Estudio de Demanda Energética para el Sector Industrial Manufacturero y Minero de Chile. Departamento de Economía Universidad de Chile.

Transcripción

1 Esudio de Demanda Energéica para el Secor Indusrial Manufacurero y Minero de Chile Deparameno de Economía Universidad de Chile Informe Final de sepiembre de 204 Auores: José Miguel Benavene Andrés Gómez-Lobo Javier Turén Javiera Vásquez

2 Índice. INTRODUCCIÓN GENERAL... PARTE I: MODELO DESAGREGADO Esimación de las elasicidades de demanda por energéicos en base a la ENIA Daos a uilizar Especificación del modelo, forma funcional y elasicidades Elasicidad de coro y largo plazo Cero gasos y sus consecuencias economéricas Cero gasos Modelos esrucurales Modelo reducido con corrección por sesgo de selección Venajas y desvenajas de cada méodo Elasicidades de coro y largo plazo Problemas economéricos de paneles dinámicos Aplicación y resulados Selección de daos y combusibles a analizar Definición de los parones de consumo para la primera submuesra Definición de los parones de consumo para la segunda submuesra Resulados con la submuesra en la zona nore Resulados con la submuesra en la zona cenro Resulados con la submuesra en la zona sur Resulados con la submuesra oal país Elasicidades agregadas para odo el país Elasicidades de largo plazo Resulados para la submuesra 2 donde se agrega el consumo de leña Conclusiones, lecciones para el desarrollo de la nueva encuesa y acividades a realizar La encuesa enia no regisra los precios, ni ampoco la esrucura de precio, de cada combusible adquirido La encuesa ENIA no regisra los cosos asociados a la conexión e inversiones en infraesrucura requeridos para uilizar cieros combusibles Errores de medición Recomendación para la esimación de las demandas de combusibles en base a la encuesa ENIA PARTE II :MODELO AGREGADO Inroducción El Modelo Logi Lineal Daos Regisro de precios y consumo de energía en la ENIA Agregación por secor económico Descripción de los daos agregados Resulados modelo agregado nacional Resulados principales Sensibilidad de los resulaados al uso del precio mediano en lugar del precio promedio Sensibilidad de los resulados ane cambios en la disponibilidad de gas naural Resulados de modelos por zona Zona nore

3 9.2 Zona cenro Zona Sur (modelo con cuaro combusibles) Zona sur (modelo esimado con cinco combusibles) Discusión sobre panel dinámico... 4 PARTE III :MODELO ACTUALIZADO Inroducción Meodología Arbol de Decisión Modelo General: Nesed Mulinomial Logi Resulados Resulados primera eapa: Nesed Mulinomial Logi Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos a nivel Nacional Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos por zonas geográficas Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos zona Nore Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos zona Cenro Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos zona Sur Resumen y conclusiones Referencias... 4 Anexo I.: Consumos relaivos de combusibles por secor Anexo I.2: Preparación de la base de daos Anexo I.3: Resulados de los modelos logísicos mulinomial Anexo I.4: Códigos del modelo esimado Anexo II.: Fundameno écnico de por qué no es posible uilizar la forma funcional ranslog cuando se modela la dinámica emporal con la incorporación de la variable de consumo rezagado del insumo en cuesión Anexo II.2: Desarrollo del modelo logi lineal para el caso de cinco combusibles Anexo II.3: descripción del procedimieno de limpieza de daos Anexo II.4: Gráficos de la dispersión de precios de las observaciones individuales una vez impuado las unidades de medida y sin el % de ambas colas de la disribución. 225 Anexo II.5: Dispersión de precios por año y combusible de la base agregada por acividad Anexo II.6: Número de observaciones por acividad y año en la ENIA Anexo II.7: Programa en Saa para esimar los modelos Anexo II.8: Esimación Modelo Nesed Mulinomial Logia. Demanda Nacional Anexo III Resulados del Diseño del Trabajo de Campo Anexo III. Formulario Definiivo Anexo III.2. Formularios Anexos Anexo III.3. Insrucivos Formulario Anexo III.4.: Aspecos a Considerar en el diseño de un formulario para deerminar prácicas en las empresas Manufacureras Chilenas Anexo III.4.: Resumen de Acividades de Apoyo del Grupo Consulor en el Diseño de un formulario de encuesas y el Enrenamieno de los Encuesadores

4 INTRODUCCIÓN GENERAL LA CNE requiere apoyo écnico para realizar una caracerización del consumo y uso de los disinos energéicos disponibles para el secor indusrial manufacurero y minero focalizado en las grandes y medianas empresas en las zonas Nore (regiones I a III y XV), Cenro (región IV a VI, incluida la Región Meropoliana) y Sur (regiones VII a X y XIV). Para ello se lició el presene proyeco, una de cuyas acividades es la de realizar una esimación economérica de las elasicidades propias y cruzadas de la demanda de energía de las empresas incluidas en la encuesa ENIA del INE. En ese informe final se presenan los resulados compleos de los modelos esimados y sus resulados. Ese informe esá organizado en dos grandes secciones o capíulos. En la primera pare, se presena la meodología y los resulados presenados en el primer informe enregado a la conrapare y que coniene el modelo desagregado propueso inicialmene para el proyeco. En la segunda sección se incorpora la esimación de un nuevo modelo esá vez uilizando daos agregados por secor basado en los resulados enconrados durane la primera eapa. A su vez, la primera pare esá organizada de la siguiene manera. Primero, se presena la especificación del modelo, la forma funcional y las fórmulas de las elasicidades. Luego, se presenan los problemas economéricos relacionados con aquellas observaciones que sólo consumen un subconjuno de odos los combusibles. Como se discue en esa sección, el hecho frecuene de que una observación no consume odos los combusibles disponibles es el ema cenral de la lieraura académica relacionada con la esimación de elasicidades en base a daos microeconómicos, como los de la encuesa ENIA. Ese hecho genera problemas de censura ( censoring ) y selecividad que sesga los parámeros esimados con méodos economéricos radicionales. En érminos generales hay dos grandes familias de esimadores para superar los problemas aneriores, los modelos esrucurales y aproximaciones más flexibles basadas en correcciones de sesgo de selección. Se discuirán las venajas y desvenajas de cada

5 méodo y se presena la especificación del modelo esimado en esa primera pare. Poseriormene, se presena una descripción más deallada de los daos de la ENIA y los procedimienos uilizados para corregir algunos errores de medición así como las diferenes alernaivas que se uilizaron para medir los precios de cada combusible para cada observación. Luego se presenan los resulados de la esimación. Esa pare finaliza con las conclusiones que se pueden exraer de la esimación del modelo propueso y una discusión de las lecciones que presena ese ejercicio de esimar las elasicidades en base a la encuesa ENIA para el desarrollo de la nueva encuesa del secor indusrial manufacurero y minero en Chile. La segunda pare de ese informe cuena con una breve inroducción en la cual se fundamena la incorporación de una meodología alernaiva y complemenaria a la aneriormene desarrollada, cuya principal diferencia es que las esimaciones se realizan en forma agregada. Se explica dicha meodología en dealle juno con una descripción de la información necesaria para su implemenación. La presenación de los resulados juno a una discusión meodológica relacionada con la incorporación de variables dependienes rezagadas se aborda en la sección siguiene para finalizar con las conclusiones alcanzadas en esa pare. En la sección de anexos, juno con la presenación de los procedimienos y salidas de las meodologías aplicadas, se presenan los insrumenos que fueron diseñados para levanar información relevane para caracerizar los procedimienos y prácicas respeco al manejo energéico al inerior de las planas producivas chilenas. 2

