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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Whilst NIMBY (Not In My BackYard) are facilities necessary to society, are rejected for communities that host them. Thus, in contexts where bad compensation mechanisms exist, communities do not reveal the cost of hosting and social evaluation is severely limited. That explains why NIMBYs are finally located in base of corporate pressures, without technical criteria and with bias against the poorest localities. We propose decentralized mechanism to locate a NIMBY that I efficient (the NIMBY goes to the lowest cost location), and fair (all communities, including the host, are not worse off). The mechanism has balanced budget, and it fulfill the conditions of individual rationality.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="center"><font size="4" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>UN MECANISMO PARA LOCALIZACI&Oacute;N EFICIENTE Y EQUITATIVA DE  NIMBY </b></font></p>     <p align="center"><font size="3"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A MECHANISM  FOR EFFICIENT AND FAIR NIMBY LOCATION</font></b></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>FERNANDO A. CRESPO </b><i>    <br>   Pontificia Universidad Cat&oacute;lica de Chile, Profesor Departamento Ingenier&iacute;a Industrial Universidad del Norte, <a href="mailto:facrespo@puc.cl">facrespo@puc.cl </a></i> </font></p>     <p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>RICARDO D. PAREDES </b>    <br>   <i>Departamento de Ingenier&iacute;a     Industrial y Sistemas, Pontificia Universidad Cat&oacute;lica de Chile,     <a href="mailto:rparedes@ing.puc.cl">rparedes@ing.puc.cl</a></i> </font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Recibido para revisar diciembre 28 de 2008, aceptado marzo   19 de 2009, versi&oacute;n final abril 14 de   2009</b></font></p>     <p>&nbsp;</p> <hr>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>RESUMEN:</b> Los NIMBY (Not   In My BackYard) son localizaciones que por ser socialmente necesarios por una   parte, pero indeseables por las localidades que los hospedan por otra, tienden   a ser rechazados, los costos verdaderos son escondidos por las comunidades y   finalmente, son asignados en base de presiones corporativas, sin criterios   t&eacute;cnicos y con sesgos en contra de las localidades m&aacute;s pobres. En este trabajo   proponemos un mecanismo de localizaci&oacute;n de NIMBY descentralizado, y que cumple   con los objetivos de: asignar a las comunidades de menor costo (eficiente), ser   equitativo (compensa a la comunidad afectada), presupuesto balanceado, y cumple   con las condiciones de racionalidad individual. </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>PALABRAS  CLAVE:</b> NIMBY, diseño de mecanismo, localizaci&oacute;n de  instalaciones, subastas.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>ABSTRACT</b>: Whilst NIMBY (Not In My BackYard) are facilities  necessary to society, are rejected for communities that host them. Thus, in  contexts where bad compensation mechanisms exist, communities do not reveal the  cost of hosting and social evaluation is severely limited. That explains why  NIMBYs are finally located in base of corporate pressures, without technical  criteria and with bias against the poorest localities. We propose decentralized  mechanism to locate a NIMBY that I efficient (the NIMBY goes to the lowest cost  location), and fair (all communities, including the host, are not worse off).  The mechanism has balanced budget, and it fulfill the conditions of individual  rationality. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>KEYWORDS</b>:  NIMBY, mechanism design, localization, auctions.</font></p>  <hr>      <p>&nbsp;</p>      <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>1. INTRODUCCI&Oacute;N </b></font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Se entiende por NIMBY ('Not In My BackYard')  aquellas instalaciones que son consideradas socialmente necesarias, pero que son  rechazadas por las comunidades potencialmente hospedadoras &#91;1&#93;. Ejemplos  de NIMBY son los vertederos, c&aacute;rceles, aeropuertos, centrales de energ&iacute;a  nuclear, y centrales termoel&eacute;ctricas. La relevancia de los NIMBY como materia  de an&aacute;lisis se ha intensificado en los &uacute;ltimos años como consecuencia de los problemas asociados </font><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">al cambio clim&aacute;tico, a las pol&iacute;ticas  ambientales, y a la localizaci&oacute;n  de desechos, entre otros &#91;2&#93;.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Debido a esta doble particularidad, ser necesarios  socialmente pero indeseables localmente, el problema de localizaci&oacute;n es  pertinente. Ellos son habitualmente resistidos  y en particular, en lugares socialmente adecuados. M&aacute;s a&uacute;n, las decisiones de  localizaci&oacute;n se toman bajo ambientes de presi&oacute;n y lobby (&#91;3&#93;,&#91;4&#93;), y  raramente cuentan con un apoyo en criterios t&eacute;cnicos. Con ello, no s&oacute;lo se  compromete la eficiencia, sino que tambi&eacute;n la equidad.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La literatura se ha concentrado, original y  preferentemente en la raz&oacute;n pol&iacute;tica de la resistencia de las comunidades para  aceptar hospedar un NIMBY (v&eacute;ase, por ejemplo, &#91;3&#93;, </font><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;&#91;6&#93;, &#91;7&#93;, &#91;8&#93; y &#91;9&#93;). Desde luego, ello es predecible cuando, como  habitualmente ocurre, no hay compensaciones a las comunidades hu&eacute;spedes. Sin  embargo, a&uacute;n en contextos de compensaci&oacute;n, la resistencia suele permanecer. El  pago de compensaciones y su forma son determinantes para que las decisiones de  localizaci&oacute;n sean percibidas como justas &#91;5&#93;, &#91;7&#93;. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Por su impacto social, los NIMBY pueden  concebirse parcialmente como un bien p&uacute;blico, donde si bien los consumidores no  pueden ser excluidos del servicio, si generan externalidades negativas a qui&eacute;n  lo aloja &#91;10&#93;, lo que restringe dicho planteamiento.</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Por cierto, las compensaciones pueden ser una  soluci&oacute;n al problema de aceptaci&oacute;n, pero persiste la necesidad de la asignaci&oacute;n.  