además se producen en forma de lluvias torrenciales) y orográficas (elevadas

pendientes) que colaboraran en los procesos de desertificación y deterioro ambiental, pero

sin duda los de mayor peso son los factores de origen humano, tanto de tipo histórico

(procesos de deforestación), como de uso actual del suelo determinado por el abandono de

las tierras de cultivo (el 47 % de la superficie del municipio es tierra cultivable, aunque sólo

el 20 % de ésta está efectivamente cultivadas, y un 46 % es matorral en claro proceso de

degradación) en una zona típica de agricultura marginal de montaña.

Las principales acciones correctoras que contempla el proyecto son: a) mantener las

zonas agrícolas, pero mejorando los “balates”; b) reforestar con especies autóctonas el 85% de

las zonas actualmente cubiertas por matorral degradado, básicamente con Pinus halepensis

(Pino Carrasco) en una fase inicial e introducir Quecus ilex rotundifolia (Encina)

posteriormente, regenerando el restante 15% de matorral; y c) construir determinadas

infraestructuras de corrección hidráulica.

Dicho proyecto contempla un horizonte temporal de 100 años. Lógicamente este

período fue elegido por convención para el análisis, debido al largo período de maduración

de las especies elegidas, que se ve incrementado por la baja pluviometría de la zona. El

presupuesto de ejecución material (una vez eliminados impuestos y gastos financieros)

asciende a 9.258.396 €. La realización de las medidas correctoras (inversión) está prevista en

los primeros seis años, a lo que hay que unir los costes de mantenimiento (vigilancia,

3 Probablemente debido al cambio de política forestal que se avecinaba, dando paso a las reforestaciones de tierras agrarias promovidas por la PAC.

9

mantenimiento y reparación de hidrotecnias, y tratamientos silvícolas) (Tabla 1). De lo que se

deduce que, mientras los costes financieros son soportados por la generación actual, los

beneficios ambientales se producen principalmente en el medio y largo plazo, afectando a las

generaciones futuras.

Tabla 1

Beneficios y Costes financieros del Proyecto de RHF de Lubrín (€)

(De Simón, 1993)

COSTES DE INVERSIÓN

Año 0 (Inversión ficticia o anterior al proyecto) 166.786,87

Año 1 1.680.668,05

Año 2 1.222.031,90

Año 3 1.201.681,63

Año 4 2.416.711,74

Año 5 2.554.613,97

Año 6 182.719,70

COSTES DE MANTENIMIENTO

Mantenimiento y reparación de hidrotecnias:

Año 50 432.794,53

Año 100 433.341,45

Tratamientos silvícolas (costes de las claras):

Año 20 449.915,60

Año 40 518.492,38

Año 60 2.880.309,51

BENEFICIOS POR VENTA DE MADERA TRAS LOS TRATAMIENTOS SILVÍCOLAS (CLARAS)

Año 20 284.192,38

Año 40 378.923,24

Año 60 4.090.803,91

3. METODOLOGÍA

Para la evaluación económica, aplicado un Análisis Coste Beneficio al estudio de caso,

se realizaron, las siguientes etapas (Almansa, 2006): (1º) Identificación de los efectos

(económicos, sociales y ambientales) positivos y negativos del proyecto (Tabla 2); (2º)

Identificación y aplicación, de entre los distintos métodos de valoración de efectos

ambientales, aquellos más idóneos para el caso de estudio, lo que nos llevó a elegir, por

10

distintos motivos, un ejercicio de valoración contingente sobre el conjunto del proyecto; y

(3º) Análisis de los resultados del ejercicio de Valoración Contingente y cálculo de índices de

rentabilidad del proyecto.

Tabla 2. Identificación esquemática de beneficios y costes del proyecto RHF cuenca Aljibe (Almería)

BENEFICIOS COSTES Aumento del valor de uso directo: � Aumento de la productividad agrícola, � Beneficios procedentes de la venta de madera, � Efectos multiplicativos indirectos: Turismo Rural, etc. � Efectos multiplicativos directos: empleos generados, etc.

Disminución del valor de uso directo: � Pérdidas en el sector ganadero consecuencia de la disminución de la superficie de pastos.

Aumento del valor de uso indirecto de producción: � Aumento del valor estético y recreativo, � Aumento de algunas poblaciones de especies cinegéticas. � Beneficios derivados del uso de las nuevas infraestructuras (caminos forestales, etc.).

Disminución del valor de uso indirecto de producción: � Impacto negativo en el paisaje consecuencia de ciertas infraestructuras (caminos forestales, diques, etc.)

Aumento del valor de uso indirecto de conservación: - Aumento del valor ecológico: � Principales objetivos de los proyectos RHF: Control de inundaciones, recarga de acuíferos y protección del suelo, � Otros: biodiversidad, fijación CO2, regulación de las condiciones climáticas, etc. - Mantenimiento de los valores socioculturales, educacionales, científicos, espirituales e históricos.

Costes de inversión y mantenimiento

Aumento del valor de uso futuro y de existencia.

Dado el carácter multidisciplinar del proyecto se realizaron numerosas consultas a

expertos4 en distintas áreas relevantes del estudio, que participaron en diferentes fases de la

evaluación, particularmente en la predicción de efectos, cuantificación aproximada de los

mismos y diseño de escenarios futuros del municipio. Los cuatro escenarios futuros, cuyo

diseño se plasmó en la realización de fotografías modificadas mediante programas expertos

de ordenador, corresponden a los años 50 y 100 de la zona, en su versión “con” y “sin” la

puesta en marcha del proyecto. La reestructuración paisajística se realizó bajo la supervisión

de los expertos colaboradores. Como material se utilizó, principalmente, material fotográfico

obtenido en zonas reforestadas de la provincia de Almería, con similar altitud y climatología.

