The objective was to estimate ecosystem services value of afforestation used by tourist activity in three sites of the Argentine Atlantic coast: Partido de la Costa, Pinamar and Villa Gesell. The method applied was “hedonic prices”, relating the price of leases paid in the summer of 2017 with structural and environmental variables of the housing. The models showed a good statistical fit and significance in the studied variables. The estimated parameters show that tourists are willing to pay up to $23,000 or 38% more for moving from an area without trees to rent a property under a forest.El objetivo del trabajo fue estimar el valor monetario de los beneficios ambientales de forestaciones utilizadas por la actividad turística en el cordón dunoso norte de la costa atlántica de la provincia de Buenos Aires. Se trabajó en los Partidos de la Costa, Pinamar y Villa Gesell (Buenos Aires). Se aplicó el método de precios hedónicos, técnica que permite relacionar el precio de un producto en foma diferenciada y desagregada, en este caso una vivienda destinada al alquiler temporal, con las características intrínsecas que posee. Así, se relacionó el precio del alquiler (meses de enero y febrero del año 2017) (Pa) como una función de un vector de variables estructurales de la vivienda (Ve) y el vector de servicios al turista y ambientales (Sa) (Tyrväinen, &amp; Miettinen, (2000). Ec (1) Pa = ƒ(Ve; Sa)Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Acciaresi, Gustavo

