00003217

1.

INTRODUCCIÓN

En el mundo existen 44 mil áreas protegidas que corresponden al 10% de la superficie terrestre del planeta (García, 2003). Estas áreas creadas en principio para la conservación de la biodiversidad, proveen un sinnúmero de beneficios a la sociedad a nivel local, regional, nacional nacional y global. Dichos beneficios agrupan valores de uso directo, directo, como la  provisión de alimentos y biomasa, recreación e investigación; de uso indirecto, como la regulación hídrica y el secuestro de carbono, y valores de no uso relacionados con la  protección de la biodiversidad. Asimismo generan beneficios comerciales a las comunidades ubicadas en la zona de influencia como producto del turismo, representadas en empleo e ingreso (The Oustpan Group, 2000). El servicio de recreación provisto por estas áreas naturales hace parte de la industria del turismo, la cual reporta el mayor crecimiento en el mundo; emplea 200 millones de  personas y produce el 4.4% del PIB mundial (Eagles (E agles et al, 2002, citado en García, 2003). Específicamente en turismo de naturaleza se estima que se transan 260 billones de dólares americanos al año (SBSTTA, 1999 citado en INAH, s.f.), y aunque no representa más del 5% de la demanda actual del turismo, está en crecimiento y se espera que aumente a una tasa anual de 25 a 30% (OEA, 1997, citado en Lacera, 2002; García, 2003). A pesar de la importancia de estas áreas, los recursos asignados a su sostenimiento no son suficientes, más aún en países de mediano y bajo bajo ingreso. Por lo tanto, se hace hace necesario estimar su valor económico como mecanismo para justificar su financiamiento y contar con herramientas suficientes para competir frente a otros sectores, como la salud y la educación, educac ión, en la asignación asignación de presupuesto (Uribe (Uribe et al, al, 2003). Esta situación situación es más relevante en  países en desarrollo, desarrollo, ya que aún aú n existen múltiples necesidades sociales sin sin resolver. La valoración económica ha sido utilizada para la obtención de mayores recursos para el sostenimiento de áreas protegidas, para justificar la creación de nuevas y para evitar el cambio de status de éstas al estimar los impactos de su transformación en otros usos (IUCN, 2002). En Colombia, Colombia, la valoración del servicio de recreación ha ha sido uno de los los

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temas más abordados por los estudios de valoración, tanto en áreas protegidas como en otro tipo de entornos naturales para recreación (Ibáñez, 2003). Los estudios primarios de valoración económica implican costos y tiempo, que en países en desarrollo pueden llegar a tener un alto costo de oportunidad. oportunidad.

La transferencia transferencia de

 beneficios se constituye en e n una alternativa que qu e permite pe rmite utilizar la valoración económica en en toma de decisiones decisiones a menor costo. Aunado a esto, la creciente disponibilidad disponibilidad de estudios  primarios hace pertinente su utilización utilización para la transferencia de beneficios. Este estudio pretende obtener una función de transferencia de beneficios para los servicios recreativos provistos por áreas protegidas, como una herramienta aplicable en decisiones de  política en países pa íses en desarrollo, que permita aproximar el e l valor econó mico de dichas áreas. Para ello se aplica la técnica de meta-análisis de regresión tomando como base 50 estudios  primarios de valoración, tanto en países de d e alto ingreso (23 estudios) como de mediano y  bajo ingreso (27 estudios), y se evalúa su desempeño en la transferencia de beneficios, comparándolo con estudios previos. Los estudios de meta-análisis de recreación realizados hasta ahora no han incorporado trabajos de países países en desarrollo. desarrollo. Por consiguiente, el presente trabajo se constituye constituye en el  primer meta-análisis de servicios recreativos que involucra estudios de estos países, y es un  punto de partida para un u n estudio estud io riguroso de la aplicación de d e la transferencia de beneficios en países en desarrollo, con base en estudios propios. En la sección 2 se hará una revisión de los conceptos de transferencia de beneficios y metaanálisis, sus sus limitaciones y ventajas, ventajas, y los estudios estudios realizados hasta hasta el momento. En la sección 3 se especifica el marco conceptual, y en la sección 4 se presenta el marco empírico. En este se se detallan los los pasos para la la realización del meta-análisis, meta-análisis, los los datos utilizados, así como los resultados obtenidos obtenidos y el análisis de los mismos. mismos. Además, estima valores económicos de servicios servicios recreativos para áreas protegidas en América Latina. Por último, la sección 5 presenta las conclusiones y recomendaciones del estudio.

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temas más abordados por los estudios de valoración, tanto en áreas protegidas como en otro tipo de entornos naturales para recreación (Ibáñez, 2003). Los estudios primarios de valoración económica implican costos y tiempo, que en países en desarrollo pueden llegar a tener un alto costo de oportunidad. oportunidad.

La transferencia transferencia de

 beneficios se constituye en e n una alternativa que qu e permite pe rmite utilizar la valoración económica en en toma de decisiones decisiones a menor costo. Aunado a esto, la creciente disponibilidad disponibilidad de estudios  primarios hace pertinente su utilización utilización para la transferencia de beneficios. Este estudio pretende obtener una función de transferencia de beneficios para los servicios recreativos provistos por áreas protegidas, como una herramienta aplicable en decisiones de  política en países pa íses en desarrollo, que permita aproximar el e l valor econó mico de dichas áreas. Para ello se aplica la técnica de meta-análisis de regresión tomando como base 50 estudios  primarios de valoración, tanto en países de d e alto ingreso (23 estudios) como de mediano y  bajo ingreso (27 estudios), y se evalúa su desempeño en la transferencia de beneficios, comparándolo con estudios previos. Los estudios de meta-análisis de recreación realizados hasta ahora no han incorporado trabajos de países países en desarrollo. desarrollo. Por consiguiente, el presente trabajo se constituye constituye en el  primer meta-análisis de servicios recreativos que involucra estudios de estos países, y es un  punto de partida para un u n estudio estud io riguroso de la aplicación de d e la transferencia de beneficios en países en desarrollo, con base en estudios propios. En la sección 2 se hará una revisión de los conceptos de transferencia de beneficios y metaanálisis, sus sus limitaciones y ventajas, ventajas, y los estudios estudios realizados hasta hasta el momento. En la sección 3 se especifica el marco conceptual, y en la sección 4 se presenta el marco empírico. En este se se detallan los los pasos para la la realización del meta-análisis, meta-análisis, los los datos utilizados, así como los resultados obtenidos obtenidos y el análisis de los mismos. mismos. Además, estima valores económicos de servicios servicios recreativos para áreas protegidas en América Latina. Por último, la sección 5 presenta las conclusiones y recomendaciones del estudio.

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2. REVISIÓN DE LITERATURA En esta sección se presentarán elementos elemento s conceptuales sobre la transferencia de beneficios, el meta-análisis en general, y específicamente sobre el meta-análisis meta-análisis de regresión. En este último, se detallan detallan los estudios realizados en el campo de la valoración económica de los servicios servicios recreativos recreat ivos proveídos por áreas naturales.

2.1 Transferencia de beneficios La transferencia de beneficios es la técnica de aplicación de valores económicos estimados  para un contexto específico, específico, llamado sitio de estudio, a otro ot ro contexto, denominado sitio de  política (Boyle and Bergstrom, 1992). Esta técnica se utiliza en casos en los que la realización de estudios primarios no es factible debido a restricciones de presupuesto o de tiempo, o cuando se espera que los impactos evaluados de un proyecto sean bajos (Rosenberger and Loomis, 2001). Su aplicación aplicación en países en desarrollo puede llegar a ser más importante, debido a la escasa disponibilidad de recursos para realizar frecuentemente estudios primarios. La transferencia de beneficios es considerada la técnica “segundo mejor”, frente a un estudio primario, llamado “primer mejor”; algunos autores reconocen que el peor escenario es la no inclusión de valores económicos de los bienes en cuestión en la toma de decisiones, ya que puede llevar mayores distorsiones (Rosenberger and Loomis, 2001). La utilización de la transferencia de beneficios no se recomienda en todos los casos que se requieran estimaciones. estimaciones. Algunos autores sugieren sugieren comparar los costos del posible error de la transferencia con los de la realización del trabajo primario, basándose en criterios de costo-efectividad (Brouwer, 2000). Si el costo de la inexact inexactitud itud para la la sociedad no es alto, se puede utilizar utilizar esta técnica; para compensaciones, el tamaño del error debería ser muy  bajo y, en casos que involucran daño irreversible, irreversible, la transferencia de beneficios no se recomienda (Bergstrom and De Civita, 1999). Otros autores sugieren su uso cuando el nivel de exactitud requerido no sea muy alto, como en el caso de necesitar una indicación general de los beneficios para toma de decisiones d ecisiones sobre políticas. 3

2.1.1 Antecedentes. La transferencia de beneficios tiene sus orígenes en la la toma de decisiones de política sobre recreación en Estados Unidos, en la década de los sesenta. Esta técnica surge de la necesidad de mejorar los mecanismos para la asignación del gasto  público ya que muchos proyectos afectaban la oferta de recreación, y como herramienta  para la resolución de procedimientos legales (Walsh et al, 1990); su uso respondió a la escasez de tiempo y recursos para la realización de estudios directos. En los años setenta y ochenta se crean nuevas formas de transferencia, y a finales de los ochenta se realiza el  primer meta-análisis de regresión, con el fin de evaluar porcentajes de ajustes sobre los valores de transferencia, determinando los factores que inciden en la variabilidad de las estimaciones (Walsh et al, 1990). A pesar de su aplicación en las tres décadas anteriores, es hasta 1992 cuando sale a la luz  pública la necesidad de estudiar y darle validez a esta técnica, a través de un apartado especial de la revista Water Resources Research (Boyle and Bergstrom, 1992). A partir de entonces, se han desarrollado y publicado estudios al respecto, y se ha difundido su utilización en otros países. países. Canadá ha aplicado esta técnica con base en estudios estudios de Estados Unidos, y ha realizado estudios primarios enfocados hacia la transferencia de beneficios, los únicos en su tipo de los que se tiene referencia. Han realizado valoraciones sobre diferentes escenarios en contaminación del aire y salud y en la prevención de derrames de  petróleo en sus costas (Bergstrom and De Civita, Civita, 1999). La transferencia de beneficios se ha utilizado más tardíamente en Europa, haciendo investigaciones sobre su validez dentro de un mismo país y entre países europeos (ver Bergland et al, 1995, Brouwer and Spaninks, 1999, y Ready et al, 1999). Se ha utilizado utilizado en análisis costo-beneficio, y recientemente se estudia su uso en casos de responsabilidad por daños ambientales.

Sin embargo, aún se requiere requiere aumentar la la cantidad de estudios

 primarios en dichos países con el fin de contar co ntar con más valores que permitan transferencias de mayor confiabilidad (Navrud and Bergland, 2001). Con el fin de facilitar la difusión de estudios y la transferencia de beneficios, se han  Environmental desarrollado diversas diversas bases de datos. Por iniciativa canadiense se creó la la  Environmental

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Valuation Reference Inventory   (EVRI), la base de datos de mayor cobertura,

y que

actualmente tiene el apoyo de Estados Unidos, la Unión Europea y países del Sudeste Asiático. Cuenta con un poco más de 1000 estudios, un 70% norteamericanos, 20% europeos y el resto entre asiáticos, africanos africanos y sudamericanos sudamericanos (EVRI, 2004). Para el Sudeste Asiático específicamente se ha desarrollado la base de datos ValuAsia, con estudios principalmente de la región, y otros de países de alto ingreso. Además de estas, existen otras bases de datos desarrolladas principalmente en Estados Unidos1. En los países en desarrollo la aplicación de la transferencia no es tan común. Se ha utilizado en estudios sobre la valoración de los efectos de la contaminación atmosférica en la salud, tomando como base valores monetarios de países de alto ingreso2. Además, agencias internacionales como el Banco Mundial utilizan transferencia de valores de países desarrollados a menos desarrollados (Barton and Mourato, 2003). En Colombia se han realizado cuatro estudios con transferencia de beneficios. Corantioquia (2000) utiliza los los valores monetarios proveídos por Constanza Constanza et al (1997), para estimar el valor económico de los ecosistemas estratégicos estratégicos de Antioquia. Lozano (2002) utiliza valores monetarios de Estados Unidos para aproximar los beneficios económicos de la reducción de la contaminación atmosférica atmosférica en Bogotá. Carriazo et al (2003) estima el valor valor económico de los servicios servicios proveídos por el Sistema de Parques Nacionales Naturales, de  protección y regulación del recurso hídrico, recreación y biodiversidad. Para ello se utilizaron estudios de Colombia, Estados Unidos y Canadá, realizando transferencias de valores puntuales y promedios. Mendieta et al (2003) utilizan la transferencia de beneficios  para proyectos de acueducto y alcantarillado a lcantarillado entre otros, para la empresa de acueducto de Bogotá. Estos estudios utilizan valores de países de alto ingreso y de países latinoamericanos, y dan estimativos globales globales de los beneficios beneficios económicos. Mendieta et al (2003), a diferencia de 1

  ENVALUE (EPA), BUVD (U. Davis), recreación ( Forest Service), pesca deportiva ( Fish and Wild

Services) y arrecifes de coral (NOAA) . 2

  Remitirse, por ejemplo, a estudios de Tailandia (Thanh, B. and Lefevre, T., 2000), India (Lvovsky, K., 1998), Buenos Aires (Conte Gran, M., et al., 2002) y Sâo Paulo (Arigoni, R. and Serôa da Motta, R., 2003).