En las primeras fases de la evaluación, se realizaron además entrevistas personales

semi-estructuradas (Ruiz Olabúenaga, 1996; también denominada entrevista abierta semi-

directiva, Ortí 1998; entre otros) a personas de instituciones relevantes del municipio de

4 Dentro de este grupo de expertos destacan, por la dimensión y la importancia de su colaboración: Estanislao de Simón Navarrete (Ingeniero de Montes, director del proyecto técnico y del C.I.F.A. de Granada); José Luis González Rebollar (Ingeniero de Montes, C.S.I.C. Granada); Ana Belén Robles Cruz (Bióloga, experta en vegetación y pastoreo de la zona, C.S.I.C. Granada); y José Manuel Pérez López (Jefe de los Guardas Forestales de la D.P.G. Medio Ambiente de Almería).

11

Lubrín, así como, a residentes elegidos como figuras representativas por sus diferentes

edades, intereses en el proyecto, actividades económicas, etc. que fueron considerados lo que

en esta metodología se denomina “informantes clave”. El objetivo principal de las mismas

era el obtener información de carácter cualitativo acerca del municipio, información

preliminar necesaria para el diseño de etapas posteriores del trabajo de campo.

En el trabajo de campo realizado en esta etapa, se puso de manifiesto un conflicto de

carácter socioeconómico, cultural y ambiental, que ha sido un punto central en el

planteamiento de etapas de trabajo posteriores: aunque el proyecto es apoyado por la mayor parte

de la población por reconocer, en mayor o menor grado, los beneficios ambientales que se derivarían del

mismo; otro grupo, relacionado directa o indirectamente con el sector ganadero del municipio, ve en el

mismo una amenaza para sus rentas, por la disminución del área de pasto que, a corto y medio plazo,

produciría el proyecto. En concreto, con la información acerca del número de ganaderos y otros

datos aportados por el Ayuntamiento del municipio, se estimó que los ingresos de

aproximadamente un 26 % de las familias del municipio dependen de este sector, lo que se

consideró un dato central para el posterior diseño y realización del sondeo de Valoración

Contingente.

El Método de Valoración Contingente fue seleccionado por su versatilidad y

capacidad para capturar tanto valores de uso como de no-uso, y dada su flexibilidad para ser

aplicado en una amplia gama de situaciones. Por otra parte, la razón por la que se descartó el

valorar diferentes efectos con distintos métodos, como se hace frecuentemente, fue que, dado

que la población implicada se ve afectada por muchos de los efectos simultáneamente, no era

posible llevar correctamente a la práctica un ejercicio de valoración contingente diseñado

para valorar sólo algunos de los beneficios o costes del proyecto. Así, por ejemplo,

difícilmente se le puede pedir a un ganadero que valore el valor estético de un futuro paisaje

más verde, sin que considere los problemas (vía disminución de la renta) que a corto plazo le

puede ocasionar la disminución temporal de la zona de pastoreo.

Por otra parte, se podría haber planteado la utilización de otros métodos de

preferencia expresada, como el Experimento de Elección o el Análisis Conjunto con inclusión

de precios como elemento componente; pero no hay que olvidar que estos métodos postulan

interdependencia de elementos, componentes o, en este caso, impactos a valorar. Esto es, la

no-significación de interacciones, y éste no es precisamente el caso de la valoración que se

12

pretende hacer, como se ha comentado. Además, el uso de estos métodos en una población

como la del municipio de Lubrín, y utilizando una muestra como la aquí encuestada,

resultaría enormemente complejo y costoso.

En la tabla 3 se esquematiza la metodología aplicada en la fase de valoración de los

efectos del proyecto. La última fila muestra de forma resumida la ficha técnica del sondeo de

valoración contingente. Los elementos de simulación del mercado hipotético, fueron elegidos

como los más idóneos para el estudio de caso tras los resultados observados de cuestionarios

pre-test realizados a la población, en los que se probaron varias alternativas metodológicas

(por ejemplo, se seleccionó un formato de pregunta abierto debido a que el formato

dicotómico mostró un claramente mayor rechazo vía respuesta protesta). Además el ejercicio

se diseñó de manera a minimizar los sesgos característicos de la valoración contingente

(Riera, 1994, Azqueta, 1996; Barreiro, 1997; Almansa, 2006).

Tabla 3 Esquema de la metodología aplicada en las diferentes fases de la evaluación económica de los

beneficios ambientales generados por el proyecto RHF de Lubrín.

Fase Metodología

FASE 1: Identificación de los efectos predecibles del proyecto

A) Consulta a un grupo interdisciplinar de expertos: conocedores de la temática y/o área de estudio.

B) Entrevistas semi-estructuradas a representantes de instituciones sociales y económicas del municipio, así como a habitantes del mismo.

FASE 2: Cuantificación de beneficios y costes

Diseño de cuatro escenarios futuros, dentro de 50 y 100 años (con y sin proyecto), con la colaboración de los expertos, diseñándose además, mediante retoque fotográfico con ordenador, los paisajes futuros correspondientes (paquete informativo).

