Studi Kasus : Travel Cost Method

Metode biaya perjalanan digunakan untuk memperkirakan nilai guna ekonomi yang terkait dengan ekosistem atau situs yang digunakan untuk rekreasi. 

Metode tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan manfaat ekonomi atau biaya yang dihasilkan dari:

• perubahan biaya akses untuk tempat rekreasi
• penghapusan situs rekreasi yang ada
• penambahan tempat rekreasi baru
• perubahan kualitas lingkungan di tempat rekreasi

Premis dasar dari metode biaya perjalanan adalah bahwa waktu dan biaya perjalanan yang dikeluarkan orang untuk mengunjungi suatu situs mewakili “harga” akses ke situs tersebut.

Dengan demikian, kesediaan masyarakat untuk membayar untuk mengunjungi lokasi dapat diperkirakan berdasarkan jumlah perjalanan yang mereka lakukan dengan biaya perjalanan yang berbeda. Hal ini analog dengan memperkirakan kesediaan masyarakat untuk membayar barang yang dipasarkan berdasarkan kuantitas yang diminta pada harga yang berbeda.

Skenario Hipotesis:

Sebuah situs yang digunakan terutama untuk rekreasi memancing terancam oleh pembangunan di daerah sekitarnya. Polusi dan dampak lain dari perkembangan ini dapat merusak habitat ikan di lokasi, yang mengakibatkan penurunan serius, atau hilangnya total, kemampuan situs untuk menyediakan layanan penangkapan ikan rekreasi. Staf lembaga sumber daya ingin menentukan nilai program atau tindakan untuk melindungi habitat ikan di lokasi.

Alasan Penggunaan

Metode biaya perjalanan dipilih dalam kasus ini karena dua alasan utama:

1. Situs ini terutama berharga bagi orang-orang sebagai situs rekreasi. Tidak ada spesies yang terancam punah atau kualitas lain yang sangat unik yang akan membuat nilai non guna situs menjadi signifikan.
2. Pengeluaran untuk proyek-proyek untuk melindungi lokasi relatif rendah. Jadi, menggunakan metode yang relatif murah seperti biaya perjalanan adalah yang paling masuk akal.

Penilaian kontingen atau metode pilihan kontinjensi juga dapat digunakan dalam kasus ini. Metode tersebut mungkin menghasilkan perkiraan nilai yang lebih tepat untuk karakteristik spesifik situs, dan juga dapat menangkap nilai yang tidak digunakan, namun disisi lain penerapan metode tersebut akan jauh lebih rumit dan mahal untuk diterapkan. 

Opsi Penerapan Metode Biaya Perjalanan:
Ada beberapa cara untuk mendekati masalah tersebut, dengan menggunakan variasi metode biaya perjalanan, diantaranya:

1. Pendekatan biaya perjalanan zona sederhana, menggunakan sebagian besar data sekunder, dengan beberapa data sederhana yang dikumpulkan dari pengunjung.
2. Pendekatan biaya perjalanan individu, menggunakan survei pengunjung yang lebih rinci.
3. Pendekatan utilitas acak menggunakan survei dan data lainnya, dan teknik statistik yang lebih rumit.

Penerapan

Metode biaya perjalanan zonal adalah pendekatan yang paling sederhana dan paling murah. Metode ini akan memperkirakan nilai untuk layanan rekreasi situs secara keseluruhan, namun tidak dapat dengan mudah digunakan untuk menilai perubahan kualitas rekreasi untuk sebuah situs, dan mungkin tidak mempertimbangkan beberapa faktor yang mungkin menjadi penentu nilai yang penting. 

Metode biaya perjalanan zonal diterapkan dengan mengumpulkan informasi tentang jumlah kunjungan ke situs dari jarak yang berbeda. Karena biaya perjalanan dan waktu akan meningkat seiring dengan jarak, informasi ini memungkinkan peneliti untuk menghitung jumlah kunjungan yang “dibeli” dengan “harga” yang berbeda.

Informasi ini digunakan untuk membangun fungsi permintaan   untuk situs, dan memperkirakan surplus konsumen , atau manfaat ekonomi, untuk layanan rekreasi situs.

