(PDF) Los bienes ambientales, ¿constituyen un bien de lujo?

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Los bienes ambientales, ¿constituyen un bien de lujo?

January 1998 Source RePEc Authors: Andrés Pereyra Universidad de la República de Uruguay Maximo Rossi Universidad de la República de Uruguay Download full-text PDF Read full-text Download full-text PDF Read full-text Download citation Copy link Link copied Read full-text Download citation Copy link Link copied Citations (3)

Abstract

There were substantial fluctuations in the numbers of American overseas travelers, especially before World War II. These fluctuations in travel around the robust, long term upward trend are the focus of this paper. We first identify those fluctuations in the raw data and then try to explain the pattern of overseas travel in a quantitative way. As we show, despite the impact of a myriad of episodic events, the fluctuations in travel can be explained to a large extent by changes in the direct price of travel, changes in per capita GDP in the U.S., the extent of travel in the preceding year, and by periods of armed conflict in Europe. We attempt to explain some of the remaining variation for specific episodes in which the actual level of travel differed substantially from the predicted.

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20+ million members 135+ million publications 700k+ research projects Join for free Public Full-text 1 Content uploaded by Maximo Rossi Author content All content in this area was uploaded by Maximo Rossi Content may be subject to copyright. Los bienes ambientales, ¿constituyen un bien de lujo? Andrés Pereyra Máximo Rossi Departamento de Economía, Facultad de Ci encias Sociales de la Universidad de la República. Montev ideo, Uruguay. 1 Resumen En la literatura sobre econom í a ambiental se ha desarrollado un inter é s creciente en el an á lisis de la elasticidad ingreso sobre las cualidades ambientales, y particularmente, la disposici ó n a pagar por una mejora en la calidad ambiental (v é ase Kristrom y Riera, 1996). En este trabajo se puso la atenci ó n solamente en la estimaci ó n de las elasticidades ingreso de las cualidades am bientales y su impacto en la distribuci ó n del ingreso, dejando de lado la discusi ó n acerco de su uso como una aproximaci ó n a la elasticidad de la disposici ó n a pagar. Abstract In environmental literature there has been an increasing interest on analyz ing the income elasticity of environmental amenities, and particularly, of the w illingness to pay for an environmental improvement (see Kristrom and Riera, 1996). I n this paper we are only concerned with estimating the income elasticityof environmental am enities, leaving aside the discussion about its use as an approximation to the elasticity of willingness to pay . 2 1. INTRODUCCI Ó N Los temas relacionados con las repercusiones de los procesos de producci ó n y consumo sobre el ambiente y el dise ñ o de pol í ticas econ ó micos al respecto han adquirido un creciente inter é s en los ú ltimos a ñ os. En particular, en este trabajo interesa explorar la relaci ó n entre las pol í ticas ambientales y la distribuci ó n del ingreso. La recuperaci ó n del entorno deteriorado y la conservaci ó n requieren la asignaci ó n de recursos que podr í an destinarse a otros usos alternativos. En la medida que los bienes ambientales tuvieran una elasticidad ingreso mayor que uno, esta reasignaci ó n de recursos hacia la mejora del ambiente tendr í a un impacto regresivo en la distribuci ó n del ingreso. En el Uruguay no existen a la fecha estimaciones de la disposici ó n a pagar por bienes ambientales. Como los bienes ambientales com parten la caracter í stica principal de constituir bienes p ú blicos tampoco es posible encontrar informaci ó n en las encuestas de g astos. No obstante estas permiten abordar una estrategia indirecta a trav é s de los conceptos que integran el gasto y que est á n relacionados con el consumo de bienes ambientales. 