FASE 3:

Valoración monetaria

C) Método de Valoración Contingente para la evaluación del Proyecto en su conjunto.

a. Lo que se quiere medir en unidades monetarias: el incremento de bienestar para la población afectada por la realización del proyecto RHF de Lubrín, frente a su no-realización.

b. Población relevante: residentes (habitantes) y no-residentes (visitantes y turista de retorno).

c. Tamaño muestral: 334 encuestas. Tipo de muestreo: estratificado con afijación proporcional. Modalidad de la entrevista: personal. Error muestral (nivel de confianza del 95,5%): ε =0, 93 € para el valor medio de la DAP (DAP ≥0); en proporciones el ε es de 5,33 % para proporcione intermedias y de 2,32 % para porciones extremas.

d. Elementos de simulación del mercado hipotético (elegido tras varias tantas de cuestionarios pre-test): Vehículo de Pago: impuesto (residentes) y fondo voluntario (no-residentes). Programa de pago: mensual o anual, de por vida. Formato de pregunta: modelo abierto.

13

El cuestionario para el sondeo de valoración contingente incluía, entre otras: (i)

Preguntas de valoración, tanto del proyecto en su conjunto, como de los distintos efectos por

separado del mismo, utilizando una escala del 0 al 10, y posteriormente la ordenación de los

mismos según grado de importancia; (ii) Preguntas relacionadas con la simulación del

mercado propiamente dicho, diseñado para poder identificar las respuestas protesta de los

ceros reales; (iii) Preguntas de carácter socio-ambiental diseñadas para estudiar el grado de

conocimiento acerca de las causas y consecuencias del deterioro ambiental del entorno

natural; así como para conocer el peso otorgado al problema de la desertificación por parte

de los entrevistados; y por último, (iv) Un bloque de preguntas de carácter socioeconómico.

El paquete informativo mostraba, por este orden: (1º) la situación actual de la zona

afectada por el proyecto; (2º) la situación futura de la zona en los escenarios futuros dentro

de 50 y 100 años, si no se tomaran ningunas medidas correctoras de carácter ambiental; (3º)

un resumen del proyecto, objetivos y medidas correctoras; (4º) la situación futura de la zona

en los escenarios futuros dentro de 50 y 100 años; y (5º) un resumen de los efectos del

proyecto, con mención específica al conflicto entre reforestación y pastos. Todo ello con la

ayuda de material fotográfico abundante, entre el que se incluía fotografías de los cuatro

escenarios futuros (con y sin proyecto), que fueron realizadas mediante programas

informáticos de tratamiento de imágenes (Figura 1).

Actual (año 0)

Figura 1. Fotografías de los cuatro escenarios futuros de la restauración de la cuenca de Aljibe (Lubrín)

Sin proyecto (año 50) Sin proyecto (año 100)

Actual (año 0) Con proyecto (año 50) Con proyecto (año 100)

14

4. RESULTADOS

Resultados del Ejercicio de Valoración Contingente

Las Tablas 4 presenta los resultados centrales del ejercicio de Valoración Contingente.

La columna segunda muestra los resultados para el subgrupo de habitantes y la tercera para

el subgrupo de visitantes, que se llevó a cabo en el verano del año 2000.

Tabla 4

Resumen de los resultados cuantitativos de Disposición A Pagar (€/mes)

Tratamiento Habitantes Visitantes Total

Tamaño de la muestra 186 148 334 Respuestas protesta 13 22 35 Outliers 4 2 6 Total respuestas DAP 169 124 293 Número DAP > 0 122 106 228 Numero DAP = 0 47 18 65 Media DAP ≥≥≥≥ 0 8,67 6,00 7,44 Mediana DAP ≥ 0 6,01 5,01 5,01 Media DAP > 0 12,01 7,08 9,72 Mediana DAP > 0 9,02 5,01 6,01

La valoración monetaria del individuo medio de ambas muestras (habitantes y

visitantes) ha sido posteriormente agregada para el conjunto de la población representativa,

para obtener los beneficios sociales del proyecto de control de la erosión de la cuenca de

Lubrín.

El montante resultante de la agregación como estimación del beneficio anual neto del

proyecto asciende a 506.797 €/año. Los datos considerados para su cálculo, son los siguientes:

1. El valor de DAP (Disposicón a Pagar) media para la población de habitantes y

visitantes (incluidos los ceros reales) es, respectivamente, de 104,04 €/año y 72,03

€/año.

15

2. El tamaño considerado de ambas subpoblaciones es de 1.771 habitantes, de los que

1.530 son mayores de 18 años (INE, Revisión del Padrón Municipal a 1 de enero de

1999); y 6.611 visitantes (dato estimado en la encuesta), de los que 4.825 son mayores

de 18 años.

Esto es:

[1 .530 Habitantes * 104,04 €/año*habitante (Media DAP ≥ 0)] + [4.826 Visitantes * 72,03

€/año*visitante] = 506.797 €/año

A continuación se estimaron los modelos econométricos multivariantes que permiten

identificar las variables relacionadas con el hecho de que los individuos tenga o no DAP, o

presenten una mayor o menor DAP. El resultado de esta estimación, además de para obtener

la denominada Función de Valor que explica las variables que inciden en las preferencia de

los individuos, es utilizado también para comprobar la validez teórica del método de

Valoración Contingente, ya que el signo de los coeficientes que acompañan a las principales

variables ha de coincidir con lo que predice la teoría económica, o ser coherente o explicable,

teniendo así los resultados consistencia teórica. La relación de variables dependientes e

independientes utilizadas para los análisis Probit y Logit (modelización de la variable

dicotómica DAP) y Tobit (modelización de la variable continua Valor de DAP), que a

continuación se presentan, se muestran en el Apéndice 1.