6 PARTE I: MODELO DESAGREGADO. Esimación de las elasicidades de demanda por energéicos en base a la ENIA En esa pare del informe se presena el modelo desagregado esimado en una primera eapa del proyeco. En base a los resulados de esa experiencia, se deerminó especificar un segundo modelo, esimado con daos agregados, el cual se presena en la segunda pare del presene informe.. DATOS A UTILIZAR Para esimar las elasicidades de demanda ano cruzadas como propias de la demanda por energía en base a los daos de la encuesa ENIA se disponía originalmene de un panel de esablecimieno indusriales para las encuesas de los años 200, 2002, 2003, y Mayores anecedenes sobre la Encuesa ENIA y su módulo de uso de combusibles se encuenran en el Anexo I.2..2 ESPECIFICACIÓN DEL MODELO, FORMA FUNCIONAL Y ELASTICIDADES El modelo que se propuso esimar en esa primera eapa es un modelo microeconomérico (uiliza daos individuales) y considera primero que las firmas minimizan el coso de producción, dado los precios de los insumos incluyendo los energéicos. Ese proceso de minimización de cosos genera una función de coso mínimo de cada firma que se puede represenar como: C ( w, Q) () Poseriormene, y por la necesidad de mayor información requerida para esimar el modelo agregado que se describe en la segunda pare de ese informe, se realizaron gesiones con el INE para obener dos años adicionales de la ENIA (2005 y 2006) así como el código de idenificación de cada plana en los años 200 al 2004 para empalmar esa información con la encuesa de años aneriores. Así, el modelo descrio en la segunda pare del informe uiliza información de la ENIA del año 995 al

7 Donde w es un vecor de precios de los insumos y Q en un indicador del nivel de acividad de la firma. 2 Para fines exposiivos se asume en lo que sigue que la función de producción de cada indusria es débilmene separable y homoéica en los insumos energéicos (combusibles), de al forma que la función de cosos se puede represenar por: e ne C( w, Q) c( w ) h( w, Q). (2) Donde, w e es el vecor de precios de los combusibles y w ne es el vecor de precios de los oros insumos, y C(w e ) represena la función de cosos uniario de combusibles. El supueso anerior permie concenrar el esfuerzo en la especificación de C(w e ) ya que oda la información relevane de las elasicidades de susiución esaría conenida en esa función. Aunque casi la oalidad de los rabajos empíricos en ese ema hacen esos mismos supuesos (ver Lee y Pi, 987; Bousque, Chakir y Ladoux, 2004; y Bousque, 2006), en la aplicación empírica se esean esos supuesos. Para ello, basa incluir variables que conrolan por el precio o canidad uilizada de oros insumos y una variable que mida la escala de producción, y evaluar si ésas variables son esadísicamene significaivas en las esimaciones. La hipóesis de separabilidad se rechaza si las variables que conrolan por precios o canidad uilizada de oros insumos son significaivas, y la hipóesis de homoeicidad se rechaza si la variable de escala de producción es significaiva. La función de cosos de energía se modela mediane una forma funcional flexible. En concreo, se uiliza la forma funcional generalmene uilizada en ese ipo de esudios que es la Translog: 3 M M M e ln C( w ) ln w ij ln wi ln w 0 j (3) i i 2 i j donde w i es el precio del combusible i. 2 Para represenar el nivel de producción de cada firma se pueden uilizar las venas oales o valor bruo de producción. 3 Ver por ejemplo, Lee and Pi (987), Bousque, Chakir y Ladoux (2004), Bousque (2006). Por simplicidad de noación en lo que sigue no se incluyen los subíndices de cada plana y cada año. 4

8 Nauralmene, a la especificación anerior se le puede agregar variables condicionanes adicionales como un efeco fijo por empresa o secor, y variables emporales, enre oras. Uilizando el Lema de Sheppard, se pueden obener las ecuaciones que represenan el gaso en cada insumo como proporción de los cosos como: s i w i x i C s s s 2 M 2 M M j M j... M ln w j * j * 2 j * M j ln w j ln w j (4) Donde, * ij 2 ij ji (5) * * y, por lo ano, esos parámeros son siméricos enre ecuaciones ( ) pudiéndose ij ji imponer esa resricción enre los parámeros de cada ecuación anes de esimar el modelo. Al sisema anerior se le impone algunas resricciones sobre los parámeros para que la función de cosos cumpla con cieras propiedades eóricas, como que sea homogénea de grado uno en los precios de odos los insumos. Esas condiciones son: M j M (6) i M * * 0 (7) ij i ij Esas resricciones se pueden imponer dividiendo odos los precios y el coso oal por el precio de uno de los insumos. Por oro lado, las ecuaciones de gaso no son muuamene 5

9 independienes ya que la suma de los gasos de cada insumo como proporción de los cosos iene que ser uno. Por lo ano, si en cada ecuación se incluye un érmino esocásico lineal para la esimación economérica, esos errores no son independienes y se requiere omiir una ecuación del modelo para poder esimar los parámeros del mismo. 4 Suponiendo que la ecuación omiida corresponde a la del insumo M, el modelo a esimar es: s M s s 2 2 M M j M j M j * w j ln j wm * w j 2 ln j 2 wm... * M, j w ln w j M M (8) Las ecuaciones aneriores se pueden esimar simuláneamene uilizando algún méodo economérico como Zellner s Seemingly Unrelaed Regressions (SURE) o Mínimos Cuadrados en Tres Eapas (3SLS). La venaja de esos dos méodos economéricos, apare de que permien imponer la resricción de simería de los efecos cruzados (5) anes de la esimación, es que permien omar en cuena la posible covarianza de los errores o shocks de cada ecuación. Así se gana eficiencia y precisión en la esimación. En algunos casos, el modelo anerior se puede esimar en conjuno con la ecuación de cosos (2) e imponer ambién las resricciones enre las ecuaciones de gasos y la ecuación de cosos. 5 4 No impora cual de las ecuaciones de gaso de insumos se omie, los resulados serán los mismos. Los parámeros de la ecuación omiida se obienen a parir de los parámeros esimados para las oras ecuaciones y las resricciones (6) y (7). 5 Ese procedimieno iene el inconveniene de que por el Lema de Sheppard, la ecuación de cosos debería incluir los errores de cada ecuación de gaso muliplicado por el respecivo precio, lo cual dificula enormemene la esimación. Usualmene se ignora ese puno y simplemene se incluye un error lineal en la ecuación de cosos. 6

10 Una vez esimado el modelo (ver más abajo), es relaivamene sencillo obener las elasicidades propias y cruzadas de odos los insumos, incluyendo los energéicos. La elasicidad de la demanda condicionada de cada facor es igual a: ij * ij si s j s i s ij i (9) Donde δ ij es una función indicadora que oma el valor de si i = j y 0 en caso conrario. Se debe noar que si bien los parámeros α * * * ij son siméricos, las elasicidades ij ji cruzadas no ienen por qué serlas, aunque sí endrán el mismo signo ( signo(η ij ) = signo(η ji ) ). Los insumos ij son complemenos si η ij < 0 y susiuos si η ij > 0. Para ser consisene con la eoría, la función de cosos debe ser cóncava. Eso significa que el Hessiano de la función debe ser negaivo semi-definido. El Hessiano de la función de cosos es la mariz de las segundas derivadas de esa función, cuyos elemenos se definen como: h ij 2 C w w i j xi ( w) w j C w w i j * ij s s i j s ij i (0) Con la ecuación (0) es posible deerminar cada elemeno de la mariz Hessiano y evaluar si la función de cosos es o no cóncava. En principio ano las elasicidades dadas por la ecuación (9) como la evaluación de concavidad a parir de la ecuación (0) se pueden calcular para cada observación individual. Sin embargo, lo más común es evaluar esos valores para la observación promedio (promedio de la base de daos) y esa es la aproximación que se uiliza en el presene rabajo. 6 También es imporane señalar que la lieraura empírica recomienda uilizar los gasos proyecados por el modelo, ŝ i, en lugar de las proporciones efecivas de cada observación en las ecuaciones (9) y (0). 6 Una jusificación para ese procedimieno es que las formas funcionales flexibles sólo lo son en un puno del espacio de las observaciones por lo que no se puede esperar que esa función cumpla con los requisios de la eoría económica para cada observación de la muesra. 7