Idealmente, una asignaci&oacute;n eficiente requerir&iacute;a conocer el  costo que el NIMBY tiene para la comunidad que lo aloja. Si tal costo es  informaci&oacute;n que s&oacute;lo la comunidad conoce, entonces se requiere que existan incentivos  a revelar los costos. Consecuentemente, un mecanismo eficiente requiere ser incentivo  compatible para que la soluci&oacute;n sea Pareto eficiente (&#91;11&#93;, &#91;12&#93;, &#91;13&#93;). Por otra parte, los beneficiados del NIMBY, como en  la provisi&oacute;n de bienes p&uacute;blicos, deben participar en el pago de transferencias,  de modo de evitar free-riding (v&eacute;ase, &#91;12&#93; y &#91;14&#93; para compatibilidad de incentivos en equipos). </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La literatura muestra que un mecanismo que  obtiene la revelaci&oacute;n de los costos verdaderos de las comunidades, requiere  transferencias y compensaciones del tipo Groove (&#91;11&#93;, &#91;12&#93;, &#91;14&#93;, &#91;15&#93;, &#91;16&#93;, &#91;17&#93;). De  aplicarse el resultado al NIMBY, impone que las transferencias y la compensaci&oacute;n  dependen de los costos declarados por las dem&aacute;s comunidades pero no del costo  declarado propio. En este contexto, la f&oacute;rmula de compensaci&oacute;n es dif&iacute;cil de  entender, lo que la limita en una aplicaci&oacute;n real. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Adem&aacute;s, las transferencias tipo Groove, que  han alimentado modelos propuestos para resolver la asignaci&oacute;n del NIMBY (e.g., &#91;1&#93;, &#91;18&#93;, &#91;19&#93;, &#91;20&#93;), tienen el problema de que generan presupuestos  desbalanceados (&#91;12&#93;, &#91;14&#93;). El principal problema de los presupuestos  desbalanceados es que inducen a la colusi&oacute;n por algunas de las partes. M&aacute;s a&uacute;n,  en el caso de un d&eacute;ficit financiado por el planificador central, la necesidad  de financiamiento requerir&iacute;a levantar impuestos que tambi&eacute;n generan una p&eacute;rdida  social. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En el caso que la informaci&oacute;n de costos  provenga fundamentalmente de las comunidades y ella deba ser obtenida a partir  de sus propias declaraciones, una forma natural de aproximarse al problema es  que los mecanismos de localizaci&oacute;n se diseñen sobre la base de subastas. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Pero se tiene evidencia emp&iacute;rica que el NIMBY  es un bien cuya disposici&oacute;n a pagar (willingness to pay, WTP) no est&aacute; alineada  con la disposici&oacute;n a aceptar tenerlo (willingness to accept, WTA) (&#91;19&#93;, &#91;9&#93;), lo que requiere formular la consulta en t&eacute;rminos de  la disposici&oacute;n a no alojar el NIMBY.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Kunreuther y Kleindorfer &#91;19&#93; proponen un mecanismo que requiere que el  Planificador Central conozca los costos de cada comunidad de tener un NIMBY,  m&aacute;s el beneficio cruzado, para cada comunidad, de que lo tengan las otras  comunidades. Resuelven la localizaci&oacute;n mediante una soluci&oacute;n max-min, pero el  mecanismo genera un super&aacute;vit al planificador. La falla m&aacute;s obvia de esta  soluci&oacute;n, aparte que genera un super&aacute;vit, es que el problema del NIMBY es  precisamente que induce a las comunidades a no revelar los costos, informaci&oacute;n  que es privada. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En Sullivan &#91;21&#93; el  Planificador decide la localizaci&oacute;n por loter&iacute;a, lo que no s&oacute;lo aumenta  potencialmente la probabilidad de rechazo, sino que no resuelve el problema de  equidad asociado. En O´Sullivan &#91;22&#93; se plantea un mecanismo con compensaci&oacute;n y  transferencia, donde se asigna al m&iacute;nimo costo declarado y se compensa con el  promedio de las declaraciones. El m&eacute;rito del mecanismo es el &uacute;nico que a  nuestro conocimiento que resuelve el problema de asignaci&oacute;n de NIMBY concompensaci&oacute;n y transferencia,  sin traspasar super&aacute;vit al planificador. Un problema, sin embargo es que su  diseño es para el caso de dos comunidades, lo que reduce el alcance pr&aacute;ctico y  la generalidad del resultado. En esta l&iacute;nea, est&aacute; tambi&eacute;n el mecanismo  propuesto en Jean-Marie et al. &#91;23&#93;.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Los mecanismos propuestos en Coursey y Kim &#91;1&#93; y Kim &#91;18&#93;, resuelven la asignaci&oacute;n del NIMBY a trav&eacute;s de  una subasta tipo Vickrey, donde el valor es asignado al menor costo pero se  compensa con el segundo mayor valor. Cada parte paga una transferencia  constante que es proporcional al m&iacute;nimo valor propuesto. Sin embargo, como se  demuestra en &#91;24&#93;, este tipo de asignaci&oacute;n es ineficiente e  implica un d&eacute;ficit del planificador, lo que lo hace, adem&aacute;s, susceptible de  colusi&oacute;n. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El mecanismo de Minehart y Neeman &#91;20&#93; es similar al presentado en &#91;1&#93; y &#91;18&#93;, con la diferencia que las transferencias son  proporcionales al valor m&iacute;nimo. En este caso, sin embargo, el factor de  proporcionalidad necesita informaci&oacute;n externa que, para los objetivos de  nuestro an&aacute;lisis, no abordan el problema b&aacute;sico de la falta de revelaci&oacute;n de  informaci&oacute;n al planificador.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"> As&iacute;, la literatura  muestra que no hay un mecanismo que re&uacute;na las condiciones de ser eficiente,  incentivo compatible (que se requiere la revelaci&oacute;n de costos verdaderos por  parte de las comunidades), que tenga condiciones de racionalidad individual y  que conserve el presupuesto balanceado &#91;25&#93;. Dado  que el resultado de &#91;25&#93; imposibilita un mecanismo con dichas  propiedades, la idea es encontrar uno que aproxime las propiedades ideales. Este  mismo problema es tratado en otro contexto &#91;26&#93;, donde tambi&eacute;n se  plantea un mecanismo que aproxima las condiciones de un mecanismo ideal.</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El mecanismo  que proponemos en este art&iacute;culo cumple con tres de las condiciones necesarias.  