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los restantes, utiliza la transferencia en proyectos más específicos y concluye sobre la necesidad de hacer ajustes con estudios primarios de cada tipo general de proyecto.

2.1.2 Pasos y tipos de transferencia de beneficios. Existen lineamientos generales expuestos por algunos autores para guiar la realización de una transferencia de beneficios,  pero aún no hay un protocolo de común acuerdo. Estos pasos son: i) la definición del sitio de política (servicio a valorar y población beneficiada); ii) la identificación de los posibles estudios; iii) la evaluación de su aplicabilidad por calidad y semejanza entre los sitios de estudio y de política; iv) el ajuste de los valores al sitio de política (con ingreso per cápita, o a través de la transferencia de funciones de beneficio y el meta-análisis); y, v) la transferencia y agregación de los beneficios para la población beneficiada (Boyle y Bergstrom, 1992; Desvousges et al, 1992; Rosenberger and Loomis, 2001; Brouwer, 2000). Existen dos enfoques principales en la transferencia de beneficios: la transferencia de valor, ya sea único o medida de tendencia central, y la transferencia de función, que incluye función de beneficio y meta-análisis de regresión (Navrud, 2000; Navrud and Bergland, 2001; Rosenberger and Loomis, 2001) 3. La transferencia de valor único es la aplicación directa del valor estimado en el sitio de estudio al sitio de política. Fue el primer enfoque utilizado, y asume que el bienestar experimentado por el individuo promedio en los sitios es el mismo, constituyéndose en el más sencillo (Navrud and Bergland, 2001). La transferencia de una medida de tendencia central consiste en el uso del valor promedio, generalmente, de las estimaciones de varios estudios. Este enfoque asume que los beneficios del sitio de política son iguales a un nivel medio de los beneficios de los sitios de estudio (Rosenberger and Loomis, 2001). Diversas críticas se han generado alrededor de la transferencia de valor único (Navrud, 2000): a) el supuesto de la igualdad de características de los sitios; b) la diferencia entre los cambios de oferta ambiental entre los sitios y en los niveles iniciales de calidad si se 3

 Bateman et al (2000) siguiendo otros autores, reporta de otra manera los tipos de transferencia: a) valores únicos no ajustados, b) valores únicos ajustados (juicio de expertos, identificación de submuestras transferibles de datos de un estudio primario y meta-análisis); y c) función de beneficio.

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espera no linealidad en los valores de beneficios a medida que la calidad ambiental disminuye; y c) la definición de las unidades cuando se transfieren valores de no uso, en términos del beneficiado y del tiempo. La transferencia de función utiliza una función que relaciona los valores económicos con características de la población y del recurso, entre otros, y los adapta a las condiciones del sitio de estudio para generar una medida de bienestar (Rosenberger and Loomis, 2001). La transferencia a través de funciones permite que, frente a la de valores únicos, más información pueda ser transferida (Pearce et al, 1994 citado en Brouwer, 2000). Adicionalmente, predice valores para sitios que no cuentan con estudios.

Los tipos de

transferencia de función son la transferencia de función de beneficio o demanda y el metaanálisis de regresión. La transferencia de función de beneficio o de demanda utiliza la función de beneficio o de demanda estimada en un único estudio, y la transfiere al sitio de política, reemplazando los valores promedio de este último en la función.

De esta manera, se transfieren más

características que en el caso de transferencia de valor único (Navrud, 2000), y, por tanto, se considera que permite un mejor ajuste (Loomis, 1992). Este método presenta varias limitaciones: i) la exclusión de variables que pueden ser importantes en el sitio de política, o su inclusión sin ser significativas (Rosenberger and Loomis, 2001); ii) la exclusión de variables metodológicas no permite un ajuste en este sentido (Navrud, 2000); y, iii) la necesidad de contar con la información sobre las mismas variables en el sitio de política, lo cual no siempre es posible (Platt and Ekstrand, 2001). El meta-análisis de regresión permite obtener una función de beneficio conjunta de un grupo de estudios primarios, a través de la estimación de una regresión. De esta manera se  puede obtener un valor ajustado por tipo de bien ambiental y por factores metodológicos (Navrud and Bergland, 2001). Dado que en este estudio se realiza un meta-análisis de regresión, se explicará en detalle en una sección diferente.

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2.1.3 Limitaciones y Validez de la transferencia de beneficios. Rosenberger and Loomis (2001) señalan cuatro tipos de limitaciones de la transferencia de beneficios: i.

Generales: estudios primarios de baja calidad (la transferencia de beneficios solo  puede ser tan exacta como lo son los valores originales (Brookshire and Neil, 1992)), escasez en el número de estudios, y el reporte de los resultados en éstos.

ii.

Metodológicos: diferencias en los métodos utilizados en los estudios, escasez de información sobre los sitios sustitutos, el tipo de valor estudiado (uso, no uso), y la medida requerida (DAP vs DAA).

iii.

Semejanza entre el sitio de política y el de estudio: estudios primarios hechos para sitios únicos, y diferencias importantes entre los dos sitios (recursos y poblaciones).

iv.

Incertidumbre sobre la estabilidad de los datos en el tiempo.

Otras limitaciones son aquellas relacionadas con el proceso mismo de la transferencia, como la inexistencia de un protocolo o lineamientos aceptados para su ejecución, el juicio de quien ejecuta la transferencia al escoger los estudios y al codificar los datos reportados, la agregación y tamaño del mercado especialmente si se tienen en cuenta valores de no uso y la valoración de políticas de las cuales no se tiene experiencia previa (Rosenberger and Loomis, 2001; Engel, 2002). Algunas de estas limitaciones generan errores en el proceso que afectan la confiabilidad de la transferencia de beneficios. La medición de dicha confiabilidad se realiza con pruebas de validez convergente4 de dos tipos: uno que compara el valor transferido con el valor de un estudio original en el sitio, y otro que determina si el método utilizado no cambia con los juicios del investigador, comparando dos valores de transferencia (Rosenberger and Loomis, 2000). La validez ha sido estudiada a través de pruebas de hipótesis 5, y con errores de transferencia, y diferencias porcentuales de valores promedios con respecto a valores  predichos por meta-análisis. Para el meta-análisis se ha aplicado principalmente los dos 4

  Una prueba de validez convergente compara dos o más medidas que son capaces de medir la cantidad deseada, pero ambas técnicas lo hacen con error (Carson et al, 1996) 5  Una discusión de estas pruebas se encuentra en Brouwer and Spaninks (1999).

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últimos enfoques. El error de transferencia se define como la diferencia entre el valor medio transferido y el valor medio observado, en porcentaje del valor observado (Navrud et al, 1999). Las pruebas de validez realizadas sobre transferencia de beneficios se han centrado en valor único y transferencia de función. Para el caso del meta-análisis el número de estudios son relativamente pocos debido a que no existen muchos meta-análisis realizados con fines de transferencia. En el Anexo 1 se resumen la mayoría de los estudios publicados sobre validez de transferencia. Se han encontrado errores de transferencia amplios: en valor único sin ajuste entre 0 y 557% (46% promedio), valor único ajustado entre 6 y 120% (33% promedio), y con transferencia de función de beneficio o demanda entre 1 y 475% (48%). Sin embargo, no hay un resultado concluyente sobre cuál de estos tres tipos de transferencia se desempeña mejor. Con respecto a meta-análisis de regresión, los estudios sobre su validez son básicamente de América del Norte, y en cuatro de ellos se compara con valores a nivel nacional, y en solo uno se compara con el resto del mundo. Dos de dichos estudios señalan el carácter  preliminar de sus pruebas, y presentan un amplio rango de errores (3-7028%). Rosenberger y Loomis (2000) encuentran diferencias con el valor promedio que oscilan entre 5 y 774%, con diferencias promedio6  de 47 a 71 %, y los autores consideran que su modelo se comporta adecuadamente en transferencia. Shrestha y Loomis (2001), con base en el metaanálisis de Rosenberger y Loomis, obtiene errores de transferencia entre 1-81%, 29% en  promedio, y concluyen que ese meta-análisis es utilizable en transferencia. Comparativamente con otro tipo de transferencia, obtiene errores similares. Otro estudio de diferente carácter es el realizado por Smith y Huang (1995), para estudios de precios hedónicos y contaminación atmosférica, y encuentran que los valores medios

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 Corresponde a la media de las diferencias porcentuales entre el valor predicho por el meta-análisis y el valor  promedio, luego de agrupar los promedios por tipo de actividad y finalmente por tipo de región.

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son mayores a los valores predichos por el meta-análisis. Carriazo et al (2003) estiman errores de transferencia de cinco estudios originales de recreación de Colombia frente a valores promedio de los mismos y valores medios obtenidos por Rosenberger y Loomis (2000) ajustados por ingreso, obteniendo errores promedio de 124% y 58% respectivamente. La transferencia entre países requiere de elementos adicionales a la transferencia hecha en un mismo país, tales como el cambio de moneda y las diferencias culturales e institucionales, entre otros. Algunas de estas diferencias son consideradas con el ajuste por ingreso per cápita, pero quedan sin evaluar otras más (Navrud, 2000). A este nivel se han realizado dos estudios con transferencia de valor y función: entre países desarrollados Ready et al (1999) encuentran errores de transferencia de ±38, y Barton y Mourato (2003) en transferencia de un país desarrollado a uno en desarrollo, hallan errores promedio de 47 a 92%. Los resultados sobre la validez de los tipos de transferencia aún no son contundentes dada la diversidad de resultados. Con relación al meta-análisis, se requieren más estudios, pero aquellos desarrollados hasta ahora dan resultados aceptables para sus autores en la mayoría de los casos.

2.2 META-ANALISIS DE REGRESIÓN El meta-análisis en general agrupa un conjunto de técnicas utilizadas para sintetizar y comparar estudios primarios sobre temas similares (Florax et al, 2002). Ha sido utilizado  para clarificar relaciones entre variables, hallar vacíos en el conocimiento, comparar estudios de evaluación de políticas y como herramienta para la transferencia de beneficios. Sus orígenes se dan en el campo de la investigación agrícola en los años treinta; luego se amplía su uso en las ciencias naturales y en la medicina, e incursiona en las ciencias sociales en la década de los setenta. A partir de ese momento ha sido más ampliamente utilizado en sicología y educación, y es precisamente en estas áreas que el término meta10

análisis es introducido en 1976. Luego se difunde a otros campos del conocimiento como la administración, impulsado en buena medida por los avances en computadores, y la economía (Florax et al, 2002; Van den Bergh et al, 1997; Letón y Pedromingo, 2001). Aunque en este campo ha tenido un menor alcance, ha sido usado en microeconomía aplicada, en temas como los mercados de trabajo, la economía del transporte, y la economía ambiental (Van den Bergh et al, 1997). En este último campo, el meta-análisis de regresión ha tenido un mayor uso en la valoración económica. Esta es una técnica estadística que consiste en la estimación de una ecuación, cuya variable dependiente es la variable de interés o resultado de los estudios, y las variables independientes son aquellos factores como las características de los estudios y la ubicación, que pueden influir en dicho valor.

