Ecuador - Estadística de Información Ambiental Económica en Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales 2022, Gestión de Residuos Sólidos

ID del Estudio

ECU-INEC-DEAGA-EIAEGADM-GRS-2022-v1.1

Año

2022

País

Ecuador

Productor(es)

Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) - Secretaria Nacional de Planificación
Asociación de Municipalidades Ecuatorianas (AME)
Banco de Desarrollo del Ecuador B.P. (BDE)

Financiamiento

Asociación de Municipalidades Ecuatorianas - AME - Financiamiento
Instituto Nacional de Estadística y Censos - INEC - Financiamiento
Banco de Desarrollo del Ecuador B.P. - BDE - Financiamiento

Colección(es)

ESTADÍSTICAS AMBIENTALES

Metadatos

Descargar DDI Descargar RDF

Creado el

30 Apr, 2024

Última modificación

30 Apr, 2024

Visitas a la página

14245

Descargas

2035

VARIABLE 255 - 1= Energía Eléctrica - SI=1 ; NO=2 (MR2911)
Archivo: BASE_GIRS_FINAL_2022

Información general

Tipo: Discreta
Formato: numérica
Ancho: 1
Decimales: 0
Rango: 1-2

Casos válidos: 208
Inválidos: 13

Definición

La pregunta investiga si el GADM cobra por el servicio de GIRS a través del pago de Energía Eléctrica

Definición.- Se refiere a la forma de cobro de la tasa por la prestación del servicio, esta puede ser por facturación directa o como porcentaje de pago de consumo de un servicio.

Universo de estudio

Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales del Ecuador

Fuente de información

Directo: Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales.

Fuente de Información: Asociación de Municipalidades del Ecuador.

Categorías

Valor	Categoría
1	Si
2	No
Sysmiss

Preguntas e instrucciones

Pregunta textual

Secc.2, P2.9.1.1

¿Mediante qué mecanismo se cobra la tasa de manejo de descho sólido? 1= Energía Eléctrica

Imputaciones y variables agregadas

Imputación

En la información 2021, se obtuvo una cobertura del 99.5%, siendo el cantón de Sucúa el que no respondió; por lo que la imputación se ha realizado usando el método cold -deck, tomado en cuenta la recomendación dada por Medina y Galván (2007) de no imputar datos en situaciones en la que la omisión en una o más variables alcance porcentajes superiores al 20%.