Denegri, Gerardo Andrés

Spanish

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

XIII JORNADAS TÉCNICAS FORESTALES Y AMBIENTALES 2019, ELDORADO – MISIONES  495  Precios hedónicos: valoración de servicios ecosistémicos de origen forestal vinculados al turismo Hedonic prices: valuation of forest ecosystem services linked to tourism  Acciaresi, G.(1) y Denegri, G. Departamento de Desarrollo Rural, UPID-PYDEF, FCAyF, UNLP (1) gaccia@agro.unlp.edu.ar Abstract The objective was to estimate ecosystem services value of afforestation used by tourist activity in three sites of the Argentine Atlantic coast: Partido de la Costa, Pinamar and Villa Gesell. The method applied was “hedonic prices”, relating the price of leases paid in the summer of 2017 with structural and environmental variables of the housing. The models showed a good statistical fit and significance in the studied variables. The estimated parameters show that tourists are willing to pay up to $23,000 or 38% more for moving from an area without trees to rent a property under a forest  Keywords: Development, Afforestation, Environment.  Resumen extendido El objetivo del trabajo fue estimar el valor monetario de los beneficios ambientales de forestaciones utilizadas por la actividad turística en el cordón dunoso norte de la costa atlántica de la provincia de Buenos Aires (figura 1). Se trabajó en los Partidos de la Costa, Pinamar y Villa Gesell (Buenos Aires). Se aplicó el método de precios hedónicos, técnica que permite relacionar el precio de un producto en foma diferenciada y desagregada, en este caso una vivienda destinada al alquiler temporal, con las características intrínsecas que posee. Así, se relacionó el precio del alquiler (meses de enero y febrero del año 2017) (Pa) como una función de un vector de variables estructurales de la vivienda (Ve) y el vector de servicios al turista y ambientales (Sa) (Tyrväinen, & Miettinen, (2000). Ec (1) Pa = ƒ(Ve; Sa) Para medir las variables se generó una base de datos donde cada observación (143 parcelas circulares) incluye una vivienda en su centro y el entorno ambiental correspondiente.  El precio del alquiler se tomó de sitios web de compraventa y de alquileres de Argentina durante los meses de enero y febrero del año 2017 (temporada alta), junto con las variables del vector VE: cantidad de dormitorios, superficie cubierta, superficie verde (ambas en m²), calidad de construcción y conservación y presencia de cochera, estas dos últimas como variables cualitativas. Para las variables del vector Sa, se eligió la cobertura de árboles, conformada por la sumatoria de las superficies que tienen las copas de los árboles en un radio de 100 m²; se asumió que a mayor área cubierta por las copas, mayor será el valor a aportar por el bosque al precio del alquiler del inmueble. Se aplicó una clasificación no supervisada de la cobertura mediante imagen satelital (Map data ©2015 Google), dividiéndose la misma en tres categorías: cobertura arbórea, cobertura herbácea y construcciones. En la imagen, también se midió la distancia al mar y al centro comercial de la ciudad (en metros). Los servicios: limpieza, blanquería desayuno, piscina, espacio de recreación fueron recopilados para cada vivienda de los sitios web referidos, generándose un índice que varía entre 0 (sin servicios) y 1 (máximo) (Denegri et al, 2018). Se ajustó una ecuación lineal aplicando el método de mínimos cuadrados ordinarios, calculando los coeficientes parciales de regresión (Greene, 1999:206) (Ec. 2); una transformación “box cox” (Greene, 1999:417) (Ec. 3) y un modelo log lin (Ec. 4) que representa el cambio porcentual, o la tasa de crecimiento, en Y ocasionada por un cambio absoluto en X. De esta forma se tiene: Ec. 2 Pa = c + ia Ve + ia Va Ec. 3 Pa(λ) = ia Ve + ia Va (Ec. 4) ln Pa = c + ia Ve + ia Va  3 Pa(λ) = (Paλ -1)/ λ si λ = 0; ln Pa   XIII JORNADAS TÉCNICAS FORESTALES Y AMBIENTALES 2019, ELDORADO – MISIONES  496  Tabla 1. Ecuación de precios hedónicos: modelo lineal de mayor ajuste Variable Estimación i Estad T Valor-P CONST 17.154,9 1,71931 0,0879฿ CALIDAD 6.682,06 1,40779 0,1615 CENTRO - 210,417 -0,654343 0,5140 COB ARB 22.993,8 1,82672 0,0700฿ COCHE 5.621,29 0,805151 0,4222 DORMIT 7.027,33 1,66251 0,0988 MAR -15,528 -2,61621 0,0099** SERV 115.100 7,23758 0,0000** SUP CUB 334,453 3,80361 0,0002** SUP VER 14,8152 2,9616 0,0036** Análisis de Varianza: F calculado [9; 142] = 30,91** valor de p = 0,0000 R² = 67,6544 %; R² (ajustado por g.l.) = 65,4656 Estadístico Durbin-Watson = 2,02142 (P=0,5507)  ** variable altamente significativa * variable significativa ฿ significativa al 90%. Fuente: elaboración propia  Tabla 2. Ecuación de precios hedónicos: transformación “box cox” Transformación Box-Cox aplicada: potencia (λ) = 0,0757301 Cambio = 0,0 Variable Estimación i Estad T Valor-P CONST 535185 63,0225 0,0000** CALIDAD 8972,75 