Un modelo empírico de oligopolio para el mercado mayorista de

Un modelo empírico de oligopolio para el mercado mayorista de gas natural en Argentina. Carlos S. Valquez∗ Resumen En este trabajo se estima un modelo estático de oligopolio para el mercado mayorista de gas natural en Argentina. El objetivo es determinar si existe ejercicio de poder de mercado en esta industria. El modelo considera dos tipos de productores: empresas precio aceptantes y empresas que actúan estratégicamente. Se estima una función de demanda para cada grupo de consumidores: hogares residenciales, industria, centrales térmicas y estaciones de servicio. Los resultados preliminares no permiten rechazar el modelo de Stackelberg, donde Repsol-YPF actúa como empresa lider. Abstract A static oligopoly model is estimated for the natural gas wholesale market in Argentina. It attempts to determine if market power is exercised in this industry. The model considers two groups of producers: competitive fringe firms and strategic firms. Demand functions are estimated for each set of consumers: households, power plants, industries and natural gas stations. Preliminary results don’t reject the Stackelberg model; in other words: Repsol-YPF would behave as a leader firm. JEL classification: L1, L9. ∗ Instituto de Economías y Finanzas, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Córdoba. I. Introducción La transformación de la industria del gas natural realizada en Argentina a comienzos de la década de los noventa estuvo orientada a brindar un marco regulatorio estable a los segmentos de transporte y distribución como así también la introducción de competencia en el mercado mayorista de producción de gas. Sin embargo, la liberalización de este mercado junto a la existencia de un operador con una importante posición dominante (YPF) se vio reflejada en aumentos paulatinos del precio del gas en boca de pozo. Este comportamiento a la suba del precio del gas en boca de pozo ha generado preocupación por parte de las autoridades de política energética y de defensa de la competencia ante la posibilidad del 1 ejercicio de poder de mercado por parte de los productores . En este trabajo se plantea un modelo estructural del mercado mayorista de gas natural argentino con el objetivo de aportar elementos que permitan determinar la existencia de poder de mercado en dicho segmento de la industria y el tipo de comportamiento que en él pudiera estar observándose. El mercado mayorista de gas natural se encuentra liberalizado y está compuesto por el lado de la oferta por los productores de gas natural en boca de pozo y por el de la demanda por las compañías distribuidoras y grandes usuarios industriales cualificados. La demanda de las empresas distribuidoras es una demanda derivada de la demanda de los consumidores residenciales, la demanda comercial y la demanda de usuarios industriales que continúan bajo tarifa. La metodología adoptada es la popularizada por Bresnahan (1989) y bautizada como New Empirical Industrial Organization (NEIO). En este trabajo se plantea un modelo estático de oligopolio para un producto homogéneo, susceptible de ser estimado econométricamente. Se plantean las ecuaciones de comportamiento de las empresas productoras que actúan estratégicamente y de las empresas que son tomadoras de precios, como así también las funciones de demanda de los consumidores finales. El modelo propuesto permite la contrastación de diferentes tipos de comportamiento por parte de los productores: competencia perfecta, Cournot, Stackelberg y colusión. Los antecedentes de este tipo de modelos para mercados energéticos de los que se tiene conocimiento son escasos. Alhajji y Huettner (2000) estiman un modelo para el mercado internacional del petróleo y contrasta si la OPEP actúa como empresa líder o colude con el resto de productores. Para el mercado de gas natural se conoce el trabajo pionero de MacAvoy y Pindyck (1973) en el que estiman un modelo estructural para la industria del gas en EEUU, pero en el que no incorporan el comportamiento estratégico de los productores. Para Argentina el único estudio econométrico del que se tiene conocimiento es el de Serebrisky (2001) para el mercado de gasolina bajo el supuesto de productos diferenciados. Producto de la preocupación surgida como consecuencia del aumento del precio del gas en boca de pozo, se ha llevado a cabo una serie de estudios no econométricos del mercado mayorista de gas natural. De ellos el más completo es el de Novara (1997). Más recientes son los de Balzarotti (1999) y Bondorevsky y Petrecolla (2001). El esquema planteado permite captar el comportamiento claramente diferenciado de dos grupos de productores: las empresas que actúan estratégicamente y las que son precio aceptantes (competitive fringe). La estrategia planteada es similar a la de Pazó y Jaumandreu (1999) para el mercado de fertilizantes nitrogenados en España en lo referente a la ecuación de comportamiento agregada de los productores estratégicos. A su vez incorpora una ecuación de oferta de las empresas tomadoras de precios similar a la incorporada por Suslow (1986). Adicionalmente, a diferencia de la mayoría de estudios empíricos, la demanda es desagregada por tipo de consumo: residencial-comercial, industrial, centrales térmicas y estaciones de gas vehicular. Los resultados preliminares indican que el único comportamiento que no es rechazado por los datos es el modelo de Stackelberg, donde Repsol-YPF actuaría como empresa líder. En líneas generales, el mercado de gas natural en Argentina se organiza mediante un número relativamente importante de productores de gas (aunque más del 50% de la producción está en manos de una única empresa, Repsol-YPF), compañías transportistas y 2 distribuidoras que transportan y distribuyen el gas a los usuarios finales, respectivamente; y los consumidores finales. Dentro de éstos últimos se encuentran aquellos que por sus características permanecen cautivos de las empresas distribuidoras (usuarios residenciales, entes gubernamentales, pequeños y medianos comercios) y aquellos consumidores que pueden optar por contratar por su cuenta el suministro de gas directamente con los productores, tales como grandes industrias y centrales térmicas. La estructura del trabajo es la siguiente. En la sección II se reseña someramente la configuración actual de la industria del gas en Argentina. A continuación, en la sección III se describe el mercado mayorista del gas natural, en particular, la estructura de la demanda, de la oferta, la evolución del precio del gas y el mercado geográfico. La presentación del modelo teórico se realiza en la sección IV. En este punto se modelizan las funciones de demanda, el mecanismo de determinación de las tarifas a usuarios finales y las funciones de comportamiento de las empresas productoras del mercado. La estimación econométrica de las funciones de demanda y de comportamiento, conjuntamente con la identificación del tipo de conducta, se lleva a cabo en la sección V. La sección VI concluye y propone posibles extensiones al trabajo. II. La industria del gas natural en Argentina. La industria del gas natural formó parte del proceso de transformación llevado a cabo en Argentina a partir de la década de los noventa. Este proceso implicó la privatización de 2 todas las empresas en poder del Estado y la introducción de nuevas reglas regulatorias en las distintas industrias. En el caso particular del gas natural la privatización incluyó la venta de la empresa transportista y distribuidora de gas natural Gas del Estado (GdE) (quién controlaba el transporte y distribución en todo el país) y de la petrolera Yacimientos Petrolíferos Fiscales (YPF) (la única autorizada para la venta de gas natural) mediante su transformación en sociedad anónima. La ley de privatización de GdE instituyó el marco regulatorio de la industria y creó la autoridad regulatoria: Ente Nacional Regulador del Gas (Enargas). Esta ley estableció la separación tanto horizontal como vertical de la compañía, con lo que en la actualidad las actividades de producción, transporte y distribución se encuentran totalmente separadas. Como consecuencia de esta desintegración horizontal y vertical, el segmento de transporte y distribución ha quedado conformado por dos empresas que llevan a cabo el transporte de gas natural desde los yacimientos hasta las ciudades y 8 empresas de distribución que 3 entregan el gas a los usuarios finales . Tanto las empresas de transporte como de distribución cuentan con el monopolio regional en sus respectivas áreas de concesión del servicio, siendo reguladas por Enargas. Mientras tanto, la ley de privatización de YPF dispuso su transformación en sociedad anónima y la venta paulatina del paquete accionario a manos privadas. A su vez, se eliminó el derecho de exclusividad de la venta de gas que hasta ese momento ostentaba YPF, permitiéndose la participación de otras compañías. Previamente, desde 1989 se había dictado una serie de decretos destinada a alentar las actividades de exploración y producción de hidrocarburos por parte de compañías privadas. A partir de 1994, la producción de gas se liberaliza totalmente, permitiéndose a las empresas productoras la libre determinación del precio del gas en boca de pozo. De esta manera, el mercado de gas natural está integrado actualmente por productores de gas, empresas transportistas y distribuidoras y consumidores finales. Cada uno de estos actores integra segmentos separados del mercado. Los productores de gas, empresas transportistas, distribuidoras y grandes usuarios calificados conforman el mercado mayorista de gas natural y en él se determina el precio del gas en boca de pozo que posteriormente forma parte de la tarifa final abonada por los consumidores. Este mercado funciona sin regulación alguna, por lo que el precio es fijado sin intervención de la autoridad reguladora. Por otro lado, el mercado minorista está integrado por las empresas distribuidoras, consumidores sin posibilidad de elegir suministrador y por lo tanto sujetos a tarifa (consumidores residenciales y comerciales o industriales con consumos menores a 5000 m3/día) y aquellos grandes consumidores que deciden permanecer bajo tarifa. 