Consumo de electricidad residencial, características de los hogares y eficiencia energética

Transcripción

1 Consumo de electricidad residencial, características de los hogares y eficiencia energética Fernando Navajas* FIEL UBA UNLP Seminario FIEL/ALADEE/UCA: Eficiencia Energética: Diagnóstico, Tecnología e Instituciones Marzo 28, UCA, Buenos Aires *con Pedro Hancevic, Oscar Natale y Diego Barril

2 Consumo de energía y eficiencia energética Alto consumo de energía es condición necesaria pero no suficiente para diagnosticar ineficiencia energética Puede ser la respuesta racional y bien informada a precios demasiado bajos. El problema/solución puede ser otro: Precios bajos: corrija los subsidios Externalidades ambientales: incorpore impuestos (pigouvianos) u otro mecanismo Pero es difícil que las inversiones que definen la eficiencia energética sean eficientes con precios o impuestos bajos. Aún con precios correctos, las inversiones pueden ser ineficientes por problemas de información, comportamiento e incentivos. Esto reclama más que precios: Provea información correcta. Use incentivos o subsidios a la tecnología Use regulación directa y cambios mandatorios.

3 Tres preguntas, partiendo de bases de datos disponibles Como definir y medir exceso de consumo, agregado (país) o individual (hogares)? Respuesta: Como el consumo que no puede ser explicado por un modelo bien especificado En el agregado: Puede el exceso en el consumo eléctrico residencial ayudar a señalar evidencia de alguna brecha (relativa) de eficiencia energética (EE)? En lo individual (hogares): Puede ayudar a identificar su vinculo con ciertas características de los hogares (y al diseño de programas de EE en los hogares)?

4 Dos aproximaciones (macro-datos; micro-datos) 1. Partiendo de una ecuación de consumo por habitante de un panel de 64 países (OECD+Latam) que se explica por variables ingreso, precio, programas de eficiencia, etc. El crecimiento del consumo de la Argentina Esta en exceso (relativo) al que predice esta ecuación? 2. Partiendo de una ecuación de consumo de los hogares en las encuestas de gasto que se explica por ingreso y características de los hogares Los hogares que sobre-consumen (relativamente) quienes son? Qué características surgen? con que se asocia el sobreconsumo?

5 Resultados generales (preview) 1. La Argentina tendría un exceso (relativo) en el consumo residencial de electricidad por habitante cercano al 20%. Entre la mitad y dos tercios se deberían a los subsidios, pero el resto no pueden ser explicado por los subsidios. 2. El sobreconsumo de electricidad de los hogares no está vinculado con el ingreso del hogar y sí (pero débilmente) con el bloque tarifario. Más con casas, con el uso de GLP, y del aire acondicionado. Niveles educativos de los miembros del hogar, propiedad o inquilinato y existencia de jubilados son poco importantes.

6 Muestra Modelo I ( macro-datos ): detalles 64 países (OECD+LATAM+otros); Datos anuales Variables (Fuente): Dependiente: Consumo eléctrico residencial (IEA Energy Balances) / Población (WDI) Explicativas: Gasto de consumo de los hogares en dólares PPP de 2005 (WDI) Precios de la electricidad residencial en dólares PPP de 2005 (varias fuentes: IEA, CEPAL, APEC, etc.) Regulaciones de eficiencia (estándares mínimos y etiquetado) para lámparas y refrigeradores (World Energy Council) Otros Controles: Esperanza de Vida al nacer (WDI) ; Tamaño promedio de los hogares (SEDLAC); Rentas de recursos naturales, como % GDP (WDI); Importaciones netas de energía, como % TPES (WDI); Temperaturas (World Resources Institute, ONU) Métodos de Estimación de Panel: Pooled OLS, Efectos Fijos, Efectos Aleatorios

7 kwh 1100 Cono Sur: Consumo eléctrico residencial, en kwh per cápita Argentina Brazil Chile Uruguay

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9 Modelo I: Resultados Consumo por habitante explicado por efectos fijos e ingreso (+), precio (-), esperanza de vida (+), tamaño de los hogares (-) y población adulta + niños (-) ayudan a explicar. Presencia de algunos programas obligatorios de eficiencia (estándares mínimos para lámparas) se asocia con menor consumo; con efecto muy pequeño (< 1%) Presencia de otros programas no obligatorios o informativos (etiquetado) no muestra impacto en el consumo agregado.