2. LA DISCUSI Ó N La controversia sobre la caracter í stica de los bienes ambientales que se desea testear para Uruguay se plantea por resultados obtenidos en distintas investigaciones y a la existencia de una opini ó n a priori de que los bienes ambientales constituyen un bien de lujo. Kristrom y Riera (1996) plantean la discusi ó n, relevando la opini ó n m á s o menos predom inante y tratando de mostrar que la evidencia emp í rica en ciertos pa í ses no valida dicha hip ó tesis. Este relevamiento incluye a Pearce (1980) que observa y relev a la idea com ú n de que la mejor calidad ambiental es principalmente demandada por los m á s privilegiados de la sociedad. McFadden y Leonard (1992) plantean exactamente esa afirmaci ó n, en tanto Boercherding y Deaton (1972) y Bergstrom y Goodm an (1973) encuentran elasticidades ingreso por parques de recreaci ó n mayores que uno en la mayor í a de los casos. Dorfman (1977) tambi é n encuentra que el am biente limpio es un bien superior o de lujo. En un reciente estudio de Costa (1997) encuentra elasticidades por bienes de recreaci ó n mayor que uno para USA, pero con el interesante resultado que dichas elasticidades caen de manera importante en los ú ltimos cien a ñ os (desde dos a principios de siglo a poco m á s de uno en la actualidad). Otros resultado relevado en la literatura y que merece destacarse es el de Whitby (1996) que utilizando los gastos en recreaci ó n como proxi de los bienes am bientales recopil ó distintos resultados obtenidos para USA, de ese estudio comparativo ubica las elasticidades en el rango 1-3 para los bienes ambientales. Falv ey y Gamm ell (1996) y Leser (1963) encuentran elasticidades 3 superiores a uno, mientras que Allen (1942) llega a conclusiones diferentes (no encuentra una elasticidad ingreso significativamente diferente de uno). Kristrom y Riera (1996) utilizan estim aciones para distintos pa í ses europeos de la disposici ó n a pagar por bienes ambientales (Finlandia, Francia, Noruega, Holanda, Espa ñ a y Suecia), encontrando, en la mayor í a de los casos, que no se puede rechazar la hip ó tesis de que los mism os sean bienes necesarios (elasticidad ingreso menor que uno). 3. LA INFORMACI Ó N 3.1 Los datos Se utiliz ó para este trabajo la encuesta de Gastos e Ingresos de los Hogares llev ada a cabo por el Instituto Nacional de Estad í stica (I NE) de Uruguay durante los meses de junio de 1994 y m ayo de 1995. La cobertura geogr á fica de la encuesta alcanza a los hogares particulares residentes en las zonas urbanas de m á s de 10.000 habitantes al momento del Censo de Poblaci ó n de 1995. Se encuest ó en las ciudades de Montevideo, Durazno, Maldonado, Salto y Rivera. Cuadro 1: N ú mero de encuestas realizadas N ú mero % Montevideo 1916 51.1 Colonia 367 9.8 Durazno 349 9.3 Maldonado 369 9.8 Rivera 376 10.0 Salto 372 9.9 Total del pa í s 3749 100.0 Se trabaj ó con datos ponderados. El ponderador utilizado fue el coeficiente utilizado por el INE para expandir los datos de la muestra a la poblaci ó n. La informaci ó n de gastos fam iliares se deflact ó adem á s, por un í ndice de precios. Por otra parte, se trabajaron dos grupos de variables de gastos. En primer lugar las g randes categor í as de gastos. En segundo lugar gastos que se consideraron indicativos de las preferencias por bienes ambientales. 4 Las variables, su media, desviaci ó n est á ndar y valor m á ximo se presentan en el cuadro siguiente: Cuadro 2: Variables de gastos: m edia, desviaci ó n est á ndar y valor m á ximo Variable Media Desv Std M á ximo Alimentos 1.639 1.103 15.929 Vestimenta y calzado 447 665 8.715 Vivienda 2.036 1.865 28.772 Muebles y accesorios 418 1.018 42.237 Gastos m é dicos 702 774 13.460 Transporte y comuni caciones 716 1.431 22.248 Esparcimiento y ense ñ anza 366 818 20.622 Otros bienes y se rvicios 470 885 17.851 Nota: pesos urugua yos de junio de 1994 Se consider ó un rango amplio de variables que puedan considerarse indicativas de las preferencias de los consumidores por bienes de car á cter ambiental. Las variables consideradas proxy de bienes ambientales fueron: Animales : Animales dom é sticos y Alimentos para animales dom é sticos 1 . Camping : Alquiler de camping s, Excursiones y perm isos de caza 2 . Se considera una variante en la definici ó n de esta variable, que cons iste de considerar tambi é n los gastos en art í culos de caza y camping (Camping 2). Fotos : Aparatos de fotograf í a y R evelados de fotos 3 . Esparcimiento : Gastos en esparcimiento, Esparcim iento en viajes, Cuotas de club deportivo y Otros gastos menores en viaj es 4 . Plantas : Plantas 5 . Art í culos recreativos : Art í culos recreativos no duraderos 6 . En el cuadro 3 se presentan los datos de la media, desviaci ó n est á ndar y valor m á ximo alcanzados por dichas variables. 