3 La regulación se estructura bajo un principio de acceso abierto (open access) a la red de transporte, por medio del cual todas las empresas tienen el derecho de inyectar gas en la red de transporte en condiciones no discriminatorias. Para ello, se prohibe a las compañías transportistas la compra o venta del gas en el mercado mayorista. Es decir, su única actividad es el transporte con lo cual su remuneración es exclusivamente el cargo de transporte por el gas inyectado en el sistema. Las tarifas finales que pueden cobrar las empresas distribuidoras son reguladas por Enargas y se componen, por un lado, por el precio o costo del gas en el punto de ingreso al sistema de transporte y por otro lado, por los precios o márgenes de transporte y distribución. Las tarifas o márgenes de las actividades de transporte y distribución son precios máximos o price cap. Mientras que el componente correspondiente el precio del gas en boca de pozo se traslada, en principio, de manera directa y completa a los usuarios finales mediante un mecanismo de passthrough. El price cap no se aplica a una canasta de bienes o servicios, sino que se trata de precios topes para cada servicio individual, por lo que las compañías distribuidoras pueden brindar descuentos para los distintos tipos de consumidores. Las modificaciones tarifarias se efectúan en distintos momentos del año para actualizar los diferentes componentes de las tarifas. Así, en los meses de julio y enero, se modifican los cargos de transporte y distribución según una fórmula PPI-X+K, donde PPI es el Producer Price Index de los Estados Unidos, X es un factor de eficiencia y K un factor de ajuste que remunera las 4 inversiones requeridas para expandir la red y mejorar la calidad . Mientras que en los meses de mayo y octubre la tarifa se modifica con el fin de reflejar los cambios en el precio del gas en boca de pozo producto de la estacionalidad de la demanda de gas. Con el fin de incrementar la competencia se ha introducido una serie de mecanismos tendiente a incrementar la competencia en el segmento downstream del mercado. Por un lado, se creó un mercado spot o de corto plazo (basado en contratos inferiores a seis meses) por medio del cual las compañías distribuidoras pueden contratar con los productores el gas que no sea cubierto a través de los contratos de largo plazo. Por otro lado, los grandes usuarios y las usinas eléctricas cuentan con la posibilidad de contratar directamente el gas con los productores, pagando al transportista y la distribuidora los correspondientes peajes. Para ello existen dos modalidades: by pass comercial y by pass físico. La diferencia entre ambos es que el gran usuario en el caso del by pass físico construye su propio conducto que lo conecta directamente con el gasoducto troncal del transportista. Como se ha señalado, los usuarios finales pueden clasificarse en usuarios cautivos y no cautivos. Los primeros son aquellos que no pueden contratar libremente el gas y agrupa fundamentalmente a los usuarios residenciales, entes gubernamentales y pequeños o medianos comercios. Los usuarios no cautivos son aquellos que pueden contratar el suministro directamente con los productores y abarca a aquellos usuarios que consumen grandes cantidades de fluido (más de 5000m3/día) como son las industrias, centrales térmicas y empresas expendedoras de gas comprimido para uso vehicular (GNC). III. El Mercado mayorista del gas natural. Características y evolución. III.1. Estructura de la demanda La demanda que llevan realizan las compañías distribuidoras es una demanda derivada de la realizada por los consumidores finales. Por un lado, se encuentran aquellos consumidores cautivos de las empresas distribuidoras (categorías: R, SG-P y SG-G). Estos usuarios se caracterizan a priori por poseer una demanda inelástica y marcadamente estacional. El uso primordial es el de calefacción y cocina, siendo en el corto plazo difícil sustituir el gas por otros carburantes. Por otro lado, se encuentran aquellos consumidores no cautivos y que tienen la posibilidad de contratar libremente, por lo que su demanda será más elástica (servicios ID, IT, FD, FT y GNC). Estos usuarios demandan el gas como insumo intermedio en los procesos productivos y por lo tanto su demanda depende en 4 buena medida del nivel de actividad económica. Asimismo cuentan con fuentes alternativas de suministro disponibles en un plazo relativamente corto. En el gráfico 1 se ilustra la evolución de la demanda total del mercado por tipo de consumidor. A excepción del GNC, los usuarios industriales y centrales termoeléctricas contratan usualmente un servicio interrumpible en caso de restricciones en la capacidad de transporte. De esta manera consiguen precios menores por parte de los distribuidores dado que no contratan capacidad en firme. Por el contrario, los usuarios residenciales y comerciales contratan un servicio no interrumpible. Gráfico 1. Demanda por tipo de usuario 1600000 1400000 1200000 1000000 miles m3 800000 600000 400000 200000 0 En e9 M 4 ay -9 Se 4 p9 En 4 e9 M 5 ay -9 Se 5 p9 En 5 e9 M 6 ay -9 Se 6 p9 En 6 e9 M 7 ay Se 97 p9 En 7 e9 M 8 ay -9 Se 8 p9 En 8 e9 M 9 ay -9 Se 9 p9 En 9 e0 M 0 ay -0 Se 0 p0 En 0 e01 resid., comerc., otros Fuente: Enargas Industria Usinas GNC III.2. Estructura de la oferta Argentina es un país con abundantes reservas de gas natural, en el que existen tres cuencas principales de gas natural ubicadas en regiones distantes a los principales puntos de consumo urbano, las cuales permiten en la actualidad abastecer íntegramente todo el mercado nacional. Estas tres cuencas son: cuenca neuquina (la más importante y ubicada 5 en la región cordillerana central), cuenca noroeste y cuenca austral (en el sur del país) . 6 Desde la liberalización del mercado el principal productor ha sido YPF . Si se tiene en cuenta su producción como operador independiente, su cuota de mercado ha oscilado en torno al 35%, con una gradual disminución de 39% en 1994 hasta el 29% en 2000. Sin embargo, una cuota de mercado más representativa de la estructura de la industria debe tener en cuenta un par de elementos importantes. En efecto, algunos productores entregan su gas a otros para que actúen en su nombre o alternativamente un grupo de empresas forma una unión transitoria de empresas (UTE) por la cual se designa a una de las empresas asociadas como operador de un pozo o área en particular, pero en el cual la producción corresponde a cada una de las empresas según su participación en la UTE. Por lo tanto, el caudal de gas del que efectivamente dispone un operador en particular será diferente a los valores presentados más arriba. En particular, para el caso del mercado mayorista de gas natural, la estructura será mucho más concentrada tal como se aprecia en el Gráfico 2 en el cual se presentan las cuotas de mercado de los dos productores más importantes. Se observa claramente que la cuota de mercado de Repsol-YPF es ostensiblemente mayor que si se considera su producción como operador solamente. 5 Gráfico 2. Cuotas de mercado de los principales productores 70 60 50 40 % 30 20 10 0 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Repsol-YPF Pecom Energy Otros III.3. Evolución del precio del gas. La liberalización del mercado mayorista del gas natural se produjo en diciembre de 1993, quedando desde ese momento el precio del gas librado a la negociación entre productores y distribuidores. Previo a esta fecha el precio del gas era determinado administrativamente por el Estado. Como consecuencia de esta liberalización el precio promedio del gas en boca de pozo ha aumentado de manera paulatina en pos de equipararse con el precio de su sustituto inmediato, el precio del fuel oil. En el gráfico 3 se aprecia la evolución del precio mayorista promedio de las distintas cuencas productoras, que surge de los contratos firmados entre las distribuidoras y los productores. Este comportamiento a la suba del precio del gas en boca de pozo ha generado preocupación por parte de las autoridades de política energética y de defensa de la competencia ante la posibilidad del ejercicio de poder de mercado por parte de los productores. Este resultado podría ser consecuencia, en principio, de la dispar estructura de la oferta y de la demanda en el mercado mayorista. Si bien, el número de productores es relativamente importante, una sola empresa ostenta una cuota de mercado superior al 50% a lo largo del período de análisis (Repsol-YPF), mientras que 3 o 4 empresas cubren aproximadamente un 20% y el restante es abastecido por el resto de empresas. Por otro lado, el número de demandantes está más atomizado. A las nueve empresas distribuidoras, deben sumarse aquellos usuarios que están en condiciones de contratar libremente con los productores. Por lo tanto, la hipótesis que interesa contrastar es si el poder de negociación con el que cuentan los oferentes es mayor y en consecuencia se encuentran en condiciones de ejercer poder de mercado a través de precios superiores al costo marginal. Hasta la fecha los principales productores, Repsol-YPF en particular, han instrumentado una serie de cláusulas y condiciones en los contratos con las distribuidoras y otros productores menores tendientes a limitar la libertad de contratación y de establecimiento de los precios. Entre las prácticas más habituales se encuentran las de adquisición de gas a otras empresas productoras para la agregación de ofertas, cláusulas de cliente más favorecido en los contratos con las distribuidoras, la introducción de fórmulas de ajuste de precios unilaterales y modalidades take or pay. Las dos primeras están orientadas a limitar la capacidad de las otras empresas productoras para establecer un precio de mercado menor. Particularmente, la cláusula de cliente más favorecido disminuye los incentivos que tienen los otros productores para fijar precios más bajos del gas ya que garantiza a los clientes de Repsol-YPF un precio igual al menor precio ofrecido por cualquiera de sus competidores. En cambio, las dos últimas cláusulas están dirigidas a limitar la capacidad de contratación de las empresas distribuidoras, convirtiéndolas literalmente en tomadoras de precios. 6 Gráfico 3. Precio del gas en boca de pozo (a precios de 2001) 0.05 0.045 $/m3 0.04 0.035 0.03 En eM 94 ay Se 94 pEn 94 eM 95 ay Se 95 pEn 95 eM 96 ay Se 96 pEn 96 eM 97 ay Se 97 pEn 97 eM 98 ay Se 98 pEn 98 eM 99 ay Se 99 pEn 99 eM 00 ay Se 00 pEn 00 e01 Fuente: Enargas y Gas&Gas Con el fin de incentivar a las distribuidoras para que negociaran precios más bajos del gas, Enargas diseñó en 1995 un mecanismo que consiste en determinar dos niveles de precios: un precio de referencia y un precio promedio por cuenca. El precio de referencia se establece por debajo del precio promedio en cada cuenca. En caso que la distribuidora obtenga precios inferiores al precio de referencia puede retener la mitad de esa diferencia, es decir, se le permite trasladar un precio mayor al efectivamente contratado (pero inferior al precio de referencia). En cambio, si el precio conseguido es mayor que el promedio de cuenca, la distribuidora no puede trasladar la totalidad del precio del gas y es penalizada, permitiéndosele sólo el traslado del valor medio entre el precio promedio por cuenca y el efectivamente contratado por la distribuidora. Si bien hubo inicialmente un grado de adhesión razonable a este mecanismo, éste fue diluyéndose rápidamente como 7 consecuencia de las restrictivas condiciones contractuales que establecen los productores, principalmente Repsol-YPF, a las distribuidoras. III.4. Ámbito geográfico del estudio Si bien el mercado de gas natural tiene un componente espacial importante, en este trabajo se omitirá esta circunstancia. Por un lado, la demanda de gas se halla en gran parte concentrada en la provincia de Buenos Aires y esta participación no ha variado considerablemente a lo largo del tiempo. Por lo tanto es posible agregar, sin pérdida de generalidad, la demanda de cada jurisdicción para los distintos tipos de