La Modelización, tanto de la variable dicotómica DAP como de la continua Valor de

DAP, se ha realizado, en primer lugar, para la población en su conjunto (habitantes y

visitantes) incluyendo como variable explicativa una variable binaria denominada

HABVISIT, que toma el valor 1 para los habitantes y el valor 0 para los visitantes.

Posteriormente se han realizados los respectivos análisis para ambos sugrupos por separado.

Los modelos estimados pueden verse en el Apéndice 2.

La información obtenida muestra como el hecho de que el ser habitante o visitante

(HABVISIT) no influya en el hecho de tener (o no) una DAP por el proyecto, y por tanto,

muestra la sensibilidad por la temática del proyecto de ambos colectivos; pero sin embargo,

y como es lógico, sí influye en la cantidad de DAP, dada la mayor repercusión de los efectos

del proyecto en el colectivo de habitantes. Tampoco existe una distinción significativa entre

16

hombres y mujeres (SEXO) en su interés en cooperar con la restauración ambiental, pero sí,

en la cantidad de ésta cooperación monetaria, observándose como los hombres muestran una

mayor cantidad de DAP por el proyecto.

A continuación se presenta un resumen de los resultados independientemente para

los subgrupos:

1. Para el grupo de habitantes, la probabilidad de tener DAP por el proyecto de

restauración ambiental de Lubrín depende negativamente de: a) El hecho de

pertenecer a una familia cuyos ingresos dependen del sector ganadero; b) El hecho de

haber sufrido inundaciones en la última riada, y por tanto, haber soportado unos

gastos de reposición de los daños; y c) La edad.

Estas mismas variables aparecen como significativas en alguna de las funciones de

valor estimadas, con el mismo signo, además de la variable sexo, de manera que

aquellos habitantes con mayor DAP son los que presentan el siguiente perfil: a) No

pertenece a una familia relacionada directa o indirectamente con el sector ganadero;

b) No ha sufrido daños en las últimas inundaciones; y c) Es joven, del sexo masculino

y con nivel de renta familiar más elevado.

2. Para el grupo de visitantes, la probabilidad de tener DAP por el proyecto de

restauración ambiental de Lubrín, está relacionado positivamente con el nivel de

renta familiar (a mayor nivel de renta, más probabilidad de tener DAP). Por otra

parte, los visitantes con mayor DAP presentan el siguiente perfil: a) Valora más

positivamente (o menos desfavorablemente) los efectos del proyecto en la ganadería;

b) No posee vivienda propia en el municipio (dado que los que la poseen, los turistas

de retorno -que representa 1/3 de los visitantes-, participan más del conflicto

pastoreo-reforestación por su mayor implicación); c) El nivel de renta personal es

elevado.

Evaluando conjuntamente los resultados obtenidos para los modelos de elección

discreta conjunto (Tabla 2.1), de habitantes (Tabla 2.3) y de visitantes (Tabla 2.4), se extrae la

conclusión de que la significación de las tres primeras variables del modelo conjunto

(relación con el sector ganadero, edad y daños por inundaciones) es debida –en gran medida-

17

a los habitantes, y la cuarta variable (renta familiar) a los visitantes. El modelo conjunto por

tanto, no tiene este poder discriminante, que sí se deduce de los modelos de ambas

subpoblaciones, lo que justifica su estimación.

Análisis de rentabilidad

Utilizando la cantidad obtenida de 506.797 €/año como una estimación del valor

monetario del conjunto de los impactos del proyecto, se ha comparado con los costes de

inversión y mantenimiento del mismo en un Análisis Coste Beneficio (ACB), obteniéndose

una TIR (Tasa Interna de Rendimiento) del 5,23 %5.

El Valor Presente Neto (VAN) se mueven en un intervalo amplio, en función del

enfoque de descuento considerado: (a) Tasas de descuento utilizadas por la Unión Europea

(5%)6, y; (b) Tasas de descuento inferiores a las tradicionales, siguiendo las argumentaciones

justificadas de distintos autores que apuestan por el uso de tasas de descuento inferiores

para proyectos ambientales (Azar y Sterner, 1996; Weitzman, 1999; Portney y Weyant, 1999;

Pearce et al. 2003, HM Treasury, 2003; Almansa y Calatrava 2006; y Almansa 2006).

Tabla 5.a. Valor Actual Neto del proyecto RHF Lubrín para distintas tasas de descuento

Tasa de descuento

Coste Financiero neto Beneficio Ambiental neto Valor presente neto

5 % -10.258.177 € 10.561.814 € 303.637 €

3 % -11.704.032 € 16.494.672 € 4.790.643 €

1 % -18.474.235 € 32.262.304 € 13.788.068 €

5 En De Simón (1993) el valor de la TIR utilizando el método del coste de reposición para la valoración de las externalidades ambientales es de 2,25 %; claramente inferior. 6 URL: http://europa.eu.int/comm/regional_policy/sources/docgener/guides/cost/guide02_es.pdf (17 April 2006)

18

5. CONCLUSIONES

Los resultados muestran como, en este estudio de caso, la valoración de los beneficios

ambientales netos alcanza una cuantía monetaria que permite justificar socialmente, desde

una perspectiva económica, este tipo de inversiones correctoras de los procesos erosivos; y

en general, puede ayudar a justificar el mantenimiento de las políticas de reducción de la

desertificación del territorio. Siendo el obtenido un valor conservador, en la medida que en

que la población considerada es la más directamente implicada, pero no la única.