1 Gastos 713420 y 713430. 2 Gastos 832310, 841110 y 913110 . 3 Gastos 712410 y 724110. 4 Gastos 724312, 724320, 811220 y 812310. 5 Gasto 713410. 6 Gasto 713522. 5 Cuadro 3: Variables proxy de b ienes ambientales : media, desviaci ó n estandar y valor m á ximo Variable Media Desv. Std. M á ximo Obser. ANIMALES 60 73.7 496 288 CAMPING 573 1417.8 13643 143 ESPARCIM 172 137.6 8714 809 FOTOS 122 150.1 1824 229 PLANTAS 65 68.7 488 183 ART_RECR 89 147.1 1065 85 Nota: pesos urugua yos de junio de 1994. Se trabajo, adem á s, con el siguiente grupo de variables demog r á ficas: EDADJF : edad del jefe del hogar, medida en n ú mero d e a ñ os; SEXJF : sexo del jefe del hogar: 1 si es hombre, 2 si es mujer; DEPTDUM : variable binaria que toma el valor 1 si el h ogar pertenece a Montevideo; MIEMBR OS : cantidad de miembros del hogar. CATCJF : categor í a ocupacional del jefe de hogar NIVJF : nivel educativo del jefe 4. CURVAS DE ENGEL 4.1 Consideraciones generales El trabajo se centra en la estimaci ó n de las curvas de Engel para los distintos bienes que se enfrenta el consumidor. Estas curvas relacionan el ingreso (o el gasto total) y la demanda de cada uno de los bienes manteniendo constante los precios. Esta curva permite caracterizar los bienes que consume el consumidor como bienes inferiores y normales, y dentro de estos ú ltimos en necesarios o de lujo. La curva de Engel, por consiguiente, relaciona la participaci ó n del bien i en el presupuesto, en el momento t con el gasto total en el m omento t a trav é s de una cierta forma funcional: w it = f it (z,x) donde: w es la participaci ó n en el gasto del hog ar del componente i en el mom ento t , z es el gasto por persona del hogar y x determinadas caracter í sticas dem ogr á ficas del hogar o del jefe del hogar. 6 De la teor í a no se deduce una forma funcional espec í fica, por consiguiente muchas form as funcionales se han utilizado y comparado en la literatura econ ó mica. En este trabajo se utilizaron cuatro formas funcionales: i) forma funcional lineal () Wa b z i =+ ii) forma funcional semilogar í tm ica () Wa b z i =+ log iii) forma funcional doble logar í tmica: () () log log Wa b z i =+ vi) la propuesta por Hausman y otros (1995): () () () Wa b zc zd z i =+ + + log log log 23 donde w i es la participaci ó n en el gasto del bien i y z es el gasto total. Las estimaciones de cada forma funcional se realizaron con o sin la inclusi ó n de las variables demogr á ficas: el sexo del jefe del hogar, la educaci ó n del jefe del hogar, regi ó n de residencia (Montevideo o I nterior) y cantidad de miembros en el hog ar, edad del jefe del hogar, nivel educativo del jefe del hogar y situaci ó n ocupacional del jefe del hogar. La elasticidad del gasto da la informaci ó n buscada sobre las caracter í sticas del bien en estudio, en especial sobre los bienes ambientales. Las ecuaciones de las elasticidades son las siguientes, seg ú n la forma funcional estimada i) lineal E ab G n ab G n = + + 2 7 ii) Semilogar í tmica E b ab G n =+ +       1 log iii) Doblelogar í tmica Eb =+ 1 iv) Haussman () () () () () E bb z b z bb z b zb z =+ + ++ + + 1 23 12 3 2 01 2 2 3 3 log lo g log lo g log 4.2 Estrategia de estimaci ó n Con las grandes categor í as del gasto (alimentos; ve stimenta y calzado; vivienda; m uebles accesorios y enceres; gastos m é dicos; transporte y com unicaciones; esparcimiento, diversi ó n y ense ñ anza; otros bienes y serv icios) se utilizaron m í nimos cuadrados ordinarios. En el caso de los bienes ambientales (animales; camping ; esparcimiento; fotos; plantas; art í culos recreativos) se tiene una muestra censurada, por lo cual es posible que se encuentre un problema de sesgo de selecci ó n en la muestra. En este ú ltimo caso se estim ó mediante el m é todo propuesto por Heckman (1979). 