11 .3 ELASTICIDAD DE CORTO Y LARGO PLAZO Las elasicidades represenadas por la ecuación (9) son de coro plazo. De hecho, asumen que odos los demás insumo se manienen consanes. Sin embargo, al cambiar el precio de un insumo es razonable esperar que las firmas busquen minimizar sus cosos mediane inversiones en equipos y ecnologías alernaivas. Sin embargo, en el conexo de la demanda de energía de planas indusriales y mineras, exisen varias formas en que las firmas pueden opimizar sus operaciones en el mediano y largo plazo. Una alernaiva es inverir en equipos que le permian uilizar relaivamene menos del insumo más caro, sin cambiar la combinación ( mix ) de combusibles que uiliza. Una segunda forma de opimizar los procesos ane cambios en los precios de los insumos es cambiar la combinación ( mix ) de combusibles que se uilizan. Ambas alernaivas implican formas algo diferenes para definir las elasicidades de largo plazo. Debido a que aún no se discuen los emas relacionados con la elección del mix de combusibles que uiliza cada plana, diferimos la discusión sobre la elasicidad de largo plazo para más adelane en ese informe. 2. Cero gasos y sus consecuencias economéricas 2. CERO GASTOS Uilizar daos a nivel micro o desagregados como los de la encuesa ENIA para esimar las demandas de combusibles iene muchas venajas por sobre modelos que uilizan información agregada. Sin embargo, surge un problema relacionado con el hecho de que a nivel de planas o firmas individuales usualmene se observa que muchas firmas o planas no consumen odos los combusibles. En oras palabras, muchas firmas o planas ienen un gaso de cero para algunos combusibles (s j = 0 para el combusible j por ejemplo). En érminos microeconómicos, eso implica que esas unidades esán en una solución de esquina de su problema de minimización de cosos. Cuando un porcenaje significaivo de firmas no consume odos los combusibles relevanes, el modelo economérico debe omar en cuena esa caracerísica de los daos. Si se ignoran los ceros y se esima un modelo de demanda con odas las 8

12 observaciones, asumiendo que un gaso de cero equivale a una demanda de cero, los parámeros esimados serán sesgados e inconsisenes debido a que los daos esarían censurados. Los problemas de inconsisencia de los parámeros no se resuelven ampoco eliminando las observaciones que ienen un gaso de cero para algún combusible, ya que eso genera sesgo de selección. Precio Gráfico Demanda verdadera Canidad demandada Para ilusrar el problema economérico que surge con esos daos, consideremos el Gráfico. Cada puno en ese gráfico es la demanda virual por un insumo. Por virual se eniende que puede incluso ser negaivo. 7 Esos punos esán siuados siméricamene a ambos lados de la regresión (función de demanda) real, que no es observable por el economerisa. Ahora, las demandas efecivamene observadas sólo pueden ser posiivas, por lo que lo que se observa cuando la demanda virual de una firma es negaiva es una demanda de cero por ese insumo, como ilusra el Gráfico 2. Si se esiman los parámeros de la regresión uilizando las observaciones con demandas cero, se obienen parámeros inconsisenes, como se muesra en ese gráfico. Por oro lado, si se eliminan las observaciones con demanda cero, la regresión esimada ambién será 7 Que una firma pueda ener una demanda negaiva por un insumo o produco no es an irreal como podría parecer. Esa siuación se puede inerprear como que la firma, para el precio de mercado, sería un vendedor neo del insumo o produco de conar con unidades para ello. 9

13 inconsisene, como muesra el Gráfico 3, ya que para niveles alos de precio sólo permanecerán en la muesra aquellas observaciones con un error no observable posiivo y mayor al promedio. Precio Gráfico 2 Demanda esimada incluyendo las observaciones con gaso cero como si fueran demandas iguales a cero Canidad demandada Precio Gráfico 3 Demanda esimada omiiendo las observaciones con demanda de cero Canidad demandada 0

14 Los daos de la ENIA efecivamene presenan problemas de cero gasos como los descrios aquí. En el Anexo I. se presena la información del número de observaciones por secor CIIU que consumen cada combusible. Se puede observar que la mayoría de las planas no consumen odos los combusibles. Incluso, si se analiza el caso de los combusibles con mayor frecuencia de consumo, como la elecricidad, el peróleo y los disinos ipos de gas, se puede observar que en muchos secores la gran mayoría de los esablecimienos no consumen odos esos combusibles con excepción de la elecricidad. Por lo ano, el problema de gaso cero en algunos combusibles puede ser relevane al inenar esimar las elasicidades a parir de los daos desagregados y la meodología economérica a uilizar en ese caso debe considerar esa caracerísica de los daos. En la lieraura, exisen dos méodos para esimar modelos de demanda con daos censurados como los descrios en esa sección. Por un lado esán los méodos de esimación en dos eapas, inspirados en la corrección por selecividad de Heckman (979), y los modelos esrucurales. A coninuación se describe cada aproximación. 2.2 MODELOS ESTRUCTURALES Los modelos esrucurales son aquellos donde se modela la decisión complea del agene económico, incluyendo la decisión de consumir cero de algún bien o servicio. Wales y Woodland (983) y Lee y Pi (986) desarrollaron modelos esrucurales que permien incorporar la probabilidad de esar en una solución esquina del problema del consumidor o producor. Wales y Woodland (983) desarrollan un modelo de esimación de demanda basado en las condiciones de Kuhn-Tucker asociadas a un problema de maximización de una función de uilidad sujea a una resricción presupuesaria y resricciones de demanda no negaivas en los bienes. El gaso de cero en alguno de los bienes es obenido cuando algunas de las resricciones de no negaividad son acivas, llegando a una solución esquina. Por su lado, Lee y Pi (986) desarrollan un modelo basado en el problema dual de la minimización de cosos de una firma uilizando la noción de precios viruales. Esa meodología consise en derivar primero el sisema de demandas de la función de cosos

15 de una firma suponiendo una forma funcional flexible, como la ranslog. Ese sisema de demanda eórico define demandas para odos los números reales, incluyendo consumos negaivos. Los precios viruales son aquellos donde la demanda eórica y la demanda observada coinciden. Para aquellos insumos que ienen demanda efeciva de cero, el precio virual es igual o superior al precio que hace la demanda eórica igual a cero. Definiendo una disribución para los errores, se puede obener la conribución de cada observación a la función de máxima verosimiliud. Finalmene, Lee y Pi (987) uilizan esa meodología par esimar la susiución enre diferenes ipos de energía para una muesra de core ransversal de firmas en Indonesia. Para mayor comprensión de la meodología de Lee y Pi (986), omemos el caso de un sisema de demanda por res insumos, donde odas las observaciones consumen el ercer insumo. De las ecuaciones (8), las demandas derivadas de ese sisema serían: s ln w s 2 2 * ln w * 2 ln w * 2 * 22 2 ln w 2 2 () donde se ha omiido la ercera ecuación, como se explica más arriba y los precios de los insumos y 2 han sido deflacados por el precio del insumo res. Se supone que los errores ienen una disribución normal mulivariable: 0 2 N ;. (2) Para aquellas observaciones que ienen un gaso posiivo en los dos insumos, la conribución a la función de máxima verosimiliud es: L 2 * * s ln w 2 ln w2 ; * * s2 2 2ln w 22 ln w2. (3) Sin embargo, para aquellas observaciones que no consumen el insumo dos, su conribución a la función de máxima verosimiliud es más complicada. Primero hay que 2

