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Valoración económica para el adecuado manejo de residuos sólidos municipales. Una revisión sistemática entre los años 2010-2020
Fecha
2022-02-11Registro en:
1sh LACCEI International Multiconference on Entrepreneurship, Innovation and Regional Development - LEIRD 2021
Autor
Ticlia Maqui, María Ester
Espejo Pinedo, Cris Anthonela
Luján Rojas, Jessica Marleny
Llaque Fernández, Grant Ilich
Valderrama Puscan, Marlon Walter
Institución
Resumen
El estudio se realizó teniendo en cuenta la contaminación generada por la inadecuada gestión de residuos sólidos municipales; por ello, el objetivo fue identificar los métodos y modelos usados en una Valoración Económica para la mejora de la Gestión de Residuos Sólidos Municipales, a partir del análisis de artículos entre los años 2010 a 2020, utilizando la metodología PRISMA. Como resultados se tuvo que el método utilizado para la Valoración Económica fue la Valoración Contingente que se basa en la aplicación de una encuesta para determinar la Disposición a Pagar (DAP) del ciudadano, que a su vez está influenciada directamente por variables como el Nivel de Educación, Edad, Ingresos, entre otros. Para el análisis de datos usó modelos como el Logit Binomial (46.2%), Probit Binomial (13.8%), Regresión Logística (30.8%) y el modelo Tobit (9.2%). Se concluye que, el método más utilizado para realizar una Valoración Económica en este ámbito es el Método de Valoración Contingente, aplicando el modelo Logit Binomial. The study was conducted considering the pollution generated by the inadequate management of municipal solid waste; therefore, the objective was to identify the methods and models used in an Economic Valuation for the improvement of Municipal Solid Waste Management, based on the analysis of articles between the years 2010 to 2020, using the PRISMA methodology. As results it was found that the method used for the Economic Valuation was the Contingent Valuation which is based on the application of a survey to determine the Willingness to Pay (WTP) of the citizen, which in turn is directly influenced by variables such as Education Level, Age, Income, among others. For data analysis, models such as Binomial Logit (46.2%), Binomial Probit (13.8%), Logistic Regression (30.8%) and the Tobit model (9.2%) were used. It is concluded that the most used method to perform an Economic Valuation in this field is the Contingent Valuation Method, applying the Logit Binomial model.