consumidores. Pero, por otro lado, la oferta procede de localizaciones muy distantes de los centros de consumo y se distribuye fundamentalmente, como se ha mencionado, entre tres cuencas productoras. En este caso pareciera que el comportamiento de los precios en las distintas cuencas hubiera sido diferente. Tal como menciona Novara (1997), la cuenca neuquina aparecería como un mecanismo de testeo de la resistencia del mercado a incrementos en el precio, por lo que el precio en esta cuenca varía con mayor frecuencia que en las demás cuencas; mientras que la cuenca noroeste sigue de cerca la evolución de los precios de la cuenca neuquina pero con menor variabilidad, finalmente la cuenca austral no muestra 8 incrementos significativos de sus precios . Sin embargo, el nivel de precios en cada cuenca es diferente como consecuencia fundamentalmente de los costos de transporte hasta el principal centro de consumo, Buenos Aires. Debido a que las principales cuencas productoras se encuentran ubicadas a distintas distancias relativas de Buenos Aires, las tarifas de transporte desde estos centros de producción son distintos y proporcionales a la distancia. Así, los costos de transportar el gas desde la cuenca austral (la más lejana) son mayores que los de transportar el fluido desde la cuenca neuquina (la más próxima). Por lo tanto, a fin de que no exista la posibilidad de arbitraje en Buenos Aires y de que las distribuidoras se encuentren 7 indiferentes entre comprar de una cuenca u otra, el precio del gas en cada una de las cuencas debe recoger la diferencia relativa de los costos de transporte. Con lo que el precio del gas en boca de pozo de la cuenca austral debe ser necesariamente menor que el de las restantes cuencas. A pesar de estas diferencias de comportamiento de los precios entre cuencas, las participaciones de las mismas en la oferta final prácticamente no han variado en el periodo analizado, lo que fortalece el supuesto de inexistencia de arbitraje entre cuencas. Asimismo, dado que los principales operadores se encuentran en las distintas cuencas, es razonable suponer que los productores considerarán la producción de las distintas cuencas como un todo al elaborar sus estrategias (por ejemplo, en el 2000 la cuota de mercado de YPF ha sido del 39% en la cuenca austral, del 56% en la neuquina y del 51% en la noroeste). Por lo que, independientemente de la evolución del precio en cada una de las cuencas, lo relevante es la evolución del precio promedio de la industria. Estos motivos conjuntamente con la dificultad de disponer de información agregada que permita determinar e individualizar unívocamente el origen (según cuenca y productor) y el destino final (según región y tipo de consumidor) del gas lleva a que en el modelo se considere la oferta agregada de cada uno de los productores. Consiguientemente también se considerará sólo el precio promedio del gas en boca de pozo de las distintas cuencas. En lo que sigue se considerará al gas natural como un producto homogéneo. Por un lado, el Enargas establece un margen muy acotado en el que puede variar la calidad del gas entregado (de hecho el valor estándar de poder calórico utilizado para el cálculo de precios es de 9300 kcal/m3). IV. Modelo teórico Como se ha mencionado, el mercado mayorista está integrado por el lado de la oferta por los productores y por el lado de la demanda por las empresas distribuidoras y usuarios libres. Sin embargo, puede afirmarse que la demanda de las distribuidoras es una demanda derivada de la demanda de los usuarios finales: usuarios residenciales, comercios e industrias que deciden mantenerse bajo tarifa. Por un lado, las distribuidoras tienen una capacidad muy limitada para almacenar gas y poder hacer uso de esta manera de algún arbitraje en precios (por ejemplo, demandar gas barato en verano para luego revenderlo en invierno cuando aumenta la demanda residencial). Por otro lado, sus tarifas están reguladas, con lo que no pueden ejercer su poder monopólico en el mercado minorista: el 9 price cap por servicios sólo les permite otorgar descuentos . De hecho, sólo han efectuado descuentos a los usuarios industriales con el fin de contrarrestar el by pass comercial, mientras que al resto de los usuarios han aplicado directamente los precios máximos. Una aproximación similar es la adoptada por MacAvoy y Pindyck (1973), quienes estiman un modelo estructural para el mercado de gas en EEUU pero con un objetivo diferente: evaluar el impacto de la deregulación del mercado mayorista sobre la cantidad de reservas a los fines de evitar la interrupción generalizada en el suministro que se verificó a comienzos de los años setenta. En el modelo integran una función de oferta (claramente relacionada a la actividad exploratoria y al aumento de reservas) con la demanda de los consumidores 10 finales . Dada las características particulares del mercado norteamericano, estiman regionalmente tanto la oferta como la demanda. Sin embargo, no incorporan el comportamiento estratégico de las empresas productoras. Finalmente, el poder de negociación de las distribuidoras para la determinación del precio del gas en el mercado mayorista es muy limitado como se observa en las cláusulas establecidas por los productores en los contratos de suministro con las distribuidoras. Adicionalmente, como consecuencia del mecanismo de passthrough los incentivos que tienen para negociar precios menores se diluyen en buena medida. Por lo tanto, sería una buena aproximación suponer que la demanda de las distribuidoras coincide con la de sus clientes y por lo tanto no es necesario considerarla explícitamente, sino que es suficiente con el estudio de la demanda de los consumidores finales. Por ello, en el modelo se considerará la demanda agregada para los distintos tipos de usuarios (residenciales, comercios, industrias, usinas eléctricas y estaciones de GNC). 8 IV.1. Demanda El gas natural tiene diferentes uso por lo que es necesario estimar funciones de demanda diferentes para cada tipo de usuarios finales. Es conveniente agrupar los consumidores residenciales, comerciales y entes gubernamentales dada la fuerte estacionalidad de su demanda, el hecho que son consumidores cautivos y la alta correlación entre sus demandas (la correlación entre la demanda residencial y comercial ha sido de 0,97 y entre residencial y entes gubernamentales: 0,88). Sin embargo, los grandes usuarios industriales, las centrales térmicas y las estaciones de GNC deben ser considerados por separado dado que sus demandas dependen de factores diferentes. La demanda de los usuarios residenciales, comerciales y gobierno se destina principalmente a la calefacción y a la cocina, con lo que el consumo será fuertemente estacional. A su vez, este tipo de usuarios tiene muy pocas posibilidades de sustitución por otros combustibles alternativos, dado que son necesarias importantes inversiones para la reconversión de los aparatos domésticos alimentados mediante gas natural. A los fines de la estimación econométrica consideremos la siguiente función de demanda lineal directa para los usuarios residenciales y comerciales q R ( p R ) = a1 − b1 ⋅ p R + w′c1 (1) donde q R es la cantidad consumida por los usuarios residenciales, comerciales y gobierno, p R es la tarifa final del gas a estos usuarios (que incluye el precio del gas y el margen de transporte y distribución), w es un vector columna de variables que desplazan la demanda de estos usuarios y a1 , b1 y c1 son los parámetros de la función. Por otro lado, los consumidores industriales, estaciones de servicio de GNC y las centrales térmicas cuentan con mayores posibilidades en el corto plazo de sustituir el gas por otros combustibles. Sin embargo, la demanda de estos consumidores no cautivos no puede considerarse agregadamente, siendo necesaria su estimación por separado. Por ello, la demanda de los usuarios industriales, centrales térmicas y estaciones de GNC puede expresarse de manera simplificada como q I ( p I ) = a 2 − b2 ⋅ p I + x′c2 (2) qCE ( pCE ) = a3 − b3 ⋅ pCE + y ′c3 qGNC ( pGNC ) = a 4 − b4 ⋅ pGNC + z ′c4 (3) (4) donde q I , qCE y qGNC son las cantidades demandadas por los usuarios industriales, centrales y estaciones de GNC respectivamente; p I , pCE y pGNC son las tarifas finales de cada uno de estos usuarios; x′ , y ′ y z ′ son vectores de variables que desplazan las distintas demandas y a 2 , b2 , c2 , a3 , b3 , c3 , a 4 , b4 , c4 los parámetros de las respectivas funciones. Por lo tanto, la demanda total que es abastecida por los productores y por las importaciones será igual a qofer = q R + q I + qCE + qGNC + q pe (5) donde qofer es la cantidad producida por la totalidad de operadores y equivalente a la demanda de los distintos consumidores finales y q pe es la cantidad perdida de gas incurrida en el transporte del fluido de los pozos de extracción a los centros de consumo. IV.2. Tarifas finales Como se ha mencionado, las tarifas finales de cada servicio son reguladas mediante un price cap para cada categoría de servicio. Las tarifas finales surgen de la suma del precio del gas en boca de pozo, el cargo de transporte y el cargo de distribución. Por lo tanto los precios finales para los distintos usuarios serán: 9 p k = p g + pt k + pd k donde p g es el precio del gas en boca de pozo estimado por Enargas; p k , pt k y pd k son el precio final, el cargo de transporte y distribución, respectivamente, para cada una de los tipos k de consumidores: residenciales, industriales, centrales térmicas y estaciones de GNC. Los cargos de transporte y distribución son exógenos dado que son fijados por Enargas, mientras que el precio del gas es determinado por los productores. El precio del gas en boca de pozo que se traslada a las tarifas finales, p g , se calcula al comienzo del período estacional y surge como un promedio ponderado del precio del gas correspondiente a contratos vigentes de las distribuidoras y del precio estimado del gas que no es cubierto mediante contratos. Las diferencias que pudieran surgir entre este precio estimado y el efectivamente pagado por las distribuidoras son reconocidas en el siguiente ajuste tarifario estacional. Por lo tanto, sin pérdida de generalidad puede establecerse la siguiente relación p g = pg + ε donde p g es el precio del gas efectivamente pagado por las distribuidoras a los productores y ε es un error aleatorio el que se supone se distribuye como una normal i.i.d. IV.3. Oferta. Según lo indicado más arriba la oferta doméstica de la industria se halla conformada por la producción de Repsol-YPF que representa en todos los años más del 50% del total de la producción, Pecom Energy con una cuota cercana al 10%, un grupo de tres o cuatro empresas con cuotas próximas al 5% cada una, un grupo numeroso de pequeñas empresas con cuotas de mercado muy poco significativas y la importación proveniente de Bolivia. Dada esta estructura de la oferta es útil considerar al grupo de empresas con cuotas cercanas al 5% y a las pequeñas empresas como precio aceptantes (competitive fringe), ya que debido a su pequeña participación en el mercado no se encuentran en condiciones de