Lo anterior no es, a menudo, posible con otras metodologías, como el coste de

reposición, utilizado tradicionalmente para la valoración de los beneficios de los proyectos

de restauración en las cuencas de la vertiente mediterránea, como es el caso de los resultados

obtenidos para este mismo proyecto (publicados en De Simón, 1993).

La Valoración Contingente, sin estar exenta de problemas, tiene a su favor el poder (o

intentar) capturar en su valoración muchos de los efectos de las acciones correctoras de la

desertificación que quedaban fuera del análisis tradicional, algunos tan importantes para este

tipo de inversiones como es el peso que la población afectada da al disfrute de los beneficios

de la restauración para las generaciones futuras (en general valores de no uso y de uso

futuro).

6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Aguilar, J. Fernández, E. y Rodríguez, T. (1995): Jerarquización de parámetros edáficos en la evaluación de la productividad del olivo. Edafología 1(1): 101-110. (Revista de la Sociedad Española de la Ciencia del Suelo, SECS).

Aguiló Bonnin, J. (1976): Evaluación de inversiones en la ordenación agrohidrológica de cuencas. ICONA, Servicio de Publicaciones del Ministerio de Agricultura, Madrid.

Almansa Sáez, D. (2006): El Análisis Coste Beneficio con valoración de externalidades ambientales: aplicación al proyecto de restauración hidrológico-forestal de Lubrín. Tesis Doctoral. Departamento de Economía y Ciencias Sociales. Universidad Politécnica de Valencia.

Almansa Sáez, C. y Calatrava Requena, J. (2006): “Reconciling Sustainability and Discounting in Cost Benefit Analysis: a methodological proposal”. Ecological Economics (en prensa).

Alvarez, A., Herruzo, A.C. y Zecri, S. (1994): Intertemporal profit from soil conservation practices in Mediterranean dry farming. XXII International Conference of Agricultural Economist, Harare, August.

Araya, B. y Asafu-Adjaye, J. (1999): Returns to farm-level soil conservation on tropical sep slopes: te case of the Eritrean highlands. Journal of Agricultural Economics, 50 (3), 589-605.

Asociación Vida Sana (1996): Agricultura y desertificación. El Boletín, 31, 20-25.

19

Azar, C., y Sterner, T. (1996): Discounting and distributional considerations in the context of global warming. Ecological Economics, 19, 169-184.

Azqueta Oyarzun, D. (1996): Valoración económica de la calidad ambiental. Mac-Graw-Hill, Madrid.

Barreiro, J. (1997): El problema de los Sesgos en Valoración Contingente. Aplicación a la Estimación de los Valores Ambientales del Parque Nacional de Ordesa y Monte Perdido. Tesis Doctoral, Universidad de Zaragoza.

Bishop, J. (1995): Economics of soil degradation and illustration of the change in productivity approach to valuation in Mali and Malawi. E.E.P. Discussion Paper DP 95-02. UED. Environmental Economics.

Boggess, W. McGrann, J. Bochlje, M y Heady, E.O. (1979): Farm level impacts of alternative soil loss control policies. Journal of Soil and Water Conservation, 34, 177-183.

Burt, O.R. (1981): Farm level economics of soil conservation in the Palouse area of the northwest. American Journal of Agricultural Economics, 63(1), 83-92.

Calatrava Leyva, J. y González Roa, M.C. (2001): Approaches to the Economic Analysis of Erosion and Soil conservation: A Review. Soil Erosion Research 21st Century, International Symposium, Honolulu, Hawaii, January 3-5.

Clark, E.H., Haverkamp, J.A. y Cahpman, W. (1985): Eroding Soils: The off-farm Impacts. Washington, D.C.: The Conservation Foundation.

Colombo, S. y Calatrava Requena, J. (2002): The Off-Site Effects of Soil Erosion: A Contingent Valuation Approach to Considerer Them. En: Sustainable Use and Management of Soils in Arid and Semiarid Regions, Quaderna Editorial (II), 242-244.

Colombo, S. , Calatrava, J. y Hanley, N. (2003): The economic benefits of soil erosion control: An application of the contingent valuation method in the Alto Genil basin of southern Spain. Journal of Soil and Water Conservation, 58 (6), 367-371.

Colombo, S. (2004): Valoración y análisis económico de impactos ambientales en procesos erosivos: aplicación de los métodos de valoración contingente y experimento de elección en la cuenca del Alto Genil. Tesis Doctoral. Universidad de Granada.

Colombo, S. y Calatrava Requena, J. (2004): Análisis económico de la erosión del suelo: valoración de los efectos externos en la cuenca del Alto Genil. Revista Economía Agraria y Recursos Naturales, 4, 21-41.

Colombo, S y Calatrava Requena, J. (2004b): Los impactos externos en los procesos erosivos: aplicación del método del Experimento de Elección a su valoración en la cuenca del Alto Genil. V Congreso de Economistas Agrarios. Santiago de Compostela, Septiembre.

De Simón Navarrete, E. (1993): La restauración hidrológico-forestal en las cuencas hidrográficas de la vertiente mediterránea. Informaciones Técnicas núm. 22/93 de la Consejería de Agricultura y Pesca. Junta de Andalucía, Sevilla.

Dragovich, C. D. (1991): Who should pay for soil conservation? Community attitudes about financial responsibility for land repair. Australian Journal of Soil and Water Conservation, 4(1), 4-7.