10 Modelo I: Resultados Variable independiente Resultado Fixed Effects Variable dependiente: LN consumo eléctrico residencial per cápita (promedio) sin dummy con dummy LN gasto de consumo per cápita (promedio, PPP) ARG * ln gasto de consumo per cápita (promedio, PPP) LN precio promedio electricidad (PPP) Estándar Mínimo Lámparas (Dummy) LN Esperanza de vida LN Tamaño del hogar (promedio) Población <14 y >65 años (% del total) EFECTO FIJO ARGENTINA constante * * * ** ** * * ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** Observaciones Países R 2 (sólo variables within) F Error estándar de la regresión Nota: errores estándar robustos en cursiva * nivel de significación de 5% ** nivel de significación de 1%

11 Modelo I: Comparación con valores observados para Argentina Valores observados vs. la predicción del modelo indican si hay exceso (relativo) de consumo Es relativo al modelo mundial y dadas las características (ingreso, precios, población, etc.) de Argentina. Aún con los subsidios, la Argentina muestra un exceso de consumo en 2009 (última observación) cercano al 6% Luego suponemos un contrafáctico con precios similares a los de los vecinos (Uruguay) ajustados por ventajas de Argentina La brecha se agranda al 20%. Entre la mitad y dos tercios es por precios más bajos.

12 kwh al año Argentina - Consumo eléctrico residencial per cápita Modelo de Efectos Fijos Observado y Contrafácticos con Precios PPP de Uruguay observado predicción contrafáctico s s= efecto precio

13 Muestra Modelo II ( micro-datos ): detalles 6182 hogares del AMBA en la ENGH ; se recuperan las cantidades consumidas de electricidad como en Navajas (Libro Tarifa Social (2008); Energy Economics (2009)) Variables: Dependiente: Consumo eléctrico del hogar (kwh/bim))/ N de miembros del hogar Explicativas: Gasto de consumo (Ingreso) per cápita del hogar N de miembros, N de habitaciones Controles variables ficticias: tipo de vivienda, tipo de calefacción, edad y características del jefe del hogar, propietario o inquilino, jubilados, GLP, Aire acondicionado, Casa o departamento, Capital o GBA. Métodos de estimación de corte transversal: OLS.

14 Modelo II: Resultados

15 Modelo II: Identificación de hogares con exceso de consumo 1. Descriptivo: Grupo de hogares cuyo consumo esta significativamente por arriba del que para ellos- predice el modelo. Qué características tiene este grupo? Cómo se distribuye a través del ingreso, el nivel de consumo, las características y variables ficticias del modelo? 2. Econométrico: Regresión por Cuantiles de niveles de consumo. Qué características muestran los coeficientes? Cómo varían los coeficientes del modelo a medida que nos movemos a niveles más altos de consumo?

16 Modelo II: Grupo con exceso de consumo vs. toda la muestra

17 No hay una relación entre sobreconsumo y nivel de ingreso

18 Rasgos más asociados a sobre sobreconsumo : Casa en GBA más que depto en CF

19 Rasgos más asociados a sobre sobreconsumo : GLP y Aire Acondicionado

20 Implicancias y Extensiones 1. Implicancias: La Argentina no estaría tan off-side en el consumo residencial per cápita de electricidad si se tiene en cuenta los subsidios. Hay margen relativo para ganancias de eficiencia energética (EE), además del margen absoluto. El diseño de programas de EE en electricidad residencial debería considerar rasgos o características de los hogares que tienen que ver con el tipo de hogar, el uso del GLP y el aire acondicionado. Hogares grandes de bajos ingresos con GLP deberían ser un target para un programa focalizado. 2. Extensiones (en curso): Para ambos Modelos Macro-datos: Modelo regional de las provincias argentinas. Porque los precios son distintos. Micro-datos: Modelo regional de los centros urbanos argentinos. Porque las características son distintas.

21 Consumo de electricidad residencial, características de los hogares y eficiencia energética Fernando Navajas* FIEL UBA UNLP Seminario FIEL/ALADEE/UCA: Eficiencia Energética: Diagnóstico, Tecnología e Instituciones Marzo 28, UCA, Buenos Aires *con Pedro Hancevic, Oscar Natale y Diego Barril