influir en el precio. Por ello, a los fines de la modelización su función de oferta podría representarse mediante la siguiente función lineal del precio del gas q f pg = s + t ⋅ pg (6) ( ) donde q f es la oferta de las empresas precio aceptante. Por otro lado, la importación de gas puede considerarse como exógena debido a que es producto de acuerdos políticos previos con el gobierno boliviano. Mientras tanto, el grupo de empresas que actúan estratégicamente está compuesto por Repsol-YPF y Pecom Energy. La oferta total del mercado (neta de exportaciones) puede expresarse como la suma de la producción de las empresas estratégicas y precio aceptante y las importaciones: qofer (p g ) = q L + q f + M donde q L = ∑ n i =1 qi es la suma de las producciones de las n empresas estratégicas. Por lo q L ( p g ) = qofer − q f − M tanto, la demanda residual que enfrentarán las empresas líderes será la resultante de restar a la producción total la oferta de las empresas tomadoras de precio y las importaciones IV.4. Comportamiento de las empresas estratégicas En términos generales se puede representar el problema al que se enfrenta cada una de las empresas estratégicas como el siguiente problema de maximización Max q i ⋅ p g (q L ) − c i (q i ) (7) qi 10 donde p g (q L ) es la función de demanda residual inversa de la empresas estratégicas y ci (q i ) es la función de costos de la empresa i y que se supone lineal. p g (q L ) + p ′ (q L ) i qi − ci = 0 ψ g De la ecuación (7) se obtiene la condición de primer orden (8) donde p ′ (q L ) = ∂p g (q L ) ∂q L y ψ i es el parámetro de conducta que se puede interpretar en g términos de variaciones conjeturales ψi = ∂q L ∂qi el cual en el caso de competencia a la Bertrand es igual a 0, con competencia a la Cournot es 1 y con colusión perfecta es igual a q L qi . En caso de no contarse con información de costos para cada una de las empresas estratégicas es posible analizar una función de comportamiento agregada para estas empresas. Partiendo de la ecuación (8) y reordenando podemos expresar la producción óptima de cada empresa de la siguiente manera qi = − p g (q L ) − ci ψ p ′ (q L ) i g sumando para todas las empresas es posible obtener la función de oferta agregada de las empresas estratégicas q L = ∑ qi = − i =1 n reordenando y luego de despejar p g (q L ) se obtiene la siguiente función de comportamiento agregada n n 1 1 1 1 p g (q L ) + ∑ψ ∑ ψ ci p′ (q L ) i =1 i p′ (q L ) i =1 i g g ci p ′ (q L ) g i =1 i p g (q L ) = − n q + n 1 L 1 ∑ψ ∑ψ i =1 i =1 i i n ′ (q L ) pg 1 1 p g (q L ) = − q L + ∑ ci A A i =1 ψ i donde A = ∑ψ n 1 (9) ∑ψ i =1 n 1 i . En la expresión anterior puede considerarse a ∑ψ i =1 n 1 i ci como una media ponderada de los costos marginales de las empresas que actúan estratégicamente, donde los ponderadores son función de las variaciones conjeturales. Si por ejemplo, las empresas emplearan tecnologías similares y afrontaran precios idénticos de los insumos tendríamos que la función de comportamiento agregada de estas empresas sería p g (q L ) = − p ′ (q L ) g A qL + 1 c A2 La ecuación (9) es susceptible de ser contrastada empíricamente bajo distintos supuestos de comportamiento de las empresas. Así, en el caso de colusión perfecta donde ψ i = qL qi se tiene que A = 1 . Sin embargo, cuando las empresas presentan costos marginales constantes pero distintos entre ellas, este tipo de colusión no es posible, dado que llevaría a que la empresa de menores costos abasteciera todo el mercado, para lo cual sería necesario que existieran transferencias mutuas de ingresos al margen del mercado entre las empresas. Por lo tanto, las empresas se involucrarán en un conjunto de negociaciones en el que exigen para adherirse al cártel unos beneficios mayores o iguales a los que corresponderían a un resultado sin colusión. Por ello, es de esperar que las distintas 11 empresas produzcan cantidades no nulas, donde las empresas se encuentran ante un problema de maximizar sus beneficios sujeto a unos niveles mínimos de beneficios para las otras empresas. Sin embargo, cuando la colusión se concreta en un acuerdo de este tipo tal que lleva a que sus beneficios se sitúen en algún punto de la frontera de posibilidades de beneficios, se puede demostrar que el valor de A sigue siendo 1. Si las empresas se comportaran a la Cournot, A será igual al número de empresas estratégicas ya que el parámetro de variaciones conjeturales es ψ i = 1 , con lo que se tiene que A=∑ 1 = n. i =1 ψ i n En el modelo de Stackelberg con dos empresas, el parámetro conjetural para las empresas que actúan como seguidoras sigue siendo ψ i = 1 , mientras que para la empresa líder éste es igual a 1 2 . Si se designa a la empresa líder con el subíndice 1 se tiene que 1 1 = +1 = 3 ψ1 i =1 ψ i Finalmente, con competencia perfecta se tendrá que 1 A = 0 . A=∑ En este punto es importante resaltar que este modelo agregado se encuentra anidado, con lo que es posible la contrastación directa de los diferentes comportamientos, pudiéndose así seleccionar el modelo que mejor refleje la estructura del mercado. V. Estimación econométrica El modelo requiere la estimación econométrica de las ecuaciones de comportamiento de las empresas precio aceptante y de las que actúan estratégicamente (ecuaciones (6) y (9)) y las funciones de demanda (ecuaciones (1), (2), (3) y (4)). A continuación se presenta la estrategia adoptada para la estimación de las funciones de demanda y los resultados obtenidos. En la sección V.2. se introducen los resultados preliminares para la función de comportamiento de las empresas líderes y la función de oferta de las empresas precio aceptante. V.1. Funciones de demanda V.1.A. Estimación de las funciones de demanda El gas natural no produce utilidad en si mismo, sino que es demandado o deseado como un insumo en otros procesos que generan utilidad; en el caso particular del gas: como fuente para generar calor. Por lo tanto la demanda de gas es una demanda derivada de la demanda del producto obtenido mediante el empleo del gas. De aquí que esta demanda dependerá del tipo de consumo: residencial, industrial, en centrales térmicas o como combustible en vehículos. Sin embargo, el consumo de gas esta supeditado en el corto plazo al stock de bienes durables que son empleados en el proceso para generar calor (cocinas, estufas, calefactores, centrales térmicas, parque automotor, etc.), por lo que es necesario distinguir una demanda de gas de corto plazo y una de largo plazo para cada tipo de consumo, según el stock de bienes durables sea fijo o variable. En este sentido es posible incorporar un modelo de ajuste parcial como el contemplado por Bohi y Zimmerman (1984). La demanda deseada por consumidor puede representarse en términos lineales como: (10) donde q * es la demanda deseada por consumidor, p es el precio del bien, z es un vector de variables que desplazan la demanda (ingreso, precios de productos sustitutos, etc.) y a, b y c son vectores de parámetros de la función. 2 q* = a + b ⋅ p + c ⋅ z 12 Sin embargo, dado que en el corto plazo el stock de bienes durables es fijo, la demanda deseada no coincidirá con la efectivamente realizada. Con el fin de reflejar la dificultad para ajustar el stock de equipos a la demanda deseada es posible plantear el siguiente proceso de ajuste parcial (11) donde λ se encuentra entre 0 y 1 para reflejar un proceso de ajuste lineal del consumo del período anterior hacia el consumo deseado. Reemplazando (10) en (11) se obtiene una expresión posible de estimar 11 q t = q t −1 + λ (q t * − q t −1 ) q t = λa + λb ⋅ p + λc ⋅ z + (1 − λ ) ⋅ q t −1 q t = α + β ⋅ p + δ ⋅ z + γ ⋅ q t −1 (12) (13) Con lo que la elasticidad precio de corto plazo será igual a que la de largo plazo vendrá dada por η LP η CP = β p q = λb p q , mientras = β ⋅ p [(1 − γ )q ] = bp q . V.1.B. Demanda Residencial La mayoría de los estudios que estiman la demanda de gas emplean información de consumos agregados anuales y/o de corte de sección para regiones diferentes en varios años. Dentro de estos estudios se destacan los de Beierlein, et al (1981); Lin, et al (1987) y Balestra y Nerlove (1966), entre otros. Lamentablemente, los esfuerzos para estimar funciones de demanda de gas natural a partir de información mensual han sido escasos. Dentro de los que emplean información mensual uno de los más destacables es el de Herbert y Kreil (1989) en el que se modeliza la demanda mensual del total de hogares de los EEUU y se rescata la importancia de los factores estacionales en la determinación de la demanda residencial, pero que no incorpora de manera explícita el efecto sobre la demanda originada por la restricción en el stock de equipamiento. De manera similar, los estudios de demanda de gas natural en Argentina son contados. Frediani (1995) estima la demanda anual por tipo de consumidores (residencial, industrial, centrales térmicas y GNC), mientras que Arrufat y Neder (1994) estiman la demanda residencial mensual por hogar para el total del país, en el que determinan la demanda exclusivamente a través de la temperatura. Siguiendo la expresión (13) se propuso la siguiente función de demanda residencial q Rt = a1 − b1 ⋅ p Rt + c1 ⋅ ingd t + d 1 ⋅ p kt + e1 ⋅ hdd t + f 1 ⋅ cust Rt + g 1 ⋅ q Rt −1 + ε Rt (14) donde el subíndice t indica el mes en cuestión, q Rt representa el consumo residencial mensual total, p Rt la tarifa residencial marginal, ingd t el ingreso disponible per cápita, p Kt un vector de precios de sustitutos (presumiblemente kerosén y electricidad), hdd t los díasgrado en el mes (heating degree days) que recoge los factores climáticos, cust Rt es el número de hogares con conexiones de gas natural y ε Rt es el error aleatorio. V.1.B.i. Construcción de las variables En el Anexo 1 se detalla la construcción de las variables empleadas y las fuentes de información. Sin embargo, aquí se realizan ciertas precisiones de importancia para las estimaciones que se presentan a continuación. p Rt es el precio por mil m3 en pesos a usuarios residenciales y comerciales (servicio SG-P) promedio ponderado de las tarifas aprobadas por Enargas a las distribuidoras. Según lo explicado más arriba, esta tarifa está compuesta por el precio del gas y los márgenes de transporte y distribución, p Rt = p gt + pt Rt + pd Rt 13 en el que p gt es el precio del gas en boca de pozo estimado por Enargas. Dado que se ha supuesto que p gt = p gt + ε t , donde p gt es el precio del gas efectivamente cobrado por los productores, en la construcción del precio final para los usuarios residenciales se ha reemplazado p gt por p gt . Los márgenes de transporte y distribución están en precios de febrero de 2001 actualizados por el IPC, mientras que el precio del gas en boca de pozo se ha deflactado por el promedio del IPC y el IPM (Índice de Precios Mayoristas), a fin de tener en cuenta que los consumidores de gas son tanto usuarios residenciales como industriales y comerciales. hdd t es la suma de días grado en la ciudad de Buenos Aires para el mes en cuestión y se define de la siguiente manera hdd t = ∑ max(t * −t ,0 ) n i =1 donde t * es una temperatura de referencia que indica el punto a partir del cual surge la necesidad de calefacción o refrigeración (en este caso se ha considerado un umbral de 18,33 grados centígrados como es habitual en este tipo de estudios), t es la semisuma de las temperatura máxima y mínima en un día en particular y n son los días en el mes i. En condiciones ideales sería necesario calcular una media ponderada por el número de consumidores de los días grado de las distintas ciudades del país. Lamentablemente, sólo se ha dispuesto de esta información para la ciudad de Buenos Aires. Sin embargo, dado que más de la mitad del consumo se concentra en el gran Buenos Aires puede resultar una aproximación razonable. V.1.B.ii. Estimación de la demanda residencial A partir de las series construidas y de la ecuación (14) se probaron distintas especificaciones. Dado el carácter endógeno del precio del gas en boca de pozo y de la variable dependiente rezagada, fue necesario instrumentar estas variables, y estimar la ecuación mediante el Método Generalizado de los Momentos (MGM). 