2.2.1 Ventajas y desventajas del meta-análisis de regresión como transferencia de beneficios. Rosenberger y Loomis (2001) señalan las tres siguientes ventajas de la transferencia de beneficios con meta-análisis de regresión: i) la utilización de un mayor número de estudios, ii) el control sobre diferencias metodológicas, y iii) que tiene en cuenta las condiciones del sitio de política al adaptar la función. De esta manera, permite predecir valores a sitios nuevos o a actividades no estudiadas y dar mayor claridad en la transferencia. Las limitaciones del meta-análisis radican en: i) la subjetividad inherente a las decisiones sobre asuntos como la selección de los estudios, la recolección de la información, su codificación e interpretación (Rosenberger and Loomis,2001); ii) el requerimiento de disponibilidad de estudios de calidad y el reporte incompleto de información sobre las características del sitio y variables socioeconómicas, entre otros (Navrud, 2000; Van den Bergh et al, 1997; iii) la escasez de datos comparables entre estudios, debido a la ausencia de estandarización en la presentación de los resultados, que ha generado el uso de variables metodológicas y cualitativas sencillas sobre calidad de los sitios y los sustitutos, dejando  por fuera variables socioeconómicas (Engel, 2002); y, iv) el sesgo de publicación, que consiste en la tendencia a excluirse de las publicaciones los estudios con resultados 11

negativos o no significativos, más aún cuando no son muchas las revistas especializadas en el tema (Bateman et al, 2000); un meta-análisis ideal debería tener en cuenta todos los estudios existentes, lo cual no es factible (Van den Bergh et al, 1997). Algunos de estos problemas no son únicamente del uso del meta-análisis en la valoración económica, sino que son propios de su empleo en la microeconomía, debido a características de la investigación en esta área, como es la ausencia de estandarización en la elaboración de los estudios y en el reporte de los resultados ya señalada (Van den Bergh et al, 1997). Por lo anterior, se presenta el problema de utilizar una muestra pequeña de estudios con información completa, o una muestra mayor con menor información (Button, 2002).

2.2.2 Meta-análisis de regresión en la valoración económica. El uso del meta-análisis de regresión en valoración económica7  ha sido impulsado por el creciente número de estudios primarios disponibles para ser utilizados en análisis costo-beneficio. Inicialmente los meta-análisis de regresión se realizaban como síntesis de la investigación, y para la comprensión de la influencia de diversos aspectos, tales como los metodológicos, en la determinación del valor de los beneficios (Rosenberger and Loomis, 2001). Luego se extiende su uso a la transferencia de beneficios. Los primeros meta-análisis de valoración ambiental fueron desarrollados a finales de los años ochenta y principios de noventa en Estados Unidos, básicamente en recreación. A  partir de ese momento, se ha aplicado sobre dos aspectos: i) a nivel temático, se han realizado estudios en contaminación del aire, mejoramiento en la calidad del agua subterránea, pesca, morbilidad, especies en peligro de extinción, humedales, ruido y valoración de la vida estadística. ii) a nivel metodológico, se ha aplicado con el fin de explorar diferencias en las estimaciones según el método de valoración utilizado (Carson et al,1996), y para probar la validez interna de las estimaciones de valoración contingente (Smith and Osborne, 1996).

Estos meta-análisis han sido realizados en su mayoría con

estudios de Estados Unidos, con fines diferentes a la transferencia de beneficios, dado su 7

 Otras técnicas meta-analíticas utilizadas en la economía ambiental son el método del voto (ver Carson et al, 1996) y recientemente el análisis rough set  (ver Van den Bergh et al, 1997).

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énfasis en diferencias metodológicas (Bateman and Jones, 2003; Navrud, 2000; Brouwer, 2000). Algunos de estos meta-análisis incluyen estudios de varios países, sobre temas como humedales y ruido (Schipper et al, 1998). El área recreativa es la que cuenta con mayor número de meta-análisis.

Se tiene

conocimiento de diez estudios de meta-análisis de regresión sobre recreación, en una alta  proporción de Estados Unidos y hechos básicamente con estudios de dicho país.

A

continuación se detallan algunos estudios realizados en este campo. Smith y Kaoru (1990a) realizan el primer meta-análisis de regresión con el fin de determinar si las diferencias en la teoría subyacente y la metodología usada en cada estudio, generan variabilidad en las estimaciones; emplean 35 estudios de costo de viaje. Con base en el estudio anterior, los mismos autores (1990b) desarrollan un meta-análisis de las estimaciones de la elasticidad precio de la demanda para sitios recreativos, y encuentran que el tipo de sitio y los supuestos del modelo son factores determinantes en el valor de la elasticidad. Walsh, Johnson y McKean (1990,1992) indagan sobre los factores que afectan los  beneficios de las actividades recreativas, con el fin de determinar los ajustes necesarios sobre los valores puntuales de los beneficios por recreación que en ese momento maneja el Forest Service de Estados Unidos. Para ello realizan un meta-análisis de regresión con 120

estudios que estiman valores de uso únicamente, utilizando las metodologías de costo de viaje y valoración contingente.

Carson et al (1996) desarrollan un meta-análisis con el fin

de determinar las diferencias en las estimaciones de estudios de preferencia revelada y de valoración contingente.

Utilizan 83 estudios que valoran diversos servicios, incluido

recreación. Concluyen que las estimaciones de preferencias reveladas son en promedio, mayores a las de valoración contingente. Rosenberger y Loomis (2000, 2001) realizan un meta-análisis de actividades recreativas, y evalúan su validez, con base en 131 estudios, y concluyen que la transferencia de beneficios  por medio del meta-análisis es promisoria, a pesar de las limitaciones de la información 13

reportada en los estudios primarios.

Platt y Ekstrand (2001) realizan un meta-análisis

sobre actividades recreativas acuáticas con fines de transferencia de beneficios, aún  preliminar, estableciendo valores económicos por tipo de actividad, tipo de sitio y región. Consideran que los modelos parecen ser promisorios para la transferencia de beneficios  pero requiere más investigación al respecto para poder ser aplicable. Bateman y Jones (2003) desarrollan un meta-análisis sobre estudios de recreación en  bosque en el Reino Unido, con el fin de determinar las relaciones entre los valores y los diseños de los estudios. Concluyen que quienes visitan los bosques en el Reino Unido, son más sensibles a factores de ubicación que a los recursos ofrecidos en cada sitio. Boyle et al (1999) elaboran el único meta-análisis sobre una actividad recreativa específica 8, la  pesca. Es de carácter preliminar y tiene como objetivo ofrecer al Fish and Wildlife Service una mejor comprensión sobre los valores económicos de esta actividad, identificando campos del conocimiento sin investigación, prediciendo valores a sitios sin estudios, y determinando los efectos de las características y de diversas metodologías sobre el valor económico. Encuentra que las características del recurso, del sitio, la metodología y las características de la muestra determinan la variabilidad de las estimaciones. Los estudios anteriores se caracterizan por utilizar funciones lineales con la mayoría de variables cualitativas, que describen aspectos de localización, metodología y características del sitio, excluyendo variables socioeconómicas por la escasez de información en los estudios primarios. Utilizan estudios con varias metodologías, principalmente de costo de viaje y valoración contingente, y son realizados en países de alto ingreso, básicamente en Estados Unidos y el Reino Unido. No se han realizado estudios meta-analíticos de recreación en países en desarrollo y menos aún, en conjunto con estudios de países de altos ingresos. Por tanto es de gran importancia realizar este tipo de estudios en otras regiones que permitan proveer valores económicos que respondan a las condiciones de países en desarrollo, y a sus necesidades.

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 Rosenberger y Phipps (2002) realizan un meta-análisis para la actividad de caminata en montaña pero de otro carácter, ya que utiliza los modelos estimados con los datos de un único estudio realizado en tres lugares diferentes. Encuentra mejor desempeño del meta-análisis frente a la transferencia de función.

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3. MARCO CONCEPTUAL Los bienes y servicios ambientales, como el servicio de recreación, generalmente presentan características de bienes públicos, y por ello el mercado no los asigna a los usos que representan los mayores beneficios para la sociedad. Es por esto necesario utilizar las técnicas de la valoración económica, que se constituyen en una valiosa herramienta para la toma de decisiones que involucren bienes ambientales. La valoración económica ambiental se fundamenta en la teoría de los bienes públicos, enmarcada dentro de la economía del bienestar. Según la teoría del bienestar, el bien ambiental afecta el bienestar del individuo y, por tanto, se constituye en un componente de su función de utilidad. Así, un cambio en la calidad ambiental genera un cambio en el  bienestar del individuo. Este último se constituye en el valor social del bien ambiental, al ser agregados para el conjunto de la sociedad (Freeman, 1993). Siguiendo a Bockstael y McConnell (1999), se plantea un modelo general, en el cual existe un bien ambiental b, el servicio de recreación proveído por las áreas naturales. Un cambio en b generará cambios en el bienestar de los individuos, y, por lo tanto, estará en la función de utilidad del individuo. Como producto del proceso de maximización, b hará parte de la función de utilidad indirecta, v, y de la función de gasto, e. En el caso de recreación, este cambio está dado en términos del cambio de calidad del sitio, la apertura de uno nuevo o su cierre. El cambio en bienestar de un individuo en la sociedad será medido por la variación compensada (VC), definida así: o

o

o

o

1

v( p , b , y ) = v( p , b , y-VC)

donde v es la función de utilidad indirecta, po es el nivel de precios,  y es el ingreso, bo es el nivel de calidad ambiental inicial y b1 el nivel final. La base del meta-análisis se encuentra en el cambio en el bienestar relacionado con la actividad recreación, debido a cambios en el sitio o en el precio del mismo; los cambios en 15

b difieren entre estudios, y por tanto el meta-análisis provee una explicación empírica de

los factores que afectan la variación compensada entre estos (Boyle et al, 1999). Existen diversos enfoques metodológicos que buscan establecer la variación compensada como medida del cambio en bienestar en el individuo. Los métodos de preferencias reveladas observan las elecciones sobre mercados asociados al bien ambiental para derivar el valor económico; en recreación estas metodologías se basan en el costo del viaje como reflejo del precio implícito de acceso al sitio. Los métodos de mercados hipotéticos  preguntan directamente al individuo que revele sus preferencias. En recreación han sido utilizados para estimar valores de acceso y cambios en calidad ambiental (Bockstael et al, 1991 ). La variabilidad de las estimaciones en el meta-análisis estará determinada por los mismos componentes que determinan la demanda recreativa de un sitio, así como componentes metodológicos, según se ha observado en diferentes meta-análisis y en la literatura (Boyle et al, 1999).

Sin embargo, la regresión estimada no se constituye en una función de

 bienestar debido a que utiliza valores medios y no emplea información detallada de cada individuo (Smith and Huang, 1995) Desde el punto de vista metodológico son determinantes de la variabilidad de las estimaciones dos conjuntos de características: En primer lugar, el tipo de supuestos utilizados por los investigadores que desarrollan los estudios primarios (Smith and Kaoru, 1990). Por ejemplo, en costos de viaje, la exclusión del costo de oportunidad del tiempo tiende a disminuir la medida de bienestar (Bockstael et al, 1991). En segundo lugar, el tipo de metodología afecta el valor estimado. Se ha encontrado que con las metodologías de  preferencias reveladas se obtienen mayores valores que con aquellas de mercados hipotéticos (Carson et al, 1996; Walsh et al, 1990). Además, los mercados hipotéticos que usan tipos de preguntas diferentes, pueden redundar en diferentes estimaciones.

Por

ejemplo, se espera que la pregunta abierta genere menores estimaciones debido al comportamiento estratégico detrás de su respuesta, frente a l tipo de pregunta de referendo.

16

4. MARCO EMPIRICO El modelo utilizado se fundamenta en el planteamiento de Shrestha y Loomis (2001), quienes se basan en los desarrollos de Smith y Kaoru (1990) y Walsh et al (1990). Los autores establecen que la variabilidad en las estimaciones es explicada por cuatro tipos de variables: i) variables metodológicas, ii) variables del sitio donde se especifican tanto el tipo como la ubicación del sitio recreativo, iii) las variables sobre las actividades desarrolladas y valoradas, y por último, iv) las variables socioeconómicas.