5. RESULTADOS En los cuadros siguientes se muestran los resultados de las estimaciones de las curv as de Engel sin y con variables demogr á ficas y las elasticidades respectivas. En el caso de los grandes rubros de gastos de las familias las variables incluidas en las distintas formas funcionales son significativas con la excepci ó n de Vestim enta y Calzado con la especificaci ó n de Costa. En el caso de las proxy de bienes ambientales se obtuvieron resultados significativos para las variables Anim ales, Camping y E sparcimiento y los resultados no fueron 8 significativos para Fotos, Plantas y Art í culos recreativos. En el caso de Camping se realizaron dos estimaciones seg ú n se incluyera o no el concepto de gasto en art í culos de caza y cam ping. En el cuadro siguiente se presentan los resultados que se han considerado aceptables (estimaciones por m í nimos cuadrados). Cuadro 4: Grandes categor í as de gastos : estimaciones por m í nim os cuadrados Lineal Semi logar í tmica Doble logar í tmica Costa Sin VD Con VD Sin VD Co n VD Sin VD Con VD Sin VD Con VD Alimentos 0,75 0,59 0,61 0,59 0,61 0,58 0,63 0,59 Vestimenta y cal zado 0,95 0,92 0,92 Vivienda 1,02 0,88 1,06 0,88 1,06 0,92 1,04 0,89 Muebles accesorios y enseres 1,23 1,40 1,33 1,40 1,33 1,47 1,27 1,40 Gastos m é dicos 0,91 0,90 1,04 0,90 1,04 1,08 0,96 0,91 Transporte y comunicaciones 1,23 1,50 1,24 1,50 1,24 1,49 1,25 1,50 Esparcimiento y e nse ñ anza 1,13 1,28 1,20 1,28 1,20 1,33 1,19 1,28 Otros bien es y Servicios 1,19 1,26 1,20 1,26 1,20 1,33 1,19 1,25 La teor í a no impone ninguna forma funcional en particular para la Curva de Engel, no obstante lo cual existen implicancias te ó ricas de considerar una forma u otra. Los resultados obtenido para las grandes categor í as de gastos perm iten establecer un marco para analizar los resultados que se obtienen para las variables consideradas proxy de bienes ambientales. Es posible establecer un grupo de bienes cuya elasticidad ingreso es menor que uno, y por lo tanto se caracterizan como bienes necesarios: Alimentos y Vestim enta y Calzado. Existe por otra parte un conjunto de bienes cuya elasticidad se encuentra muy pr ó xima a uno: Vivienda y Atenci ó n M é dica. Y existe por ú ltimo un conjunto de bienes cuya elasticidad ingreso es mayor que uno, constituyendo as í , bienes de lujo: Muebles y Enseres, Transporte y Comunicaci ó n, y Esparcimiento y Ense ñ anza. Es de destacarse que la elecci ó n de la forma funcional estimada no altera el ordenamiento de los valores obtenidos de elasticidad ingreso para los distintos grupos de bienes. Al incluir variables demogr á ficas en las estimaciones se obtienen resultados sig nificativos salvo en el caso de Muebles y Enseres. Las estimaciones con variables demog r á ficas son mayores a las estimaciones sin las mismas en los bienes necesarios, Alim entos y Vestimenta y Calzado; el resultado contrario se obtiene en el caso de los bienes de lujo, Muebles y Enseres, Esparcimiento y Ense ñ anza y Transporte y Comunicaciones. En el cuadro 5 se presentan los resultados que se han considerado aceptables (estimaciones por m é todos de selecci ó n muestral) para los bienes ambientales. 9 Cuadro 5: Variables proxy de bienes ambientales: estim aciones por m é todos de selecci ó n m uestral Lineal Semi logar í tmica Doble logar í tmica Costa Sin VD Con VD Sin VD Con VD Sin VD Con VD Sin VD Con VD Animales 0,79 0,74 0,61 0,19 0,74 Camping 1,76 2,06 1,89 2,01 Camping 2 1,66 1,81 1,67 2,42 Esparcimiento 1,39 1,24 1,33 1,34 1,28 1,65 1,34 1,14 Plantas 1,44 1,44 Se obtienen resultados significativos para las va riables Animales, Camping (en sus dos alternativas de definici ó n), Esparcimiento y Plantas (esta ú ltima solo en las especificaciones, lineal y doblelogar í timica). Las estimaciones de la elasticidad ingreso de todas las variables con excepci ó n de Animales son superiores a la unidad. La inclusi ó n de variables demogr á ficas no arroja resultados significativos salvo en el caso de la variable esparcimiento, siendo los resultados mayores a la estimaci ó n sin variabl es demogr á ficas (al igual que todos los bienes de lujo estimados en 4.2). Un elemento a destacar en las estim aciones es que si bien las variables explicativas son significativas, los valores de R 2 son relativam ente bajos, no superando en ning ú n caso el valor 0.22. Los mejores resultados en este sentido se obtienen en las especificaciones doblelogar í tmica y de Costa. La variable lambda, que incorpora en la regresi ó n la informaci ó n de la primera etapa del m é todo de selecci ó n muestral, es significativ a en el caso de la variables Animales en todas las especificaciones, en el caso de la variable Camping 2 en la especificaci ó n Costa y en el caso de la variable Esparcimiento en las especificaciones lineal y doblelogar í tmica. En el resto de las