Dregne, H. E. (1983): Desertification of the Arid Lands. Advances in Desert and Arid Land Technology and Development. Vol. 3. Harwood Academic Publisher. New York.

Ervin, C.A. y Ervin, D.E. (1982): Factors affecting the use of soil conservation practices: hypotheses, evidence and policy implications. Land Economics, 58 (3), 277-292.

Gardner, K. y Barrows, R. (1985): The impact of soil conservation investments on land prices. American Journal of Agricultural Economics, 67 (5), 943-947.

Graaf, J. de. (1994): The Price of Soil Erosion: An Economic Evaluation of Soil Conservation and Watershed Development. Wageningen Agricultural University, Wageningen.

Hansen, L.T., Breneman, V.E., Davison, C. W. y Dicken C.W. (2002): The cost of soil erosion to downstream navigation, Journal of Soil and Water Conservation, 57(4),205-212.

20

Heady, E.O. y Vocke, G.F. (eds.) (1992): Economic Models of Agricultural Land Conservation and Environmental Improvement. Iowa State University Press, Ames.

HM Treasury (2003): The Green Book: Appraisal and Evaluation in Central Government. HM Treasury, London.

ICONA (1987): Evaluación de beneficios derivados de las inversiones en restauración hidrológico-forestal y conservación de suelos en cuencas torrenciales. Aplicación a la cuenca del río Adra. Madrid: Fundación Conde del Valle de Salazar, Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes.

Lohr, L. y Park, T.A. (1995): Utility-consistent discrete-continuous choice in soil conservation. Land Economics, 71 (4), 474-490.

López Bermúdez, F. (1995): Desertificación: una amenaza para las tierras mediterráneas. El Boletín, 20: 38

Lucila, M. Lapar, A. y Pandey, S. (1999): Adoption of soil conservation: the case of the Philippine uplands. Agricultural Economics, 21, 241-256.

Mc Connell, K. E. (1983): An economic model of soil conservation. American Journal of Agricultural Economics, 65 (1), 83-89.

Mogas, J. y Riera, P. (2001): Comparación de la Ordenación Contingente y del Experimento de Elección en la valoración de las funciones no privadas de los bosques. Economía Agraria y Recursos Naturales (2), 125-147.

Mogas, J. y Riera, P. (2002): The Economy of Soil Degradation. Paper for the European Seminar on Soil Protection for Sustainable Development, Soria (Spain), 14-16 May.

Nielsen, E.G., Miranowski, J.A. y Moorcharta, M.J. (1989): Investment in Soil Conservation and Land improvement: Factors Explaining Farmers Decisions. AER 601. Washington: USDA-ERS.

Ortí, A. (1998): La apertura y el enfoque cualitativo o estructural: la entrevista abierta semidirectiva y la discusión de grupo. En: García Ferrando, M., Ibañez, J. y Alvira, F (Comp.). El Análisis de la Realidad Social: Métodos y Técnicas de Investigación. Alianza Universidad Textos, Madrid. 2ª Edición.

Palmquist, R.B. y Danielson, L.E. (1989): A hedonic study of the effects of erosion control and drainage on farmland values. American Journal of Agricultural Economics, 7 (1), 55-62.

Pastor, M. (1990): El no laboreo y otros sistemas de laboreo reducido en el cultivo del olivar. Comunicaciones Agrarias, Producción Vegetal (8/90), Junta de Andalucía, Sevilla.

Pastor, M., Castro, J., Saavedra, M., Humanes, M., Pajarón, M., Civantos, M., Alvarado, M. y Caballero J. (1999): Cultivo del olivar en zonas de especial protección ambiental, Información técnica, 65/99, Consejería de Agricultura y Pesca, Junta de Andalucía.

Pattanayak, S., y Mercer, D.E. (1998): Valuing soil conservation benefits of agroforestry: contour hedgerows in the Eastern Visayas, Philippines, Agricultural Economics 18, 31-46.

Pearce, D. W. , Groom, B. Hepburn, C. y Koundouri, P. (2003): Valuing de Future: Recent advances in social discounting. World Economics, 4(2),121-139.

Pimentel, D., Harvey, C.R., Resosudarmo, P. Sinclair, K., Kurz, D., McNair, M., Crist, S. Shpritz, L., Fitton, L., Saffouri, R., Blair, R. (1995): Environmental and Economics Cost of Soil Erosion And Conservation Benefits. Science, 267, 1117-1123. 1995

Portney, P.R. y Weyant, J.P. (eds.) (1999): Discounting and intergenerational equity. Resources for the future, Washington.

Riera, P. (1994): Manual de Valoración Contingente. Madrid: Instituto de Estudios Fiscales.

Ruiz Olabuénaga, J.I. (1996): Metodología de Investigación Cualitativa. Editorial Universidad de Deusto, Bilbao.

Seitz, W.D., Taylor, C.R. et al. (1979): Economic impacts of soil erosion control. Land economics, 5 (1), 28-42.

21

Sonneveld, B.G.J.S. y Alberson, P.J. 1999. Water erosion assessment based on expert knowledge and limited information using an ordered logit model. Journal of soil and Water Conservation, 3, 592-599.

Tragsa y Tragsatec (1994): Restauración hidrológico forestal de cuencas y control de la erosión. Mundi Prensa, Madrid.

UNCCD (1977): Desertification its Causes and Consequences. U.N. Conference on Desertification. Nairobi, Kenya. Published by Pergamon Press. New York.