Langkah 1:

Langkah pertama adalah menentukan satu set zona di sekitar situs. Ini dapat ditentukan oleh lingkaran konsentris di sekitar situs, atau oleh pembagian geografis yang masuk akal, seperti wilayah metropolitan atau kabupaten yang mengelilingi situs pada jarak yang berbeda. 

Langkah 2:

Langkah kedua adalah mengumpulkan informasi tentang jumlah pengunjung dari setiap zona, dan jumlah kunjungan yang dilakukan dalam satu tahun terakhir.

Untuk contoh hipotetis ini, asumsikan bahwa staf di situs menyimpan catatan jumlah pengunjung dan kode pos mereka, yang dapat digunakan untuk menghitung total kunjungan per zona selama setahun terakhir.

Langkah 3:

Langkah ketiga adalah menghitung tingkat kunjungan per 1000 penduduk di setiap zona. Ini hanyalah total kunjungan per tahun dari zona tersebut, dibagi dengan populasi zona dalam ribuan. Sebuah contoh ditunjukkan pada tabel :

Langkah 4:

Langkah keempat adalah menghitung rata-rata jarak perjalanan pulang pergi dan waktu tempuh ke lokasi untuk setiap zona. Asumsikan bahwa orang-orang di Zona 0 tidak memiliki jarak dan waktu perjalanan. Masing-masing zona akan mengalami peningkatan waktu tempuh dan jarak tempuh. Selanjutnya, dengan menggunakan biaya rata-rata per mil dan waktu perjalanan per jam, peneliti dapat menghitung biaya perjalanan per perjalanan. Biaya standar per mil untuk mengoperasikan mobil sudah tersedia dari AAA atau sumber lain. Asumsikan bahwa biaya per mil ini adalah $0,30. Biaya waktu lebih rumit. Pendekatan paling sederhana adalah dengan menggunakan upah rata-rata per jam. Asumsikan bahwa itu adalah $9/jam, atau $.15/menit, untuk semua zona, meskipun dalam praktiknya mungkin berbeda menurut zona. Perhitungannya ditunjukkan dalam tabel: 

Langkah 5:

Langkah kelima adalah memperkirakan, dengan menggunakan analisis regresi , persamaan yang menghubungkan kunjungan per kapita dengan biaya perjalanan dan variabel penting lainnya. Dari sini, peneliti dapat memperkirakan fungsi permintaan untuk pengunjung rata-rata. Dalam model sederhana ini, analisis mungkin mencakup variabel demografis, seperti usia, pendapatan, jenis kelamin, dan tingkat pendidikan, dengan menggunakan nilai rata-rata untuk setiap zona. Untuk mempertahankan model yang paling sederhana, hitung persamaan hanya dengan biaya perjalanan dan kunjungan/1000, Kunjungan/1000 = 330 – 7,755*(Biaya Perjalanan).

Langkah 6:

Langkah keenam adalah membangun fungsi permintaan untuk kunjungan ke situs, menggunakan hasil analisis regresi. Titik pertama pada kurva permintaan adalah total pengunjung ke situs dengan biaya akses saat ini (dengan asumsi tidak ada biaya masuk untuk situs), yang dalam contoh ini adalah 1600 kunjungan per tahun. Poin lainnya ditemukan dengan memperkirakan jumlah pengunjung dengan biaya masuk hipotetis yang berbeda (dengan asumsi bahwa biaya masuk dilihat dengan cara yang sama seperti biaya perjalanan). 

Untuk tujuan contoh kita, mulailah dengan mengasumsikan biaya masuk $10. Memasukkan ini ke dalam persamaan regresi yang diperkirakan, V = 330 – 7,755C, memberikan yang berikut:

Ini memberikan poin kedua pada kurva permintaan—954 kunjungan dengan biaya masuk sebesar $10. Dengan cara yang sama, jumlah kunjungan untuk kenaikan biaya masuk dapat dihitung, untuk mendapatkan: 

Titik-titik ini memberikan kurva permintaan untuk perjalanan ke lokasi. 

Langkah 7:

Langkah terakhir adalah memperkirakan total manfaat ekonomi situs bagi pengunjung dengan menghitung surplus konsumen, atau area di bawah kurva permintaan. Ini menghasilkan perkiraan total manfaat ekonomi dari penggunaan rekreasi situs sekitar $23.000 per tahun, atau sekitar $14.38 per kunjungan ($23.000/1.600). 