Concretamente, el mecanismo consiste de un juego de dos etapas. Por una parte  el planificador pone las reglas de asignaci&oacute;n, de pago de compensaci&oacute;n y  transferencias. Con ellas, las comunidades declaran en cuanto valoran un NIMBY.  Con los costos declarados, y seg&uacute;n las reglas de asignaci&oacute;n previamente  establecidas, el planificador asigna el NIMBY. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En lo  que sigue, describimos el mecanismo, y mostramos que logra la eficiencia, mantiene  el presupuesto balanceado, y cumple con las condiciones de racionalidad para  garantizar que los individuos no rechacen las asignaciones. Aunque en general  el mecanismo no permite una revelaci&oacute;n del verdadero costo para cada comunidad,  permite al planificador obtener el ranking de los verdaderos costos, lo que es  una condici&oacute;n suficiente para la asignaci&oacute;n eficiente.</font></p>      <p>&nbsp;</p>      <p><b><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">2. MECANISMO    DE LOCALIZACI&Oacute;N DEL NIMBY Y COMPENSACI&Oacute;N</font></b></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En t&eacute;rminos simples, el mecanismo que analizamos opera en dos  etapas. En primer lugar, las comunidades declaran sus disposiciones a recibir  el NIMBY a cambio de una compensaci&oacute;n (lo que denominamos costo declarado), en  un proceso an&aacute;logo a una subasta y el planificador central asigna el NIMBY a la  que declara menor costo. En segundo lugar, la comunidad alojadora es  compensada en la cantidad que ha declarado, recurriendo a un fondo generado por  el aporte de cada una de las otras comunidades que pagan una fracci&oacute;n del costo  m&iacute;nimo y que es proporcional a su propia oferta. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En lo que sigue, analizamos este mecanismo en  funci&oacute;n de su capacidad para generar un equilibrio eficiente (&#91;14&#93;, &#91;27&#93;).</font></p>  <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>2.1 Supuestos del Mecanismo</b>    <br>  Siguiendo parcialmente a &#91;1&#93;,  suponemos: </font>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A1. El objetivo del Planificador    Social es maximizar el bienestar social, medido como la suma de las utilidades    esperadas de todas las comunidades.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A2. El costo de construir el NIMBY, es    independiente de su localizaci&oacute;n, y no forma parte de los costos que deben    evaluar las comunidades. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A3. Todas las comunidades son    neutrales al riesgo y cada comunidad tiene una utilidad:</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq01.gif"></p>  <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">      <p>donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq002.gif"></sub> es 1 si la comunidad <i>i</i> aloja el NIMBY y 0 si no, <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq004.gif"></sub> es el costo que    declara la comunidad i cuando participa del mecanismo para la localizaci&oacute;n del    NIMBY (<sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq006.gif"></sub>). <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq008.gif"></sub> es el costo verdadero. <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq010.gif"></sub> es la transferencia    que pagar&iacute;a <i>i</i> a la comunidad que    recibe el NIMBY, y <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq012.gif"></sub> es la compensaci&oacute;n que    recibir&iacute;a la comunidad <i>i</i> si ella   aloja el NIMBY. </p>      <p>Agrupando los valores constantes, se obtiene:</p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq02.gif"></p>      <p>donde (2) =(1)+<sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq014.gif"></sub>, y esta &uacute;ltima parte es constante, y el costo declarado se   supone definido en un conjunto <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq016.gif"></sub>, donde en otras partes se denomina a dicho conjunto como <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq018.gif"></sub> (&#91;1&#93;, &#91;18&#93;). </p>      <p>A4. Todas las comunidades conocen sus    costos y las reglas del mecanismo, pero no conocen los costos de las otras   comunidades. </p>      <p>A5. No hay colusi&oacute;n entre las   comunidades.</p>      <p>A6. Las comunidades no pueden salirse   del juego.</p>      <p>De (2) se puede deducir las condiciones de    racionalidad, de acuerdo a &#91;28&#93;. Despejando   (2) se obtiene:</p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq03.gif"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Matem&aacute;ticamente, el   modelo de maximizaci&oacute;n del Planificador y sus restricciones son:</p>      <p><b>Modelo 1 OP:</b></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq031.gif"></p>      <p>donde (OP.1a) implica presupuesto balanceado;    (OP.1b) indica que el NYMBY se instalar&aacute; en una sola comunidad; (OP.1c) indica    que la localidad que aloja el NIMBY no transfiere fondos, y las que transfieren    cumplen la condici&oacute;n de racionalidad (3); (OP.1d) indica que la localidad que    aloja el NIMBY es la &uacute;nica que recibe compensaci&oacute;n y mayor o igual que su    oferta; (OP.1e) implica una soluci&oacute;n factible al problema, y (OP.1g) indica que    la variable de localizaci&oacute;n es binaria, y tendr&aacute; un valor 1 para la comunidad i   que aloje el NIMBY, y 0 para las dem&aacute;s.</p>      <p>Notamos los costos ordenados como <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq020.gif"></sub>.</p>      <p>El Teorema 1 establece las condiciones a las   cuales al planificador le va a convenir plantear la asignaci&oacute;n del NIMBY.</p>      <p><b>Teorema    1</b>: <i>Soluci&oacute;n de      maximizaci&oacute;n del Modelo 1 OP</i>. Para el Modelo 1 OP entendemos el dominio <i>D</i> como todos los puntos <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq022.gif"></sub> que cumplen las restricciones (OP.1a)-(OP.1g).    