1. INTRODUCCIÓN

Una de las metodología de valoración de recursos naturales y bienes ambientales es el Método de Valoración Contingente (VC), que intenta medir el valor económico que los individuos le otorgan a un flujo de servicios que genera el medio ambiente. Se caracteriza por crear un mercado hipotético, en el que los individuos declaran sus preferencias, expresando su disposición a pagar una cantidad de dinero por la provisión de un bien público. (Cerda, Vásquez, Orrego 1999).

Existe una larga lista de bienes los cuales tienden a ser valorados usando el método de valoración contingente, incluyendo estudios de cambios en la provisión de calidad de agua, aire, todo tipo de recreación, contaminación de ríos, deforestación, ecoturismo, etc. (Per Olov, Kriström 1995).

El método de VC ha tenido varias criticas, la más generalizada está relacionada con la naturaleza hipotética de las preguntas, generando que los entrevistados no respondan en forma seria y responsable. Otra crítica está relacionada con el problema de revelación de preferencias, los individuos tendrían incentivo de no revelar su verdadera disposición a pagar, pero la principal ventaja del método es que es el único que otorga valores económicos de no uso. (Niklitschek 1991)

Desde los trabajos realizados por Bishop and Herberlein (1979) un número creciente de estudios de VC utilizan el formato dicotómico que formula una pregunta binaria de la disposición a pagar (DAP) con la que el entrevistado responde “sí o no” a un precio determinado. Este formato es atractivo porque genera un escenario para el consumidor similar al que enfrenta diariamente en el mercado de bienes transables.

Sin embargo entre las recomendaciones propuesta por el panel de expertos de la NOAA para conducir un estudio de valoración contingente se sugiere que la pregunta de valoración debe ser propuesta como un voto y una “no-respuesta” debe permitirse explícitamente en adición a las opciones de voto del “sí” y “no” en la principal pregunta de valoración. Además se recomienda la utilización de entrevistas personales, recordar a los entrevistados su restricción presupuestaria y la existencia de sustitutos para el bien en cuestión, etc. (Arrow et al1993). La razón porque se sugiere utilizar la opción de “no- respuesta” proviene de reconocer que una porción de la muestra seleccionaría la opción no sé / no estoy seguro / podría no votar / podría no responder (NS) cuando es ofrecida en un estudio de VC.

En los estudios de VC sin la opción no sé (NS), podría haber un porcentaje comparable de entrevistados quienes responden sí / no pero sus respuestas no revelan sus verdaderas preferencias sobre el problema en cuestión.

Sin embargo el implementar un estudio de VC incluyendo la respuesta “no sé” tiene un costo serio por la pérdida de información de una porción de la muestra, como es el caso del estudio de VC diseñado para estimar el valor económico del mejoramiento de la calidad ambiental para los habitantes de la Bahía de Galveston, en Texas, donde se reportó una tasa de contestaciones de no sé (NS) de 30%. Otro ejemplo es el estudio de VC sobre los beneficios de protección de un ambiente marino de contaminación de DDT y PCB en el cual se encontró que casi todos aquellos que tomaron la opción ”podría no votar” habrían votado en contra del proyecto si fueran forzados a escoger; en ese estudio no se ofreció una respuesta “no sabe” (NS) explicita a los entrevistados pero si una respuesta “podría no tomar una decisión” y los entrevistadores fueron instruidos para aceptar respuestas como “no estoy seguro”. Se reportó que 9.3% de sus entrevistados tomaron la opción “podría no votar” y un 8.4 % adicional contestaron que “no estaban seguros” de como ellos podrían votar. (Wang 1997).

En estudios de valoración contingente surge un problema práctico al considerar las contestaciones de no sé (NS), una opción es dejar las contestaciones no sé (NS) fuera de los datos basándose en el supuesto de que la distribución de las características personales, socio-económicas y otras de los entrevistados que responden no sé (NS) son iguales que la distribución de las características del resto de la muestra. Pero si se eliminan las contestaciones no sé (NS) de la muestra, hay un costo potencialmente serio en términos de información perdida, no sólo en el tamaño de la muestra substancialmente reducido, sino también en perjuicio de la muestra seleccionada ya que los entrevistados que respondieron no sé (NS) pueden ser significativamente diferentes del resto de los entrevistado. (Wang 1997)

Otra estrategia, es tratar contestaciones de no sé (NS) simplemente como no, podría parecer razonable en algunos casos y hasta justificarse en algún sentido. Sin embargo el sentido común sugiere que si una respuesta no sé (NS) no es igual que no.