12 El ingreso disponible, los días grado y el número de usuarios se consideraron exógenos . Los instrumentos empleados, además de las variables explicativas exógenas, fueron: el precio del crudo ( wtit ), en dólares por barril, contemporáneo y rezagado un período; los días grado rezagados 1, 6 y 12 meses; el precio de la electricidad para usuarios industriales; el índice de producción industrial y los metros perforados por las compañías petroleras. La estimación que mejores resultados produjo es la que aparece en el Cuadro 1. El precio de la electricidad y del kerosén fueron descartados porque además de no resultar significativos mostraban síntomas de multicolinealidad con el precio del gas. El signo de los coeficientes es en todos los casos el esperado: negativo para la variable precio y positivo para los días grado, el ingreso disponible, el número de usuarios, la dummy mensual y la variable dependiente rezagada. Los errores no muestran estructura temporal: el estadístico Q de Ljung-Box no resulta significativo. Cuadro 1. Estimación de la ecuación de demanda residencial Variable dependiente: QRES Método generalizado de los momentos Variables Coeficiente estimado C -200.95 PDRES(-1)+PG(-1) -2.53 HDD 2.54 INGD 0.32 URES 0.10 QRES(-12) 0.39 DJUL99 254.73 R2 ajustado: 0.98 Estadístico t -1.26 -1.86 8.87 2.22 6.34 6.91 1.80 14 S.E.R: 42.70 N° observaciones: 78 Período muestral: 1994:02-2000:07 Instrumentos: C WTI WTI(-1) HDD HDD(-1) INGD URES HDD(-12) DJUL PELECMT IPI METRO HDD(-6) Variables: QRES: consumo residencial PDRES: margen de transporte y distribución promedio de las tarifas residenciales y comerciales. PG: precio del gas en boca de pozo promedio de las cuencas. HDD: días grado INGD: ingreso disponible URES: el número de usuarios residenciales DJUL99: es una dummy para el mes de julio de 1999 en el que en estimaciones previas se observaba un error inusualmente elevado. El introducir la variable precio rezagada un período permite captar el hecho que los consumidores reaccionan con cierto retardo a los cambios en los precios dado que normalmente la facturación de los servicios se realiza en promedio un mes después de haber sido realizado el consumo. Los residuos de la estimación no muestran estructura por lo que pueden considerarse ruido blanco. La variable rezagada doce períodos (un año) muestra el proceso de ajuste parcial. Las elasticidades que se derivan de la estimación anterior son las que aparecen en el Cuadro 2. Cuadro 2. Elasticidades precio e ingreso de demanda residencial Elasticidad Precio ingreso Corto plazo -0,579 0,326 Largo plazo -0,953 0,537 Nota: las elasticidades fueron valuadas en los valores medios de las variables precio, cantidades e ingreso disponible. Como en otros estudios, la elasticidad precio de corto plazo es menor que 1 en valores absolutos. Sin embargo, la de largo plazo no resulta significativamente distinta de 1. Mientras que las elasticidades ingreso indican que el gas natural se trata de un bien normal. V.1.C. Demanda industrial de gas La demanda de gas por parte de la industria es una demanda derivada de la producción industrial, y dependerá del precio del gas, de otros combustibles sustitutos, de otros insumos complementarios y del propio nivel de actividad. Siguiendo la mayoría de los estudios de demanda industrial de gas natural, se propone una estimación de la demanda agregada para el total de la industria, y al igual que en el caso de la demanda residencial se incorpora en el modelo un proceso de ajuste parcial. La forma funcional general elegida es la siguiente: q It = a 2 − b2 ⋅ p It + c 2 ⋅ ind t + d 2 ⋅ p fot + e 2 ⋅ cust It + + f 2 ⋅ q It −1 + g 2 ⋅ dmes t + h2 ⋅ daño t + ε It donde qIt es la demanda total de las industrias, pIt es la tarifa a consumidores industriales, ind t es un índice que recoge la evolución de la actividad industrial, p fot es un vector de precios de insumos sustitutos (tarifa eléctrica industrial, precio del fuel oil, gas oil, etc.), custIt es el número de empresas que consumen gas natural, dmest y dañot son vectores de dummies para los meses y años, respectivamente, y finalmente, ε It es el error aleatorio. V.1.C.i. Estimación de la demanda industrial total Nuevamente, como consecuencia de la endogeneidad de la variable precio y de la variable dependiente rezagada fue necesario estimar por MGM la ecuación. Además de las variables (15) 15 independientes exógenas, se emplearon los siguientes instrumentos: el precio del crudo, los días grado contemporáneos y rezagados uno y 12 períodos, el índice de producción rezagado 6 meses y los metros perforados. La estimación obtenida mas satisfactoria se presenta en el Cuadro 3, Cuadro 3. Estimación de la ecuación de demanda industrial Variable dependiente: QIND Método generalizado de los momentos Variables Coeficiente estimado Estadístico t C -282.41 -3.44 PDIND+PG -4.70 -2.95 IPI 1.47 3.22 IPI(3) 1.71 3.55 D96 -42.74 -3.48 D97 -79.34 -3.61 D98 -52.50 -3.97 DFEB -28.08 -2.65 DMAR 44.68 2.18 DABR 19.80 2.67 DMAY 57.45 3.72 DJUN 23.70 2.59 DJUL 32.04 3.79 DAGO 52.18 4.61 DSET 39.09 3.12 DOCT 72.49 6.53 UIND 1.78 3.16 QIND(-1) 0.36 2.33 R2 ajustado: 0.82 S.E.R: 26.86 N° observaciones: 79 Período muestral: 1994:01-2000:07 Instrumentos: C WTI IPI IPI(3) D96 D97 D98 DFEB DMAR DABR DMAY DJUN DJUL DAGO DSET DOCT UIND HDD HDD(-1) HDD(-12) IPI(-6) METRO Variables QIND: es la demanda industrial PIND: es el margen de transporte y distribución promedio de las tarifas industriales ID (Interrumpible en Distribución)y FD (Firme en Distribución). IPI: es el Índice de Producción Industrial. D96, D97, D98: son dummies anuales que toman el valor 1 cuando la observación corresponde a los años 1996, 1997 y 1998, respectivamente y son iguales a cero en los otros casos. DFEB, DMAR, DABR, DMAY, DJUN, DJUL, DAGO, DSET, DOCT: son dummies mensuales que asumen el valor 1 cuando la observación corresponde a los meses de febrero, marzo, abril, mayo, junio, julio, agosto, septiembre y octubre, respectivamente y son iguales a cero en los otros casos. UIND: es el número de usuarios industriales Los residuos no muestran estructura temporal, y pueden considerarse ruido blanco. Es de destacar la importancia de las dummies mensuales y anuales que recogen el componente estacional y cíclico de la demanda de gas. Por otro lado, la inclusión del índice de producción industrial adelantado tres meses señala cierta dinámica y maduración en los procesos productivos. Por último, los coeficientes asociados a los precios de los sustitutos 13 del gas natural (fuel oil, gas oil y energía eléctrica ) no resultaron significativos, restando por el contrario poder explicativo a la variable precio del gas. Posiblemente, ciertas rigideces en los procesos productivos en el corto plazo (además de una alta correlación entre los precios de los combustibles) expliquen esta escasa sustitución de insumos. Las elasticidades de interés que se obtienen a partir de la estimación anterior son las presentadas en el Cuadro 4: Cuadro 4. Elasticidades precio y producto industrial Elasticidad Precio Producción industrial 16 Corto plazo Largo plazo -0,335 -0,527 0,433 0,682 Nota: las elasticidades fueron valuadas en los valores medios de las variables precio y cantidades. Contrario a lo que cabría esperar, las elasticidades de corto y largo plazo son menores para la demanda industrial que para la residencial. Probablemente el consumo industrial esté mucho más condicionado por la actividad industrial que por el precio del gas en si mismo, mientras que en el caso de los hogares el precio juegue un factor mas preponderante, dado que la expansión de la red ha sido marginal, en el sentido de abarcar un número creciente de hogares de menores recursos. V.1.D. Demanda de las centrales térmicas La demanda de gas por parte de las centrales térmicas es una demanda derivada de la demanda de electricidad, la que a su vez depende de los usos finales de la misma: como insumo en procesos industriales y en aparatos de uso residencial. Asimismo, dependerá de la disponibilidad de energía proveniente de otras fuentes (hidráulica y nuclear, principalmente). Por lo tanto, por el lado de la demanda de electricidad, dependerá de la producción industrial, del ingreso disponible de los consumidores, de factores estacionales y del precio de la electricidad a usuarios residenciales e industriales. Por el lado de la oferta dependerá de la generación hidráulica y nuclear y del precio de combustibles sustitutos como así también del precio del gas. Además, las centrales térmicas contratan generalmente un servicio interrumpible a cambio de obtener un precio final del gas mas bajo. La probabilidad de que sea necesario restringir el uso a estos usuarios aumenta en invierno, cuando se incrementa notablemente el consumo residencial que es no interrumpible. En el modelo a estimar debe considerarse explícitamente esta eventualidad. Una alternativa es incorporar variables dummies en los meses de invierno que recojan estas restricciones. Sin embargo, es importante destacar que como consecuencia de la expansión del sistema de transporte, las interrupciones han disminuido notablemente hasta valores inferiores al 2% en 1999. Con el fin de incorporar estos elementos en la estimación se ha propuesto la siguiente función de demanda total de las centrales eléctricas: q CEt = a 3 − b3 ⋅ p CEt + c 3 ⋅ ind t + d 3 ⋅ p Nt + e3 ⋅ ingd t + f 3 ⋅ hidro t + g 3 ⋅ hdd t + + h3 ⋅ p eet + i 3 ⋅ usin t + j 3 ⋅ dmes t + k 3 ⋅ pmono t + l 3 ⋅ q CEt −1 + ε CEt (16) donde q CEt es el consumo total de gas de las centrales térmicas en el mes t, pCEt es el precio marginal promedio final del gas para estos usuarios (categoría ID), p Nt es un vector de precios de combustibles sustitutos (fundamentalmente fuel oil), hidrot es la generación hidráulica mensual14, p eet es un vector de tarifas eléctricas a consumidores industriales y residenciales, usin t es el número de centrales térmicas que consumen gas natural, dmest es un vector de dummies para los meses de invierno (mayo, junio, julio y agosto), pmono t es el precio monómico o spot de la energía y ε CEt es el error aleatorio. V.1.D.i. Estimación de la demanda total de las centrales térmicas En este caso la estimación requiere mayor cuidado en la determinación de las variables endógenas con el fin de evitar inconsistencias y sesgos de simultaneidad en los parámetros a estimar. Además del precio del gas, las variables que requieren a priori ser instrumentalizadas son el precio de la electricidad tanto para usuarios industriales como residenciales, el precio del fuel oil, el número de centrales térmicas, el precio spot de la energía y la variable dependiente rezagada. El precio spot de la energía es producto de la interacción entre la demanda y la oferta de electricidad, la cual es determinada por la disponibilidad de generación de origen hidráulico y nuclear y del precio del gas de las centrales que marginan. 