Como <i>D</i> es cerrado y acotado, con <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq024.gif"></sub> entonces el Modelo 1   OP tiene soluci&oacute;n &oacute;ptima, y la soluci&oacute;n &oacute;ptima es:</p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq032.gif"></p>      <p><i>Dem:</i> Para ver que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq024.gif"></sub>, un punto factible es asignar al m&iacute;nimo, y que pague    solamente el de mayor oferta. Si la suma a maximizar de (OP) se descompone y se    reemplaza (OP.1a) en la funci&oacute;n objetivo, s&oacute;lo quedar&iacute;a maximizar sobre la suma    negativa de costos, en un conjunto con puntos <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq026.gif"></sub> finitos que elegir. Entonces,   lo m&aacute;s eficiente es asignar en la comunidad de m&iacute;nimo costo declarado. </p>      <p>Una    conclusi&oacute;n del Teorema 1, es que para el planificador, la funci&oacute;n objetivo del    modelo es una decisi&oacute;n de localizaci&oacute;n que depende siempre del costo que    declaren las comunidades, y que es eficiente si la asigna al m&iacute;nimo costo    declarado, con una regla que mantenga el presupuesto balanceado, y las   condiciones de racionalidad individual. </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Es    necesario notar, que los costos que declaren las comunidades dependen de la    regla de compensaci&oacute;n y transferencia, donde descubrir los costos que declarar&aacute;n    las comunidades constituye la segunda etapa en la demostraci&oacute;n, pero es la    primera en t&eacute;rminos temporales, dado las reglas que establezca el planificador    condiciona las declaraciones de las comunidades. Otra conclusi&oacute;n es que para el    planificador, hay infinitas combinaciones de indemnizaci&oacute;n posible, que <i>mantienen el presupuesto balanceado</i>, y    que asignan al <i>costo m&iacute;nimo</i>. Para el   mecanismo de este art&iacute;culo, escogimos una regla particular.</p>  <b>2.2 Equilibrio de Nash    <br>  </b></font><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En esta     etapa, se estudiar&aacute; el efecto del mecanismo sobre las declaraciones de costos por     parte de las comunidades, cuando el planificador toma la decisi&oacute;n de   localizaci&oacute;n de acuerdo al Modelo 1 OP.</font><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">      <p><font size="2"><b>Definici&oacute;n 1:</b> Definimos equilibrio de Nash no cooperativo   como <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq028.gif"></sub>, tal que:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq04.gif"></p>      <p><font size="2">donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq030.gif"></sub> son los espacios de   estrategias.</font></p>   <font size="2"><b>2.2.1 Comunidades sin conocimiento del  costo del resto   </b>       <p><b>Teorema    2</b>: <i>Existencia de      un equilibrio de Nash cuando las comunidades no tienen ninguna informaci&oacute;n   acerca de los costos de otras comunidades</i>. </p>       <p>En primer lugar, cada comunidad <i>i</i> declara un costo <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq004.gif"></sub>, donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq008.gif"></sub> es la verdadera   disposici&oacute;n real a pagar por no alojar el NIMBY. Para la comunidad <i>i</i>, definimos la funci&oacute;n de utilidad con <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq0321.gif"></sub>:</p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq0506.gif"></p>       <p>En    segundo lugar, el planificador central resuelve el problema de optimizaci&oacute;n del <b><i>Modelo   1 OP</i></b>.</p>       <p>Cabe    remarcar que los vectores de variables de decisi&oacute;n los hemos expresado en funci&oacute;n   de los costos declarados, de manera que se tiene que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq034.gif"></sub>, <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq036.gif"></sub> y <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq038.gif"></sub>. </p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Conservando las condiciones establecidas en &#91;1&#93;, en un   juego en el cual establecemos la siguiente pol&iacute;tica de soluci&oacute;n:</p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq07.gif"></p>       <p>existe    un equilibrio de Nash como el enunciado en la Definici&oacute;n 1.</p>       <p><i>Dem:</i> Del Teorema 1, sabemos que el modelo 1 OP    tiene soluci&oacute;n &oacute;ptima en el m&iacute;nimo cuando se tiene presupuesto balanceado con    condiciones de racionalidad individual, y que las condiciones impuestas en (7) las    cumplen, por lo que son soluci&oacute;n del Modelo 1 OP. La siguiente etapa es    demostrar que las funciones de utilidad (6) con el dominio expresado en (5) son    c&oacute;ncavas para <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq004.gif"></sub>.   Las reglas para asignar <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq012.gif"></sub> y <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq010.gif"></sub> son: </p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq08.gif"></p>       <p>Reemplazando (8) en (6), requerimos demostrar    que (6) es c&oacute;ncava bajo <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq004.gif"></sub>.   Como <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq002.gif"></sub> var&iacute;a de acuerdo a los <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq004.gif"></sub>, reemplazamos <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq002.gif"></sub> por:</p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq09.gif"></p>       <p>(9) Corresponde    a la regla de asignaci&oacute;n del NIMBY, ya que en <i>i</i> cuando <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq002.gif"></sub> es m&aacute;ximo, entrega la   misma soluci&oacute;n del Modelo 1 OP, y la funci&oacute;n (9) tiene la caracter&iacute;stica de que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq040.gif"></sub> cuando <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq042.gif"></sub>, es decir, el m&iacute;nimo es descubierto desde los valores.