Interpretasi Hasil

Ingatlah bahwa tujuan staf badan tersebut adalah untuk memutuskan apakah perlu mengeluarkan uang untuk program dan tindakan untuk melindungi situs ini. Jika biaya tindakan kurang dari $ 23.000 per tahun, biayanya akan kurang dari manfaat yang diberikan oleh situs. Jika biaya lebih besar dari ini, staf harus memutuskan apakah faktor lain membuat mereka berharga. 

Penerapan Pendekatan Biaya Perjalanan Perorangan

Pendekatan biaya perjalanan individu mirip dengan pendekatan zona, tetapi menggunakan data survei dari pengunjung individu dalam analisis statistik, bukan data dari setiap zona. Dengan demikian, metode ini membutuhkan pengumpulan data yang lebih banyak dan analisis yang sedikit lebih rumit, tetapi akan memberikan hasil yang lebih tepat. 

Untuk contoh hipotetis dari situs rekreasi memancing, daripada hanya mengumpulkan informasi tentang jumlah pengunjung dan kode pos mereka, peneliti akan melakukan survei pengunjung. Survei mungkin meminta informasi berikut:

• lokasi rumah pengunjung – seberapa jauh mereka melakukan perjalanan ke situs
• berapa kali mereka mengunjungi situs tersebut dalam satu tahun atau musim terakhir
• lamanya perjalanan
• jumlah waktu yang dihabiskan di situs
• biaya perjalanan
• pendapatan orang tersebut atau informasi lain tentang nilai waktu mereka
• karakteristik sosial ekonomi pengunjung lainnya
• lokasi lain yang dikunjungi selama perjalanan yang sama, dan jumlah waktu yang dihabiskan di masing-masing
• alasan lain untuk perjalanan (adalah perjalanan hanya untuk mengunjungi situs, atau untuk beberapa tujuan)
• keberhasilan memancing di lokasi (berapa banyak ikan yang ditangkap di setiap perjalanan)
• persepsi kualitas lingkungan atau kualitas penangkapan ikan di lokasi
• situs pengganti yang mungkin dikunjungi orang tersebut alih-alih situs ini

Dengan menggunakan data survei, peneliti dapat melanjutkan dengan cara yang mirip dengan model zona, dengan memperkirakan, menggunakan analisis regresi, hubungan antara jumlah kunjungan dan biaya perjalanan dan variabel lain yang relevan.

Kali ini, peneliti akan menggunakan data individu, bukan data untuk setiap zona. Persamaan regresi memberi kita fungsi permintaan untuk pengunjung "rata-rata" ke situs, dan area di bawah kurva permintaan ini memberikan surplus konsumen rata-rata.

Ini dikalikan dengan total populasi yang relevan (populasi di wilayah asal pengunjung) untuk memperkirakan total surplus konsumen untuk situs tersebut.

Karena data tambahan tentang pengunjung, situs pengganti, dan kualitas situs telah dikumpulkan, perkiraan nilai dapat "disesuaikan" dengan menambahkan faktor-faktor lain ini ke model statistik. Menyertakan informasi tentang kualitas situs memungkinkan peneliti untuk memperkirakan perubahan nilai situs jika kualitasnya berubah. Untuk melakukannya, dua kurva permintaan yang berbeda akan diestimasi—satu untuk setiap tingkat kualitas. Area antara dua kurva ini adalah perkiraan perubahan surplus konsumen ketika kualitas berubah.

Dalam contoh, peneliti mungkin menyadari bahwa pembangunan di sekitar lokasi tidak mungkin benar-benar menghancurkan populasi ikan. Namun, itu bisa mengurangi populasi cukup untuk mempengaruhi tingkat tangkapan.

Dengan memasukkan tingkat tangkapan dalam model, peneliti dapat memperkirakan manfaat rekreasi yang hilang dari penurunan tingkat tangkapan. Namun, model utilitas acak, yang dijelaskan pada bagian berikutnya, adalah pendekatan yang lebih tepat untuk jenis estimasi ini.

Penerapan Pendekatan Utilitas Acak

Pendekatan utilitas acak adalah yang paling rumit dan mahal dari pendekatan biaya perjalanan. Pendekatan ini juga merupakan pendekatan "canggih", karena memungkinkan lebih banyak fleksibilitas dalam menghitung manfaat.