estimaciones la variable lambda no es significativ a por lo que no es posible afirmar en esos casos que existiese sesgo de selecci ó n. 5.1 Bienes ambientales por tramo de gasto o ingreso El procedimiento de estimaci ó n utilizado hasta ahora supone estim ar los par á metros de la curva de Engel y calcular en la elasticidad ingreso en el valor m edio. Este procedimiento puede ocultar el hecho que los grupos de mayores ingresos pueden tener elasticidades ingreso distintas a la poblaci ó n de menores ingresos. Por este motiv o se estimaron los par á metros de la curva de Engel y la elasticidad ingreso de la demanda para dos grupos distintos: los hogares pertenecientes al los primeros 5 deciles en la distribuci ó n del ingreso, y a los hogares pertenecientes al 50% de la poblaci ó n de mayores ingresos. Se presentan los resultados significativ os: 10 Cuadro 6: Resultados para el 50% de l os hogares de mayor ingres o Lineal Sem i Doble Costa Sin VD Logar í tm ica Logar í tmica Animales 0,45 0,37 0,20 0,46 Camping 1,82 2,26 1,88 2,13 Camping 2 1,75 1,98 1,58 1,84 Esparcimiento 1,46 1,50 1,29 1,40 Cuadro 7: Resultados para el 50% de los hogares de menor ingres o Lineal Sem i Doble Costa Sin VD Logar í tm ica Logar í tmica Animales 0,53 0,76 Camping 2,39 2,10 2,45 Camping 2 2,27 2,13 2,40 2,16 Esparcimiento 1,44 Es de notarse que las elasticidades de los hogares de menor ingreso presentan valores mayores a las de los hogares de mayor ingreso; sin em bargo esto no modifica la caracterizaci ó n de los distintos bienes como necesarios (animales) o de lujo (el resto de los bienes analizados) 6. CONCLUSIONES Este trabajo constituye un primer intento de estimaci ó n de una funci ó n de Engel para Uruguay de distintos tipos de gastos que podr í an se ñ alar impl í citamente la actitud de los hogares uruguayos hacia la calidad ambiental y por ende el impacto en la distribuci ó n del ingreso de una pol í tica de mejora en dicha calidad. Se debe tener en cuenta que puede ser discutible que estos bienes est é n midiendo correctamente la preferencia de los hogares por los bienes ambientales, no obstante lo cual es la ú nica medida posible con la informaci ó n disponible en el Uruguay. A trav é s del resultado de la estimaci ó n de las cuatro formas funcionales planteadas en este trabajo, se encuentra solamente en el caso de animales una elasticidad ingreso menor que la unidad. En los dem á s casos los bienes, por el resultado obtenido, constituy en claramente bienes de lujo. En tres categor í as de bienes, que se esperaba encontrar resultados satisfactorios, las estimaciones resultaron no significativ as. Esto abre una interrogante sobre si se est á planteando una especificaci ó n adecuada del modelo. 11 Si se analiza por tramo de ingreso los resultados no cambian en cuanto a la caracterizaci ó n de los bienes como necesarios o de lujo, y valores de elasticidad mayores para los hogares de menor ingreso. Con estos resultados, en principio, se estar í a corroborando la hip ó tesis tradicional de que los bienes ambientales constituyen bienes de lujo (encontr á ndose dentro del rango previsto por Whitby de 1 a 3). Este resultado si bien es contrario a los hallazgos de Kristrom y Riera (en base a recopilaci ó n de estudios de valoraci ó n contingente) 7 , podr í a estar reflejando los distintos estadios de desarrollo que presentan los pa í ses analizados en ese estudio con respecto a Uruguay. En este sentido resulta relevante las conclusiones de Costa para USA, respecto a la tendencia descendente de la elasticidad ingreso de la demanda de los bienes recreativos en las ú ltimas d é cadas. 7 Dicho resultado es coincidente en sus resultados con el realizado por Curiel (1997), basado en estudio de elasticiadades ingreso. 12 7. ANEXO 7.1 Estimaci ó n de elasticidad ingreso de grandes categor í as de gastos estimaci ó n sin variables demogr á ficas, con m í nimos cuadrados Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independi ente: cte, gasto tota l M í nimos Cuadrados - Especificaci ó n LINEAL No. Elasticidad Cte B1 Y1 R2 observ. gasto Alimentos 0,3560 0,0000 2.583,0 21,9 3748 0,75 121,53 -32,36 Vestimenta 0,0838 0,0000 2.687,0 0,3 2883 0,95 45,03 -2,97 Vivienda 0,3126 0,0000 2.592,0 0,2 3721 1,02 84,53 2,40 Muebles 0,0445 0,0000 2.735,0 3,7 3229 1,23 27,70 11,08 G. M é dicos 0,1215 0,0000 2.716,0 1,2 3391 0,91 60,41 -6,45 Trans. y Comunc. 