16 enconrar el precio virual del insumo 2 que generaría una demanda por ese insumo igual a cero: ln ln w * w v 2. (4) * 22 Observar una demanda de cero por ese insumo es observacionalmene equivalene a que el precio de ese insumo sea igual al precio virual anes definido. La demanda del primer insumo hay que evaluarla ambién con ese precio virual, quedando como: s ( w 2. (5) * * 2 * 2 2 * ) ln * * 2 * 22 Por oro lado, la condición para observar un consumo de cero del insumo 2 es: w. * * 2 2 2ln w 22 ln 2 Así, la conribución a la función de máxima verosimiliud de una observación que consumo cero del insumo dos sería: * * 2 2ln w 22ln w2 * * * 2 * 2 s 2 ( ) ln w * * * g f 2 2 d 2 (6) Donde g(ε /ε 2 ) es la función de densidad condicional de ε que se obiene de (2) y f(ε 2 ) es la densidad marginal de ε 2. La conribución de cada observación a la función de máxima verosimiliud esá expresada en función de las variables observables y los parámeros del problema. De esa forma, es posible esimar odos los parámeros, incluyendo la mariz de covarianza de los errores, Ω. Se debe noar sin embargo, que la función de máxima verosimiliud coniene inegrales que requieren ser calculados numéricamene. Si hay observaciones que no consumen dos insumos, la conribución de esas observaciones a la función de máxima verosimiliud coniene un inegral doble, dificulando aún más las esimaciones. 3

17 Ese problema se discuirá más adelane cuando se comparan las venajas y desvenajas del méodo esrucural con la alernaiva más flexible de un modelo reducido con corrección por sesgo de selecividad. Chakir, Bousque, y Ladonoux (2004) exienden la meodología de Lee y Pi (987) para daos de panel y la aplican a la esimación de un sisema de demanda de energía de firmas del secor indusrial en Francia. La venaja de conar con una esrucura de daos de panel, es que ésa permie conrolar por los efecos individuales no observables de las firmas en la esimación del sisema de demandas. Una desvenaja de ese modelo esrucural de panel, es que al ser un modelo no lineal, los efecos individuales de cada firma se modelan como efecos aleaorios, lo cual requiere asumir que esos efecos no esán correlacionados con variables explicaivas del modelo. 2.3 MODELO REDUCIDO CON CORRECCIÓN POR SESGO DE SELECCIÓN Una meodología alernaiva es la iniciada por Dubin y McFadden (984). Aunque el objeivo de ese rabajo no es la esimación de demandas de combusibles, el principio es el mismo. Volviendo al Gráfico 3, si se esima la demanda por un bien o servicio cuya demanda es cero para un número suficiene de observaciones, y esas observaciones se omien de la muesra al momeno de la esimación, enonces los parámeros esimados serán sesgados. Como se explicó más arriba, lo que sucede es que para precios alos, sólo observaciones con un érmino de error (ε) relaivamene alo esán en la muesra, por lo que E(εX) 0, donde X represena las variables independienes del modelo. Siguiendo el ejemplo anerior, represenado por el sisema (), supongamos que esimamos ese sisema sólo con aquellas observaciones que ienen un consumo posiivo. Sabemos que en esa submuesra: * * w,ln w E ln w ln w 0 E 2 ln (7) 4

18 Ya que a medida que lnw 2 es alo, sólo se incluyen en la submuesra aquellas observaciones que ienen un consumo posiivo (un ε alo). Eso ambién afeca el valor esperado de la demanda del primer insumo, debido a la dependencia enre ε y ε 2. Una solución para ese problema seria esimar el siguiene modelo para la demanda del primer insumo, por ejemplo: ln w, w2 s (8) * * ln w 2 ln w2 E ln Donde, / w (9) E ln w, ln 2 y, por consrucción, ln w,ln w 0 E. / 2 Nauralmene, para aplicar ese méodo se requiere una expresión para E / w. (20) ln w, ln 2 De aquí los diferenes méodos para corregir por sesgo de selección, siendo el modelo de Heckman (979), el más conocido. La conribución de Dubin y McFadden (984) consisió en expandir esa meodología para el caso en que hubieran N alernaivas de regimenes (en el caso de Heckman (979) hay solo dos) y calculando el érmino de corrección (20) que se obiene cuando en una primera eapa se esima un modelo Logisico Mulinomial para predecir la probabilidad de que una observación sea observada en un régimen (uso de parón de combusibles, en nuesra aplicación) paricular. Luego en una segunda eapa se esima el modelo de inerés para las observaciones de cada parón, pero incorporando un érmino de corrección por sesgo de selección. El érmino de corrección es: E P ln P M 6 j j ln w,ln w2 rj ln P j2 Pj (2) 5

19 donde Pj es la probabilidad de que la observación escoja el parón j, y ζ y los r j son parámeros a esimar. En la prácica, los Pj son reemplazados por los valores predichos por el modelo Logisico Mulinomial esimado. Berrios (2004) generaliza el ajuse de Dubin y McFadden (984) para el caso en que en una primera eapa se esima un Mixed Logi en lugar de un modelo Logisico Mulinomial. Bourguignon, Fournier y Gurgand (2008), apare de proponer un refinamieno en el ajuse propueso por Dubin y McFadden, realizan un ejercicio de Mone Carlo donde se muesra que la corrección de Dubin y McFadden es la que mejor se compora enre las alernaivas disponibles para corregir sesgo de selección. 2.4 VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE CADA MÉTODO La venaja de los modelos en dos eapas es que son más flexibles, más fáciles de esimar y minimizan los posibles errores de especificación y de medición que los modelos más esrucurales. Sin embargo, los modelos esrucurales son más eficienes, en el senido en que se considera oda la información económica implícia en una solución de esquina de la minimización de cosos de una firma (o del gaso en el caso de un consumidor). Para el caso de la esimación de demandas de energía, se pueden hacer las siguienes consideraciones: ) Los modelos en dos eapas que corrigen por sesgo de selección son más robuso a errores de especificación y de medición, dada su caracerísica lineal. Eso es poencialmene imporane en nuesra aplicación ya que el objeivo es esimar un sisema de demanda para odo el secor indusrial manufacurero y minero, lo cual implica que puede haber basane heerogeneidad en la muesra. Los modelos esrucurales por lo general se esiman con una muesra de empresas homogéneas. Por ejemplo, uilizando daos de sólo un secor CIIU en lugar del secor indusrial compleo. 2) A diferencia de los modelos esrucurales, cuya esimación con más de dos combusibles con cero gasos se hace inviable por la dificulad de inegrar 6