Pendekatan ini adalah pendekatan terbaik yang digunakan untuk memperkirakan manfaat untuk karakteristik tertentu, atau perubahan kualitas, dari situs, daripada untuk situs secara keseluruhan. Ini juga merupakan pendekatan yang paling tepat ketika ada banyak situs pengganti.

Dalam contoh, lembaga mungkin ingin menilai kerugian ekonomi dari penurunan populasi ikan, bukan dari hilangnya seluruh stok ikan. Pendekatan utilitas acak akan menjadi cara terbaik untuk melakukannya, karena berfokus pada pilihan di antara lokasi alternatif, yang memiliki karakteristik kualitas yang berbeda.

Pendekatan utilitas acak mengasumsikan bahwa individu akan memilih lokasi yang mereka sukai, dari semua kemungkinan lokasi penangkapan ikan. Individu membuat tradeoff antara kualitas situs dan harga perjalanan ke situs. Oleh karena itu, model ini memerlukan informasi tentang semua situs yang mungkin dipilih oleh pengunjung, karakteristik kualitasnya, dan biaya perjalanan ke setiap situs.

Sebagai contoh, peneliti mungkin melakukan survei telepon terhadap penduduk negara bagian yang dipilih secara acak. Survei akan menanyakan apakah mereka pergi memancing atau tidak. Jika ya, mereka akan mengajukan serangkaian pertanyaan tentang berapa banyak perjalanan memancing yang mereka lakukan selama setahun (atau musim terakhir), ke mana mereka pergi, jarak ke setiap situs, dan informasi lain yang serupa dengan informasi yang dikumpulkan dalam perjalanan pribadi kami. survei biaya. Survei juga dapat menanyakan pertanyaan tentang spesies ikan yang ditargetkan pada setiap perjalanan, dan berapa banyak ikan yang ditangkap.

Dengan menggunakan informasi ini, peneliti dapat memperkirakan model statistik yang dapat memprediksi pilihan untuk pergi memancing atau tidak, dan faktor-faktor yang menentukan lokasi mana yang dipilih.

Jika karakteristik kualitas situs disertakan, model dapat dengan mudah memperkirakan nilai untuk perubahan kualitas situs, misalnya kerugian ekonomi yang disebabkan oleh penurunan tingkat tangkapan di lokasi.

Contoh Kasus

Kasus #1—Konservasi Lingkungan

Situasi

Hell Canyon di Sungai Ular yang memisahkan Oregon dan Idaho menawarkan pemandangan spektakuler dan fasilitas luar ruangan bagi pengunjung dari seluruh negeri dan mendukung habitat ikan dan satwa liar yang penting. Ini juga memiliki potensi ekonomi sebagai situs untuk mengembangkan tenaga air. Membangkitkan tenaga air di sana akan membutuhkan pembangunan bendungan di belakang yang akan membentuk sebuah danau besar. Bendungan dan danau yang dihasilkan akan secara signifikan dan permanen mengubah karakteristik ekologi dan estetika dari Hell Canyon. 

Tantangan

Selama tahun 1970-an, ada kontroversi besar mengenai masa depan Hell Canyon. Ekonom lingkungan dari Resources For The Future di Washington, DC diminta untuk mengembangkan analisis ekonomi untuk membenarkan pelestarian Hell Canyon dalam keadaan alaminya di hadapan potensi ekonomi yang jelas sebagai sumber tenaga air.

Analisis

Para peneliti memperkirakan bahwa nilai ekonomi bersih (penghematan biaya) dari produksi tenaga air di Hell Canyon adalah $80.000 lebih tinggi daripada di situs "terbaik berikutnya" yang tidak peka terhadap lingkungan. Mereka kemudian melakukan survei biaya perjalanan dengan biaya rendah/presisi rendah untuk memperkirakan nilai rekreasi Hell Canyon dan menyimpulkan bahwa nilainya sekitar $900.000. Para peneliti tidak berusaha keras untuk mempertahankan kredibilitas "ilmiah" dari metode penilaian yang mereka gunakan atau hasilnya. Namun, pada audiensi publik, mereka menekankan bahwa, bahkan jika "nilai sebenarnya" dari rekreasi di Hell Canyon sepuluh kali lebih kecil dari perkiraan mereka, itu masih akan lebih besar dari hasil ekonomi $80.000 dari pembangkit listrik di sana dibandingkan dengan situs lain. . Mereka juga menggambarkan bahwa permintaan keseluruhan untuk rekreasi di luar ruangan,

Hasil

Berdasarkan sebagian besar hasil studi penilaian non-pasar ini, Kongres memutuskan untuk melarang pengembangan lebih lanjut dari Hell Canyon.