17 El número de centrales térmicas no sólo depende de la demanda de energía, sino de la conveniencia económica del empleo de gas como combustible. Tanto el precio residencial como industrial de la electricidad dependen del precio del gas, dado que las tarifas reconocen la variación esperada a lo largo de un período estacional en el precio spot de la electricidad. Sin embargo, se efectuaron tests de Hausman para determinar la exogeneidad del precio de la electricidad. Las pruebas realizadas permitieron rechazar la hipótesis nula de endogeneidad de la tarifa industrial de electricidad, por lo que en la estimación esta variable fue empleada como instrumento. Los instrumentos empleados fueron los siguientes: el precio del crudo y el día grado, ambos en sus valores contemporáneos y rezagados 1 y 12 meses, el ingreso disponible, el precio de la electricidad para usuarios industriales, el índice de producción adelantado 1 mes y rezagado 2 y 12 meses, el total de metros perforados, el precio spot rezagado 6 períodos y dummies para los meses de febrero, marzo y noviembre. En el Cuadro 5 se presentan los resultados de la estimación de la demanda de las centrales térmicas Cuadro 5. Estimación de la ecuación de demanda de las centrales térmicas Variable dependiente: QCE Método generalizado de los momentos Variables Coeficiente estimado Estadístico t C -1786.24 -1.99 PDCE+PG -12.18 -2.60 HDD -0.64 -5.44 IPI 3.99 5.23 PELECMT -8.74 -2.06 PELECR 6.015 1.97 PFO 10.17 2.59 USIN 13.04 2.78 PMONO 6.82 2.19 QCE(-1) 0.49 5.10 HIDRO -0.11 -3.88 R2 ajustado: 0.83 S.E.R: 78.41 N° observaciones: 79 Período muestral: 1994:01-2000:07 Instrumentos: C WTI HDD INGD HIDRO IPI PELECMT HDD(-1) WTI(-1) WTI(-12) IPI(-2) IPI(1) PMONO(-6) DFEB DMAR METRO DNOV HDD(-12) IPI(-12) Variables QUSI es el consumo total de gas de las centrales térmicas. PDUSI es el margen de transporte y distribución de la tarifa ID HIDRO es la generación hidráulica PELECMT es la tarifa eléctrica a consumidores industriales en media tensión PELECR es la tarifa eléctrica residencial PFO es el precio del fuel oil USIN es el número de centrales térmicas PMONO es el precio spot de la electricidad Las pruebas con las dummies para los meses invernales no arrojaron resultados satisfactorios, teniendo en muchos casos el signo contrario al esperado, por lo que se descartaron en las estimaciones. Este resultado avala la idea de que las restricciones en el consumo de las centrales han sido poco importantes. Los coeficientes de las variables económicas introducidas muestran en todos los casos los 15 signos deseados, a excepción de la tarifa eléctrica residencial . El consumo de gas para generar electricidad disminuye cuando aumenta el precio del gas y de la tarifa eléctrica industrial y aumenta con incrementos del precio del combustible sustituto (fuel oil) y de la actividad industrial. El parámetro estimado para el ingreso disponible no resultó significativo. 18 Las condiciones climáticas tienen el signo esperado: un aumento de los días grado provoca una disminución de la demanda dado que incrementa la demanda residencial de gas con el consiguiente aumento del precio del gas y de la probabilidad de interrupción del suministro. Un aumento de la generación hidráulica, producto de una mayor hidraulicidad, implica menor generación térmica. Nuevamente los errores no muestran autocorrelación serial. De la estimación seleccionada pueden obtenerse las elasticidades precio, producción industrial y cruzada de corto y de largo plazo (ver Cuadro 6). Cuadro 6. Elasticidades precio, cruzada y producto industrial Elasticidad Precio Producción industrial Corto plazo -0,964 0,598 Largo plazo -1,883 1,169 Fuel Oil 1,769 3,455 Nota: las elasticidades fueron valuadas en los valores medios de las variables precio y cantidades. Como era de esperar, las elasticidades respecto del propio precio y de un bien sustituto son bastante mayores que las obtenidas para la demanda residencial e industrial, producto de las mayores posibilidades de sustitución por combustibles alternativos. V.1.E. Demanda de gas para uso vehicular Argentina se caracteriza por ser el país con mayor número de vehículos alimentados con gas natural comprimido (GNC). Actualmente cuenta con aproximadamente 700 mil vehículos impulsados mediante GNC (un 35% del total mundial). Sin embargo, es un sistema que se ha implementado en años recientes (1984), por lo que ha mostrado un crecimiento muy acelerado tanto en el número de estaciones expendedoras de GNC como en el parque automotor. Por estas razones, no se conocen estudios sobre el particular en otros países y la única estimación que se dispone es la de Frediani (1995), quien estima la demanda anual de GNC, empleando como variables explicativas el parque automotor y el precio del GNC. Se presupone que la demanda de GNC será función de la tarifa, del precio de otros combustibles sustitutos, del stock de vehículos y del nivel de actividad económica. Por ello se planteó una ecuación para el consumo total de GNC de la forma q GNCt = a 4 − b4 ⋅ p GNCt + c 4 ⋅ ind t + d 4 ⋅ p Nt + e 4 ⋅ v GNCt + f 4 ⋅ q GNCt −1 + ε GNCt (17) donde q GNCt es el consumo total de GNC en el mes t, pGNCt es la tarifa marginal de GNC, p Nt es un vector de precios de combustibles sustitutos (fundamentalmente nafta, dado que los vehículos equipados con GNC pueden convertirse inmediatamente a este combustible), v GNCt es el número de vehículos convertidos a GNC y ε GNCt es el error aleatorio. Dentro de las variables explicativas debería incluirse el costo de la conversión del sistema tradicional al alimentado mediante GNC. Sin embargo, la imposibilidad de contar con información sistemática de estos costos no permite su incorporación en el modelo. A su vez, la inclusión de esta variable debe realizarse mediante su prorrateo a lo largo de la vida útil del sistema y posterior sustracción del ingreso disponible del consumidor, con lo que su efecto se diluye notablemente. Su inclusión en el precio del gas para obtener una tarifa media no es conveniente, dado que la variable relevante es el precio marginal del gas y su incorporación 16 provocaría errores de medida y por lo tanto estimadores inconsistentes y sesgados . V.1.E.i. Estimación de la demanda total de GNC Dada esta especificación de la demanda, es necesario instrumentar además del precio del gas, el número de usuarios y la variable dependiente rezagada. Para ello se emplearon como instrumentos: el precio contemporáneo del crudo y el rezagado 1 y 12 meses; el índice de producción y los días grado ambos en sus valores contemporáneos y rezagados un período, el ingreso disponible, el precio del gas oil, el precio de la electricidad residencial y dummies para los meses de mayo, junio y los años 1996 y 2000. Tanto para el precio del 19 gas oil como para la tarifa residencial de la electricidad se realizaron test de Hausman para determinar la exogeneidad de estas variables. En ambas situaciones fue rechazada la hipótesis nula de endogeneidad. La estimación seleccionada es la que se presenta a continuación en el Cuadro 7. Los coeficientes de los precios de los sustitutos en ningún caso fueron significativos y adicionalmente afectaban notablemente el coeficiente del precio del gas, indicio de multicolinealidad entre los precios de los combustibles. Los coeficientes estimados tienen todos el signo esperado. El impacto del nivel de actividad industrial es positivo y altamente significativo, al igual que la variable que recoge el stock de vehículos y la variable dependiente rezagada. Por último, al igual que con la demanda residencial e industrial se observa un proceso de ajuste parcial significativo. Los residuos no muestran síntomas de autocorrelación serial hasta el residuo de orden 11. Sin embargo, la autocorrelación de orden 12 es significativa, lo que requeriría mayor análisis para determinar su origen. Cuadro 7. Estimación de la ecuación de demanda de GNC Variable dependiente: QGNC Método generalizado de los momentos Variables Coeficiente estimado Estadístico t C -19.23 -2.08 PDGNC+PG -0.24 -2.83 IPI 0.48 12.60 UGNC 0.10 8.09 QGNC(-1) 0.37 5.90 R2 ajustado: 0.96 S.E.R: 3.98 N° observaciones: 79 Período muestral: 1994:01-2000:07 Instrumentos: C WTI IPI IPI(-1) HDD HDD(-1) INGD WTI(-1) PGO PELECR DMAY DJUN WTI(-12) DANIO D96 D00 Variables: QGNC es el consumo total de GNC PDGNC es el margen de transporte y distribución de la tarifa GNC UGNC es el total de estaciones expendedoras de GNC (variable proxy del número de vehículos convertidos a GNC, ver Anexo 2). Las elasticidades estimadas se presentan en el Cuadro 8. Cuadro 8. Elasticidades precio y producto industrial de la demanda de GNC Elasticidad Precio Producción industrial Corto plazo -0,245 0,497 Largo plazo -0,389 0,789 Nota: las elasticidades fueron valuadas en los valores medios de las variables precio y cantidades. Es llamativa la baja elasticidad precio estimada, aún menor que la elasticidad industrial. Probablemente, a pesar de la relativa facilidad tecnológica de sustitución del gas por nafta, los usuarios sean muy insensibles al precio dada las ventajas económicas del gas con respecto a la nafta una vez que ha sido realizada la conversión. Una clara señal de lo anterior es la gran penetración que ha tenido el sistema en el parque automotor con respecto a la nafta. Como se señaló mas arriba, producto de la distancia entre las cuencas productoras y los centros de consumo se producen pérdidas de fluido. Adicionalmente, el mismo gas se emplea para generar la suficiente presión necesaria para impulsarlo a través del 17 gasoducto . Por ello se observan diferencias entre el gas inyectado en boca de pozo y el efectivamente consumido por los usuarios finales. 