</p>       <p>Reemplazando (8) y (9) en (6) se tiene:</p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq10.gif"></p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p>con <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq044.gif"></sub>. </p>       <p>Con ello se observa que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq046.gif"></sub> y que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq048.gif"></sub>&lt;0, luego <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq050.gif"></sub> es c&oacute;ncava &#91;29&#93;. Consecuentemente,    como el Modelo 1 OP tiene soluci&oacute;n, y <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq050.gif"></sub> es c&oacute;ncava, existe al   menos un equilibrio de Nash &#91;30&#93;. </p>       <p><b>Teorema 3</b>: <i>Estrategias   &oacute;ptimas cuando las comunidades no tienen ning&uacute;n conocimiento sobre los costos    de otras</i>. Asumiendo que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq052.gif"></sub> , donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq054.gif"></sub>, y bajo los mismos supuestos del Teorema 2, la estrategia   &oacute;ptima de las comunidades es:</p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq11.gif"></p>       <p>esto es, el mecanismo de localizaci&oacute;n bajo neutralidad    al riesgo es eficiente y compatible de incentivos, ya que todas las comunidades   revelar&iacute;an sus verdaderos costos. </p>       <p><i>Dem:</i> Para cada comunidad el problema    de maximizaci&oacute;n es:</p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq12.gif"></p>       <p>Planteando las condiciones de   Karush-Kuhn-Tucker &#91;29&#93; tenemos:</p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq13.gif"></p>       <p>Como la soluci&oacute;n simult&aacute;nea de la N ecuaciones depende de <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq056.gif"></sub>, que es positiva, el m&aacute;ximo se alcanza cuando <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq058.gif"></sub> (despejar de   (13)(ia)), y ello ocurre donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq060.gif"></sub>. </p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Necesitamos encontrar el <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq062.gif"></sub> del costo declarado, para    saber la diferencia entre ese costo y el costo verdadero para cada comunidad, para ello planteamos el siguiente   modelo:</p>       <p><b>Modelo 2 DM:</b></p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq131.gif"></p>       <p>donde (DM.i) es la condici&oacute;n de Nash.</p>       <p>Aplicando las condiciones de   Karush-Kuhn-Tucker para el Modelo 2 DM tenemos:</p>       <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq14.gif"></p>       <p>Como <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq063.gif"></sub>, en (14)(ia) se tiene que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq065.gif"></sub>, luego para que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq067.gif"></sub>, entonces <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq069.gif"></sub>.</p>       <p>Resolviendo para las <i>N</i> comunidades, concluimos que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq071.gif"></sub>. </p>       <p>Consecuentemente, los Teoremas 1, 2 y 3 demuestran que    el mecanismo propuesto, cuando las comunidades no tienen informaci&oacute;n de los    costos de las otras comunidades, declarar&iacute;an su verdadero costo o disposici&oacute;n a   recibir el NIMBY. </p>   <b>2.2.2 Comunidades con alg&uacute;n conocimiento  sobre la distribuci&oacute;n de los costos    <br>   </b>El caso analizado en 2.2.1 no es totalmente    realista, porque si bien en la pr&aacute;ctica, cada comunidad puede desconocer el    costo de otras, s&iacute; puede tener una idea, un orden de magnitud, de tales costos.    Consecuentemente, una pregunta que surge naturalmente es c&oacute;mo cambian los    resultados previos cuando las comunidades, desconociendo la disposici&oacute;n    espec&iacute;fica a alojar el NIMBY de las otras comunidades, s&iacute; cuentan con alguna    informaci&oacute;n que les permite tener una idea de ese costo. A modo de ejemplo, el    costo de alojar un NIMBY pueda ser proporcional al valor de la tierra    (conocido), m&aacute;s un componente aleatorio, desconocido para las otras   comunidades.     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Suponemos aqu&iacute; que cada comunidad conoce su propio    costo y que en relaci&oacute;n al resto, le atribuye un valor asociado a una    probabilidad. Este caso generaliza el supuesto A4, ya que el desconocimiento en    juegos se puede representar mediante distribuciones de probabilidad.   Espec&iacute;ficamente, suponemos que cada comunidad <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq073.gif"></sub> diferente de <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq075.gif"></sub>, estima que la distribuci&oacute;n de costo de la comunidad <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq075.gif"></sub> es <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq077.gif"></sub>.</p>      <p><b>Definici&oacute;n 2:</b> <i>Equilibrio    de Nash Bayesiano</i>. Siguiendo &#91;15&#93;, dado <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq030.gif"></sub> los espacios de    estrategias y <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq028.gif"></sub>, un   equilibrio de Nash Bayesiano No Cooperativo es definido como:</p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq15.gif"></p>      <p>donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq079.gif"></sub> es la esperanza   condicional de los costos de todas las comunidades excepto <i>i</i>, dado el costo <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq081.gif"></sub> declarado por la   comunidad <i>i</i>.</p>  </font></font>      <p> <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Teorema 4</b>: <i>Existencia de equilibrio de Nash cuando las comunidades tienen  conocimiento incompleto y com&uacute;n sobre los costos de las otras</i>. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Como señalamos, en la primera etapa, cada  comunidad <i>i</i> declara un costo <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq004.gif"></sub>, y el resto de las comunidades visualiza para esa comunidad  una distribuci&oacute;n <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq083.gif"></sub> con densidad <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq085.gif"></sub>. Para la comunidad <i>i</i>,  definimos la funci&oacute;n de utilidad con <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq0321.gif"></sub>:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq1617.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq087.gif"></sub> es la esperanza  condicional que cada comunidad asume, e <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq089.gif"></sub> es la funci&oacute;n  indicadora en el segmento escogido.