20 numéricamene una inegral de orden mayor a dos que endría la función de máxima verosimiliud, en los modelos en dos eapas es más fácil incorporar más combusibles. 8 3) En el modelo en dos eapas, como las demandas son lineales, es posible en principio incorporar un efeco fijo por plana o empresa. Como se ampliamene conocido, en los modelos no-lineales, como el esrucural, no es posible ransformar el modelo (omando primeras diferencias, por ejemplo) para eliminar efecos fijos por plana. Sólo ha sido viable incorporar efecos aleaorios en un modelo esrucural, como el esimado por Bousque, Chakir y Ladoux (2004). 9 4) Ora posible críica al méodo de esimación en dos eapas es que al esimar un modelo Logísico Mulinomial en una primera eapa se esá haciendo el supueso de IIA (independencia de alernaivas irrelevanes). Sin embargo, en principio se puede esimar un modelo Mix Logi que no implica hacer ese supueso, y hacer una corrección por sesgo de selección con ese modelo (Barrios, 2004). Pero, por oro lado, Bourguignon e al (2008) muesran que la corrección de Dubin y McFadden es basane robusa a errores o violación del supueso de IIA. En definiiva, por los moivos aneriores, se considera que cuando se esima con daos a nivel individual, como en esa pare del esudio, el modelo flexible en dos eapas, con corrección por sesgo de selección, es preferible a esimar un modelo esrucural. El procedimieno para esimar el modelo es el siguiene: ) Primero hay que definir los grupos o combinaciones de combusibles que se incorporaran en el análisis. Aquí exise un dilema enre el realismo que implica incorporar odos los combusibles uilizados por al menos una empresa, por un lado, con el desarrollo de una meodología parsimoniosa que sea viable de aplicar. Mienras más combusibles se incorporan en el análisis, el número de 8 Sin embargo, Kao, Lee and Pi (200) presenan un modelo esrucural basado en la simulación de la función de máxima verosimiliud que en principio permiiría incorporara más combusibles a un modelo esrucural. 9 Más adelane se discue que con cuaro años de daos ampoco resula viable esimar un modelo dinámico de panel con el modelo en dos eapas. 7

21 parones de consumo crece exponencialmene, con lo cual rápidamene el modelo se orna muy complejo de esimar e inerprear. 2) Luego, para los combusibles y combinaciones de parones de consumos definidos en el puno anerior, se esima un modelo logísico mulinomial para deerminar la probabilidad de que cada observación uilice un grupo paricular de combusibles. En esa eapa, se uiliza como variable idenificadora, el parón uilizado por la plana el año anerior. 3) Con el modelo mulinomial esimado se calculan los érminos de ajuse por corrección de sesgo de selección para cada observación. 4) Luego se esima por separado un sisema de demandas para cada grupo (o parones) incorporando el érmino de corrección por sesgo de selección. 5) Para cada grupo o parones se calculan las elasicidades propias y cruzadas que se derivan del sisema de demanda esimado y se calculan las elasicidades agregadas como un promedio ponderado de la mariz de susiución de cada grupo, donde los ponderadores son los consumos relaivos de cada combusible por grupo. 2.5 ELASTICIDADES DE CORTO Y LARGO PLAZO Exisen dos concepos de elasicidades de largo plazo en el modelo esimado en ese proyeco. Por un lado, denro de cada grupo puede haber una dinámica de coro y largo plazo en la reacción de las demandas. Para capar ese efeco, y siguiendo a Jones (995) y una versión más resriciva de Urga y Walers (2003), se incorpora en cada ecuación de demanda, el share rezagado de cada combusible: 8

22 9 M M j M M j j M M M M j M j j M j M j j s w w s s w w s s w w s *, 2 2 * * ln... ln ln (22) Para que se cumplan la condición de que las proporciones de gaso en cada insumo sumen uno, es necesario que el parámero λ en cada ecuación sea el mismo. Eso se impone como una resricción anes de esimar el modelo. Desaforunadamene, el procedimieno anerior no garaniza que las elasicidades de largo plazo sean mayores (en érminos absoluos) que las elasicidades de coro plazo. Como veremos más adelane, ese es un problema en la aplicación de esa primera pare de ese informe, que hace reevaluar la meodología a uilizar y que jusifica el modelo presenado en la segunda pare de ese informe. Denro de la lieraura es posible incorporar una dinámica más compleja, como la uilizada por Urga y Walers (2003), basada en el modelo Anderson y Blundell (982). Sin embargo, esa aproximación iene oros problemas, ya que el sisema de ecuaciones es singular y para idenificar la dinámica de coro plazo se requiere agregar más esrucura al modelo. En el caso de Urga y Walers (2003), se esima el sisema de demanda juno con una función de cosos que no es la ranslog sino que iene una especificación aípica. Para los propósios del presene informe se opó por la alernaiva más simple descria más arriba consisene en la incorporación del share propio rezagado. Con los parámeros esimados del modelo es posible obener las elasicidades de largo plazo uilizando los parámeros del modelo en el esado esacionario. Eso es, cuando s i = s i-.

23 Oro concepo de elasicidad de largo plazo iene que ver con el posible cambio de parón o mix de combusibles que realizaría una plana ane los cambios en precios de los diversos combusibles. Las probabilidades de un cambio esarían represenadas por las elasicidades que se derivan de la función logísica mulinomial. 2.6 PROBLEMAS ECONOMÉTRICOS DE PANELES DINÁMICOS Dada la esrucura de panel de los daos, es posible agregar un efeco individual por plana. Sin embargo, incluir un efeco fijo en una esimación con un sisema de ecuaciones no es rivial. Además, como en el sisema (22) se incluye la variable dependiene rezagada, hay que considerar los problemas economéricos que surgen en modelos de panel dinámico. Una posibilidad es incluir un efeco fijo y esimar el modelo con un esimador como el de Arellano y Bond (99). Sin embargo, hay dos problemas con esa aproximación. En primer lugar, originalmene sólo se conaba con 4 años de la ENIA (200 al 2004) para el presene esudio. El primer año se pierde al condicionar la elección de parón de combusibles al parón del año anerior en el modelo Logísico Mulinomial esimado en una primera eapa. Por lo ano, se conaba con sólo res años de daos. El esimador de Arellano y Bond (99) oma las primeras diferencias en las variables y usa los niveles rezagados como insrumenos. Para ello se requiere como mínimo res años de información e idealmene más. Por lo ano, con la base de daos disponibles originalmene para ese proyeco, sólo se podría esimar el modelo con un core ransversal en primeras diferencias y un año de insrumenos, lo cual parece insuficiene para obener resulados precisos en la esimación. Más problemáico es que el esimador de Arellano y Bond (99) es uniecuacional, con lo cual se requeriría esimar el modelo ecuación por ecuación. El méodo para imponer la resricción de parámeros enre ecuaciones requiere en una ercera eapa uilizar un procedimieno de mínima disancia, lo cual complica en demasía el procedimieno de esimación. 20

24 La alernaiva por la cual se opa en ese primera pare del informe es ignorar los efecos fijos y confiar en que las variables incluidas en el modelo son suficienes para conrolar por la heerogeneidad enre las observaciones. 3. Aplicación y resulados En esa sección se presena la aplicación de la meodología presenada más arriba, a los cuaro años de la encuesa ENIA, desde el 200 al Lo primero que se discue es la forma en que se agruparon las observaciones y los combusibles elegidos para el análisis. Poseriormene se muesran los resulados para cada grupo de daos. 3. SELECCIÓN DE DATOS Y COMBUSTIBLES A ANALIZAR En el Anexo I. se presena la información del número de observaciones que consume cada combusible por secor CIIU. Como se puede observar, los combusibles más uilizados son la elecricidad, peróleo, y los disinos ipos de gas. Hay secores, como el de panaderías (54), que represena un número imporane de observaciones en cada año de la ENIA (293 observaciones en los cuaro años) y que un 23% de las planas consumen leña. Ese es el secor más imporane en cuano al número de planas de un año de la encuesa ENIA. Considerando ese hecho, una primera opción empírica que se omo fue la de uilizar dos submuesras para las esimaciones de las demandas de combusibles. Así, se generó una submuesra donde el consumo de leña no era imporane. Para ello, se excluyeron odas las observaciones de los códigos CIIU: 5, 52, 53, 54, 520, 54, 549, 55, 722, 9, 202, 20, 222, 2693 y 330. Esa submuesra se denominó la submuesra. Los secores omiidos formaron la submuesra 2, donde se incluye la leña como combusible relevane. Como se puede apreciar del Anexo I., el consumo de carbón es imporane para algunos secores (como el 542, 2693, 2694, 2720, 289, 292, 330, 350 y 369). Sin embargo, el número de secores y observaciones en ese caso es reducido en 2