Walker, D.J. (1982): A damage function to evaluate erosion control economics. American Journal of Agricultural Economics, 64(4), 690-698.

Weitzman, M. (1999): Just Keep Discounting, But.… En: Portney, P.R. y Weyant, J.P. (eds.). Discounting and intergenerational equity. Resources for the future. Washington.

22

Apéndice 1

Relación de variables utilizadas en el análisis multivariante

VARIABLES DEPENDIENTES:

Variable dependiente de los modelos Logit y Probit:

a. DAPSN: variable dummy que toma el valor 1 cuando el individuo tiene DAP>0 y 0 cuando tiene DAP=0 (ceros reales).

Variable dependiente de los modelos Tobit:

b. CANTDAP: variable continua de la cantidad DAP (€/mes) en la que están incluida los ceros reales, pero no los protesta, y en la que se han eliminado los valores extremos.

VARIABLES EXPLICATIVAS:

1. RELGANAD: variable dummy que toma el valor 1 cuado cuando el individuo entrevistado habitante pertenece al grupo de población relacionado con el sector ganadero (es ganadero o pertenece a una unidad familiar cuya renta depende total o parcialmente de la ganadería o de otra actividad relacionada), y 0 en otro caso.

2. GANADER: variable discreta que representa la puntuación que el entrevistado, en una escala de 0 al 10, ha otorgado a los efectos que sobre la ganadería, a corto y largo plazo, tendría el proyecto.

3. VALORM: variable discreta que representa el valor medio de las puntuaciones (escala 0 a 10) que el entrevistado otorga a los distintos efectos de proyecto.

4. ECONOM: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los efectos de carácter económico del proyecto.

5. RECREAT: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios de carácter recreativo del proyecto.

6. INUND: variable dummy que toma el valor 1 si el entrevistado sufrió daños materiales en las últimas inundaciones producidas en el municipio (1997) y 0 en el caso contrario.

7. INUNDAC: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios de minimizar inundaciones.

8. ECOLOGIC: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios de carácter ecológico del proyecto.

9. GENFUTUR: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios para las generaciones futuras que se derivarían del proyecto.

10. SATMORAL: variable discreta que toma valores de 1 a 6, según la posición en la que hayan sido situados los beneficios de satisfacción moral del proyecto.

11. DESERTIFIC: variable ordinal que, entre 1 y 6, que indica la posición en la que el entrevistado puso el problema de la desertificación, en la pregunta de ordenación de los principales problemas del municipio.

12. RDAÑOS: variable dummy que toma el valor 1 si el entrevistado sufrió daños materiales en las últimas inundaciones producidas en el municipio (1997) y 0 en el caso contrario.

13. DIASANO: variable continua del total de número de días que pasa el entrevistado visitante en el municipio al año.

23

14. TIPOALOJ: varable dummy que toma el valor 1 cuando el entrevistado visitante tiene vivienda propia en el municipio, y toma el valor 0 en otro caso.

15. EDAD: variable continua que representa la edad del individuo entrevistado.

16. SEXO: variable dummy que toma el valor 1 si el entrevistado es hombre, y 0 si es mujer.

17. DENFUER: variable dummy que toma el valor 1 cuando el entrevistado (habitante o visitante) vive o se aloja dentro del área del proyecto, y 0 en caso contrario.

18. NUCLEO: variable dummy que toma el valor 1 cuando el entrevistado (habitante o visitante) vive o se aloja en el núcleo del municipio, y 0 en el resto de los casos, esto es, en los anejos (incluidos aquellos fuera del área del proyecto).

19. ESTUD1: variable dummy que toma el valor 1 para el grupo de entrevistados sin estudios o con estudios primarios, y 0 en el resto de los casos.

20. ESTUD2: variable dummy que toma el valor 1 para el grupo de entrevistados con estudios secundarios, y 0 en el resto de los casos.

21. ESTUD3: variable dummy que toma el valor 1 para el grupo de entrevistados con estudios terciarios, y 0 en el resto de los casos.

22. RENTAFAM: variable discreta que representa la renta de la unidad familiar del entrevistado (€). Toma el valor medio del intervalo de renta correspondiente (a partir de los 8 tramos de renta presentados en el cuestionario, véase anejo correspondiente, con incrementos de renta de 300 €).

23. RENTAIND: variable discreta que representa la renta individual del entrevistado (€), siendo ésta la renta del individuo que vive sólo o independizado, o bien, la consecuencia de dividir la renta de la unidad familiar entre el número de miembro de ésta. Toma el valor medio de cada intervalo, existiendo 5 intervalos, el 1º con una renta inferior a 300 €, con incremento de 300 € para posteriores intervalos, hasta el intervalo 5º con una renta superior a las 1.200 €.

24

Apéndice 2

Modelización de la variable dicotómica DAP del conjunto de la población

Tabla 2.1.