Se parte del

supuesto de la aditividad de estas características, para la estimación del modelo. Dado que el presente estudio utiliza específicamente estudios donde se valora la visita al sitio recreativo, sin énfasis en alguna actividad recreativa específica, la variable por tipo de actividad no es pertinente para el modelo. Por tanto, el modelo básico es de la forma:  EC = B0 +B1 M i + B2 S i + B3 Z i + ε i 

(1)

Donde i designa las observaciones,  EC   es el excedente del consumidor persona-día (US$2002),

 M es el vector de características metodológicas, S es el vector de

características del sitio,  Z es el vector de características socioeconómicas,

 es el término

ε i

aleatorio del error con media 0 y varianza σ2ε. Además de las variables anteriormente definidas, se incluye la variables de tendencia para determinar los cambios en el tiempo de las estimaciones, al igual que Shrestha y Loomis (2001) y Smith y Kaoru (1990). Por último, se incluye la variable de procedencia del visitante, con el fin de establecer su importancia en la determinación del valor económico. Este meta-análisis, al igual que estudios previos, excluye las características socioeconómicas debido al escaso reporte de estas variables en los estudios originales y a la diversidad de formas en que fueron definidas. Este factor se considera una limitación del  presente trabajo, y en general de los meta-análisis de regresión hasta ahora desarrollados.

17

4.1 DATOS La obtención de los datos se realizó mediante el siguiente procedimiento, según lo recomendado en la literatura para un meta-análisis de regresión.

4.1.1 Revisión bibliográfica extensa y selección de estudios. Se realiza una búsqueda  bibliográfica extensa de estudios primarios de valoración económica del servicio de recreación en general. Se incluyen estudios sobre áreas protegidas y no protegidas con el fin de determinar si esta característica afecta la valoración que hacen los individuos de la recreación. La búsqueda se realizó a través de bases de datos como EVRI  (Environmental Valuation Reference Inventory ), METABASE (Centroamérica), ECONLIT, JSTOR,

ECONPAPERS, de motores de búsqueda de internet, de bibliotecas de universidades colombianas, y en estudios y libros de valoración. Se identificaron 220 estudios  potencialmente útiles, excluyendo los que a través del título se observaba que estimaban valores de no uso o actividades específicas; de estos se obtuvieron 116 estudios, por limitaciones de tiempo, recursos o inaccesibilidad de los mismos. Se seleccionaron inicialmente los documentos que efectivamente realizaban una valoración económica y los que valoraban servicios de recreación. De estos últimos, se descartaron aquellos donde se evaluaba únicamente una actividad específica como por ejemplo la escalada en roca o la pesca, debido al enfoque del presente trabajo en recreación en general. Adicionalmente, se realizó una selección con criterios de calidad, relacionados con la aleatoriedad en la selección de la muestra, y la estimación de los valores por metodologías utilizadas en la literatura. La etapa de revisión y obtención de estudios presenta varios inconvenientes en cualquier meta-análisis. Los estudios no publicados no están disponibles en buena medida debido a que algunos son estudios de consultoría, otros no se encuentran en bases de datos o son trabajos de grado de difícil acceso.

18

Los meta-análisis en el campo de la valoración, se enfrentan al inconveniente de la  presentación de los datos. Los estudios publicados sobre valoración generalmente tienen como objetivo innovaciones en la metodología u otros cambios, más no la valoración en sí misma.

Por tanto no presentan los datos completos, por ejemplo, de estadísticas

descriptivas o detalles metodológicos. Además, se encuentra que en estudios no publicados no existe rigurosidad en la presentación de los datos y en la mayoría de los casos algunas variables no son definidas de la misma manera, lo cual hace difícil el establecimiento de variables comunes para el meta-análisis. Tal es el caso, por ejemplo, de las variables socioeconómicas. Cada estudio utiliza formas diferentes de definirlas, como por ejemplo educación, algunos la definen por diversos rangos y otros por años de estudio. La limitante fundamental en este paso radica en que los estudios de valoración no son realizados teniendo presente su posible uso posterior para transferencia de beneficios.

4.1.2. Construcción de la base de datos y de variables. La base de datos fue construida siguiendo los lineamientos de la base de datos de Rosenberger y Loomis (2000), con algunas variables de sitio adicionales. identificación del estudio, ii)

Cuenta con cinco grupos de variables: i)

cálculo de valores económicos, iii) metodología, iv)

características del sitio/actividades, y v) características socio-económicas. La variable dependiente, excedente del consumidor/persona/día (US$2002) fue construida de la siguiente manera: la actualización de los valores se llevó a cabo utilizando el IPC del sitio original del estudio cuando los turistas son nacionales, y el IPC del sitio de origen del turista más representativo. Cuando no existe información al respecto, se utiliza el de Estados Unidos. Luego con el factor del Poder de Paridad de Compra, se convierten los valores de moneda local a dólares de PPC del año 2002. Los datos para estas conversiones fueron tomados del Banco Mundial (2004). Si el estudio no especifica el año en que se encuentran los valores, se utiliza el año de realización de la encuesta, y en su defecto, el de  publicación. Los estudios en su mayoría reportan valores monetarios por persona-visita. El cálculo del valor por día se realiza utilizando el número de días empleados en cada visita. Cuando el 19

autor no especifica el tiempo en el sitio, se asume de un día en los casos en que el área natural en estudio no cuenta con infraestructura para alojamiento, y si no se dispone de esta información, se contacta al autor, o finalmente se excluye de la base de datos (15 estudios en total). Las variables de tipo de sitio, Río, Lago, Bosque, Bahía, no son excluyentes entre sí ya que un mismo sitio puede contar con varios tipos. Cuando las características del sitio no son reportadas en los documentos, se consultan otras fuentes para obtener esta información. Para el caso de áreas protegidas, se utiliza la base de datos de la World Comission of Protected Areas  (WCPA, 2004). Las variables de tipo de actividad reflejan la principal

actividad del sitio, pero no evalúa únicamente dicha actividad. Estas se tomaron con base en las principales actividades desarrolladas según la clasificación ofrecida por la Unidad Administrativa Especial del Sistema de Parques Nacionales Naturales de Colombia, como son las actividades de montañismo, y “sol y playa”. Otra actividad importante es la observación pero esta no se tuvo en cuenta debido a que se considera intrínseca a cualquier visita a un área natural. La base de datos se complementa con 10 estudios y 33 estimaciones tomadas de la base de datos desarrollada por Rosenberger, sobre estudios de recreación general a partir de 1980 en Estados Unidos. Se obtuvieron un total de 50 estudios con 203 estimaciones.

4.1.3. Selección de las estimaciones. La selección inicial de estimaciones se realiza al ingresar la información en la base de datos. Un estudio puede tener varias estimaciones  para el mismo conjunto de datos, debido al uso de diferentes formas funcionales y supuestos. Se selecciona el valor sugerido por el autor. En su defecto, se reportan todos los valores en la base de datos y luego se hace una segunda selección de estimaciones para ser utilizadas en el meta-análisis. Esta selección se realiza bajo los siguientes criterios: i) Entre el valor medio y la mediana, se elige la primera para utilizar un solo tipo de medida, y por ser éste el valor reportado en todos los estudios, a diferencia de la mediana, reportado solo en algunos trabajos; ii) los 20

resultados reportados en un documento publicado son preferidos a aquellos reportados en un documento no publicado que utilizaron la misma información primaria, porque requirió un análisis más riguroso de calidad (Boyle et al, 1999); iii) Algunos estudios reportan valores agrupados y desagrupados; por ejemplo, valores para la muestra total y adicionalmente por tipo de origen (turista nacional y extranjero). Se prefieren los valores desagrupados porque genera mayor información (Boyle et al, 1999) y permite el análisis teniendo en cuenta ese tipo de diferencias; por último, iv) se escoge el que se ajusta más a la teoría económica (p.e., el que incluye el costo del tiempo y los sustitutos) (Boyle et al. 1999). Con el fin de enriquecer la base de información para el análisis de diferencias metodológicas, se incluyen las estimaciones obtenidas por un estudio, a partir de diferentes metodologías. Las estimaciones no paramétricas no fueron incluidas, ya que generalmente se obtuvieron con fines comparativos. Finalmente, se obtuvo una base de datos de 50 estudios con 145 estimaciones. Se cuenta en promedio con 2.9 estimaciones por estudio, con una mediana de 1 estimación por estudio. Cada estudio puede generar más de una estimación por varias razones: analiza varios sitios, estima un valor para turista nacional y otro para turista extranjero, y puede utilizar dos enfoques metodológicos diferentes.

En la Tabla 1 se detalla el número de

estimaciones y estudios por región. La mayor cantidad de estudios utilizados fueron para América Latina, y el mayor número de observaciones corresponde a Europa.

Tabla 1. Estudios y estimaciones de la base de datos, por región Región

Estudios

Estimaciones

N°

(%)

N°

(%)

Latinoamérica y El Caribe

18

36

32

22

 Asia

5

10

14

10

 Africa

5

10

10

7

Europa

12

24

56

39

Norteamérica

10

20

33

23

Total

50

100

145

100

21

4.2 RESULTADOS 4.2.1 Estadísticas descriptivas. La definición de las variables utilizadas en el análisis se encuentra en el Anexo 2, y sus estadísticas descriptivas en el Anexo 3. Los valores más relevantes se detallan en la Tabla 2. Es importante resaltar que los valores en dólares que se presentan se convirtieron utilizando el factor de poder de paridad de compra para el año 2002 (1 US$ = 727 pesos), y no la tasa de cambio para ese año (1 US$= 2,504 pesos). Por tanto, la conversión a pesos debe utilizar el primer factor. El valor promedio de la variable dependiente es de US$ 14.62/persona/día. Debido a que la mitad de las estimaciones corresponden a estudios publicados, se espera que no haya sesgo de publicación.

Existe una buena representatividad de cada tipo de metodología,

correspondiendo la mitad de las estimaciones a cada enfoque. Además se encuentra que el 67% de las estimaciones son de áreas protegidas.

Tabla 2. Estadísticas descriptivas relevantes Variables cuanti tativas Excedente del consumidor Tiempo en el sitio Variables cualit ativas

Media US$ 14.62 /persona/día (2002) 17.44 horas Porcent aje de estimacio nes

Estudios publicados

49.6%

Metodología de preferencias reveladas

49.7%

Costo de viaje individual Pregunta referendo

51% de preferencias revel. 55% de mercados hipot.

Marco muestral

86%

Unidad por día

19.3%

Países de mediano y bajo ingreso

37%

Turistas extranjeros

22%

Fuente: Cálculos de la autora

El valor promedio del excedente del consumidor, aplicando el enfoque de las preferencias reveladas es de US$ 18.80, mayor al encontrado para mercados hipotéticos, de US$ 10.50. Este resultado es consistente con el análisis econométrico. Los valores promedio generales  por región se detallan en la Tabla 3, en la cual se observa que Africa y América Latina 22

están asociados a mayores valores económicos, y Europa a los menores valores. Es de considerar que en Europa se permite el establecimiento de infraestructura como hoteles dentro de las áreas protegidas, mientras que en América Latina la legislación es más restrictiva en ese sentido 9. Colombia, con respecto al resto de América Latina, presenta menores valores económicos.

Tabla 3. Valores económicos promedio, según región (US$ PPC 2002/persona/día) Región Valor promedio Latinoamérica y Caribe* 23.90  Asia

10.63

 Africa

26.76

Norteamérica

21.61

Europa

4.04

Total

14.63

*Colombia: 14.64

Fuente: Cálculos de la autora Según el tipo de sitio se encuentran mayores valores asociados a sitios de lago y bahía, en  promedio, según se observa en la Tabla 4. Sin embargo, ajustados por variables de control en el análisis econométrico, estos resultados varían.

Tabla 4. Valores promedio por tipo de sitio(en US$ PPC 2002/persona/día) Tipo de sitio

Valor promedio

Lago

18.18

Río

14.85

Bosque

11.48

Bahía

18.64

Fuente: Cálculos de la autora

4.2.2 Estimación de los modelos. Se estimaron meta-análisis de regresión de tres tipos: •

Con la muestra completa y variables metodológicas detalladas (modelo 1)

•

Con la muestra completa y una variable (METD) que capture todas las diferencias entre los tipos de metodología (modelos 2,3,4,5 y 6).