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En la  segunda etapa, el planificador resuelve el problema de optimizaci&oacute;n del <b><i>Modelo  2 OP</i></b>:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq16171.gif"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq091.gif"></sub> es el costo declarado  por la comunidad <i>i</i>. N&oacute;tese que el  Modelo 2 OP es el mismo que el Modelo 1 OP, porque el planificador s&oacute;lo puede  asignar de acuerdo al costo declarado. <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq093.gif"></sub> es la distribuci&oacute;n  conjunta respecto de todas las comunidades de que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq091.gif"></sub> sea mayor que el valor  m&iacute;nimo, y es la que se usa para calcular la funci&oacute;n esperada de utilidad (17).  Su densidad se nota <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq095.gif"></sub>.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">De acuerdo con las condiciones establecidas para  que exista un equilibrio de Nash seg&uacute;n &#91;30&#93;, existe un equilibrio de Nash  como el enunciado en  la  Definici&oacute;n 2 en un juego en el cual  establecemos la siguiente pol&iacute;tica de soluci&oacute;n:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq18.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><i>Dem:</i> Del Teorema 1, sabemos que el modelo 2 OP  tiene soluci&oacute;n &oacute;ptima en el m&iacute;nimo, y que las condiciones impuestas en (18)  mantienen el presupuesto balanceado y respetan las condiciones de dicha  soluci&oacute;n &oacute;ptima, por lo que son soluci&oacute;n del Modelo 2 OP. Por otra parte la  distribuci&oacute;n conjunta de la comunidad <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq073.gif"></sub> dado los probables  costos declarados por las dem&aacute;s comunidades es:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq19.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">De (19)  se puede obtener su densidad</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq20.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">con (20)  la funci&oacute;n de utilidad (17) se puede expresar como:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq21.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Del  Teorema 2 se sabe para <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq050.gif"></sub> (que est&aacute; dentro de la  integral) que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq046.gif"></sub> y que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq048.gif"></sub> es negativa, luego el  &iacute;ndice de aversi&oacute;n al riesgo <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq097.gif"></sub> es positivo por lo que  las comunidades son estrictamente adversas al riesgo, por lo tanto existe al  menos un equilibrio de Nash, que cumple con la Definici&oacute;n 2.  Conjuntamente que con los costos declarados y las reglas establecidas en (18)  el Modelo 2 OP tiene soluci&oacute;n. </font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Es  necesario conocer cuales son los costos que las comunidades declarar&aacute;n dados  los supuestos que a ella se les asignan.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Teorema  5</b>: <i>Estrategias &oacute;ptimas  cuando las comunidades tienen conocimiento incompleto sobre los costos</i>.  Asumiendo que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq052.gif"></sub> , donde <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq054.gif"></sub>, y los mismos supuestos del Teorema 4, la estrategia &oacute;ptima  de las comunidades es:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq22.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">esto significa que cada comunidad cuando tiene  un conocimiento incompleto de los costos de las otras comunidades, con el  mecanismo de asignaci&oacute;n del Teorema 4, declarar&iacute;a una disposici&oacute;n a recibir el  NIMBY que es mayor que su verdadero costo. Es importante destacar que la  sobredeclaraci&oacute;n depende de las distribuciones que la comunidad supone para  cada una de las comunidades restantes, o que es lo mismo, de las creencias que  ella tiene sobre las comunidades restantes. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><i>Dem:</i> Para cada comunidad el problema de  maximizaci&oacute;n es:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq23.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Planteando las condiciones de Karush-Kuhn-Tucker tenemos:</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq24.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Encontrar el equilibrio de Nash, requiere  resolver las <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq099.gif"></sub> ecuaciones simultaneas  de mejor respuesta de cada comunidad. La funci&oacute;n <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq101.gif"></sub> es negativa, por tanto  el m&aacute;ximo se alcanza cuando <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq103.gif"></sub>, ya que el caso negativo estricto condiciona alcanzar el  extremo del intervalo (despejar de (24)(ia)), y ello ocurre en alg&uacute;n valor de <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq104.gif"></sub>. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Para obtener una expresi&oacute;n aproximada del  valor &oacute;ptimo del costo declarado <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq091.gif"></sub>, dado que la ecuaci&oacute;n <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq101.gif"></sub> es no lineal, entonces  podemos aproximar la soluci&oacute;n mediante las expresiones de Taylor:</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq25.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Reemplazando (25) en <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq106.gif"></sub>, se tiene</font></p>      <p><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq26.gif"></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">de donde se despeja una ecuaci&oacute;n cuadr&aacute;tica de <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq108.gif"></sub>.</font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Luego la soluci&oacute;n de (26) que es una soluci&oacute;n  aproximada del costo declarado &oacute;ptimo, tenemos que <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq110.gif"></sub>. </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Es decir, la declaraci&oacute;n de disposiciones a  recibir el NIMBY <sub><img src="/img/revistas/dyna/v76n160/a29eq112.gif"></sub> mantiene la relaci&oacute;n  de orden con los verdaderos costos.