Resultados de los Análisis Probit y Logit Variable Dependiente = DAPSN (variable dicotómica que toma el valor 1 cuando el individuo tiene DAP por el proyecto RHF de Lubrín, y 0 en caso contrario)

PROBIT LOGIT

Variable Coeficiente t-ratio Coeficiente t-ratio

Constante 1.4335*** 4.226 2.4753*** 4.010 RELGANAD -0.6996*** -3.116 -1.1657*** -3.079 INUND -0.4022** -2.148 -0.7508** -2.248 EDAD -0.0176*** -3.550 -0.0306*** -3.502 RENTAFAM 0.0006*** 3.769 0.0011*** 3.633 Lg V0 = -155.0646

Lg V max = -125.3663 R.V. = 59.39653 *** PCC = 78,16 % N = 293

Lg V0 = -155.0646 Lg V max = -125.4360 R.V. = 59.257111*** PCC = 78,16 N = 293

Lg V0 = Log Función Máxima Verosimilitud Restringida; Lg V max = Log Función Máxima Verosimilitud del modelo; R.V. = Razón de Verosimilitud; PCC = Probabilidad de Clasificación Correcta (%); N = Número de observaciones; *** significativas al nivel de confianza del 99%; ** significativas al nivel de confianza del 95%

Modelización de la variable continua Valor DAP:

Estimación de la función de valor para el conjunto de la población

Tabla 2.2 . Análisis TOBIT de los factores que afectan a la variable "Valor de Disposición A

Pagar por el Proyecto de Restauración de Lubrín" (CANTDAP)

Variable Coeficientes estimados t-ratio

Constante 7.4551 *** 3.722

HABVISIT 4.3428 *** 3.249

RELGANAD -6.7735 *** -3.659

EDAD -0.0917 *** -2.704

SEXO 2.3586 * 1.877

RENTAIND 0.0030 ** 1.967

INUND -2.1714 * -1.719 σ 9.9497 *** 20.508

Función de Máxima Verosimilitud = -902.5931

Tamaño de la muestra = 293

Significativas al nivel de confianza del *** 99 % , ** 95 % y * 90 %

25

Modelos Logit y Probit para el subgrupo de Habitantes

Tabla 2.3. Resultados de los Análisis Probit y Logit (HABITANTES)

Variable Dependiente = DAPSN (variable dicotómica que toma el valor 1 cuando el individuo tiene DAP por el proyecto RHF de Lubrín, y 0 en caso contrario)

PROBIT LOGIT

Variable Coeficiente t-ratio Coeficiente t-ratio

Constante 2.4251 *** 5.982 4.1166 *** 5.489 RELGANAD -0.7521 *** -3.052 -1.2408 *** -3.015 INUND -0.6142 ** -2.466 -1.0646 ** -2.434 EDAD -0.0243 *** -3.970 -0.0414 *** -3.845 Lg V0 = -99.90538

Lg V max = -83.81471 R.V. = 32.18135 *** PCC = 71.00 % N = 169

Lg V0 = -99.90538 Lg V max = -84.04284 R.V. = 11.07771*** PCC = 71.00 % N = 169

Lg V0 = Log Función Máxima Verosimilitud Restringida; Lg V max = Log Función Máxima Verosimilitud del modelo; R.V. = Razón de Verosimilitud; PCC = Probabilidad de Clasificación Correcta (%); N = Número de observaciones; *** significativas al nivel de confianza del 99%; ** significativas al nivel de confianza del 95%

Modelos Logit y Probit para el subgrupo de Visitantes

Tabla 2.4.

Resultados de los Análisis Probit y Logit (VISITANTES)

Variable Dependiente = DAPSN (variable dicotómica que toma el valor 1 cuando el individuo tiene DAP por el proyecto RHF de Lubrín, y 0 en caso contrario)

PROBIT LOGIT

Variable Coeficiente t-ratio Coeficiente t-ratio

Constante -0.4769 -1.282 -1.3967 * -1.866

RENTAFAM 0.0015 *** 4.094 0.0034 *** 3.812

Lg V0 = -51.36368

Lg V max = -38.32852 R.V. = 26.07031 *** PCC = 87.10 % N = 124

Lg V0 = -51.3637 Lg V max = -37.1226 R.V. = 9.14589 *** PCC = 87.10 % N = 124

Lg V0 = Log Función Máxima Verosimilitud Restringida; Lg V max = Log Función Máxima Verosimilitud del modelo; R.V. = Razón de Verosimilitud; PCC = Probabilidad de Clasificación Correcta (%); N = Número de observaciones; *** significativas al nivel de confianza del 99%; ** significativas al nivel de confianza del 95%

26

Resultados del Análisis Tobit para el subgrupo de Habitantes

Tabla 2.5.

Análisis TOBIT (HABITANTES) de los factores que afectan a la variable "Cantidad de Disposición A Pagar por el Proyecto de Restauración de Lubrín" (CANTDAP)

Variable Coeficientes estimados t-ratio

Constante 9.2220 *** 2.657

RELGANAD -6.4574 *** -2.921

EDAD -0.0920 * -1.864

SEXO 4.1065 ** 2.112 INUND -4.7865 ** -2.518 RENTAFAM 0.0045 *** 2.675 σ 11.3382 *** 14.880

Función de Máxima Verosimilitud = -506.2540

Tamaño de la muestra = 169

Significativas al nivel de confianza del *** 99 % , ** 95 % y 90%*

Resultados del Análisis Tobit para el subgrupo de Visitantes

Tabla 2.6. Análisis TOBIT (VISITANTES) de los factores que afectan a la variable "Cantidad de

Disposición A Pagar por el Proyecto de Restauración de Lubrín" (CANTDAP)

Variable Coeficiente estimado t-ratio

Constante 0.1428 0.053

GANAD 0.6395 ** 2.024

TIPOALOJ -3.3179 ** -2.265

RENTAIND 0.0033 * 1.757 σ 7.2308 *** 14.236

Función de Máxima Verosimilitud = -375.8100

Tamaño de la muestra = 124

Significativas al nivel de confianza del *** 99 %, ** 95 % y *90%