Kasus #2—Peningkatan Kualitas Air

Situasi

Biaya bagi petani dan pembayar pajak untuk menerapkan praktik pengelolaan terbaik di lahan pertanian untuk mengurangi limpasan sedimen dan nutrisi ke Teluk Chesapeake sudah diketahui. Kontroversi muncul selama tahun 1980-an, yang berlanjut hingga hari ini, mengenai manfaat dari peningkatan kualitas air yang dihasilkan. 

Tantangan

Para  Ekonom diminta untuk menilai manfaat ekonomi dari peningkatan kualitas air bagi pengguna pantai di wilayah Teluk Chesapeake. Mereka perlu membangun hubungan antara perbedaan kualitas air dan perbedaan kesediaan membayar untuk penggunaan pantai. Hipotesis yang akan diuji adalah bahwa rata-rata kesediaan membayar, yang tercermin dari biaya perjalanan pengunjung ke pantai tertentu, berkorelasi positif dengan kualitas air. Jika hipotesis benar, hasil empiris akan memungkinkan peneliti untuk memperkirakan peningkatan kesediaan membayar untuk peningkatan kualitas air di semua pantai.

Analisis

Peneliti memilih konsentrasi nitrogen dan fosfor dalam air di stasiun pemantauan terdekat dengan pantai sebagai indeks kualitas air di pantai. Hal ini diasumsikan mencerminkan tingkat visual yang tidak menyenangkan dan karakteristik lain yang mempengaruhi nilai guna pantai. Analisis cross-sectional dari data biaya perjalanan yang dikumpulkan dari 484 orang di 11 pantai umum digunakan untuk memperhitungkan kesediaan agregat untuk membayar peningkatan kualitas air sebesar 20%, yang diasumsikan terkait dengan pengurangan 20% dalam total nitrogen dan fosfor. 

Hasil

Manfaat tahunan rata-rata untuk semua pengguna pantai Maryland dari perbaikan kualitas air diperkirakan $35 juta pada tahun 1984 dolar. Ini dianggap konservatif karena beberapa alasan, termasuk:

• Nilai perbaikan kualitas air hanya ditunjukkan untuk meningkatkan nilai guna pantai saat ini. Namun, peningkatan kualitas air juga diharapkan dapat meningkatkan penggunaan pantai secara keseluruhan. 
• Perkiraan mengabaikan pengunjung dari luar area sampling metropolitan statistik Baltimore-Washington. 
• Populasi dan pendapatan di zona asal dekat area pantai Teluk Chesapeake meningkat, yang kemungkinan akan meningkatkan hari pengunjung dan dengan demikian total kesediaan untuk membayar.

Ringkasan

Metode biaya perjalanan digunakan untuk memperkirakan nilai manfaat rekreasi yang dihasilkan oleh ekosistem. Ini mengasumsikan bahwa nilai situs atau layanan rekreasinya tercermin dalam seberapa banyak orang bersedia membayar untuk sampai ke sana. Ini disebut sebagai metode "preferensi yang terungkap", karena menggunakan perilaku dan pilihan aktual untuk menyimpulkan nilai. Dengan demikian, preferensi masyarakat terungkap oleh pilihan mereka.

Premis dasar dari metode biaya perjalanan adalah bahwa waktu dan biaya perjalanan yang dikeluarkan orang untuk mengunjungi suatu situs mewakili “harga” akses ke situs tersebut. Dengan demikian, kesediaan masyarakat untuk membayar untuk mengunjungi lokasi dapat diperkirakan berdasarkan jumlah perjalanan yang dilakukan orang dengan biaya perjalanan yang berbeda. Hal ini analog dengan memperkirakan kesediaan masyarakat untuk membayar barang yang dipasarkan berdasarkan kuantitas yang diminta pada harga yang berbeda.