25 comparación con el caso de la leña, por lo que se opó por no generar una subbase especial que incluyera ese combusible. Cabe mencionar ambién que en el caso de la submuesra, que conaba con un número grande de observaciones, se pudo dividir la muesra en res regiones (nore, cenro y sur) para poder así esimar modelos separados para cada macrozona. Por úlimo, es imporane mencionar que en el Anexo I.2 se presena una explicación deallada de la consrucción de las variables y los problemas enconrados. En el caso del gas, se agregaron los res ipos de producos (gas por cañería, gas licuado y gas naural) en un solo combusible. Los dealles de esa agregación se presenan en el Anexo I DEFINICIÓN DE LOS PATRONES DE CONSUMO PARA LA PRIMERA SUBMUESTRA Los combusibles carbón y grasas fueron excluidos por ser muy poco relevanes en uilización. En el primer caso, en promedio para los cuaro años de información, sólo un 2.5% de las firmas ocupan ese ipo de energía. En el caso de las grasas, en promedio, un 5.5% de las firmas uilizan ese ipo de energía. Adicionalmene, el combusible leña fue excluido de la esimación general, ya que es relevane sólo en algunos secores producivos, y para esos se esimo en forma separada en la submusra 2. De esa forma, para la esimación de uilizaron cinco ipos de energía: elecricidad, peróleo, gasolina, parafina, y gas. En promedio para los cuaro años de información, un 99.3% de las firmas de la indusria manufacurera uilizan elecricidad, por lo cual odos los parones de consumo de energía definidos conienen elecricidad. Así, se pueden definir 2 4 -=5 parones de consumo de energía: Elecricidad (E) Elecricidad Peróleo (EP) Elecricidad Parafina (EPA) Elecricidad Gasolina (EGL) Elecricidad Gas (EG) Elecricidad Peróleo Parafina (EPPA) 22

26 Elecricidad Peróleo Gasolina (EPGL) Elecricidad Peróleo Gas (EPG) Elecricidad Peróleo Parafina Gasolina (EPPAGL) Elecricidad Peróleo Parafina Gas (EPPAG) Elecricidad Peróleo Parafina Gasolina Gas (EPPAGLG) Elecricidad Parafina Gasolina (EPAGL) Elecricidad Parafina Gas (EPAG) Elecricidad Parafina Gasolina Gas (EPAGLG) Elecricidad Gasolina Gas (EGLG) El Cuadro muesra la disribución de las empresas, por año y para el oal, en los parones de consumo de energía. Podemos apreciar que Elecricidad (26%), Elecricidad-Peróleo (3%), Elecricidad-Gas (4%), y Elecricidad-Peróleo-Gas (2%) son los parones más uilizados. Se uilizaran sólo esos parones de consumo en la esimación, los que coinciden con el rabajo de Bousque y Ladoux (2006). Cuadro : Disribución de planas según combinación de combusibles que uilizan Toal E 30% 30% 26% 20% 26% EP 2% % 3% 5% 3% EPA 0% 0% 0% 0% 0% EGL 5% 6% 7% 9% 7% EG 5% 6% 5% 3% 4% EPPA 0% 0% 0% 0% 0% EPGL 5% 4% 5% 5% 5% EPG 0% % 2% 4% 2% EPPAGL 0% 0% % 0% 0% EPPAG % % % % % EPPAGLG % % % % % EPAGL 0% 0% 0% 0% 0% EPAG % % % % % EPAGLG % % % % % EGLG 8% 9% 9% 0% 9% Noa: E = elecricidad, P = peróleo, PA = parafina, GL = gasolina y G = gas. Enonces a coninuación se reagruparon las caegorías en sólo las cuaro anes mencionadas, de la siguiene forma: 23

27 Paron original Paron agrupado E E EP EP EPA E EGL E EG EG EPPA EP EPGL EP EPG EPG EPPAGL EP EPPAG EPG EPPAGLG EPG EPAGL E EPAG EG EPAGLG EG EGLG EG Obeniendo la siguiene disribución de las firmas en los parones de consumo: Mix-consumo Toal E EP EG EPG Toal La definición de los parones de consumo y la generación de las oras variables para la esimación se realiza mediane el do-file Esimacion.do, el que se adjuna al final del Anexo I DEFINICIÓN DE LOS PATRONES DE CONSUMO PARA LA SEGUNDA SUBMUESTRA Debido a las dificulades enfrenadas en el desarrollo de esa pare del esudio, esa sección se discue en al final de ese capíulo. 3.2 RESULTADOS CON LA SUBMUESTRA EN LA ZONA NORTE El Cuadro 3 muesra los resulados de esimar el modelo de la submuera con daos de la zona nore. Ese modelo fue esimado con Mínimos Cuadrados en Tres Eapas (MCO3), insrumenalizando los precios con variables indicaivas del año, secor de acividad (CIIU a dos dígios), región denro de la zona y el valor bruo de la producción de cada observación. Las columnas del cuadro muesran los parámeros esimados para 24

28 cada uno de los cuaro parones de uso de combusibles. La esimación del Cuadro 3 no considera una corrección por sesgo de selección. Cuadro 3: Resulados del modelo con submuera, zona nore sin corrección por sesgo de selección Parón Variables EPG EP EG E share gas ln(pg/pe) ln(pp/pe).073*** share gas (-).756*** consane * share peroleo ln(pg/pe).073*** ln(pp/pe) 0.03 share peroleo (-).756*** consane share peroleo ln(pp/pe) share peroleo (-).656*** share gas ln(pg/pe).0293* share gas (-).983*** ln(qe) ln(pe) ln(qe)(-).889*** consane.52** N observaciones R2-ajusado eq() R2-ajusado eq(2) 0.0 *Significaiva al 0%, **Significaiva al 5%, ***Significaiva al % En negria la variable dependiene del modelo En odos los casos los precios fueron insrumenalizados Los insrumenos uilizados son: dummies acividad, dummies año, lnvbp, y dummies de region al inerior de la zona Lo primero que se puede observar del Cuadro 3 es que hay muy pocas observaciones para algunos parones de consumo en la zona nore. Por ejemplo, sólo hay 68 observaciones de planas que consumen Elecricidad, Gas, y Peróleo y 5 para las que consumen Elecricidad y Gas. Si bien el número de observaciones para los oros parones son algo mayores, igualmene no hay muchos daos para esimar un modelo sólo para la zona nore. 25

29 Probablemene como consecuencia de lo anerior, los resulados del Cuadro 3 muesran que muchos de los parámeros de mayor inerés para ese esudio no son esimados con mucha precisión. O lo que es lo mismo, muchos de los coeficienes no son esadísicamene significaivos. Así, por ejemplo, el coeficiene asociado al precio del gas en la ecuación del gas en el parón EGP es no significaivo, aunque su signo y nivel son razonables. A su vez, el precio del peróleo no es significaivo en la ecuación de peróleo. El efeco precio cruzado si resula significaivo en ambas ecuaciones. Por oro lado, la esimación de lambda, asociada a los shares rezagados, es significaiva e igual a Para los grupos Elecricidad-Peróleo (EP) y elecricidad sola, las variables de precio ampoco son significaivas. El valor del coeficiene asociado a los rezagos es significaivo, aunque en el caso del parón EG, su valor es muy cercano a uno, lo cual generar sospechas respeco a su esacionalidad. A pesar de los decepcionanes resulados, que se manuvieron si se incorporaba oras variables, como una dummy regional, por acividad, y oras, se calcularon las elasicidades de susiución asociadas a las esimaciones aneriores. Esas elasicidades se presenan en el Cuadro 4 y corresponden a las elasicidades de coro plazo. 0 El Cuadro 6 presena el modelo esimado incluyendo los érminos de corrección por sesgo de selección. En una primera eapa se esimó un modelo Logísico Mulinomial, cuyos resulados se presenan en el Anexo I.3. El modelo preferido esimado en el caso del parón de elecricidad sola (E) incluye ambién dummies regionales y de acividad (CIIU a dos dígios). Por razones de espacio, los resulados para esas variables no se presenan en el Cuadro 6. 0 Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 26