</font></p>      <p>&nbsp;</p>      <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>3. CONCLUSIONES    </b>  </font></p>      <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En este art&iacute;culo propusimos un mecanismo de    asignaci&oacute;n de NIMBY con compensaciones para comunidades con neutralidad al    riesgo. Hallamos que cuando las comunidades desconocen completamente los costos    del resto, la estrategia &oacute;ptima es declarar sus verdaderos costos, con lo que    el mecanismo resuelve perfectamente el problema de eficiencia, aumentando el   bienestar de todas las comunidades, excepto la hospedadora, que lo mantiene. </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Cuando las comunidades tienen conocimiento incompleto    del costo del resto de las comunidades, el mecanismo no induce a la revelaci&oacute;n    de los verdaderos costos, habiendo sobredeclaraciones sistem&aacute;ticas, pero los    costos declarados resultan proporcionales a los verdaderos costos. En tal caso,    tambi&eacute;n el mecanismo de asignaci&oacute;n es eficiente, adem&aacute;s, todas las comunidades  aumentan su bienestar.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p> <font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>4. TRABAJOS FUTUROS </b></font>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Sin duda que este trabajo es s&oacute;lo un eslab&oacute;n    m&aacute;s para la comprensi&oacute;n y aplicaci&oacute;n del problema de localizaci&oacute;n de NIMBY. La    posibilidad de implementar un mecanismo como el propuesto, para verificar la    robustez a funciones de utilidad m&aacute;s generalizables, a distintos grados de aversi&oacute;n    al riesgo, y de distintas soluciones tecnol&oacute;gicas para los NIMBY, incluyendo su    divisi&oacute;n, son desarrollos m&aacute;s promisorios a partir de los resultados que hemos   derivado en este trabajo. </font></p>     <p>&nbsp;</p> <font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>5. AGRADECIMIENTOS  </b> </font>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Agradecemos los comentarios de Sigifredo    Laengle, Vladimir Marianov, Jorge Vera, a los dos jurados an&oacute;nimos de la Revista y el    financiamiento del proyecto Fondecyt, 1050670. Las disculpas usuales se  aplican.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>REFERENCIAS </b></font></p>      <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>&#91;1&#93;</b>  COURSEY, D AND KIM, S. An Examination of compensation Mechanisms to Solve the NIMBY Problem, Working Paper Series: 97.5, The Harris School, University of Chicago, 1997. http://harrisschool.uchicago.edu/About/publications/working-papers/abstract.asp?paper_no=97%2E05 &#91;citado Diciembre 2008&#93;</b> .        &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000149&pid=S0012-7353200900040002900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;2&#93;</b>  Pew Center On Global Climate Change, <a href="http://www.pewclimate.org/">http://www.pewclimate.org/</a> &#91;Revisado Diciembre 2008&#93;</b> .       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000150&pid=S0012-7353200900040002900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;3&#93;</b>  HEIMAN, M. Waste Management and Risk Assessment: Environmental Discrimination through Regulation, Special Issue of Urban Geography, December 19, 1999, http://www.ejnet.org/ej/wmra.html &#91;citado Diciembre 2008&#93;</b> .       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000151&pid=S0012-7353200900040002900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;4&#93;</b> “Kennedy faces fight on Cape Wind, Key lawmakers oppose his bid to block project”, Disponible en: <a href="http://www.boston.com/news/nation/washington/articles/2006/04/27/kennedy_faces_fight_on_cape_wind/">http://www.boston.com/news/nation/washington/articles/2006/04/27/kennedy_faces_fight_on_cape_wind/</a> &#91;citado Diciembre 2008&#93;</b> .       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000152&pid=S0012-7353200900040002900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;5&#93;</b> FREY, B. S., OBERHOLZER-GEE, F. AND EICHENBERGER, R. The Old Lady Visits Your Backyard: A Tale of Morals and Markets, The Journal of Political Economy, Vol. 104, Nº 6, 1297-1313, 1996.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000153&pid=S0012-7353200900040002900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;6&#93;</b>  GERRARD, M., Whose Backyard, Whose Risk: Fear and Fairness in Toxic and Nuclear Waste Siting, The MIT Press, Cambridge, 1994.       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000154&pid=S0012-7353200900040002900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;7&#93;</b>  KUNREUTHER, H. AND EASTERLING, D. The Role of Compensation in Sitting Hazardous Facilities, Journal of Policy Analysis and Management, Vol. 15, No. 4, 601-622,1996.       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000155&pid=S0012-7353200900040002900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;8&#93;</b>  KUNREUTHER, H., LINNEROOTH-BAYER, J. AND FITZGERALD, K. Sitting Hazardous Facilities: Lessons from Europe and America, Risk Management and Decision Processes Center working paper, 96-08-22, 1996. Disponible en: <a href="http://opim.wharton.upenn.edu/risk/downloads/archive/arch101.pdf">http://opim.wharton.upenn.edu/risk/downloads/archive/arch101.pdf</a> . &#91;citado Diciembre 2008&#93;</b>        &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000156&pid=S0012-7353200900040002900008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;9&#93;</b> MITCHELL, R. C. AND CARSON, R. T. Property Rights, Protest, and the Sitting of Hazardous Waste Facilities, The American Economic Review, Papers and Proceedings of the Ninety-Eighth Annual. Meeting of the American Economic Association, Vol. 76, Nº 2, 285-290, 1986.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000157&pid=S0012-7353200900040002900009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;10&#93;</b> BALIGA, S. AND MASKIN, E. Mechanism Design for the Environment. In K.G. Mäler, and J. Vincent (eds.), Handbook of Environmental Economics, Elsevier Science/North Holland, 1, pp.306-324, 2003.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000158&pid=S0012-7353200900040002900010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;11&#93;</b> D’ASPREMONT, C., CR&Eacute;MER, J. AND G&Eacute;RARD-VARET, L.