Las guías de la NOAA mencionan que los entrevistados quienes seleccionan la opción de “no respuesta” deberían ser cuestionados indirectamente para que expliquen su selección. Las respuestas deberían cuidadosamente ser codificadas, por ejemplo:

1. La indiferencia entre un sí o ningún voto.

2. Incapacidad para tomar una decisión sin más tiempo o más información.

3. Preferencia por algún otro mecanismo para tomar esa decisión.

4. Aburrimiento por ese estudio y ansiedad por acabar tan rápidamente como sea posible.

Se pueden categorizar en diferentes maneras las razones por las que un individuo responde no sé (NS). Wang las divide en cuatro grupos básicos:

1. Aquellos que no estuvieron dispuestos a aceptar el escenario en el cual las preguntas del estudio de valoración contingente fueron presentadas.

2. Aquellos quienes conocen sus preferencias y pudieron dar respuestas definitivas (sí/no), pero dieron la respuesta NS por cualquier otra razón.

3. Aquellos que hicieron un esfuerzo y esencialmente dijeron la verdad.

4. Aquellos quienes no hicieron suficiente esfuerzo para examinar sus preferencias, pero no obstante era verídico en el sentido que simplemente no supieron en ese momento cómo podrían votar.

En el primer grupo se presenta el fenómeno de escenario rechazado, el cual se ha discutido en otros estudios y por diversos autores que recomiendan como solucionar este problema, en el segundo grupo los entrevistados conocen su respuesta pero no la revelaron al entrevistador y en cambio dan una respuesta NS, podría ocurrir en este caso un sesgo estratégico. Para el tercer y cuarto grupo Wang desarrolla un modelo de estimación considerando las respuestas NS, en donde no las elimina, ni las trata como negativas.

Tradicionalmente, la respuesta no sabe (NS), cuando se utiliza el método de VC, ha sido tratada como negativa o ha sido excluida de la muestra, por lo tanto, del análisis econométrico, estadístico y microeconómico. Es interesante plantearse la pregunta ¿Qué sucede con la medida de bienestar cuando se aplica diferentes tratamientos a la respuesta no sabe (NS)?. ¿Cómo se comportan la media de la DAP y los intervalos de confianza cuando se modela explícitamente la respuesta NS como en el modelo de Wang? ¿Qué diferencias existen en la medida de bienestar si se asumen distintas distribuciones para los errores?

El objetivo de esta investigación es analizar el comportamiento de la media de la disposición a pagar (DAP) cuando la respuesta no sabe (NS) es tratada de distintas maneras. Para estimar la media de la DAP considerando la respuesta NS se utilizó el Modelo de Valoración Aleatoria de Wang (1997) y el modelo de datos ordenados; cuando la respuesta NS son tratada como no o eliminada de la base de datos se realizó la estimación con el enfoque de Cameron (1988) por medio de la función de variación. Para la estimación de los modelos se asumen tres posibles distribuciones para los errores: la distribución normal, logística y t –student.

Adicionalmente se analiza la sensibilidad de la media de la DAP ante cambios en el parámetro R que afecta la magnitud de las funciones que determinan los umbrales y por lo tanto la media de la DAP. Además se estima y analiza el efecto que tiene sobre la media de la DAP un cambio en los umbrales, se predice el porcentaje de disminución o aumento de las respuestas NS.

La comparación de la media de la DAP se realizó con los intervalos de confianza los cuales fueron estimados utilizando el método de simulación de Park, Loomis y Creel (1991).

En el capítulo 2 se desarrolla el marco conceptual inherente al Modelo de Valoración Aleatoria de Wang. El capítulo 3 se muestra la forma particular en que se asumió la aplicación del método y se entrega los resultados de las estimaciones, finalmente en el capítulo 4 se presentan las conclusiones.