Metode biaya perjalanan dapat digunakan untuk memperkirakan manfaat ekonomi atau biaya yang dihasilkan dari:

• perubahan biaya akses untuk tempat rekreasi
• penghapusan situs rekreasi yang ada
• penambahan tempat rekreasi baru
• perubahan kualitas lingkungan di tempat rekreasi

Metode biaya perjalanan relatif tidak kontroversial, karena dimodelkan pada teknik ekonomi standar untuk mengukur nilai, dan menggunakan informasi tentang perilaku aktual daripada tanggapan verbal terhadap skenario hipotetis. Hal ini didasarkan pada asumsi sederhana dan beralasan bahwa biaya perjalanan mencerminkan nilai rekreasi. Seringkali relatif murah untuk diterapkan.

Kondisi Penerapan

Rata-rata, orang yang tinggal lebih jauh dari suatu situs akan lebih jarang mengunjunginya, karena biayanya lebih mahal dalam hal biaya perjalanan aktual dan waktu untuk mencapai situs tersebut. Jumlah kunjungan dari zona asal pada jarak yang berbeda dari situs, dan biaya perjalanan dari setiap zona, digunakan untuk memperoleh kurva permintaan agregat untuk kunjungan ke situs, dan dengan demikian untuk layanan rekreasi atau pemandangan situs.

Kurva permintaan ini menunjukkan berapa banyak kunjungan yang akan dilakukan orang pada berbagai harga biaya perjalanan, dan digunakan untuk memperkirakan kesediaan membayar orang yang mengunjungi situs tersebut (apakah mereka dikenai biaya masuk atau tidak).

Faktor lain juga dapat mempengaruhi jumlah kunjungan ke situs. Orang dengan pendapatan lebih tinggi biasanya akan melakukan lebih banyak perjalanan. Jika ada lebih banyak situs alternatif, atau pengganti, seseorang akan melakukan lebih sedikit perjalanan.

Faktor-faktor seperti minat pribadi pada jenis situs, atau tingkat pengalaman rekreasi akan mempengaruhi jumlah kunjungan. Aplikasi yang lebih menyeluruh akan mempertimbangkan faktor ini dan faktor lainnya dalam model statistik. 

Untuk menerapkan metode biaya perjalanan, informasi harus dikumpulkan tentang:

• jumlah kunjungan dari setiap zona asal (biasanya ditentukan oleh kode pos)
• informasi demografis tentang orang-orang dari setiap zona
• jarak tempuh pulang pergi dari setiap zona
• biaya perjalanan per mil
• nilai waktu yang dihabiskan untuk bepergian, atau biaya peluang dari waktu perjalanan

Lebih rumit, dan menyeluruh, aplikasi juga dapat mengumpulkan informasi tentang:

• jarak pasti yang ditempuh setiap individu ke lokasi
• biaya perjalanan yang tepat
• lamanya perjalanan
• jumlah waktu yang dihabiskan di situs
• lokasi lain yang dikunjungi selama perjalanan yang sama, dan jumlah waktu yang dihabiskan di masing-masing
• situs pengganti yang mungkin dikunjungi orang tersebut alih-alih situs ini, dan jarak perjalanan ke masing-masing
• alasan lain untuk perjalanan (adalah perjalanan hanya untuk mengunjungi situs, atau untuk beberapa tujuan)
• kualitas pengalaman rekreasi di situs, dan di situs serupa lainnya (misalnya, keberhasilan memancing)
• persepsi kualitas lingkungan di lokasi
• karakteristik situs dan lainnya, pengganti, situs

Informasi ini biasanya dikumpulkan melalui survei—survei di tempat, telepon atau surat dapat digunakan. Selain itu, terutama untuk aplikasi yang lebih sederhana, banyak informasi mungkin tersedia dari lembaga sumber daya negara bagian dan kabupaten

Keuntungan

• Metode biaya perjalanan sangat mirip dengan teknik empiris yang lebih konvensional yang digunakan oleh para ekonom untuk memperkirakan nilai ekonomi berdasarkan harga pasar.
• Metode ini didasarkan pada perilaku aktual—apa yang sebenarnya dilakukan orang—daripada menyatakan kesediaan untuk membayar—apa yang dikatakan orang akan mereka lakukan dalam situasi hipotetis.
• Metode ini relatif murah untuk diterapkan.
• Survei di tempat memberikan peluang untuk ukuran sampel yang besar, karena pengunjung cenderung tertarik untuk berpartisipasi.
• Hasilnya relatif mudah untuk ditafsirkan dan dijelaskan.