9

 Comunicación personal Andrés Guerrero UAESPNN.

23

•

Con submuestras de acuerdo al i) tipo de metodología (modelos 7 y 8), y ii) tipo de visitante (modelos 9 y10).

El primer enfoque es sugerido por el meta-análisis de Rosenberger y Loomis (2000) quienes incluyen todas las variables metodológicas, aunque posteriormente eliminan aquellas no significativas para obtener un modelo “optimizado”. En el presente estudio, no es factible hacer seguir ese procedimiento, debido al cambio en las estimaciones por efecto de los datos faltantes. El segundo y tercer enfoque (a) es sugerido por Walsh et al (1992). El tercero (b) se realiza con el fin de establecer diferencias por el origen del visitante. La definición de las variables utilizadas se encuentra en el Anexo 2. Además de las variables metodológicas, cada modelo utiliza variables de ubicación, y por tipo de sitio o por tipo de actividad. No se utilizan los dos simultáneamente debido a la alta y significativa colinealidad entre estas variables. Las características socioeconómicas de la muestra no fueron incluidas porque pocos estudios las reportaban, y esto se constituye en una limitación de este meta-análisis, al igual que de los estudios realizados hasta ahora. Por tanto, la variable ingreso no se incluye en el análisis. El estudio de Rosenberger y Loomis (2001), ensaya como variable proxy del ingreso, el valor promedio del ingreso para el estado de Estados Unidos o Canadá en el que se desarrolla el estudio, pero no encontraron variaciones en las estimaciones por estas diferencias, y por tanto no fueron incluidas en su estudio. La inclusión de investigaciones provenientes de diferentes países en el presente estudio, así como la diversa procedencia de los turistas, no hace factible dicho enfoque. Se espera la presencia de heteroscedasticidad en este tipo de estudios debido a que los datos  provienen de la aplicación de diferentes métodos y están basados en diversas bases de dato s (Smith and Kaoru, 1990). Adicionalmente es factible la presencia de autocorrelación debido al uso de varias estimaciones por cada estudio (Walsh et al, 1990). Por tanto, la estimación se realiza con Mínimos Cuadrados Ordinarios, con errores estándar consistentes

24

con heteroscedasticidad de White, o con la versión Newey-West de la anterior, según el caso10. Los meta-análisis revisados utilizan este enfoque. Los resultados de los modelos se detallan en la Tabla 5. En el modelo 1 la información faltante genera estimaciones con pocas observaciones, y se presenta multicolinealidad entre algunas de estas variables, obteniéndose poca significancia. Los modelos 2, 3, 4, 5 y 6 son los más consistentes. En turismo internacional, se estimaron modelos de pocas variables  porque se cuenta con pocas observaciones. Los resultados sobre las variables metodológicas son consistentes con estudios anteriores y con lo sugerido por la teoría, como se detalla a continuación. La variable del marco muestral sugiere que realización de la encuesta en el sitio de estudio aumenta la valoración del mismo, pero no es significativo sino únicamente en los primeros modelos. Rosenberger y Loomis (2000) tampoco la encuentran significativa. El tipo de metodología tiene un efecto significativo sobre la variabilidad de las estimaciones. El enfoque de preferencias reveladas está asociado a mayores valores económicos con respecto al enfoque de mercados hipotéticos.

Iguales resultados

obtuvieron Rosenberger y Loomis (2000), Carson et al (1996) y Walsh et al (1990,1992). Estos últimos autores sugieren que este resultado puede ser explicado porque los métodos de costo de viaje valoran el viaje total, mientras que la valoración contingente tiene en cuenta únicamente la actividad o el tiempo específico utilizado en el sitio. Con respecto a la variable que refleja si los valores fueron inicialmente estimados por día, se encuentra que estos generan mayores estimaciones frente a los que estiman los valores  por visita u otra unidad de medida. Resultado similar fue encontrado por Rosenberger y Loomis (2000).

10

 Si las pruebas de White y de Breusch-Godfrey revelan presencia de heteroscedasticidad y autocorrelación.

25

Tabla 5. Modelos estimados (Variable dependiente: Excedente del consumidor (US$ per/día)) Modelo Constante

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

15.499

84.05

5.183

17.331

18.282

(0.366)

(1.783)

(0.436)

(0.981)

(1.645)

Metodología

4.828

-14.290** -19.094** -12.925**

(7)

(8)

(9)

(10)

18.895

7.940

-13.267

5.207

4.122

(1.818)

(1.297)

(-0.61)

(0.397)

(0.617)

-1.549**

-11.046*

-30.6**

(0.63)

(-2.102)

(-3.045)

(-2.81)

(-2.625)

(-1.785)

(-2.818)

Marco muestral

71.259**

47.318**

12.562

13.420

4.966

5.757

20.187*

(3.482)

(2.666)

(0.982)

(1.014)

(0.65)

(0.762)

(1.919)

Pregunta abierta

24.385

Pregunta subasta

19.584

-1.659

(0.5136)

(-0.243)

40.468**

16.895**

(2.189)

(2.009)

11.602

14.743**

(0.731)

(2.586)

(1.279)

Preg. referendo Tarjeta de pago Conjoint

-0.317

-4.039

(-0.013)

(-0.941)

Doble límite

-15.605** (-2.179)

C. viaje zonal C. viaje individual Valor del tiempo Sustitutos Unidad en día

27.883

49.504**

(1.645)

(2.087)

26.461

48.301**

(1.455)

(2.141)

8.619

-1.131

(0.57)

(-0.143)

-14.014

-7.267

(-0.665)

(-0.554)

31.277*

4.202

12.106*

17.040**

6.702*

3.871

26.381**

(1.725)

(0.379)

(1.736)

(2.1)

(1.922)

(1.157)

(2.426)

-23.757*

-15.635**

(-1.844)

(-2.08)

-35.207**

-25.370**

-5.971

-11.166

(-2.646)

(-2.588)

(0.56)

(-1.497)

(-3.066)

Río

31.058

31.509**

15.398

7.615

34.350**

(1.552)

(2.271)

(0.723)

(0.538)

(3.932)

Bosque

0.287

1.407

-0.054

-12.642*

-11.197

(-0.08)

(-1.714)

Infraestructura Lago

Bahía

(0.025)

(0.151)

-33.432**

-27.992**

(-2.447)

(-2.969)

Calidad

-22.610

-29.034

(-1.063)

(-1.314)

 Asia

68.729**

-24.402**

(-1.669)

-19.467* -23.412**

-29.379**

(-1.94)

(-2.404)

43.041**

26.382**

23.544

8.315

6.566

2.211

37.736*

43.741**

(3.742)

(2.151)

(2.039)

(1.476)

(1.278)

(0.764)

(0.894)

(1.748)

(2.8 01)

(1.789)

 América Latina

79.818**

57.699**

13.429

20.519**

7.984

30.460**

30.637**

49.1**

(4.422)

(3.082)

(1.593)

(2.478)

 Africa

82.726**

50.039**

(3.552)

(2.751)

(2.299)

(2.164)

(2.101)

(1.096)

 América del Norte

-33.036

-63.353**

-6.485

-0.256

16.174

25.418*

(-1.05)

(-2.323)

(-1.084)

(-0.025)

(0.872)

(1.676)

Origen

-17.191

-12.487

-3.439

3.774

-0.798

5.993

(-1.509)

(-1.63)

(-0.433)

(0.456)

(-0.135)

(0.79)

Tiempo en sitio

-0.626

-0.484

0.238

0.306

(1.011)

(1.473)

 Año

(-1.67)

(-1.345)

-4.876**

-5.269**

(-2.709)

(-2.721)

(1.633)

23.566** 15.797** (2.337)

(2.742)

31.599** 30.260** 21.166**

Montañismo Sol y playa N 2 R ajust F-estadístico Prob (F)

(-2.522)

(3.437)

15.129

-13.394

-13.009

(-1.57)

(-1.471)

12.437* 39.716* (1.762)

(1.991)

20.301** 28.266** (3.271)

(2.174)

34.91*

(2.9 19)

(3.998)

23.846**

49.12**

(2.5 49)

(3.978)

-0.200 (-0.034 )

-5.4081 -32.881** (-0.771)

(-2.401)

-19.276** -12.146* -21.691** 0.21206 48 0.435 2.509 0.015

48 0.347 2.561 0.012

63 0.14 1.778 0.074

78 0.167 2.294 0.017

(-2.467) 85 0.276 3.924 0.000

(-1.699) 96 0.263 4.396 0.000

(-2.632) 65 0.29 3.378 0.001

(0.0147) 39 0.296 2.6 0.022

57 0.331 3.52 0.001

32 0.334 4.88 0.004

Estadístico t entre paréntesis. * Significativa 10%, ** Significativa 5%. Modelos 4,6 y 8: Errores estándar consistentes con heteroscedasticidad de White. Modelos 1 y 10: Errores est. con heteroscedasticidad de White versión Newey-We st

26

El modelo de mercados hipotéticos encuentra que la pregunta referendo genera mayores estimaciones que la pregunta abierta, como a su vez encuentran Bateman y Jones (2003), explicado por el sesgo de comportamiento estratégico. La tarjeta de pago presenta mayores estimaciones frente a la pregunta abierta, pero no existe consenso alrededor de su comportamiento (Shrestha y Loomis, 2001). En estos modelos se encuentra que la utilización de doble límite en referendo, está asociada a menores valores económicos. El modelo de preferencias reveladas encuentra que el tipo de costo de viaje tiene un efecto en la variabilidad de las estimaciones, y son mayores frente al RUM (omitida), al igual que se encuentra en otros estudios (Rosenberger and Loomis, 2000). La inclusión del costo del tiempo y los sustitutos dentro de los modelos de costo de viaje no fueron significativas. Sobre el tipo de sitio se encuentra que los mayores valores están asociados a río, seguido de  bosque/montaña y no es claro entre lago y bahía.

Las variable Río y Bosque no son

significativas en la mayoría de los modelos, a diferencia de Bahía y Lago. Con respecto a la ubicación, se encuentra que Africa tiende a tener un mayor valor frente al resto de las regiones. Está seguido por América Latina y Asia. Se concluye que las áreas naturales del continente africano son muy valorados por los visitantes, y que América Latina y Asia tienen un gran potencial al respecto. Esto puede estar asociado a costos de viaje mayores a estos sitios por parte de turistas extranjeros, y a la belleza paisajística de los sitios. En el modelo estimado para turismo nacional, se encuentran cambios interesantes en las variables de ubicación. Ahora América Latina y Asia cuentan con los mayores valores. Africa pareciera que tiene un gran valor para el turismo internacional, pero a nivel nacional no se observa tan claramente. De acuerdo con los resultados, no habría diferencia en el valor otorgado al sitio recreativo desde el punto de vista del consumidor, según la procedencia del turista,. Una prueba de hipótesis de igualdad de medias del valor del excedente del consumidor de acuerdo al origen, permite establecer que no existe evidencia estadística que los turistas extranjeros valoren más la recreación en áreas naturales que los nacionales, cada uno de acuerdo a su nivel de ingreso (ver detalle en el Anexo 4). Sin embargo, se debe tener en cuenta que la 27

 proporción de estimaciones para turistas extranjeros es menor que las de turistas nacionales (22% del total). Tampoco se encuentra evidencia que el valor económico difiera entre un sitio designado como área protegida, y otro que no lo es.

Esto sugeriría que el turista no percibe

diferencias entre el bienestar generado por visitar un área protegida frente a otro tipo de sitios. Sin embargo, este resultado es preliminar y no es concluyente. La existencia de infraestructura ejerce un efecto negativo sobre las estimaciones. Este mismo resultado es obtenido por Rosenberger y Loomis (2000), pero no hay una clara explicación al respecto. Ello puede deberse a que los turistas que visitan áreas naturales  buscan la menor intervención del medio natural, y la presencia de infraestructura podría generar una experiencia no tan satisfactoria. Un estudio original en Brasil encuentra que el incremento en infraestructura disminuye el valor recreativo del sitio para el tipo de recreación de naturaleza (Sills et al, 1997). La variable del año de estudio, inicialmente incluida para observar tendencias en el cambio de la estimación, no fue consistente y ello puede deberse a la distribución de los estudios en el tiempo. Los estudios de América Latina y Asia obtenidos son recientemente realizados en su mayoría, a diferencia de los estudios de América del Norte y Europa. Así que esta variable podría estar reflejando más bien la forma como se han ido desarrollando los estudios en el tiempo. La variable Calidad, que pretendía analizar si la percepción sobre la calidad del sitio tenía un efecto en la valoración, no fue significativa. El ajuste de los modelos, medido a través del R 2 ajustado, es semejante y en algunos casos superior al obtenido por Shrestha y Loomis (2001) con un valor de 0.26, y menor al de Walsh et al (1990) quienes obtuvieron 0.36.