2,26198 0,0254* CENTRO - 210,417 -0,654343 0,5140 COB ARB 29525,1 2,80782 0,0058** COCHE 8767,91 1,56303 0,1206 DORMIT 9841,12 2,84543 0,0052** MAR -5,5866 -1,06565 0,0289* SERV 115.100 7,23758 0,0000** SUP CUB 124,206 1,63296 0,1050 SUP VER 12,0021 2,87892 0,0047** Análisis de Varianza: F calculado [9; 135] = 25,08** valor de p = 0,0000 R² = 64,1754 %; R² (ajustado por g.l.) = 61,6165 Estadístico Durbin-Watson = 1,71412 (P=0,0478) ** variable altamente significativa * variable significativa Fuente: elaboración propia  Tabla 3. Ecuación de precios hedónicos: “modelo log lin” Variable Estimación i Estad T Valor-P CONST 10,4351 97,3072 0,0000 ** CALIDAD 0,11386 2,27305 0,0247 * CENTRO -0,0086 -2,25622 0,0258 * COB ARB 0,382248 2,87859 0,0047 ** COCHE 0,113387 1,60062 0,1120 DORMIT 0,125937 2,88345 0,0046 ** MAR -0,00708 -1,06295 0,0290 * SERV 1,02417 5,92476 0,0000 ** SUP CUB 0,00151 1,57541 0,1177 SUP VER 0,00015 2,78174 0,0062 ** XIII JORNADAS TÉCNICAS FORESTALES Y AMBIENTALES 2019, ELDORADO – MISIONES  497  Análisis de Varianza: F calculado [9; 135] = 24,61** valor de p = 0,0000 R² = 63,7435 %; R² (ajustado por g.l.) = 61,1537 Estadístico Durbin-Watson = 1,69337 (P=0,0368). ** variable altamente significativa * variable significativa Fuente: elaboración propia  Estadísticamente, el análisis de varianza muestra que todos los modelos ajustados fueron altamente significativos, no presentaron problemas de autocorrelación de errores ni de heterocedasticidad. Los R² ajustado por g.l oscilan entre 65% y 63% y los coeficientes de las variables estudiadas presentaron el signo esperado. Por todo esto, se puede expresar que el modelo hedónico se valida empíricamente. La escasa diferencia entre el modelo “box cox” y el “loglin”, permite descartar el primero en favor del segundo cuya interpretación de los coeficientes es muy sencilla, además la cercanía al 0 del valor de λ, indica que el modelo apropiado es el semilogarítmico. Tanto en el modelo “box cox” y el “loglin” la variable objeto de este trabajo tienen mayor significancia.  No todas las variables estructurales exhibieron significancia estadística y existen contradicción entre los dos grupos de modelos; la presencia de cochera no es significativa, pero la calidad de construcción es significativa en el “loglin” y no en el lineal y sucede lo contrario con la superficie cubierta. Por último, la cantidad de dormitorios, y la superficie verde de los inmuebles exhibieron alta significancia estadísticas en ambas. En cuanto al orden de significancia de las variables ambientales, la que más aporta a la renta fue los servicios brindados -existe una diferencia, en promedio, de más de $100.000 en alquilar una casa con servicios de calidad superior, o sin ellos- o que aumenta en un 102%, la distancia al mar influyó negativamente en $15,50 (0,71%) por cada metro que la propiedad se aleja del mar, y en tercer lugar la cobertura arbórea. El parámetro estimado muestra que los turistas están dispuestos a pagar $23.000, (38%), más por pasar de una residencia ubicada en un área sin árboles a otra bajo un bosque de cobertura del 100%. Los resultados mostrados por las variables analizadas son coherentes en ambos modelos, así como la similitud entre los efectos prácticos del valor absoluto como el porcentual. Como conclusión se puede afirmar que los servicios ecosistémicos de origen forestal impulsan la actividad turística dado que el modelo muestra que los visitantes están dispuestos a pagar alrededor de $23.000 o 38% más por residencias ubicadas dentro de sitios con alta cobertura arbórea, evidenciando estadísticamente el rol de forestaciones y el arbolado urbano de la región estudiada. Debido a las limitaciones que presenta el modelo lineal o logarítmico, se debe ampliar este análisis mediante otras funciones no lineales en cuanto a los coeficientes con el objeto de obtener un mayor ajuste estadístico, y alcanzar mayor precisión y que permitan establecer una densidad óptima para maximizar el valor del alquiler a partir de la cual, tanto por exceso o déficit la renta comience a bajar. El trabajo aporta a una mejor planificación urbana y periurbana de esta región de la provincia de Buenos Aires, con resultados extrapolables con los recaudos lógicos a otras regiones de la Costa Atlántica. XIII JORNADAS TÉCNICAS FORESTALES Y AMBIENTALES 2019, ELDORADO – MISIONES  498   Figura 1. Rodal de uso múltiple  Bibliografía Denegri, G. A., Rodríguez Vagaría, A. M., Mijailoff, J., Mársico, J., & Acciaresi, G. (2018). Bosques urbanos: su aporte al turismo en la costa atlántica norte (Argentina). Estudios y perspectivas en turismo, 27. Greene, W. (1999) Análisis econométrico. 3ra edición castellana. Prentice Hall Iberia España, 913 pp. Tyrväinen, L. & Miettinen, A. (2000) “Property prices and urban forest amenities”. Journal of environmental economics and management, 39(2), 205-223    