-A. Incentives and the Existence of Pareto-Optimal Revelation Mechanism, Journal of Economic Theory, 51, 233-254, 1990.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000159&pid=S0012-7353200900040002900011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;12&#93;</b> GREEN, J. AND LAFFONT, J.-J. Characterization of Satisfactory Mechanisms for the Revelation of Preferences for Public Goods, Econometrica, 45 , Nº 2, 427-438, March 1977.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000160&pid=S0012-7353200900040002900012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;13&#93;</b>  HURWICZ, L. The Design of Mechanisms for Resource Allocation, The American Economic Review, Papers and Proceedings of the Eighty-fifth Annual Meeting of the American Economic Association, Vol. 63, No. 2, 1-30, 1973.       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000161&pid=S0012-7353200900040002900013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;14&#93;</b> GREEN, J. AND LAFFONT, J.-J. On the Revelation of Preference for Public Goods, Journal of Public Economics, Vol. 8, Nº 1, 79-83, 1977.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000162&pid=S0012-7353200900040002900014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;15&#93;</b> D’ASPREMONT, C. AND G&Eacute;RARD-VARET, L.-A. Incentives and Incomplete Information, Journal of Public Economics, 11, 25-45, 1979.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000163&pid=S0012-7353200900040002900015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;16&#93;</b> GROVES, T. Incentives in Teams, Econometrica, Vol. 41, Nº 4, 617-631, 1973.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000164&pid=S0012-7353200900040002900016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;17&#93;</b> GROVES, T. AND LEDYARD, J. Optimal Allocation of Public Goods: A Solution to the ’Free Rider’ Problem, Econometrica, Vol. 45, No. 4, 783-810, 1977.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000165&pid=S0012-7353200900040002900017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;18&#93;</b> KIM, S. An Almost Ideal Solution to the Siting Problem of Publicly Provided Indivisible Goods, International Tax and Public Finance, Vol. 10, Nº 4, 357-375, 2003.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000166&pid=S0012-7353200900040002900018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;19&#93;</b>  KUNREUTHER, H AND KLEINDORFER, P. A. Sealed-Bid Auction Mechanism for Sitting Noxious Facilities, The American Economic Review, Papers and Proceedings of the Ninety-Eighth Annual Meeting of the American Economic Association, Vol. 76, No. 2, 295-299, 1986.       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0012-7353200900040002900019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;20&#93;</b>  MINEHART, D. AND NEEMAN, Z. Effective Siting of Waste Treatment Facilities, Journal of Environmental Economics and Management, 43, 303-324, 2002.       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000168&pid=S0012-7353200900040002900020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;21&#93;</b>  SULLIVAN, A. Sitting noxious facilities: A sitting lottery with victim compensation, Journal of Urban Economics, Vol. 31, Issue 3, 360-374, 1992.       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000169&pid=S0012-7353200900040002900021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;22&#93;</b> O’ SULLIVAN, A. Voluntary Auctions for Noxious Facilities: Incentives to Participate and the Efficiency of Sitting Decisions, Journal of Environmental Economics and Management, Vol. 25, Issue 1, pp. S12-S26, 1993.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000170&pid=S0012-7353200900040002900022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;23&#93;</b>  JEAN-MARIE, A., MARCHETTI, N. AND TIDBALL, M. Low-bid Auction Versus High-bid Auction For Sitting Noxious Facilities in a Two-city Region: an Exact Approach, CIRANO Scientific Publications, 2004s-52, http://www.cirano.qc.ca/en/, 2004, &#91;citado Diciembre 2008&#93;</b> .       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S0012-7353200900040002900023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;24&#93;</b> CRESPO. F. AND PAREDES, R. Localizaci&oacute;n de NIMBY mediante subasta tipo Vickrey como un problema de asignaci&oacute;n cuadr&aacute;tica, Memorias XIV Latin Ibero-American Congress on Operations Research (CLAIO 2008) - Book of Extended Abstracts, Septiembre 2008.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000172&pid=S0012-7353200900040002900024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;25&#93;</b> MYERSON, R. AND SATTERTHWAITE, M. Efficient mechanisms for bilateral trading, Journal of Economic Theory, 29, 265–281, 1983.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S0012-7353200900040002900025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;26&#93;</b> BABAIOFF, M. AND WALSH, W. E. Incentive Compatible Supply Chain Auctions, en: Multiagent based Supply Chain Management (Eds. B. Chaib-draa, J. P. Müller), Springer-Verlag Berlin Heidelberg, pp.315-350, 2006.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000174&pid=S0012-7353200900040002900026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;27&#93;</b>  HURWICZ, L. AND REITER, S., Designing Economic Mechanisms, Cambridge University Press, New York, 2006.       &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0012-7353200900040002900027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;28&#93;</b> BINMORE, K., Teor&iacute;a de Juegos, McGraw-Hill/Interamericana de España, S. A., Madrid, 1994.     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000176&pid=S0012-7353200900040002900028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;29&#93;</b>  MANGASARIAN, O., Nonlinear Programming, McGraw-Hill Book, Company, New York, 1969.        &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S0012-7353200900040002900029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><br>      <b>&#91;30&#93;</b>  AUBIN, J.-P., Optimal and Equilibria: An Introduction to Nonlinear Analysis, Second edition, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 1998.     </font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000178&pid=S0012-7353200900040002900030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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