4.2.3 Modelos para transferencia de beneficios. Con base en los siguientes criterios se escogieron los modelos para la transferencia de beneficios: la inclusión de variables teórica y empíricamente relevantes, la exclusión de variables muy correlacionadas entre sí, los 28

signos esperados en las variables la cantidad de observaciones incluidas, entre otros. Además, debido a que el énfasis de este meta-análisis no son las diferencias metodológicas sino la transferencia de valores, se prefiere utilizar modelos con pocas variables metodológicas que capturen la diferencia en el uso de varios enfoques y que hagan mayor énfasis en las características de los sitios. Los modelos de meta-análisis escogidos son los 3, 4,5 y 6.

4.3 VALIDEZ DE LOS MODELOS Con el fin de evaluar la validez de la regresión de meta-analisis se analiza su poder de  predicción para estudios empleados en la muestra y estudios fuera de la muestra. Para ésto se analiza la validez convergente, que compara valores predichos por el meta-análisis de regresión con valores puntuales de estudios originales y con valores promedio. Esta comparación se puede realizar con los errores de transferencia y pruebas de hipótesis de igualdad de medias (con estudios originales), y con diferencias porcentuales con respecto a  promedios. Se sigue el enfoque de errores de transferencia y de diferencias porcentuales, debido a que no existen suficientes estudios que permitan comparar las medias obtenidas. Las pruebas de validez convergente se realizaron de dos maneras: i) con estimaciones obtenidas de estudios no incluidos en la base de datos y, ii) con el valor promedio de las estimaciones de los estudios de la base de datos, por ubicación y por tipo de sitio.

4.3.1 Comparaciones con estudios no incluidos en la base de datos. Los estudios utilizados para la comparación de los valores obtenidos con la función de meta-análisis, se detallan en la Tabla 6. El ajuste de la función de meta-análisis para la estimación de los valores, se realiza de tres formas, siguiendo parcialmente lo sugerido por Shrestha y Loomis (2001): i) reemplazar los valores originales del estudio primario en la función. Se esperaría obtener menores errores de transferencia por este tipo de ajuste; ii) reemplazar con los valores promedio obtenidos para cada variable, y iii) utilizar los valores promedio en las variables metodológicas y otras imposibles de conocer si no existiese el estudio

29

original, y asignar el valor de 1 a las variables del tipo de sitio y ubicación, de acuerdo al sitio de política.

Tabla 6. Estudios originales utilizados para el cálculo del error de transferencia  Auto r y año

Valor estimado

Meto do logía

Ubi cación

Area nat ur al

Machado, K (1998)

MH-abierta

Ecuador

PN Islas Galápagos

14.99

Holes, T. et al (1998)

MH-conjoint

Brasil

Mata Atlantica

29.45

CV zonal

China

MH-referendo

España

Dayuan, X. et al (2000) González-Gómez et al (2001)

(US$ PPC 2002)

Reserva de la Biosfera

55.51

Montaña Changbai

14.45

Islas Cíes

MH: mercados hipotéticos CV: costo de viaje

El cálculo del error de transferencia está dado por la diferencia entre el valor predicho y el valor original, en porcentaje del valor original (Ready et al, 1999). Los resultados de los modelos expuestos se detallan en el Anexo 5. En la Tabla 7 se resumen los errores  promedio.

Tabla 7. Errores de transferencia promedio por tipo de ajuste y modelo  Aju st e 1

Ajus te 2

Aju st e 3

E.T. Promedio

E.T. (%)

E.T. (%)

E.T. (%)

(%)

3

39

39

69

49

4

48

36

42

42

5

89

38

50

59

6

34

52

41

42

Valor promedio

52

41

50

48

I.C. (95%)

29-76

30-53

24-77

37-59

Modelo

Fuente: Cálculos de la autora Se obtiene un error de transferencia promedio de 48%, con un intervalo de confianza del 37-59%. El tipo de ajuste 2 presenta un mejor desempeño promedio, pero el ajuste 1 en algunos modelos es mejor. Estos errores son semejantes a los resultados encontrados por 30

Shrestha y Loomis (2001), quienes obtienen valores promedio de error del 1% al 81%, calificando ese meta-análisis como potencialmente utilizable para transferencia. Engel (2000) encuentra errores del 3.3 al 7028% en su estudio donde compara el desempeño de la transferencia de función y la transferencia con meta-análisis. Comparando estos valores con los obtenidos por otros tipos de transferencia de beneficios, están dentro del rango. Es importante anotar que el estudio de Shrestha y Loomis cuenta con un total de 625 observaciones.

4.3.2 Comparaciones con estudios incluidos en la base de datos. La prueba de validez convergente en este caso utiliza el valor promedio de los estudios utilizados en la base de datos y se compara con las predicciones del meta-análisis de regresión. Este tipo de prueba fue utilizado por Boyle et al (1999) y por Rosenberger y Loomis (2000). La comparación de valores promedio y de valores estimados a partir del meta-análisis, se realiza teniendo en cuenta el ajuste de la función por tres tipos de variables: i) por región, ii) por tipo de sitio) y, iii) por tipo de actividad recreativa. El ajuste de la función de meta-análisis en este caso se realiza de dos formas: i) reemplazando los valores promedio en todas las variables, y ii) reemplazando los valores  promedio en las variables, y aplicando el valor de 1 para el tipo de región, sitio o actividad que se evalúa, y 0 para las restantes.

- Ajuste por región. Los valores promedio obtenidos a partir de la base de datos, por región, se encuentran en la Tabla 3. Los resultados por región se describen en la Tabla 8 y en mayor detalle se encuentra en el Anexo 6, así como el resumen por modelo de las diferencias. Se encuentra que los modelos 4 y 5 presentan un mejor desempeño, con diferencias del 71 y 88% respectivamente. El valor promedio de la diferencia es 95% entre los valores predichos por el meta-análisis y los valores promedio de las estimaciones en la  base de datos. El tipo de ajuste 2, tuvo mejor desempeño que el tipo 1. Las estimaciones  para Africa y América Latina convergen más con los valores promedio. Europa reporta una mayor divergencia de valores.

31

Tabla 8. Diferencias porcentuales entre valores promedio y estimaciones del metaanálisis, por tipo de región y ajuste Región

Ajuste 1

Ajuste 2

Promedio I.C. 95%

 América Latina y C.

20

19

20

8-32

 Asia

83

148

116

53-179

 Africa

25

30

27

10-44

Norteamérica

14

59

36

10-63

Europa

400

153

276

148-405

Promedio

108

82

95

53-137

Fuente: Cálculos de la autora Se observa que utilizando estos modelos, se encuentran diferencias con intervalos de confianza para América Latina entre 8 y 32%. Estos valores son bajos comparados con lo encontrado en la literatura, como por ejemplo Rosenberger y Loomis (2000) quienes hallan  para su meta-análisis valores promedio que oscilan entre 47-71%, con intervalos de confianza para el modelo nacional de 39-68% y concluyen que los datos ajustan “razonablemente” bien. Boyle et al (1999) encuentra divergencias entre un 21 y 928% con un valor promedio de 303%, en su meta-análisis de pesca recreativa.

- Ajuste por tipo de sitio. Los valores promedios por tipo de sitio obtenidos a partir de la  base de datos, y que sirven como punto de comparación, se detallan en la Tabla 4. Las diferencias promedio en porcentaje entre los valores promedio y las estimaciones de la función de meta-análisis, por tipo de sitio, se señalan en el Anexo 6. El primer ajuste, realizado únicamente con los valores promedios, es mejor que el segundo tipo. En la Tabla 9 se relacionan los resultados. El valor promedio de esta divergencia es de 51%. Las mejores predicciones corresponden a las variables Bahía, Lago y Bosque. La variable Río  presenta divergencia en los valores. El primer ajuste presenta mejor desempeño. Comparando con los valores de diferencia obtenidos por Rosenberger y Loomis (2000) y por Boyle et al (1999), los datos empleados tienen buen desempeño y convergen. Se desempeñan mejor que el segundo y de manera semejante al primero. 32

Tabla 9. Diferencias porcentuales entre valor predicho y valor promedio, por tipo de sitio Tipo de sitio

Ajuste 1

Ajuste 2

Promedio

Lago

4

19

12

Río

17

158

88

Bosque

52

79

65

Bahía

6

71

39

Promedio

20

82

51

Fuente: Cálculos de la autora

- Ajuste por tipo de actividad. Las diferencias entre los valores promedio y los valores  predichos de acuerdo al tipo de actividad, se detallan en el Anexo 6. El modelo 4 tiene un mejor ajuste con respecto a los promedios. Las diferencias porcentuales por tipo de actividad son homogéneas para las dos actividades evaluadas, con un mejor desempeño de la actividad de sol y playa, según se detalla en la Tabla 10. Las actividades de sol y playa se ajustan mejor a los valores promedios que aquellas relacionadas con montañismo. Esto  puede deberse a que la primera variable fue altamente significativa en los modelos, mientras que la segunda menos.

Tabla 10. Diferencia en porcentaje entre valor promedio y estimado por el metaanálisis, según tipo de actividad.  Act iv id ad Montañismo Sol y playa Promedio

Aju ste 1 72 17 44

Aju st e 2 70 33 51

Promed io 71 25 48

Fuente: Cálculos de la autora En promedio se encuentran valores relativamente bajos de diferencia porcentual entre los valores promedios y los valores predichos (48%). Comparando los valores promedios de los análisis por región, por tipo de sitio y tipo de actividad con estudios previos, como se observa en la Tabla 11, la convergencia de este meta-análisis con respecto a otros es bueno, más cuando se utilizan estudios de diversos  países. 33

Tabla 11.

Comparación de resultados de diferencias porcentuales, con estudios

previos Descripción Diferencia (%)

Estudio actual Por tipo de Por tipo de sitio actividad

Por región* 95

39

Observaciones Estudios incluidos

47

Rosenberger y Loomis (2000)

Boyle et al (1999)

54-71

303

145

625

Estudios internacionales

Estudios nacionales

250 (en promedio) Estudios nacionales

Fuente: Cálculos de la autora En conclusión, los diversos tipos de ajuste presentan resultados diversos para cada caso, y no son concluyentes sobre el ajuste más conveniente. Por región, América Latina presenta mayor convergencia en los valores y, por tanto, la transferencia en esta región será más consecuente utilizando este meta-análisis. La región de menor convergencia en los valores económicos es Europa, cuyos valores son mucho menores a los encontrados en otras regiones, tanto por los valores promedios presentados en la Tabla 4, como por el resultado de las regresiones donde todas las regiones presentan valores positivos frente a la variable  base que era Europa.

4.4 TRANSFERENCIA DE BENEFICIOS PARA AMERICA LATINA La transferencia de beneficios para América Latina se realiza utilizando las funciones estimadas, y ajustándolas para esta región.

Debido a los resultados hallados sobre

inexistencia de evidencia de diferencias en los valores recreativos para un área protegida y un área no protegida, se utilizan los resultados del meta-análisis para estimar el valor recreativo de áreas protegidas. Además de ajustar por región, se realiza por la principal característica del área natural, ya sea bosque y montaña, bahía (asociada al mar) y lago, o la principal actividad recreativa, de sol y playa y montañismo.

De acuerdo a los resultados obtenidos sobre la validez del

meta-análisis, se conoce que las estimaciones para América Latina son más confiables que 34

 para otras regiones. Además, los valores para lago, bosque y bahía convergen con los valores promedios. El de río no, por tanto dicho valor no se considera.