Hedonic prices: valuation of forest ecosystem services linked to tourism

SEDICI - Repositorio de la UNLP

XIII JORNADAS TÉCNICAS FORESTALES Y AMBIENTALES 2019, ELDORADO – MISIONES 
 
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Precios hedónicos: valoración de servicios ecosistémicos de origen forestal vinculados al 
turismo 
Hedonic prices: valuation of forest ecosystem services linked to tourism 
 
Acciaresi, G.(1) y Denegri, G. 
Departamento de Desarrollo Rural, UPID-PYDEF, FCAyF, UNLP (1) gaccia@agro.unlp.edu.ar 
Abstract 
The objective was to estimate ecosystem services value of afforestation used by tourist activity in 
three sites of the Argentine Atlantic coast: Partido de la Costa, Pinamar and Villa Gesell. The 
method applied was “hedonic prices”, relating the price of leases paid in the summer of 2017 with 
structural and environmental variables of the housing. The models showed a good statistical fit 
and significance in the studied variables. The estimated parameters show that tourists are willing 
to pay up to $23,000 or 38% more for moving from an area without trees to rent a property under 
a forest 
 
Keywords: Development, Afforestation, Environment. 
 
Resumen extendido 
El objetivo del trabajo fue estimar el valor monetario de los beneficios ambientales de 
forestaciones utilizadas por la actividad turística en el cordón dunoso norte de la costa atlántica de 
la provincia de Buenos Aires (figura 1). Se trabajó en los Partidos de la Costa, Pinamar y Villa 
Gesell (Buenos Aires). Se aplicó el método de precios hedónicos, técnica que permite relacionar 
el precio de un producto en foma diferenciada y desagregada, en este caso una vivienda destinada 
al alquiler temporal, con las características intrínsecas que posee. Así, se relacionó el precio del 
alquiler (meses de enero y febrero del año 2017) (Pa) como una función de un vector de variables 
estructurales de la vivienda (Ve) y el vector de servicios al turista y ambientales (Sa) (Tyrväinen, 
& Miettinen, (2000). 
Ec (1) Pa = ƒ(Ve; Sa) 
Para medir las variables se generó una base de datos donde cada observación (143 parcelas 
circulares) incluye una vivienda en su centro y el entorno ambiental correspondiente.  
El precio del alquiler se tomó de sitios web de compraventa y de alquileres de Argentina durante 
los meses de enero y febrero del año 2017 (temporada alta), junto con las variables del vector VE: 
cantidad de dormitorios, superficie cubierta, superficie verde (ambas en m²), calidad de 
construcción y conservación y presencia de cochera, estas dos últimas como variables cualitativas. 
Para las variables del vector Sa, se eligió la cobertura de árboles, conformada por la sumatoria de 
las superficies que tienen las copas de los árboles en un radio de 100 m²; se asumió que a mayor 
área cubierta por las copas, mayor será el valor a aportar por el bosque al precio del alquiler del 
inmueble. Se aplicó una clasificación no supervisada de la cobertura mediante imagen satelital 
(Map data ©2015 Google), dividiéndose la misma en tres categorías: cobertura arbórea, cobertura 
herbácea y construcciones. En la imagen, también se midió la distancia al mar y al centro comercial 
de la ciudad (en metros). Los servicios: limpieza, blanquería desayuno, piscina, espacio de 
recreación fueron recopilados para cada vivienda de los sitios web referidos, generándose un índice 
que varía entre 0 (sin servicios) y 1 (máximo) (Denegri et al, 2018). 
Se ajustó una ecuación lineal aplicando el método de mínimos cuadrados ordinarios, calculando 
los coeficientes parciales de regresión (Greene, 1999:206) (Ec. 2); una transformación “box cox” 
(Greene, 1999:417) (Ec. 3) y un modelo log lin (Ec. 4) que representa el cambio porcentual, o la 
tasa de crecimiento, en Y ocasionada por un cambio absoluto en X. De esta forma se tiene: 
Ec. 2 Pa = c + ia Ve + ia Va Ec. 3 Pa(λ) = ia Ve + ia Va (Ec. 4) ln Pa = c + ia Ve + ia Va  
3 Pa(λ) = (Paλ -1)/ λ si λ = 0; ln Pa 
 