0,0695 0,0000 2.735,0 4,3 3269 1,23 30,82 12,15 Esparcim.y Educaci ó n 0,0463 0,0000 2.832,0 1,3 2640 1,13 28,60 5,89 Otros gastos 0,0549 0,0000 2.691,0 3,2 3438 1,19 33,54 10,64 13 Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independi ente: cte, log (ga sto total) M í nimos Cuadrados - Especificaci ó n SEMILOGARITMICA No. Elasticidad Cte B1 Y1 R2 observ. gasto Alimentos 1,0717 -0,1039 7,6 34,5 3748 0,64 60,29 -44,45 Vestimenta 0,1216 -0,0055 7,6 0,4 2883 0,93 9,29 -3,22 Vivienda 0,2472 0,0095 7,6 0,2 3721 1,03 10,05 2,94 Muebles -0,0593 0,0153 7,6 3,5 3229 1,27 -5,45 10,82 G. M é dicos 0,1495 -0,0049 7,6 0,2 3391 0,96 10,58 -2,69 Trans. y Comunc. -0,0903 0,0236 7,6 4,1 3269 1,26 -5,86 11,76 Esparcim. y Educaci ó n -0,0259 0,0103 7,7 7,6 2640 1,19 -2,27 6,99 Otros gastos -0,0295 0,0128 7,6 7,2 3438 1,19 -2,61 8,67 Variable Dependiente: log (% del gasto en el bien en el gasto total) Variables independi ente: cte, log (ga sto total) M í nimos Cuadrados Especificaci ó n DOBLELOGARITMICA No. Elasticidad Cte B1 Y1 R2 observ. gasto Alimentos 1,6049 -0,3944 7,6 30 3748 0,61 21,43 -40,04 Vestimenta -2,3193 -0,0786 7,6 0,3 2883 0,92 -11,76 -3,05 Vivienda -1,6936 0,0555 7,6 0,6 3721 1,06 -18,55 4,63 Muebles -5,8898 0,3281 7,6 4,9 3229 1,33 -30,18 12,88 G. M é dicos -2,8144 0,0444 7,6 0,1 3391 1,04 -17,51 2,12 Trans. y Comunc. -4,6255 0,2357 7,6 3,1 3269 1,24 -25,96 10,16 Esparcim. y Educaci ó n -4,9504 0,1974 7,7 1,7 2640 1,20 -21,84 6,72 Otros gastos -4,6643 0,1992 7,6 1,9 3438 1,20 -24,89 8,14 15 Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independi ente: cte, log (ga sto total),log (gasto total)^2, log (gasto tota l)^3 M í nimos Cuadrados Especificaci ó n COSTA No. Elastic. C t e B 1B 2B 3Y 1Y 2Y 3R 2 o b s e r v . g a s t o Alimentos -1,7676 1,1057 -0,1692 0,0078 7,565 57,8 446,3 35,2 3748 0,63 -3,09 4,77 -5,43 5,61 Vestimenta Vivienda 6,8575 -2,6306 0,3474 -0,0151 7,570 57,9 447,1 2,1 3721 1,04 8,50 -8,05 7,93 -7,75 Muebles 0,2034 -0,0542 0,0046 7,628 58,8 3,9 3229 1,27 2,72 -2,75 3,54 G. M é dicos -0,8464 0,2571 -0,0171 7,641 58,9 3 3391 0,96 -8,30 9,65 -9,85 Trans. y Comunc. -1,3785 0,5907 -0,0815 0,0038 7,640 58,9 458,4 4,6 3269 1,25 -2,67 2,85 -2,96 3,16 Esparcim. y Educaci ó n 2,0684 -0,8048 0,1048 -0,0045 7,682 59,5 465,3 2,4 2640 1,19 3,98 -3,98 4,01 -3,98 Otros gastos 0,4638 -0,1177 0,0086 7,6 58,7 3,3 3438 1,19 5,89 -5,70 6,33 16 7.2 Estimaci ó n de elasticidad ingreso de bienes ambientales: estim aci ó n sin variables demogr á ficas, seg ú n modelo de selecci ó n muestral, sin discrimi nar por nivel de ingreso Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independiente: cte, gasto total Modelo de Selecci ó n Muestral - Especificaci ó n LINEAL Bienes ambientales Coef. Media No. Elastic. Cte B1 Lambda Y1 Lam bda R2 observ. gasto 1. Animales -0,0135 0,0000 0,0137 2444 1,7887 6 288 0,79 -1,8 -1,9 3,3 2. Camping -0,0048 0,0000 0,0086 3526 1,697 18,1 143 1,76 0,0 5,2 0,0 3. Camping 2 -0,0147 0,0000 0,0154 3452 1,8434 12,3 208 1,66 0,0 5,2 0,0 4. Esparcimiento 0,0054 0,0000 0,0041 3302 1,0326 3 809 1,39 1,6 4,9 1,7 6. Plantas -0,0291 0,0000 0,0170 3663 1,9981 3,9 183 1,44 -1,8 2,1 2,3 Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independiente: cte, log (gasto tota l) Modelo de Selecci ó n Muestral Especificaci ó n SEMILOGARITM ICA Bienes ambientales Coef Media No. Elastic. Cte log(z) Lambda Y1 Lambda R2 observ. gasto 1. Animales 0,0011 -0,0024 0,0146 7,621 1,7887 6,5 288 0,74 0,0 -2,1 3,4 2. Camping -0,3075 0,0408 0,0140 7,895 1,697 17,5 143 2,06 -3,1 5,0 0,0 3. Camping 2 -0,2453 0,0327 0,0144 7,911 1,8434 11 208 1,81 -3,4 4,9 0,0 4. Esparcimiento -0,0284 0,0052 0,0028 7,869 1,0326 1,5 809 1,33 -2,1 3,4 1,1 17 Variable Dependiente: log (% del gasto en el bien en el gasto total) Variables independiente: cte, log (gasto tota l) Modelo de Selecci ó n Muestral Especificaci ó n DOBLELOGA RITMICA Bienes ambientales Coef. Media No. Elastic. Cte log(z) Lambda Y1 Lambda R2 observ. gasto 1. Animales -5,0472 -0,3948 1,6295 7,621 1,7887 12,6 288 0,61 -4,9 -3,8 4,0 2. Camping -11,9490 0,8920 0,4956 7,895 1,697 21,6 143 1,89 -6,5 5,9 1,1 3. Camping 2 -10,6260 0,6657 0,7362 7,911 1,8434 9,7 208 1,67 -6,9 4,7 2,0 4. Esparcimiento -7,6391 0,2784 0,4991 7,869 1,0326 2,3 809 1,28 -11,1 3,6 3,9 6. Plantas - 12,5310 0,4417 1,8882 7,993 1,9981 4,4 183 1,44 -3,8 