20 Sin embargo, si estas pérdidas se suponen exógenas, las estimaciones de las demandas efectivas se mantienen inalteradas y dado que lo que resulta de interés son los parámetros estimados al regresar las cantidades efectivamente demandadas contra las variables explicativas no es necesario modelizar explícitamente estas pérdidas. En este punto es importante señalar que los productores cobran a los distribuidores y grandes usuarios que contratan por su cuenta por todo el gas inyectado en la red de transporte, mientras que los consumidores finales pagan a las distribuidoras sólo el gas consumido, siendo las pérdidas de gas absorbidas íntegramente por las distribuidoras mediante el cargo de distribución incluido en la tarifa final. Por lo que en las ecuaciones de comportamiento de las empresas debe considerarse el gas entregado por los productores al mercado interno (incluidas la pérdidas). V.2. Funciones de costos y de comportamiento Los estudios de funciones de costos y de producción en la industria del petróleo ofrecen evidencias de que las funciones de costos presentan rendimientos constante a escala (Livernois (1987)). En efecto, las empresas productoras aparentemente a lo largo de la explotación del negocio van reemplazando antiguos pozos en los que los rendimientos son decrecientes por otros en los que éstos son crecientes, con lo cual los costos se balancean y se consiguen rendimientos constantes. Por lo tanto, en lo que sigue se supondrá que la función de costos es lineal con respecto a las cantidades, con lo que los inputs se emplean en proporciones fijas (tecnología de Leontieff): ci (qi ) = ci ⋅ qi donde ci = β i1 ⋅ wi + β i 2 ⋅ pk i + β i 3 ⋅ p foi , en la que wi , pki y p foi es el precio de la mano de obra, del uso del stock de capital y el precio del combustible para cada empresa, respectivamente y β i1 , β i 2 y β i 3 son las proporciones en las que se emplean estos insumos. En este contexto los insumos se suponen variables en el corto plazo. Adicionalmente, las empresas abonan regalías a los gobiernos provinciales equivalentes al 12% del valor de la producción de hidrocarburos. La incorporación de este impuesto en el modelo no ocasiona ningún inconveniente. Los beneficios de las empresas si se tienen en cuenta las regalías puede expresarse ahora como π i = (1 − reg ) ⋅ q i ⋅ p g (q L ) − c i (q i ) p ′ (q L ) g A donde π i es el beneficio de la empresa i y reg es la alícuota que se paga en concepto de regalías. Con esta modificación p g (q L ) = − qL + n 1 1 ∑ ψ ci A(1 − reg ) i =1 i afectando las regalías solamente a los coeficientes correspondientes a los costos de los insumos. Dada la especificación final de la demanda de los distintos tipos de consumidores, la demanda residual que afrontarán las empresas que actúan estratégicamente vendrá dada ahora por la siguiente expresión donde Β = b1 ( pt R + pd R ) + b2 ( pt I + pd I ) + b3 ( pt CE + pd CE ) + b4 ( pt GNC + pd GNC ) y Ζ agrupa todas las variables exógenas que desplazan las distintas funciones de demanda. De la expresión anterior se obtiene la demanda residual inversa q L = (a1 + a 2 + a3 + a4 − s ) − (b1 + b2 + b3 + b4 + t )⋅ pg − Β + q pe − M + Ζ pg (q L ) = (a1 + a 2 + a 3 + a 4 − s ) 1 − ⋅q + (b1 + b2 + b3 + b4 + t ) (b1 + b2 + b3 + b4 + t ) L + 1 (− Β + q pe − M + Ζ ) (b1 + b2 + b3 + b4 + t ) 21 Por lo que ∂p g (q L ) ∂q L =− 1 . (b1 + b2 + b3 + b4 + t ) A partir de esta función de demanda residual inversa que incorpora las especificaciones particulares de las distintas demandas puede presentarse la función de comportamiento agregada de las empresas estratégicas a estimar: pg (q L ) = n 1 1 1 qL + ∑ ψ ci (b1 + b2 + b3 + b4 + t )A A(1 − reg ) i =1 i (18) Por lo tanto, la ecuación de comportamiento de las empresas estratégicas tendrá la siguiente forma: p g = γ 1 q L + γ 2 w + γ 3 pk + γ 4 p fo + ε 6 (19) La ecuación surge de suponer precios de los insumos idénticos para cada empresas (o si solo se dispone de un precio promedio de los insumos para toda la industria). Bajo este supuesto los coeficientes de la ecuación (19) tendrán la siguiente forma 1 n β i1 ∑ A i =1 ψ i 1 n β γ 3 = ∑ i2 A i =1 ψ i 1 n β γ 4 = ∑ i3 A i =1 ψ i γ2 = 1 (20) A(b1 + b2 + b3 + b4 + t ) Una vez obtenido un valor estimado para γ 1 y utilizando las estimaciones obtenidas de los γ1 = parámetros de las funciones de demanda es posible realizar test de hipótesis para el parámetro A . V.2.A. Estimación de la función de oferta de las empresas precio aceptantes La estimación de (19) requiere instrumentar el precio dado que es endógena en el modelo planteado. Para la estimación mediante MGM se emplearon como instrumentos, además de la constante, el precio del crudo y los días grado ambos en sus valores contemporáneos y rezagados 12 meses. La estimación inicial de (19) presentó síntomas de autocorrelación de los residuos por lo que se estimó un modelo autorregresivo que captara esta estructura. Una explicación tentativa se presenta más adelante cuando se consignen los resultados para la ecuación de comportamiento de las empresas estratégicas, donde se observan los mismos síntomas. En el Cuadro 9 los resultados preliminares de estimar la misma ecuación mediante mínimos cuadrados en dos etapas (2SLS) pero incorporando un proceso autorregresivo de orden 1, y medias móviles de orden 4, 8 y 12, que parecen recoger adecuadamente la estructura de los residuos. Los instrumentos empleados son: el precio del crudo, los días grados (ambos en sus valores contemporáneos y rezagados 1, 4, 8 y 12 períodos) y el índice de producción industrial. Cuadro 9. Estimación de la función de oferta de las empresas precio aceptantes (modelo autorregresivo) Variable dependiente: FRINGE Mínimos cuadrados en dos etapas Variables C PG AR(1) Coeficiente estimado -153.53 36.98 0.98 Estadístico t -0.08 9.22 34.55 22 MA(4) -0.24 -4.56 MA(8) -0.29 -4.89 MA(12) 0.81 21.00 R2 ajustado: 0.96 S.E.R: 51.36 N° observaciones: 78 Período muestral: 1994:02-2000:07 Instrumentos: C WTI HDD WTI(-1) HDD(-1) WTI(-4) HDD(-4) WTI(-8) HDD(-8) WTI(-12) HDD(-12) IPI Variable FRINGE: es la cantidad producida por las empresas precio aceptantes donde τ es el número de meses sobre el cual se decide el precio; sin embargo, los valores q = t∈τ q te + t∈τ et , y donde t∈τ et estarán observados no coincidirán con estos: t∈τ t V.2.B. Estimación de la función de oferta de las empresas estratégicas Al igual que para la oferta de las empresas seguidoras, la estimación de la ecuación (19) correspondiente a la función de comportamiento de las empresas estratégicas impone instrumentar la cantidad producida por estas empresas (al igual que el precio del combustible empleado como insumo). Al igual que en la estimación anterior, la estimación de la ecuación (20) original muestra síntomas claros de autocorrelación serial en los residuos, más precisamente de un proceso autorregresivo de orden 1. La estimación mediante 2SLS arroja los resultados que se muestran en el Cuadro 10, donde los instrumentos empleados, además de los incorporados en la estimación anterior, han sido: el ingreso disponible, el precio del crudo y los días grado, ambos rezagados 1 y 12 meses. La correlación serial entre los residuos puede estar originada por la manera particular en que se establecen los precios en este mercado. Las empresas productoras no fijan todos los meses el precio del gas en boca de pozo, sino que, a través de los contratos a mediano y largo plazo que tienen con las distribuidoras y grandes usuarios, establecen un precio que se mantiene constante por un período de tiempo, que coincide generalmente con los períodos invernales y estivales. Así por ejemplo, las empresas determinan un precio que regirá durante los meses de mayo a septiembre, y otro para el período comprendido entre octubre y abril. Normalmente las condiciones contractuales se negocian con un lapso de tiempo mas o menos considerable (6 meses o más). Por lo tanto, los productores se enfrentan ante el problema de maximización de beneficios en el que determinan una relación entre el precio deseado del gas y las cantidades que esperan sean demandadas a este precio durante el período en que se mantenga fijo. Esta claro que la demanda efectivamente realizada diferirá a la esperada según el programa establecido por los productores. Dado la particular característica de las demandas, estos errores se irán acumulando siguiendo un proceso de medias móviles de un orden más o menos elevado, que podría aproximarse a un autorregresivo de orden 1. Es decir, las empresas determinan qe , un programa según la producción esperada total para el período en cuestión, t∈τ t ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ correlacionados, dada la dinámica de la demanda y de posibles errores sistemáticos en la predicción de las variables que desplazan la demanda. Cuadro 10. Estimación de la función de oferta de las empresas estratégicas (modelo autorregresivo) Variable dependiente: PG Mínimos cuadrados en dos etapas Variables LIDER PFO PL PK Coeficiente estimado 0.0044 0.2694 -0.0018 0.0340 Estadístico t 4.85 9.66 -3.71 2.50 23 AR(1) 0.6226 6.28 R2 ajustado: 0.59 S.E.R: 1.05 N° observaciones: 72 Período muestral: 1994:08-2000:07 Instrumentos: PL PK HDD HDD(-1) HDD(-12) INGD WTI WTI(-1) WTI(-12) PELECMT Variables: LIDER: es la cantidad producida por Repsol-YPF y Pecom PL: es el precio del trabajo PK: es el precio del capital V.3. Identificación de la conducta A partir de los parámetros estimados para las funciones de demanda y de comportamiento de las empresas se está en condiciones de plantear los test clásicos de hipótesis. Como se recuerda, el parámetro estimado para la función de oferta de las empresas estratégicas guarda la siguiente relación con el parámetro de comportamiento y las pendientes de las funciones de demanda y de oferta de las empresas precio aceptantes γˆ1 = ˆ A= 1 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ A(b1 + b2 + b3 + b4 + tˆ ) la cual permite identificar el parámetro de conducta 1 ˆ1 + b2 + b3 + b4 + tˆ ) ˆ ˆ ˆ γˆ1 (b ˆ El cual equivale para las estimaciones realizadas a A = 3,996 . Como se recordará los valores teóricos eran: Bertrand: A=∞ Colusión: A =1 Cournot: A=2 Stackelberg: A = 3 A partir de los valores teóricos que debería asumir γ 1 para cada una de los modelos de comportamiento es posible realizar el correspondiente contraste de hipótesis mediante un test t. Los valores teóricos para γ 1 y el correspondiente estadístico t figuran en el Cuadro 11. Cuadro 11. Valores teóricos para las hipótesis de comportamiento y estadístico t Estadístico t Conducta γ 1 en hipótesis nula Bertrand Colusión Cournot Stackelberg Nota: los valores para 0 0,0177 0,0088 0,0059 -4,85 -14,53 -4,84 -1,61 b1 , b2 , b3 , b4 y t son los obtenidos en las estimaciones de las funciones de demanda y de oferta de las empresas precio aceptante. Dado estos estadísticos, la única hipótesis que no puede descartarse es la de Stackelberg (con 99% de confianza se rechazan las restantes). Es decir, en este caso la hipótesis que más se ajusta a los datos es la de Stackelberg: YPF-Repsol actuando como líder, Pecom como seguidora y el resto de empresas como tomadoras de precio. VI. Conclusiones y líneas futuras de trabajo En este trabajo se ha planteado un modelo estático de oligopolio para el mercado mayorista de gas natural en Argentina susceptible de ser estimado econométricamente. El principal interés en este trabajo es el de determinar el tipo de comportamiento que se verifica en este mercado. En particular se han contrastado, de manera preliminar, si las empresas 24 productoras de gas natural compiten en precios, a la Cournot, coluden o existe liderazgo en cantidades. En el modelo estimado se han introducido los principales elementos