 
XIII JORNADAS TÉCNICAS FORESTALES Y AMBIENTALES 2019, ELDORADO – MISIONES 
 
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Tabla 1. Ecuación de precios hedónicos: modelo lineal de mayor ajuste 
Variable Estimación i Estad T Valor-P 
CONST 17.154,9 1,71931 0,0879฿ 
CALIDAD 6.682,06 1,40779 0,1615 
CENTRO - 210,417 -0,654343 0,5140 
COB ARB 22.993,8 1,82672 0,0700฿ 
COCHE 5.621,29 0,805151 0,4222 
DORMIT 7.027,33 1,66251 0,0988 
MAR -15,528 -2,61621 0,0099** 
SERV 115.100 7,23758 0,0000** 
SUP CUB 334,453 3,80361 0,0002** 
SUP VER 14,8152 2,9616 0,0036** 
Análisis de Varianza: F calculado [9; 142] = 30,91** valor de p = 0,0000 R² = 67,6544 %; R² (ajustado por g.l.) = 
65,4656 Estadístico Durbin-Watson = 2,02142 (P=0,5507)  
** variable altamente significativa * variable significativa ฿ significativa al 90%. Fuente: elaboración propia 
 
Tabla 2. Ecuación de precios hedónicos: transformación “box cox” 
Transformación Box-Cox aplicada: potencia (λ) = 0,0757301 Cambio = 0,0 
Variable Estimación i Estad T Valor-P 
CONST 535185 63,0225 0,0000** 
CALIDAD 8972,75 2,26198 0,0254* 
CENTRO - 210,417 -0,654343 0,5140 
COB ARB 29525,1 2,80782 0,0058** 
COCHE 8767,91 1,56303 0,1206 
DORMIT 9841,12 2,84543 0,0052** 
MAR -5,5866 -1,06565 0,0289* 
SERV 115.100 7,23758 0,0000** 
SUP CUB 124,206 1,63296 0,1050 
SUP VER 12,0021 2,87892 0,0047** 
Análisis de Varianza: F calculado [9; 135] = 25,08** valor de p = 0,0000 R² = 64,1754 %; R² (ajustado por g.l.) = 
61,6165 Estadístico Durbin-Watson = 1,71412 (P=0,0478) 
** variable altamente significativa * variable significativa Fuente: elaboración propia 
 
Tabla 3. Ecuación de precios hedónicos: “modelo log lin” 
Variable Estimación i Estad T Valor-P 
CONST 10,4351 97,3072 0,0000 ** 
CALIDAD 0,11386 2,27305 0,0247 * 
CENTRO -0,0086 -2,25622 0,0258 * 
COB ARB 0,382248 2,87859 0,0047 ** 
COCHE 0,113387 1,60062 0,1120 
DORMIT 0,125937 2,88345 0,0046 ** 
MAR -0,00708 -1,06295 0,0290 * 
SERV 1,02417 5,92476 0,0000 ** 
SUP CUB 0,00151 1,57541 0,1177 
SUP VER 0,00015 2,78174 0,0062 ** 
XIII JORNADAS TÉCNICAS FORESTALES Y AMBIENTALES 2019, ELDORADO – MISIONES 
 
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Análisis de Varianza: F calculado [9; 135] = 24,61** valor de p = 0,0000 R² = 63,7435 %; R² (ajustado por g.l.) = 
61,1537 Estadístico Durbin-Watson = 1,69337 (P=0,0368). ** variable altamente significativa * variable significativa 
Fuente: elaboración propia 
 
