7/24/2019 Valoración de Los Impactos en La Salud Provenientes de Una Mejora en La Calidad Del Agua en El Distrito de Curibaya
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UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHOMANNESCUELA DE POST GRADO
MAESTRIA EN GESTION AMBIENTAL Y DESARROLLO SOSTENIBLE
ECONOMÍA AMBIENTAL
“VALORACIÓN DE LOS IMPACTOS EN LA SALUD PROVENIENTES DE
UNA MEJORA EN LA CALIDAD DEL AGUA EN EL DISTRITO DE
CURIBAYA”
(CANDARAVE)
ERIK DANTE IBAÑEZ LIMACHI
TACNA - !"#
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RESUMEN
El presente trabajo trata de determinar el benefcio social que
correspondería a una mejora en la calidad del agua, ya sea con la
instalación de una planta de tratamiento de agua convencional o realizando
campañas de educación sanitaria y distribución de pastillas de cloro en
distrito de Curibaya de la provincia de Candarave del departamento de
Tacna, recolectando datos mediante encuestas, procesando los datos y
fnalmente realizando el análisis economtrico, usando el mtodo de
producción salud y el so!t"are #$%&'(T )$*$
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I$ OBJETIVO
• +eterminar variables que inciden en la morbilidad por en!ermedadesde origen ídrico en el distrito de Curibaya, con el fn de evitar gastos
en el sector salud a travs de la reducción de en!ermedadesrelacionadas con la calidad de agua$
II$ MARCO TEORICO
U%&''&*+
El distrito de Curibaya se encuentra ubicado en la provincia de Candaravedel departamento de Tacna$
,.*/.0 1. %0/.'&2&.*/3 1. 4 53/%6.+
%a !uente principal de agua es un manantial junto al agua proveniente elcanal ventana -salida del agua para riego de la laguna .ricota/y poseeniveles de +0& muy irregulares en promedio, por lo cual se presentanen!ermedades diarreicas agudas -E+./ en las personas que consumen esasaguas$
,*'&* 1. 5731''&* S61+
En trminos operativos la determinación de la disponibilidad a pagar -+.1/por una reducción marginal en la contaminación implica la estimación detres !unciones2
3$ ,*'&* 130&0 8 7.05.0/2 relaciona la tasa de morbilidad 456 convariables e7plicativas como el nivel de actividades preventivas 4+6, elnivel de actividades de tratamiento 4T6 y el nivel de contaminación$
( ), ,S S D T C =0 1 2 3
S D T C β β β β = + + +
8$ ,*'&* 1. 1.2*1 537 '/&9&11.0 57.9.*/&90 4+62 en!unción del precio de las actividades de prevención 41+6, del preciode las actividades de tratamiento 41T6, en !unción del salario 4196,en !unción del ingreso e7ógeno 4(6 y en !unción de la cantidad de
contaminación 4C6$
( ), , , , D D PD PT PW I C =
:
0 1 2 3 4 5 D T W P P P I C D e
α α α α α α + + + + +
=
5e estima con el modelo de 1oisson o Tobit, allando el coefciente5
α
$
)$ ,*'&* 1. 1.2*1 537 '/&9&11.0 1. /7/2&.*/3 “T”+ en!unción del precio de las actividades de tratamiento 41T6, del precio
de las actividades preventivas 41+6, en !unción del salario 4196, en
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!unción del ingreso e7ógeno 4(6 y en !unción de la cantidad decontaminación 4C6$
( ), , , ,T D W
T T P P P I C =
:
0 1 2 3 4 5T D W P P P I C
T eδ δ δ δ δ δ + + + + +
=
%a estimación se puede realizar por el modelo de Tobit o 1oisson$
;na vez estimada estas tres ecuaciones se procede a la estimación de ladisponibilidad a pagar marginal a travs de la siguiente !ormula$
3 5 5W D T DAMP P P P β α δ = + +
III$ ANALISIS DE RESULTADOS
V7&%6.0NPH #<mero de personas en el ogar$
NPEDA#<mero de personas en!ermas por En!ermedades +iarreicas.gudas -E+./