que conforman la estructura del mercado. Por el lado de la demanda se han estimado funciones de demanda para los principales grupos de consumidores: hogares, industrias, centrales térmicas y vehículos impulsados mediante GNC. Para ello se ha incluido el mecanismo de formación de los precios finales en este mercado, el cual está compuesto por un margen de transporte y distribución regulado y por el precio del gas propiamente dicho que se encuentra liberalizado. Es precisamente este componente de la tarifa el que interesa analizar para determinar el modelo de comportamiento implícito en el mercado. Por el lado de la oferta, se han incorporado dos tipos de empresas claramente diferenciadas: aquellos productores de gas que no influyen sobre el precio y las empresas que actúan estratégicamente. En cuanto a las estimaciones de las demandas, los resultados son robustos y consistentes. Es de destacar que, al igual que la mayoría de los estudios de demanda de gas y de energía previos, existe un proceso de ajuste parcial; es decir, la demanda es dinámica. Las elasticidades obtenidas son razonables. Las elasticidades de corto plazo son en todos los casos inferiores a la unidad, mientras que la de largo plazo para usuarios residenciales es cercana a la unidad y para el agregado de la industria es mayor que uno. Los resultados son menos satisfactorios para la demanda de gas para uso vehicular. En este caso, además de obtenerse elasticidades muy bajas tanto para el corto como para el largo plazo, existe una estructura en los residuos difícil de captar. Mayor análisis sería necesario en este caso. Respecto a las estimaciones de las funciones de comportamiento de las empresas, los resultados muestran valores y signos razonables para los parámetros. El modelo estimado permite la identificación del tipo de comportamiento observado en el mercado. Las estimaciones preliminares indican que no se pueden rechazar las hipótesis de Stackelberg en el modelo, mientras que el resto de hipótesis es rechazado. Las líneas futuras de investigación sugieren realizar una profundización de las características de las funciones de comportamiento con el fin de captar los elementos dinámicos de la demanda y el mecanismo de determinación de precios. Particularmente el parámetro autorregresivo en la ecuación de las empresas tomadoras de precio es muy elevado. Una vez descartada la posibilidad de existencia de colusión en el mercado podría procederse a la estimación desagregada del modelo, para lo cual sería necesario contar con información de costos para cada una de las empresas estratégicas. A su vez, la especificación de la función de costos requeriría la evaluación del impacto sobre los costos de las actividades de exploración y el efecto en los costos producto de la variación en las reservas gasíferas. La consideración de estos elementos introduciría mayores componentes dinámicos en el modelo de muy difícil incorporación en un modelo de estas características. Finalmente, sería de interés realizar evaluaciones del impacto en el bienestar resultante de la conducta observada por parte de las empresas. Referencias Alhajji, A. F. y Huettner, D. (2000): “OPEC and Crude Oil Markets from 1973 to 1994: Cartel, Oligopoly, or Competitive?”. The Energy Journal, vol. 21, n° 3, pp. 31-60. Arrufat, J. L. y Neder, A. E. (1994): “Estimación de funciones de demanda de gas natural para consumo residencial en la Argentina”. Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Política, vol. 29, La Plata, Argentina, octubre, pp. 149-172. Balzarotti, N. (1999): “Antitrust en el mercado de gas natural”. CEER, texto de discusión nº 10, octubre. http://www.uade.edu.ar/economia/ceer. Beierlein, J.G.; Dunn, J.W. y McConnon, J.C. Jr. (1981): “The demand for electricity and natural gas in the Norheastern United States”. The Review of Economics and Statistics, vol. LXIII, n°3, agosto, pp. 403-408. Berndt, E. R. (1991): The practice of econometrics: classic and contemporary. Reading (Mass.) : Addison-Wesley. 25 Bohi, D. R. y Zimmerman, M. B. (1984): “An update on econometric studies of energy demand Behavior”. Annual Review of Energy, vol. 9, pp. 105-154. Bondorevsky, D. y Petrecolla, D. 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(Fuente: Enargas) qCEt es el consumo total mensual de gas natural de las centrales térmicas en millones de m3 (Enargas). q GNCt es el consumo total de GNC en millones m3 (Fuente: Enargas). q L y q f , las cantidades producidas por las empresas estratégicas y tomadoras de precio, respectivamente, surge del producto de las cuotas de mercado promedio anual de las empresas por la producción neta de exportaciones. (Fuente: Enargas y Secretaría de Energía). 26 Número de usuarios cust It es el número de usuarios industriales. (Fuente: Enargas) cust Rt es el número de usuarios residenciales para el total del país, en miles. (Fuente: Enargas). usin t es el número de centrales térmicas que emplean gas natural como combustible. Se construyó a partir del número de centrales a diciembre de 1993 (mes en el que todas las centrales eran clientes de las distribuidoras) con la adición de nuevos grupos generadores instalados en cada año (Fuente: Cammesa). v GNCt : dado que no se ha contado con los valores mensuales del parque de vehículos convertidos a GNC se empleó como variable proxy el número de estaciones expendedoras de GNC habilitadas por Enargas. La información disponible del parque automotor a fin de 19 año, muestra que existe una correlación muy alta entre estas dos variables , lo cual justifica el empleo del número de estaciones en reemplazo del parque automotor. Precios p Rt es la tarifa promedio de las categorías residencial y SG-P (servicio general pequeño), en $/mil m3 deflactado por el Índice de Precios al Consumidor (IPC, publicado por INDEC). pCEt es la tarifa promedio mensual ID (Interrumpible en Distribución) deflactada por el Índice de Precios Mayoristas (IPM), en $/mil m3. A esta tarifa se le aplicaron los descuentos promedio anuales que publica Enargas. En el año 1994 donde no se cuenta con esta información se utilizó el descuento correspondiente a 1995 y para 2000 se aplicó el descuento de 1999. Los comentarios realizados para las tarifas residenciales relacionados a la incorporación del precio promedio de gas en boca de pozo son válidas en este caso (Fuente: Enargas). p It es la tarifa promedio mensual de los servicios ID y FD (Firme en Distribución) en $/mil m3 deflactada por el Índice de Precios Mayoristas (IPM). Se aplicaron los mismos descuentos que en el caso del precio del gas para centrales térmicas. (Fuente: Enargas). Para la construcción de la variable pGNCt son válidas las mismas aclaraciones realizadas para la determinación de la tarifa de los usuarios residenciales. es un vector de precios de sustitutos del gas natural: kerosén ($/mil litros) y electricidad (mills/kWh), a precios de febrero de 2001 deflactado por el IPC. (Fuente: Secretaría de Energía) peet es un vector de precios de la energía eléctrica para usuarios residenciales e industriales en media tensión de Edenor (distribuidora eléctrica de Buenos Aires) medidos en mills por kWh, deflactados por el IPC y IPM, respectivamente. (Fuente: Secretaría de Energía). p Nt es un vector de precios del gasoil ($/mil litros), fuel oil ($/ton) y nafta común ($/mil litros). (Fuente: Secretaría de Energía). wt , el precio del factor trabajo, es la remuneración bruta promedio en la actividad de explotación de minas y canteras medida en pesos deflactado por el IPM. (Fuente: Ministerio de Economía). pk t se calcula como el producto del precio real de los bienes de capital por el costo de uso de los bienes de capital: p Kt pk = (r + δ − (1 − δ ) ⋅ π ) ⋅ p cap donde r es la tasa de interés de los préstamos, δ es la tasa de depreciación del activo inmovilizado, π es la tasa de inflación de los bienes de capital y p cap es el precio real de los bienes de capital. r se obtuvo de los balances anuales de las empresas como el cociente 27 entre los intereses pagados y la deuda a corto y largo plazo. δ es el cociente entre las amortizaciones y el valor residual de los bienes de uso publicados en los balances anuales. π es la tasa de inflación promedio del rubro Máquinas y Equipos Nacionales e Importados del IPM (fuente: INDEC). p cap es el índice de precios anterior medido en términos reales con respecto al IPM agregado. Otras variables ingd t es el ingreso disponible a precios de mercado para el año considerado (Fuente: INDEC) dividido por la población y mensualizado, a precios de febrero de 2001 deflactado por el IPC. hidrot es la generación hidráulica total mensual en GWh (Fuente: Cammesa). ind t es el Índice de Producción Industrial publicado por F.I.E.L. 1 Es importante destacar que si el precio no hubiese aumentado paulatinamente, el interés en determinar si, bajo la actual estructura de mercado, existe ejercicio de poder de mercado en la industria, se mantendría inalterado. 2 Las leyes 24076/92 de privatización de Gas del Estado y 24145/92 de federalización de los hidrocarburos y de privatización de YPF en S.A. 3 Posteriormente, en 1997 se llamó a licitación para la concesión de una novena licencia para la distribución de gas en un área aún no cubierta por las anteriores concesiones. 4 Los factores X y K se modifican cada 5 años mediante revisiones tarifarias. 5 Existen otras dos cuencas de menor importancia: cuenca del golfo San Jorge (próxima a la Austral) y Cuyana (cercana a la neuquina). 6 Repsol-YPF desde 1999. 7 Ventas de gas en invierno “atadas” a las ventas en verano, por ejemplo. 8 Los mayores costos de transporte desde dicha cuenca y la insuficiente capacidad de transporte del gasoducto que limita el margen de maniobra de los productores explicaría este comportamiento de los precios. 9 Dado que el price cap no es para una canasta de servicio no existe la posibilidad de rebalancear tarifas: es decir, contrarrestar descuentos con incrementos de los precios en aquellos servicios más inelásticos. 10 Al igual que en este trabajo, la demanda de las distribuidoras es reemplazada por la demanda de los consumidores finales. 11 Para formulaciones alternativas de este proceso de ajuste parcial ver Taylor (1975). 12 La expansión de la cobertura y por lo tanto del número de usuarios responde principalmente a metas exigidas por la autoridad a las compañías distribuidoras dentro de las obligaciones de la licencia. 13 La energía eléctrica puede actuar como complementario del gas. 14 La generación nuclear no se consideró dado que, a excepción de detenciones programadas, funciona como base de carga. 15 Sin embargo, el signo podría ser positivo si como consecuencia de un aumento de la tarifa eléctrica las familias sustituyen el consumo de electricidad por gas natural. 16 Para una discusión al respecto ver Berndt (1991). 17 Técnicamente se denomina gas retenido al gas utilizado para mantener la presión en el gasoducto. 18 La correlación entre la demanda residencial y comercial ha sido de 0,97 y entre residencial y entes gubernamentales: 0,88. 19 Superior al 95% si se consideran los valores anuales desde 1988 hasta 2001. 28