Tabla 11. Valores predichos por el meta-análisis para América Latina, según tipo de sitio y tipo de actividad por tipo de modelo (US$ PPC 2002/persona/día) Modelo

Lago

Río

Bosqu e

Bahía

3

22.05

43.42

27.97

8.56

4

35.85

54.63

34.37

23.6

Montañismo Sol y playa

5

24.94

19.05

6

32.67

33.54

Fuente: Cálculos de la autora Según se detalla en la Tabla 11, el rango de valores de acuerdo al tipo de sitio, son los siguientes: para un área cuyo atractivo es la presencia de un lago: US$ 22-36 por día. Si es  bosque o montaña: US$ 28-34 por día, y bahía: US$ 9-24 por día. Siguiendo un enfoque conservador, como se detalla en la Tabla 12, puede decirse que para el lago es de US$ 22,  bosque y montaña de US$ 28 y bahía de US$ 9 por día. El rango de valores por tipo de actividad oscilan para Montañismo entre US$ 25-33, y para Sol y playa US$19-36. Los valores promedio obtenidos y los inferiores se detallan en la siguiente tabla.

Tabla 12. Valores predichos por el meta-análisis para América Latina, según tipo de sitio y tipo de actividad (US$ PPC 2002/persona/día) Valor

Tipo de sitio

Tipo de actividad

Lago

Río

Bosqu e

Bahía

Montañismo Sol y playa

Valor promedio

28.95

49.03

31.17

16.08

28.81

26.30

Valor conservador

22.05

43.42

27.97

8.56

24.94

19.05

Fuente: Cálculos de la autora Las diferencias en los valores pueden ser explicadas por el tipo de turista que suele visitar áreas como una playa, y aquel que visita otras como páramos y nevados. Se sugiere la utilización de los valores conservadores (modelos 3 y 5), ya que en valoración se prefiere generar límites inferiores de los beneficios (NOAA, 1993).

Estos valores

35

comparativamente con el valor promedio para América Latina (US$ 23.90), se encuentran dentro de ese mismo orden.

5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES Los valores económicos por el servicio de recreación son significativos para el turista  promedio. Para éste, la visita a un área natural protegida representa US$ 14.62 por día. El reconocimiento de estos beneficios se constituye en una herramienta importante para la conservación de áreas protegidas que prestan este servicio, ya que justifican la asignación de presupuesto a su protección. Los valores económicos parecen no diferir de acuerdo a la procedencia del visitante, es decir, un turista extranjero no valora en mayor medida la visita que un turista nacional. Asimismo, no es claro que el desarrollo de infraestructura genere un mayor valor a la actividad recreativa. Parece que actuara en vía inversa, pero no se puede ser concluyente con base en este estudio, y se requiere mayor profundización al respecto. La actividad recreativa es altamente valorada cuando se desarrolla en Africa y América Latina, seguramente relacionada con la diversidad de su oferta ambiental. Desde este punto se observa el gran potencial turístico que tiene América Latina, y específicamente Colombia, para desarrollar un turismo de naturaleza, no solo por el bienestar que genera a la sociedad sino los ingresos que puede reportar de ello. Con base en los errores de transferencia y en las diferencias porcentuales obtenidas, se concluye que el desempeño de este meta-análisis es bastante aceptable, comparativamente con otros estudios. Por tanto, este meta-análisis de regresión puede ser una herramienta válida, para ser utilizada en transferencia de beneficios en decisiones de política que requieran estimativos globales de los beneficios. Este estudio se constituye en un punto de partida para la utilización del meta-análisis de regresión en países en desarrollo, que debe ser alimentado a medida que se realizan mayor 36

cantidad de estudios no solo en el país sino en otros países de mediano y bajo ingreso. Esto  permitirá obtener valores más exactos que puedan ser utilizados en decisiones de política que requieran mayor precisión. Se recomienda el desarrollo de bases de datos para América Latina sobre estudios de valoración económica con el fin de ser utilizados en transferencia de beneficios. Como se observa en el estudio, los valores económicos presentan diferencias significativas de acuerdo a la región estudiada, las cuales pueden estar asociadas a características socioeconómicas y políticas. Por tanto parece conveniente que la transferencia se realice con estudios provenientes de países semejantes. Se sugiere establecer mayor rigurosidad en el reporte de los datos y de los resultados en los estudios primarios de valoración económica, con el fin de facilitar su uso en un posterior meta-análisis o en cualquier otro tipo de transferencia de beneficios. De esta manera, estos estudios tendrán un valor agregado, y podrán aportar más información. Con respecto a lo anterior, se recomienda la inclusión de las estadísticas descriptivas de todos los datos recopilados en la encuesta, ya que a pesar de que el investigador cuenta con esa información, en muchos casos no es reportada en su totalidad. Además, para el uso de las características socioeconómicas en un meta-análisis, se sugiere su definición y reporte de la siguiente manera en los estudios: -

Edad promedio de la muestra en años.

-  Nivel educativo promedio por número de años, y no por rangos -

Ingreso mensual o anual promedio por persona y año del valor.

-

Género en valor porcentual.

-

Procedencia (porcentaje de nacionales y extranjeros) y lugar de origen en caso de ser foráneos.

Para el caso de estudios de recreación, la obtención de unidades homogéneas en el cálculo del valor económico, requiere el reporte sobre: -

El año en que están los valores económicos 37

-

La duración promedio de la visita (número de días u horas por visita)

-

El número anual de visitas al sitio, por persona.

-  Número de personas promedio por familia o por grupo A nivel metodológico es importante especificar aspectos como la descripción de la selección de la muestra para determinar su aleatoriedad, el estimador y el valor del tiempo en moneda por hora (y no solo como porcentaje del salario). Por último, sobre características de los sitios es pertinente señalar el número de visitantes al año, si cuenta con infraestructura y las actividades recreativas que se pueden des arrollar en el lugar. Finalmente, es importante continuar con la investigación en el área de la transferencia de  beneficios, enfocándose en la realización de estudios primarios que posibiliten su utilización en diversos escenarios de política.

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47

ANEXOS Anexo 1. Estudios sobre la validez de la transferencia y resultados a. Valor único y de función de beneficio

Referencia Loomis (1992)

Tipo de Nal./ transferenci Internal. a TF TF y VU

Bien ambiental

N (EU) N (EU)

Pesca deportiva Pesca deportiva

 N (EU)

Mejora calidad del agua-recreación

Técnica de valoración CVZ

TF Parsons and Kealy (1994)

TF

Hipótesis

Resultados prueba

Igualdad coef global Rechaza Igualdad medias y dda.

TF  N (EU)

Recreación en reservorios

TF

RUM

Igualdad coef. Individual

 N (Noruega)

Rechaza

1-113 (43%)

Mejora calidad agua lagos

VC

Pesca recreativa

VC

VU

Igualdad medias Rechaza 2 de 2 Igualdad valor real y Rechaza 3 de 4  predicho Igualdad coeficientes 2 Rechaza modelos (gl)

Temporal: No significancia de dummies de cada  periodo de tiempo, en función con datos agrupados Valor real dentro del intervalo de confianza del DAP medio

TF

Igualdad coeficientes

TF

Intervalos de confianza (predicho con fn dentro del IC del realviceversa)

 N (EU)

Canotaje en aguas  blancas y Observación de aves

VC

VU VU

24.7-44.8 (33.2) 17.6-40.6 (28)

Intervalos de confianza ( valor único dentro del IC del real-viceversa)

transfer. 50 al 63% casos = bahía. 41 al 50% casos dif. bahía .= bahía. Ninguno transf. Dif. Bahía: 91 al 93% no trans.

Rechaza

0-577

Real vs. Predicho vs. Real:2VUtransferid: 3535 (60) 69 (49) Valor medio Predicho vs. Valor muestra p vs. medio muestra: 6-228 Valor Ms: 24-56 (65) (36)

90% de las pruebas rechazadas en un sitio. En el otro 55%

IC (valor medio muestra dentro IC predicho y valor único y viceversa)

TF

Brouwer and Spaninks (1999)

-4

Igualdad coeficientes Rechaza con datos agregados (gl)

 N (EU)

VU

-34

 No rechaza 4 de 12 variables

CV zonal (Modelo Igualdad coef (global) Heckman)

TF temporal

Kirchhoff et al (1997)

0.9-17.6 (5.6)

1-475 (109%)

TF

Downing and Ozuna (1996)

3.5-39 (19.6)

Rechaza

TF TF

Función

CV zonal (MC no Igualdad coef (global) lineales)

VU

Bergland et al (1995)

Valor único

Igualdad coef. Conjunta Rechaza

TF y VU

Loomis et al (1995)

Error de transferencia (%)*

 N Biodiversidad en (Holanda) tierras agrícolas

VC

Rechaza 1 y otra no rechaza Igualdad distribuciones Rechaza 1 y otra no de las medias rechaza Igualdad medias

27-36 (30.9)

22-40 (30.1)

48

Igualdad coef. Modelos Rechaza 3 de 4 individuales

TF

Iguald. Coeficientes  No rechaza  pooled con individuales Igualdad medias Rechaza  predichas y real

TF TF

Igualdad valor de modelo agrupado con individuales

VU Ready et al (1999) VU ajustado I (Europa)

Morbili dad

VC Igualdad valores Rechaza unos y otros medios, calculados con no = carac. promedios en X

TF

VandenBerg et al (2001)***

Valor medio

 N(EU)

TF

Calidad del agua subterránea

Rechaza 42% de las  pruebas Rechaza 36% de las Igualdad de coeficientes  pruebas

Igualdad de medias

Datos agrupados

VU

Barton (2002)

VU ajustado  N (Costa Mejora en calidad Rica) del agua costera TF

VC

1-239

0-298

0-105

.1-56

Igualdad medias

Rechaza

22.5- 29.5 (25.9)

Igualdad medias (ajustado)

Rechaza 3 de 4

10.4-19.5 (14.4)

Igualdad valor predicho Rechaza 7 de 8 y real

1.6-29.1 (21.4)

Igualdad coeficientes  pooled y modelos

Rechaza 4 de 8

VU

Igualdad medias

Rechaza

46-120% (76)

Igualdad medias ajustadas

Rechaza 10 de 12

6-120% (47)

TF

I (Costa Rica y Portugal)

Morbilidad asociada con calidad del agua costera

VC

TF

Carriazo et al (2003)

16 mismo país

TF

VU ajustado Barton and Mourato (2003)

Rechaza

39.2 (77.5 predicción sin ajustar: 37.7  p un ind. Específico o (106) entre países grupo de ind. Homogéneo) con ajuste : 37.1 (104)

Tendencia central ajustado y valor de M

I-N

Recreación

Varias

Igualdad valor predicho Rechaza y real Igualdad coeficientes Rechaza  pooled y modelo

Error de transferencia

54-129% (92)

**Valor medio M Rosenberger and Loomis: 45-75%  benefi. Anuales (58)

e

Valor tendencia central estudios nacionales (5): 3445% (124)

* El valor entre paréntesis corresponde al promedio de los errores de transferencia reportados ** Cálculos propios VU: Transferencia de valor único TF: Transferencia de función M: Meta-análisis VC: Valoración contingente CVZ: Costo de viaje zonal

49

b. Meta-análisis de regresión Referencia Rosenberger and Loomis (2000)

Comparado con: Valores  promedio

Bien ambiental

Recreación

Prueba realizada

Diferencia porcentual

Boyle et al (1999)

Engel (2002) Platt and Ekstrand (2001)

Por actividad: 73-774% Por región (promedio todas las actividades): 5-293% Por modelo (promedio por regiones): 47-

71% Error de transferencia

Shrestha and Loomis (2001)

Resultado

Rango: 1-81% Promedio: 29%

Estudios originales

Igualdad de medias valor Rechaza 9 de 18  predicho y real Recreación (usa M 9 de 18 relaciones significativas con valores de Rosenberger Análisis de correlación medios en variables dependientes and Loomis, 2000) entre valores predichos y Todas significativas con valores de reales variables dependientes de estudios original.