2,0 2,2 Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independi ente: cte, log (ga sto total), log (gasto total)^2, log (gasto tota l)^3 Modelo de Selecci ó n Muestral - Especificaci ó n COSTA Coef. Media No. Elastic. Bienes ambientales Cte log(z) log(z)^2 log(z)^3 Lambda Z Y1 Y2 Y3 Lambda R 2 observ. gasto 1. Animales 0,5087 -0,2031 0,0263 -0,0011 0,0142 0,0092 7,621 58,44 450,8 1,7887 7,7 288 0,74 1,2 -1,2 1,2 -1,1 3,3 2. Camping 0,8217 -0,2468 0,0180 0,0189 0,0431 7,895 62,84 1,6970 21,3 143 2,01 1,9 -2,3 2,6 0,0 3. Camping 2 0,7238 -0,2138 0,0154 0,0188 0,0404 7,911 63,02 0,8434 13,5 208 2,42 1,8 -2,1 2,4 1,1 4. Esparcimiento 0,2361 -0,0628 0,0043 0,0035 0,0157 7,869 62,38 1,0326 2,9 809 1,34 2,9 -3,1 3,3 1,4 18 7.3 Estimaci ó n de elasticidad ingreso de bienes am bientales: estimaci ó n sin variables demogr á ficas, seg ú n modelo de selecci ó n muestral, para la mitad de la poblaci ó n de m ayor nivel de ingreso Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independiente: cte, gas to total Modelo de Selecci ó n Muestral - Especificaci ó n LINEAL Bienes ambientales Coef. M edia No. Elasticidad Cte B1 Lambda Y1 Lambda R2 observ. gasto 1. Animales -0,0195 0,0000 0,0184 3468 1,8255 7,6 148 0,45 -1,4 -2,6 2 ,3 2. Camping -0,0444 0,0000 0,0276 4564 1,9424 17,6 95 1,82 -0,6 4,3 0,7 3. Camping 2 -0,0231 0,0000 0,0197 4185 1,7315 13 148 1,75 -0,5 4,7 0,8 4. Esparcimiento 0,0070 0,0000 0,0017 3924 0,8578 4 560 1,46 2,1 4,8 0,6 Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independiente: cte, log (gasto tota l) Modelo de Selecci ó n Muestral - Especificaci ó n SEMILOGARITMICA Bienes ambientales Coef Media No. Elasticidad Cte log(z) Lambda Y1 Lam bda R2 observ. gasto 1. Animales 0,0193 -0,0057 0,0197 8,054 1,8255 8,1 148 0,37 1,0 -2,7 2,4 2. Camping -0,5567 0,0629 0,0456 8,235 1,9424 19,8 95 2,26 -3,3 4,6 1,1 3. Camping 2 -0,3279 0,0423 0,0149 8,162 1,7315 12,4 148 1,98 -3,4 4,5 0,6 4. Esparcimiento -0,0492 0,0079 0,0009 8,107 0,8578 2,9 560 1,50 -3,0 4,1 0,3 19 Variable Dependiente: log (% del gasto en el bien en el gasto total) Variables independiente: cte, log (gasto tota l) Modelo de Selecci ó n Muestral - Especificaci ó n DOBLELOGARITM ICA Bienes ambientales Coef. M edia No. Elasticidad Cte log(z) Lambda Y1 Lam bda R2 observ. gasto 1. Animales -2,7436 -0,8049 2,2044 8,054 1,8255 14,9 148 0,20 -1,5 -4,1 2 ,7 2. Camping -12,2030 0,8822 0,6458 8,235 1,9424 14,2 95 1,88 -4,3 3,8 0,9 3. Camping 2 -10,2210 0,5841 0,8849 8,162 1,7315 6,7 148 1,58 -5,1 3,0 1,6 4. Esparcimiento -7,5755 0,2883 0,3178 8,107 0,8578 2 560 1,29 -8,9 2,8 2,0 Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independi ente: cte, log (ga sto total), log (gasto total)^2, log (gasto tota l)^3 Modelo de Selecci ó n Muestral - Especificaci ó n COSTA Coef. Media No. Elastic. Bienes ambientales Cte log(z) log(z)^2 log(z)^3 Lam bda Y1 Y2 Y3 Lambda R2 observ. gasto 1. Animales -4,9312 1,8289 -0,2260 0,0093 0,0198 8,054 65,06 527,1 1,8255 10,3 148 0,46 -1,9 1,9 -1,9 1,8 2,4 2. Camping 15,6130 -5,5146 0,6370 -0,0241 0,0434 8,235 68,15 566,9 1,9424 25,3 95 2,13 2,1 -2,1 2,1 -2,0 1,1 3. Camping 2 1,1695 -0,3230 0,0220 0,0217 8,162 66,93 1,7315 149 148 1,84 1,6 -1,8 2,1 0,8 4. Esparcimiento 0,3468 -0,0888 0,0059 0,0017 8,107 66,03 0,8578 4 560 1,40 2,2 -2,3 2,5 0,6 20 7.4 Estimaci ó n de elasticidad ingreso de bienes ambientales: estim aci ó n sin variables demogr á ficas, seg ú n modelo de selecci ó n muestral, para la mitad de la poblaci ó n de menor nivel de ingreso Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independiente: cte, gasto total Modelo de Selecci ó n Muestral - Especificaci ó n LINEAL Bienes ambientales Coef. Media No. Elastic. Cte B1 Lam bda Y1 Lamb da R2 observ. gasto 1. Animales -0,0060 0,0000 0,0103 1450 1,8101 2,4 140 0,71 -0,5 -1,3 1,6 2. Camping 0,0063 0,0000 -0,0080 1528 2,1891 20,4 48 2,39 0,1 2,3 -0,4 3. Camping 2 0,0142 0,0000 -0,0111 1546 2,0643 17,7 60 2,27 0,3 2,6 -0,5 4. Esparcimiento 0,0033 0,0000 0,0056 1515 1,4186 0,8 249 1,28 0,4 1,3 1,2 Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independien te: cte, log (gasto total) Modelo de Selecci ó n Muestral - Especificaci ó n SEMILOGARITMICA Bienes ambientales Coef Media No. Elastic. Cte log(z) Lambda Y1 L ambda R2 observ. gasto 1. Animales 0,0154 -0,0035 0,0110 7,202 1,8101 3,1 140 0,64 0,9 -1,6 1,7 2. Camping -0,1443 0,0299 -0,0204 7,242 2,1891 16,5 48 2,10 -0,9 1,7 -0,9 3. Camping 2 -0,1879 0,0355 -0,0185 7,256 2,0643 15,3 60 2,13 -1,3 2,2 -0,9 4. Esparcimiento -0,0233 0,0044 0,0049 7,185 1,4186 0,8 249 1,29 -0,8 1,3 1,1 21 Variable Dependiente: log (% del gasto en el bien en el gasto total) Variables independien te: cte, log (gasto total) Modelo de Selecci ó n Muestral Especificaci ó n DOBLELOGA RITMICA Bienes ambientales Coef. Media No. Elastic. Cte log(z) Lambda Y1 Lambda R2 observ. gasto 1. Animales -3,8002 -0,4727 1,2089 7,202 1,8101 6 140 0,53 -2,6 -2,5 2,1 2. Camping -14,5850 1,4461 -0,1067 7,242 2,1891 27 48 2,45 -3,6 3,2 -0,2 3. Camping 2 -14,0230 1,4024 -0,1842 7,256 2,0643 25,1 60 2,40 -4,0 3,6 -0,4 4. Esparcimiento -8,5700 0,4396 0,4134 7,185 1,4186 3,2 249 1,44 -6,5 2,8 2,0 Variable Dependiente: % del gasto en el bien en el gasto total Variables independi ente: cte, log (ga sto total), log (gasto total)^2, log (gasto tota l)^3 Modelo de Selecci ó n Muestral Especificaci ó n COSTA Coef. Media No. Elastic. Bienes ambientales Cte log(z) log(z)^2 log(z)^ 3 Lambda Y1 Y2 Y3 Lambda R2 observ. Gasto 1. Animales 1,8152 -0,7750 0,1096 -0,0052 0,0106 7,202 52,01 376,9 1,8101 5,9 140 0,76 1,9 -1,8 1,7 -1,7 1,6 2. Camping 1,7912 -0,5181 0,0381 -0,0078 7,242 52,62 2,1891 21,1 48 2,22 1,5 -1,6 1,7 -0,4 3. Camping 2 1,4456 -0,4218 0,0316 -0,0118 7,256 52,83 2,0643 17,7 60 2,16 1,2 -1,2 1,3 -0,6 4. Esparcimiento 0,0863 -0,0267 0,0022 0,0057 7,185 51,89 1,4186 0,9 249 1,30 0,4 -0,4 0,5 1,2 22 8. REFERENCIAS Baumol, W. y Oates, W .: The theory of environmental policy; Cambridg e University Press, 1988. Costa, Dora : Less of a luxury: the rise of recreation since 1888, National Bureau of Economic Research, Working Paper 6054, a ñ o 1997. Curiel, Federico , La elasticidad ingreso del gasto en recreaci ó n ambiental Tesina de graduaci ó n. Universidad Aut ó noma de Barcelona, 1997. Green, W .: Econometric Analysis, 1993. Kristrom, B y Riera, P. : Is the income elasticity of environmental improv ements less than one? , Environmental Resource Economics, Vol. 7, pag. 45- 55, 1996. Varian, Hal : An á lisis Microecon ó mico, Ed. Bosch, 1992.

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Relación entre crecimiento económico y medio ambiente: La U ambiental de Kuznets Article Antonia Jesús Angulo Guerrero La hipótesis de la existencia de la Curva de Kuznets Ambiental propone que el propio crecimiento económico es la solución de los problemas ambientales ya que la mejora del medio ambiente será una consecuencia casi inevitable del crecimiento económico. Aunque el análisis de la relación de esta hipótesis con las variables y políticas ambientales parecen conducir a conclusiones muy diferentes. View Show abstract Income Elasticity of Environmental Amenities Article Jan 2000 Daniel Miles Andrés Pereyra Maximo Rossi Identification in errors-in-variables regression models was recently extended to wide models classes by S. Schennach (Econometrica, 2007) (S) via use of generalized functions. In this paper the problems of non- and semi- parametric identification in such models are re-examined. Nonparametric identification holds under weaker assumptions than in (S); the proof here does not rely on decomposition of generalized functions into ordinary and singular parts, which may not hold. Conditions for continuity of the identification mapping are provided and a consistent nonparametric plug-in estimator for regression functions in the L₁ space constructed. Semiparametric identification via a finite set of moments is shown to hold for classes of functions that are explicitly characterized; unlike (S) existence of a moment generating function for the measurement View Show abstract Income Elasticity of Environmental Amenities. Article Full-text available Feb 2000 Daniel Miles Andrés Pereyra Maximo Rossi In this paper we are concerned with the estimation of income elasticities of environmental amenities. The novelty is the application of econometric methods that take into account the problem of measurement errors when estimating these elasticities, which are common in microeconomic data and are not usually considered in the applied literature related with this issue. View Show abstract ResearchGate has not been able to resolve any references for this publication. Advertisement

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