Estadísticamente, el análisis de varianza muestra que todos los modelos ajustados fueron altamente 
significativos, no presentaron problemas de autocorrelación de errores ni de heterocedasticidad. 
Los R² ajustado por g.l oscilan entre 65% y 63% y los coeficientes de las variables estudiadas 
presentaron el signo esperado. Por todo esto, se puede expresar que el modelo hedónico se valida 
empíricamente. La escasa diferencia entre el modelo “box cox” y el “loglin”, permite descartar el 
primero en favor del segundo cuya interpretación de los coeficientes es muy sencilla, además la 
cercanía al 0 del valor de λ, indica que el modelo apropiado es el semilogarítmico. Tanto en el 
modelo “box cox” y el “loglin” la variable objeto de este trabajo tienen mayor significancia.  
No todas las variables estructurales exhibieron significancia estadística y existen contradicción 
entre los dos grupos de modelos; la presencia de cochera no es significativa, pero la calidad de 
construcción es significativa en el “loglin” y no en el lineal y sucede lo contrario con la superficie 
cubierta. Por último, la cantidad de dormitorios, y la superficie verde de los inmuebles exhibieron 
alta significancia estadísticas en ambas. 
En cuanto al orden de significancia de las variables ambientales, la que más aporta a la renta fue 
los servicios brindados -existe una diferencia, en promedio, de más de $100.000 en alquilar una 
casa con servicios de calidad superior, o sin ellos- o que aumenta en un 102%, la distancia al mar 
influyó negativamente en $15,50 (0,71%) por cada metro que la propiedad se aleja del mar, y en 
tercer lugar la cobertura arbórea. El parámetro estimado muestra que los turistas están dispuestos 
a pagar $23.000, (38%), más por pasar de una residencia ubicada en un área sin árboles a otra bajo 
un bosque de cobertura del 100%. 
Los resultados mostrados por las variables analizadas son coherentes en ambos modelos, así como 
la similitud entre los efectos prácticos del valor absoluto como el porcentual. 
Como conclusión se puede afirmar que los servicios ecosistémicos de origen forestal impulsan la 
actividad turística dado que el modelo muestra que los visitantes están dispuestos a pagar alrededor 
de $23.000 o 38% más por residencias ubicadas dentro de sitios con alta cobertura arbórea, 
evidenciando estadísticamente el rol de forestaciones y el arbolado urbano de la región estudiada. 
Debido a las limitaciones que presenta el modelo lineal o logarítmico, se debe ampliar este análisis 
mediante otras funciones no lineales en cuanto a los coeficientes con el objeto de obtener un mayor 
ajuste estadístico, y alcanzar mayor precisión y que permitan establecer una densidad óptima para 
maximizar el valor del alquiler a partir de la cual, tanto por exceso o déficit la renta comience a 
bajar. El trabajo aporta a una mejor planificación urbana y periurbana de esta región de la provincia 
de Buenos Aires, con resultados extrapolables con los recaudos lógicos a otras regiones de la Costa 
Atlántica. 
XIII JORNADAS TÉCNICAS FORESTALES Y AMBIENTALES 2019, ELDORADO – MISIONES 
 
498 
 
 
Figura 1. Rodal de uso múltiple 
 
Bibliografía 
Denegri, G. A., Rodríguez Vagaría, A. M., Mijailoff, J., Mársico, J., & Acciaresi, G. (2018). Bosques urbanos: su 
aporte al turismo en la costa atlántica norte (Argentina). Estudios y perspectivas en turismo, 27. 
Greene, W. (1999) Análisis econométrico. 3ra edición castellana. Prentice Hall Iberia España, 913 pp. 
Tyrväinen, L. & Miettinen, A. (2000) “Property prices and urban forest amenities”. Journal of environmental 
economics and management, 39(2), 205-223 
 
  


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