Valores  promedio

e Diferencia porcentual Total por viaje: Rango: 16-146% entre valor predicho para Promedio: 80% Pesca recreativa e varios escenarios y Total por día: Rango: 21-928% - Promedio:  promedio 303%

Con transferencia de función Promedio de otro estudio

Recreación y  protección de especies

Rango: 3.3-7028% (4 de los 6 funciones de Error (3 estudios de TF y 1 solo sitio, fue mejor M) 3 de M) 14 de 20 el TF tuvo menor error que M)

Recreación

Estar dentro del IC del Modelo global: 30% de valores predichos 95% de valores promedio en IC Rosenberger and Loomis Modelo regional: 50% 2000

IC: Intervalo de confianza TF: Transferencia de función M: Meta-análisis de regresión

50

Anexo 2. Descripción de las variables Variables

Descripción VARIABLE DEPENDIENTE

VALORD

Exc. Consumidor persona/día en US$ PPC 2002

VARIABLES INDEPENDIENTES

Características metodológicas METD MARCM PREGA PREGS TARJP PREGR CONJ LIM CVZ CVI RUM VTIEMPO SUST AÑO UNIDIA

Cualitativa: 1 si es mercado hipotético, 0: costo de viaje Cualitativa: 1 si el marco muestral es en sitio, 0: no Cualitativa: 1 si es m.h. y pregunta abierta, 0: no Cualitativa: 1 si es m.h. y pregunta subasta, 0:no Cualitativa: 1 si es m.h. y tarjeta de pago, 0:no Cualitativa: 1 si es m.h. y referendo, 0:no Cualitativa: 1 si es m.h. y técnica conjoint, 0:no Cualitativa: 1 si es m.h., referendo de doble límite, 0:simple Cualitativa: 1 si es costo de viaje zonal, 0: no Cualitativa: 1 si es costo de viaje individual, 0: no Cualitativa: 1 si es RUM, 0: no Cualitativa: 1 si es costo de viaje e incluye el costo del tiempo, 0: no Cualitativa: 1 si es costo de viaje e incluye sitios sustitutos, 0:no Año en el que se realizó la encuesta Cualitativa: 1 si el valor fue estimado por día, 0: no

Características del sitio LATINA AFR ASIA  NORTEA EUR APROT INFR

SOLYP MONT

Cualitativa: 1 si el sitio está en Latinoamérica y Caribe, 0:no Cualitativa: 1 si el sitio está Africa, 0:no Cualitativa: 1 si el sitio está en Asia, 0:no Cualitativa: 1 si el sitio está en Norteamérica, 0:no Cualitativa: 1 si el sitio está en Europa, 0:no (omitida) Cualitativa: 1 si el sitio es un área protegida, 0: no Cualitativa: 1 si el sitio cuenta con infraestructura (alojamientos, restaurante o señalización,..), 0: no Cualitativa: 1 si el sitio es un lago, 0:no Cualitativa: 1 si el sitio es un río, 0:no Cualitativa: 1 si el sitio es un bosque o montaña, 0:no Cualitativa: 1 si el sitio es una bahía, playa, 0:no Cualitativa: 1 si el sitio es de calidad (reportado por el estudio o es área  protegida), 0:no Cualitativa: 1 si se realizan actividades de sol y playa, 0:no Cualitativa: 1 si se realizan actividades de montañismo

ORIGEN TSITIO

Cualitativa: 1 si el visitante es de origen extranjero, 0:no Tiempo promedio por visita (horas: 1 día como 12 horas)

LAGO RIO BOSQUEM BAHIA CALIDAD

Características de la muestra

51

Anexo 3. Estadísticas descriptivas de las variables Variable Obs Media Desv.Est

Min

Max

Valor día Estudio publicado Si valor original en día Tipo de medida: Media=1, otro=0 Tiempo en el sitio (horas-1 día=12h) Metodología: 1: M.Hipot.,0: P.Revelad Marco muestral: 1: en sitio, 0: otro Año encuesta (1: 1980... 24:2003) Encuesta por correo Encuesta por teléfono Encuesta personal Si es MH y pregunta abierta Si es MH y pregunta subasta Si es MH y técnica conjoint Si es MH y tarjeta de pago Si es MH y pregunta referendo Si es MH y utiliza doble límite Si es PR y es costo de viaje zonal Si es PR y es costo de viaje individual Si es PR y RUM Si es PR e incluye valor del tiempo Si es PR e incluye sustitutos América Latina Africa Asia Europa América del Norte País de ingreso alto País de ingreso medio alto País de ingreso medio bajo País de ingreso bajo País de IDH alto País de IDH medio País de IDH bajo Valor del IDH País del trópico Area protegida Area (hectáreas)  Número anual de visitantes Infraestructura Lago Río Bosque Bahía/océano Sitio de calidad Montañismo Sol y playa Accesibilidad (vía terrestre) Procedencia del visitante: 1:extranjero Edad promedio de la muestra (años) Porcentaje de mujeres en la muestra

.063 0 0 0 12 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .431 0 0 .99 640 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 28 19

114.57 1 1 1 84 1 1 24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 .924 1 1 1430000 8730000 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 50.2 64

145 145 145 145 119 145 133 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 102 78 48 79 97 96 138 130 98 107 140 67 145 38 34

14.62564 .4965517 .1931034 .7034483 17.444 .5034483 .8646617 13.86207 .0413793 .0413793 .9517241 .1172414 .0206897 .0275862 .0551724 .2758621 .1655172 .2 .2551724 .0413793 .3241379 .1724138 .2206897 .0689655 .0965517 .3862069 .2275862 .6344828 .1793103 .1103448 .0758621 .7586207 .1862069 .0551724 .8293241 .3448276 .6666667 70225.45 920398.5 .7468354 .2989691 .1145833 .7971014 .1461538 .7653061 .8317757 .1285714 .8656716 .2206897 34.53026 40.37829

21.59365 .5017212 .3961017 .4583203 13.01543 .5017212 .3433779 5.180922 .1998563 .1998563 .2150915 .3228228 .1428366 .1643517 .2291079 .4484969 .3729349 .4013865 .4374692 .1998563 .4696742 .379049 .4161491 .2542738 .2963701 .4885666 .4207273 .4832441 .3849417 .3144051 .2656951 .429403 .3906228 .2291079 .1062534 .4769596 .4737325 237662.9 2013407 .4376029 .4601845 .3201905 .4036227 .354627 .4259863 .3758257 .3359269 .3435784 .4161491 7.29683 11.37482

52

Anexo 4. Pruebas de hipótesis sobre igualdad de nedias del valor económico Según la procedencia del turista Group

Obs

Mean

0 113 13. 59826 1 32 18. 25356 combi ned 145 14. 62564 di f f - 4. 655298 Degr ees of f r eedom: 143

Std. Err.

Std. Dev. [95% Conf. Interval]

1. 870621 4. 743263 1. 793255 4. 321696

19. 88497 26. 83195 21. 59365 - 13. 19796

9. 891865 8. 579608 11. 08113 3. 887365

17. 30465 27. 92751 18. 17014

Ho: mean( 0) - mean( 1) = di f f = 0 Ha: di f f < 0 t = - 1. 0772 P
Ha: di f f ~= 0 Ha: di f f > 0 t = - 1. 0772 t = - 1. 0772 P >t = 0. 2832 P >t =

0. 8584

Según el tipo de área (protegida o no) Group

Obs

Mean

Std. Err.

0 34 10. 10581 1 68 13. 24787 combi ned 102 12. 20052 di f f - 3. 142052 Degr ees of f r eedom: 100

3. 653204 2. 427459 2. 020194 4. 295376

Std. Dev.

[95% Conf. Interval]

21. 30166 20. 01734 20. 40296 - 11. 66396

2. 673314 8. 402639 8. 192994 5. 379852

17. 53831 18. 09309 16. 20804

Ho: mean( 0) - mean( 1) = di f f = 0 Ha: di f f < 0 t = - 0. 7315 P
Ha: di f f ~= 0 Ha: di f f > 0 t = - 0. 7315 t = - 0. 7315 P >t = 0. 4662 P >t =

0. 7669

En turismo nacional, según si es un país de ingreso medio o bajo (frente al de ingreso alto) Group

Obs

Mean

Std. Err.

0 80 11. 91387 1 33 17. 68163 combi ned 113 13. 59826 di f f - 5. 767758 Degr ees of f r eedom: 111

2. 097586 3. 856049 1. 870621 4. 096047

Std. Dev.

18. 76138 22. 15132 19. 88497 - 13. 88435

[95% Conf. Interval]

7. 738731 9. 827114 9. 891865 2. 348833

16. 08901 25. 53614 17. 30465

Ho: mean( 0) - mean( 1) = di f f = 0 Ha: di f f < 0 t = - 1. 4081 P
Ha: di f f ~= 0 t = - 1. 4081 P >t = 0. 1619

Ha: di f f > 0 t = - 1. 4081 P >t = 0. 9191

53

Anexo 5. Errores de transferencia por tipo de estudio (%) y valores predichos (US$ PPC/persona/día) Estudio

Modelo

Machado (1998)

Valor original

 Aj us te 1

Valor E.T. (%) predicho

Aj us te 2

Aj us te 3

Valor predicho

E.T. (%)

Valor predicho

E.T. Promedio E.T. (%) (%)

14.99

16.85

12

17.90

19

5.82

-61

31

29.45

19.70

-33

20.66

-30

28.73

-2

22

Dayuan (2000)

55.51

49.80

-10

20.66

-63

41.68

-25

33

González-Gómez (2001)

14.45

-0.07

-100

20.66

43

41.68

188

111

69

49

Holes (1998)

3

Promedio (valor absolut o)

39

Machado (1998)

39

14.99

2.94

-80

16.98

13

13.90

-7

34

29.45

22.58

-23

16.98

-42

33.54

14

27

Dayuan (2000)

55.51

41.65

-25

16.98

-69

33.51

-40

45

González-Gómez (2001)

14.45

5.29

-63

16.98

18

-0.80

-106

62

42

42

Holes (1998)

4

Promedio (valor absolut o)

48

Machado (1998)

36

14.99

41.13

174

18.34

22

29.46

97

98

29.45

16.40

-44

18.34

-38

25.11

-15

32

Dayuan (2000)

55.51

25.53

-54

18.34

-67

17.63

-68

63

González-Gómez (2001)

14.45

2.68

-81

18.34

27

11.75

-19

42

50

59

Holes (1998)

5

Promedio (valor absolut o)

89

Machado (1998)

38

14.99

24.46

63

24.77

65

25.20

68

66

29.45

30.61

4

24.77

-16

31.35

6

9

Dayuan (2000)

55.51

18.21

-67

24.77

-55

17.40

-69

64

González-Gómez (2001)

14.45

14.83

3

24.77

71

11.69

-19

31

Holes (1998)

6

Promedio (valor absolut o)

Promedio (valor absoluto )

34

52

41

42

52

41

50

48

54

Anexo 6. Valores predichos (US$ PPC/persona/día) y diferencias porcentuales por región, tipo de sitio y tipo de actividad. A. Por región  Aj us te 1 Región

Modelo

Valor original

Aj us te 2

Valor predicho

Dif. (%)

Valor predicho

Dif. (%)

Promedio Dif. (%)

 América Latina y C.

23.90

17.90

-25

25.12

5

15

 Asia

10.63

17.90

68

38.07

258

163

26.76

20.66

-23

43.29

62

42

Norteamérica

21.61

20.66

-4

5.20

-76

40

Europa

4.04

20.66

411

11. 69

189

300

118

112

3

 Africa

Promedio (valor absoluto)

106

 América Latina y C.

23.90

16.98

-29

31.05

30

29

10.63

16.98

60

31.03

192

126

26.76

16.98

-37

37.74

41

39

Norteamérica

21.61

16.98

-21

7.22

-67

44

Europa

4.04

16.98

320

7.48

85

203

83

88

 Asia 4

 Africa

Promedio (valor absoluto)

93

 América Latina y C.

23.90

18.34

-23

24.71

3

13

10.63

18.34

73

17.23

62

67

26.76

18.34

-31

30.08

12

22

Norteamérica

21.61

18.34

-15

25.09

16

16

Europa

4.04

18.34

354

8.91

121

237

43

71

 Asia 5

 Africa

Promedio (valor absoluto)

99

 América Latina y C.

23.90

24.77

4

33.30

39

21

10.63

24.77

133

19.35

82

107

26.76

24.77

-7

27.91

4

6

Norteamérica

21.61

24.77

15

38.20

77

46

Europa

4.04

24.77

513

12. 78

216

365

134

84

109

108

82

95

 Asia 6

 Africa

Promedio (valor absoluto)

Promedio global (valor absoluto)

Resumen Modelo

Ajuste 1

Ajuste 2

Promedio

3

106

118

112

4

93

83

88

5

99

43

71

6

134

84

109

Promedio

108

82

95

55