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AMBIENTALES

Estadística de Información Ambiental Económica en Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales 2023
Gestión de Residuos Sólidos

Ecuador, 2023 - 2024
Obtener microdatos
ID de Referencia
ECU-INEC-CGTPE-DEAGA-EIAEGADM-GRS-2023-v1.3
Productor(es)
Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), Asociación de Municipalidades Ecuatorianas (AME), Banco de Desarrollo del Ecuador B.P. (BDE)
Colección(es)
ESTADÍSTICAS AMBIENTALES
Metadatos
DDI / XML JSON
Creado el
Apr 22, 2025
Última modificación
Apr 22, 2025
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VARIABLE 257 - 3= Impuesto Predial - SI=1 ; NO=2 (MR2913)

Archivo de datos: BASE_GIRS_FINAL_2023

Descripción general

Válido: 210
Inválido: 11
Tipo: Discreto
Decimales: 0
Inicio: 89
Fin: 89
Ancho: 1
Rango: 1 - 2
Formato: Numérico

Preguntas e instrucciones

Pregunta literal
Secc.2, P2.9.1.3

¿Mediante qué mecanismo se cobra la tasa de manejo de descho sólido? 3= Impuesto Predial
Categorías
Valor Categoría Casos
1 Si 19
9%
2 No 191
91%
Sysmiss 11
Advertencia: estas cifras indican el número de casos encontrados en el archivo de datos. No se pueden interpretar como estadísticas resumidas de la población de interés.

Descripción

Definición
La pregunta investiga si el GADM cobra por el servicio de GIRS a través del pago de Impuesto Predial.

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
Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales del Ecuador
Fuente de información
Directo: Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales.

Fuente de Información: Asociación de Municipalidades del Ecuador.

Imputación y derivación

Imputación
Para el levantamiento de información 2023 se obtuvo una tasa de respuesta del 99.1%, por lo que se ha realizado imputación de la información faltante y se ha colocado una nota de este procedimiento. El método utilizado fue cold-deck, así mismo se ha 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%.
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