MORB =orbilidad por E+. mensual$CTEDA Costo de tratamiento por E+.$CPEDA Costo de prevención de E+.$I,M (ngreso !amiliar =ensual$
ARSEContaminación por arsnico, si los niveles son elevados 3, sicumple *
NDEN, #<mero de días de incapacidad por en!ermedad en la !amiliaLAGUA #umero de litros de agua embotellada por mesCONSMED #<mero de consultas mdicas por E+. al mes
I*/.757./'&* 1. '377.6'&*+
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1odemos observar que el >*? de ogares posee agua de buenacalidad o que cumple con los estándares requeridos$
I*/.757./'&* 1. %.*.:'&30 03'&6.0+
,*'&* 130&0 “S”+
+eterminamos el coefciente relacionado con el grado decontaminación en la !unción dosis, para ello usamos el modelo de
Truncation2
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+e donde podemos observar que a mayo calidad de agua menor es lamorbilidad, de igual manera a mayores actividades preventivas y demitigación ay una disminución en la morbilidad$
3 1,11004037β = −
,*'&* 1.2*1 537 '/&9&11.0 57.9.*/&90+
+eterminamos el coefciente relacionado con el grado de
contaminación, para ello usamos el modelo de Tobit2
1odemos decir entonces que la calidad del agua no guarda relacióncon la cantidad del agua embotellada que se consume más bien setoma esa decisión por el ingreso !amiliar, y por los costos preventivos$
5 0,3343110α = −
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,*'&* 1.2*1 537 '/&9&11 1. /7/2&.*/3
. mayor calidad de agua menor serán las consultas mdicas$
5 1,3544777δ = −
D. .0/0 ;*'&3*.0 3%/.*.230 6 9637'&* 1.6 %.*.:'&3 <./7.7= 6 2.>37 1. 6 '6&11 1.6 4$
3 5 5W D T DAMP P P P β α δ = + +
1or lo tanto, cada persona gasta en promedio 8@*,AA solesmensuales, o que si se logra mejorar la calidad del agua, los gastos sereducirían en esa cantidad$
IV$ CONCLUSION
El benefcio que se lograría por la mejora de la calidad del agua es de8@*,AA soles mensuales en promedio por persona$
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D&0/7&/3 1. C7&%@
C5/'&* 1. 4 2.1&*/. 5&6./0 5%6&'0 @ ;.*/.0 1.62'.*2&.*/3 1. 4 .* 6 63'6&11 1. C7&%@$D/30 3%/.*&130 2.1&*/. 6 .*'.0/ 7.6&1 ! 347.0$
NP
H
NPE
DA MORB
CTE
DA
CPE
DA IFM
AR
SE
NDE
NF
LAG
UA
CONSM
ED
4 4 1 96 131
350
3 0 8 21 0
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2 0 0 0 108
143
7 0 0 9 1
3 1
0.33333
333 0 121
222
9 1 1 13 0
4 4 1 84 89
266
7 0 11 13 0
3 3 1 50 113217
6 0 9 13 1
2 1 0.5 20 143
179
3 0 1 11 2
4 3 0.75 80 127
337
5 0 6 20 2
3 0 0 0 94
400
0 1 0 0 2
2 1 0.5 36 143
182
9 0 3 11 3
4 1 0.25 36 122
303
1 1 1 18 3
3 2
0.66666
667 76 100
189
2 0 4 0 3
4 1 0.25 25 112
280
0 0 2 17 3
2 2 1 55 92
113
1 0 4 7 0
4 3 0.75 56 108
288
8 1 9 17 0
4 0 0 0 131
339
6 0 0 20 2
3 1
0.33333
333 15 82
234
5 1 2 40 2
3 0 0 0 114
209
8 0 0 13 4
2 2 1 88 87
108
1 1 2 0 3
4 2 0.5 40 107
258
1 0 2 30 4
3 3 1 105 93
174
1 1 6 0 4
3 2
0.66666
667 34 142
265
5 0 6 16 4
3 3 1 77 105
209
2 1 3 13 2
3 0 0 0 86
156
5 0 0 9 0
3 20.66666
667 55 94170
9 1 4 10 1
4 3 0.75 67 109
258
7 0 9 16 1
4 4 1 145 91
215
9 0 12 0 4
4 3 0.75 105 112
263
2 1 3 16 1
4 4 1 165 129
323
5 0 4 19 3
2 2 1 56 145
186
1 1 6 11 1
4 1 0.25 34 111
271
9 1 3 16 4
2 2 1 87 135 167 0 2 10 3
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2
2 2 1 99 141
174
9 1 6 10 2
2 2 1 100 106
136
7 0 6 8 2
3 1
0.33333
333 15 116
216
1 0 2 13 4
2 2 1 65 94
118
3 0 6 0 3
2 1 0.5 23 109
144
9 1 3 9 2
4 0 0 0 120
295
6 0 0 18 4
3 2
0.66666
667 79 139
277
8 0 6 17 1
4 0 0 0 91
216
7 1 0 0 0
4 2 0.5 89 80
212
8 1 4 13 4
=&+E%& +E E#C;E5T.2
5EJ& 2 -K/ -=/
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