Keterbatasan

• Metode biaya perjalanan mengasumsikan bahwa orang-orang merasakan dan menanggapi perubahan biaya perjalanan dengan cara yang sama seperti mereka akan menanggapi perubahan harga tiket masuk.
• Model yang paling sederhana mengasumsikan bahwa individu melakukan perjalanan untuk satu tujuan – untuk mengunjungi tempat rekreasi tertentu. Jadi, jika sebuah perjalanan memiliki lebih dari satu tujuan, nilai situs mungkin terlalu tinggi. Mungkin sulit untuk membagi biaya perjalanan di antara berbagai tujuan. 
• Mendefinisikan dan mengukur biaya peluang waktu, atau nilai waktu yang dihabiskan untuk bepergian, dapat menjadi masalah. Karena waktu yang dihabiskan untuk bepergian dapat digunakan dengan cara lain, ini memiliki "biaya peluang". Ini harus ditambahkan ke biaya perjalanan, atau nilai situs akan diremehkan. Namun, tidak ada konsensus yang kuat tentang ukuran yang tepat—tingkat upah seseorang, atau sebagian kecil dari tingkat upah—dan nilai yang dipilih dapat memiliki pengaruh besar pada perkiraan manfaat. Selain itu, jika orang menikmati perjalanan itu sendiri, maka waktu perjalanan menjadi keuntungan, bukan biaya, dan nilai situs akan dilebih-lebihkan. 
• Ketersediaan situs pengganti akan mempengaruhi nilai. Misalnya, jika dua orang menempuh jarak yang sama, mereka dianggap memiliki nilai yang sama. Namun, jika satu orang memiliki beberapa pengganti yang tersedia tetapi melakukan perjalanan ke situs ini karena disukai, nilai orang ini sebenarnya lebih tinggi. Beberapa model yang lebih rumit menjelaskan ketersediaan pengganti.
• Mereka yang menghargai situs tertentu dapat memilih untuk tinggal di dekatnya. Jika ini masalahnya, mereka akan memiliki biaya perjalanan yang rendah, tetapi nilai tinggi untuk situs yang tidak ditangkap oleh metode ini.
• Mewawancarai pengunjung di lokasi dapat memperkenalkan bias pengambilan sampel pada analisis.
• Mengukur kualitas rekreasi, dan menghubungkan kualitas rekreasi dengan kualitas lingkungan bisa jadi sulit.
• Pendekatan biaya perjalanan standar memberikan informasi tentang kondisi saat ini, tetapi bukan tentang keuntungan atau kerugian dari perubahan yang diantisipasi dalam kondisi sumber daya.
• Untuk memperkirakan fungsi permintaan, perlu ada perbedaan yang cukup antara jarak yang ditempuh untuk mempengaruhi biaya perjalanan dan untuk perbedaan biaya perjalanan untuk mempengaruhi jumlah perjalanan yang dilakukan. Oleh karena itu, tidak cocok untuk lokasi di dekat pusat populasi utama di mana banyak kunjungan mungkin berasal dari "zona asal" yang cukup dekat satu sama lain.
• Metode biaya perjalanan terbatas dalam lingkup penerapannya karena memerlukan partisipasi pengguna. Itu tidak dapat digunakan untuk memberikan nilai pada fitur dan fungsi lingkungan di tempat yang menurut pengguna situs tidak berharga. Itu tidak dapat digunakan untuk menilai nilai di luar situs yang didukung oleh situs. Yang paling penting, itu tidak dapat digunakan untuk mengukur nilai-nilai nonuse. Dengan demikian, situs yang memiliki kualitas unik yang dihargai oleh non-pengguna akan dinilai rendah.
• Seperti dalam semua metode statistik, masalah statistik tertentu dapat mempengaruhi hasil. Ini termasuk pilihan bentuk fungsional yang digunakan untuk memperkirakan kurva permintaan, pilihan metode estimasi, dan pilihan variabel yang termasuk dalam model

Sumber : ecosystemvaluation.org