30 Cuadro 4: Elasicidades de demanda de coro plazo de combusibles, zona nore, sin ajuse por sesgo de selección PATRON EPG PATRON EP PATRON EG PATRON E Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Cuadro 5: Elasicidades de demanda de coro plazo de combusibles, zona nore, con ajuse por sesgo de selección PATRON EPG PATRON EP PATRON EG PATRON E Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad

31 Cuadro 6: Resulados del modelo con submuera, zona nore con corrección por sesgo de selección Parón Variables EPG EP EG E share gas ln(pg/pe) ln(pp/pe).0375** share gas (-).78*** r r r consane share peroleo ln(pg/pe).0375** ln(pp/pe).43** share peroleo (-).78*** r r r consane share peroleo ln(pp/pe) share peroleo (-).684*** r *** r23.423** r share gas ln(pg/pe) share gas (-).992*** r r r ln(qe) ln(pe) -.7 ln(qe)(-).868*** dummies por region (no reporadas) dummies por acividad (no reporadas) r2.2*** r r4 -.84** consane.7* N observaciones R2-ajusado eq() R2-ajusado eq(2) 0.42 *Significaiva al 0%, **Significaiva al 5%, ***Significaiva al % En negria la variable dependiene del modelo En odos los casos los precios fueron insrumenalizados 28

32 Del Cuadro 6 se puede ver que los érminos de corrección por sesgo de selección son significaivos en el caso del Parón EP y E. Sin embargo, la corrección por sesgo de selección no cambia la no significancia de las variables de precios en las disinas ecuaciones reporadas más arriba. Las elasicidades que se derivan de ese modelo se presenan en el Cuadro 5, juno después del Cuadro 4 para así faciliar la comparación enre esos resulados. Para dos de los cuaro parones, las elasicidades son muy similares con o sin sesgo de selección. Tomando las elasicidades calculadas con corrección por sesgo de selección, se puede ver que las elasicidades propias son negaivas y que odos los insumos son susiuos. 3.3 RESULTADOS CON LA SUBMUESTRA EN LA ZONA CENTRO El Cuadro 7 muesra los resulados de esimar el modelo en la submuera con daos de la zona cenro. Ese modelo fue esimado con Mínimos Cuadrados en Tres Eapas (MCO3), insrumenalizando los precios con variables indicaivas del año, secor de acividad (CIIU a dos dígios), y el valor bruo de la producción de cada observación. Las columnas del cuadro muesran los parámeros esimados para cada uno de los cuaro parones de uso de combusibles. La esimación del Cuadro 7 no considera una corrección por sesgo de selección. Lo primero que se puede observar del Cuadro 7 es que en general los resulados son mucho mejores que en el caso de la zona nore. Eso probablemene se debe al mayor número de observaciones disponibles para esa zona. Salvo en el caso del parón EG, las variables de precios son significaivas en odas las esimaciones y iene el signo o valor denro de un rango esperado. Se debe ener en cuena que un coeficiene de precio propio mayor a cero no implica que la elasicidad precio de ese combusible sea posiivo, ya que por la fórmula (9) para calcular las elasicidades, es posible que ésa sea negaiva aun cuando el coeficiene asociado al precio sea posiivo. Lo que sí debe ser ciero es que el coeficiene, de ser posiivo, no puede ser elevado. Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 29

33 Cuadro 7: Resulados del modelo con submuera, zona cenro sin corrección por sesgo de selección Parón Variables EPG EP EG E share gas ln(pg/pe) -.0*** ln(pp/pe).024*** share gas (-).677*** consane.0435*** share peroleo ln(pg/pe).024*** ln(pp/pe) 0.09 share peroleo (-).677*** consane.03*** share peroleo ln(pp/pe) * share peroleo (-).55*** share gas ln(pg/pe) share gas (-).73*** ln(qe) ln(pe) -.88*** ln(qe)(-).846*** consane.35***.0*** 4.68*** N observaciones R2-ajusado eq() R2-ajusado eq(2) 0.50 *Significaiva al 0%, **Significaiva al 5%, ***Significaiva al % En negria la variable dependiene del modelo En odos los casos los precios fueron insrumenalizados Los insrumenos uilizados son: dummies acividad, dummies año, lnvbp, y dummies de region al inerior de la zona El cuadro 8 muesra las elasicidades calculadas con los resulados aneriores. 2 Al igual que en el caso anerior, odas las elasicidades propias ienen el signo negaivo esperado. La elecricidad es el combusible más inelásico a su precio, seguido por el peróleo y siendo el gas el más elásico, aunque en ese úlimo caso la elasicidad sigue siendo menor a uno. En odos los casos, los combusibles son susiuos (si aumena el precio de uno, aumena el consumo de los oros). 2 Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 30

34 El Cuadro 0 presena el modelo esimado incluyendo los érminos de corrección por sesgo de selección. En una primera eapa se esimó un modelo Logísico Mulinomial, cuyos resulados se presenan en el Anexo I.3. 3

35 Cuadro 8: Elasicidades de demanda de coro plazo de combusibles, zona cenro, sin ajuse por sesgo de selección PATRON EPG PATRON EP PATRON EG PATRON E Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Cuadro 9: Elasicidades de demanda de coro plazo de combusibles, zona cenro, con ajuse por sesgo de selección PATRON EPG PATRON EP PATRON EG PATRON E Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad

36 Cuadro 0: Resulados del modelo con submuera, zona cenro con corrección por sesgo de selección Parón Variables EPG EP EG E share gas ln(pg/pe) ** ln(pp/pe).083*** share gas (-).7*** r r r consane.0497*** share peroleo ln(pg/pe).083*** ln(pp/pe).0325** share peroleo (-).7*** r * r42.08*** r *** consane share peroleo ln(pp/pe) share peroleo (-).63*** r *** r r share gas ln(pg/pe) share gas (-).74*** r *** r32.25*** r ln(qe) ln(pe) -.999*** ln(qe)(-).87*** dummies por region (no reporadas) dummies por acividad (no reporadas) r * r r consane.66***.0743*** 5.7*** N observaciones R2-ajusado eq() R2-ajusado eq(2) 0.55 *Significaiva al 0%, **Significaiva al 5%, ***Significaiva al % En negria la variable dependiene del modelo En odos los casos los precios fueron insrumenalizados 33

37 Del Cuadro 0 se puede observar que al menos uno de los érminos de corrección por sesgo de selección es significaivo en el caso de odos los parones, siendo significaivos en la ecuación de peróleo en el caso de EPG. La corrección por sesgo de selección cambia ambién los valores de los coeficienes esimados para el precio y el rezago, demosrando la imporancia de hacer esa corrección. Sin embargo, ahora la variable precio se hace no significaiva en el caso del parón EP. Las elasicidades que se derivan de ese modelo se presenan en el Cuadro 9, juso después del Cuadro 8 para así faciliar la comparación enre esos resulados. 3 Las elasicidades no cambian demasiado con o sin sesgo de selección. 3.4 RESULTADOS CON LA SUBMUESTRA EN LA ZONA SUR El Cuadro muesra los resulados de esimar el modelo en la submuera con daos de la zona sur. Ese modelo fue esimado con Mínimos Cuadrados en Tres Eapas (MCO3), insrumenalizando los precios con variables indicaivas del año, secor de acividad (CIIU a dos dígios), y el valor bruo de la producción de cada observación. Las columnas del cuadro muesran los parámeros esimados para cada uno de los cuaro parones de uso de combusibles. La esimación del Cuadro no considera una corrección por sesgo de selección. Lo primero que se puede observar del Cuadro es que en general los resulados son significaivos y con el signo o nivel esperados. Se debe ener en cuena que un coeficiene de precio propio mayor a cero no implica que la elasicidad precio de ese combusible sea posiivo, ya que por la fórmula (9) para calcular las elasicidades, es posible que ésa sea negaiva aun cuando el coeficiene asociado al precio sea posiivo. Lo que sí debe ser ciero es que el coeficiene, de ser posiivo, no puede ser elevado. La variable de precio propio no es significaiva en el caso de la ecuación de peróleo en el parón EPG, ni ampoco la variable precio en el caso del gas en el parón EG. Eso 3 Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 34

38 nuevamene se puede deber a un número relaivamene reducido de observaciones en la zona sur. Cuadro : Resulados del modelo con submuera, zona sur sin corrección por sesgo de selección Parón Variables EPG EP EG E share gas ln(pg/pe) -.0*** ln(pp/pe).0365*** share gas (-).62*** consane share peroleo ln(pg/pe).0365*** ln(pp/pe) dummies por region (no reporadas) dummies por acividad (no reporadas) share peroleo (-).478*** consane 0 share peroleo ln(pp/pe) -.09*** share peroleo (-).538*** share gas ln(pg/pe) share gas (-).735*** ln(qe) ln(pe) -.492*** ln(qe)(-).926*** consane.458***.06*** 2.44*** N observaciones R2-ajusado eq() R2-ajusado eq(2) 0.5 *Significaiva al 0%, **Significaiva al 5%, ***Significaiva al % En negria la variable dependiene del modelo En odos los casos los precios fueron insrumenalizados Los insrumenos uilizados son: dummies acividad, dummies año, lnvbp, y dummies de region al inerior de la zona El cuadro 2 muesra las elasicidades calculadas con los resulados aneriores. 4 Al igual que en el caso anerior, odas las elasicidades propias ienen el signo negaivo 4 Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla 35

39 esperado. La elecricidad es el combusible más inelásico a su precio, seguido por el peróleo y siendo el gas el más elásico, aunque en ese úlimo caso la elasicidad sigue siendo menor a uno. En odos los casos, los combusibles son susiuos (si aumena el precio de uno, aumena el consumo de los oros). coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 36

40 Cuadro 2: Elasicidades de demanda de coro plazo de combusibles, zona sur, sin ajuse por sesgo de selección PATRON EPG PATRON EP PATRON EG PATRON E Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Cuadro 3: Elasicidades de demanda de coro plazo de combusibles, zona sur, con ajuse por sesgo de selección PATRON EPG PATRON EP PATRON EG PATRON E Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad

41 Cuadro 4: Resulados del modelo con submuera, zona sur con corrección por sesgo de selección Parón Variables EPG EP EG E share gas ln(pg/pe) -.08*** ln(pp/pe).028** share gas (-).666*** r r r consane.0403*** share peroleo ln(pg/pe).028** ln(pp/pe) -.064* share peroleo (-).666*** r4 -.27*** r42.253*** r consane.22*** share peroleo ln(pp/pe) * share peroleo (-).67*** r2 -.2*** r r share gas ln(pg/pe) share gas (-).84*** r * r r ln(qe) ln(pe) -.02*** ln(qe)(-).904*** dummies por region (no reporadas) dummies por acividad (no reporadas) r ** r r consane.236*** *** N observaciones R2-ajusado eq() R2-ajusado eq(2) 0.49 *Significaiva al 0%, **Significaiva al 5%, ***Significaiva al % En negria la variable dependiene del modelo En odos los casos los precios fueron insrumenalizados 38

42 Se debe enfaizar que los resulados en cuano a las elasicidades son basane parecidas enre zona, aunque la elasicidad propia de la elecricidad es mayor (en érminos absoluos) en el sur que en el reso del país. El Cuadro 4 presena el modelo esimado incluyendo los érminos de corrección por sesgo de selección. En una primera eapa se esimó un modelo Logísico Mulinomial, cuyos resulados se presenan en el Anexo I.3. Del Cuadro 4 se puede observar que al menos uno de los érminos de corrección por sesgo de selección es significaivo en cada ecuación. Cuando se incluyen los érminos de corrección, algunos coeficienes relacionados con los precios se reducen en significancia, aunque oros (como el precio del peróleo en su ecuación para EPG) se hacen significaivos. Las elasicidades que se derivan de ese modelo se presenan en el Cuadro 3, juno a los del Cuadro 2 para así faciliar la comparación enre esos resulados. 5 Las elasicidades no cambian demasiado con o sin sesgo de selección. 3.5 RESULTADOS CON LA SUBMUESTRA TOTAL PAÍS Debido a los problemas idenificados en la esimación de un modelo propio para la zona nore y, en menor medida, para la zona sur, en esa sección se presenan los resulados de esimar un modelo con los daos de odo el país. El Cuadro 5 muesra los resulados. Ese modelo fue esimado con Mínimos Cuadrados en Tres Eapas (MCO3), insrumenalizando los precios con variables indicaivas del año y secor de acividad (CIIU a dos dígios). Las columnas del cuadro muesran los parámeros esimados para cada uno de los cuaro parones de uso de combusibles. La esimación del Cuadro 5 no considera una corrección por sesgo de selección. 5 Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 39

43 Cuadro 5: Resulados del modelo con submuera, oal país sin corrección por sesgo de selección Parón Variables EPG EP EG E share gas ln(pg/pe) -.042*** ln(pp/pe).00829** dummies por región (no reporadas) share gas (-).646*** consane share peroleo ln(pg/pe).00829** ln(pp/pe).065*** lnvbp -.023*** dummies por región (no reporadas) share peroleo (-).646*** consane.466*** share peroleo ln(pp/pe) share peroleo (-).53*** lnvbp ***.23*** dummies por región (no reporadas) share gas ln(pg/pe).0092** share gas (-).745*** ln(qe) ln(pe) ln(qe)(-).757*** consane.86*** N observaciones R2-ajusado eq() R2-ajusado eq(2) 0.5 *Significaiva al 0%, **Significaiva al 5%, ***Significaiva al % En negria la variable dependiene del modelo En odos los casos los precios fueron insrumenalizados reg_i: dummies regionales Los insrumenos uilizados son: dummies acividad, dummies año, lnvbp, y dummies de region al inerior de la zona Las esimaciones con daos para odo el país incluyen dummies regionales en casi odos los modelos, aunque por razones de espacio no se presenan esos resulados. Por oro lado, en las esimaciones exploraorios resuló significaiva la variables valor bruo de la producción en muchas de las ecuaciones, lo cual indicaría que el supueso de homoeicidad no se cumpliría. 40

44 Lo primero que se puede observar del Cuadro 5 es que en general los resulados son significaivos y con el signo o nivel esperados. Se debe ener en cuena que un coeficiene de precio propio mayor a cero no implica que la elasicidad precio de ese combusible sea posiivo, ya que por la fórmula (9) para calcular las elasicidades, es posible que ésa sea negaiva aun cuando el coeficiene asociado al precio sea posiivo. Lo que sí debe ser ciero es que el coeficiene, de ser posiivo, no puede ser elevado. La variable de precio propio no es significaiva en el caso de la ecuación de peróleo en el parón EP, ni ampoco el precio de la elecricidad en el parón E. Pero apare de esos resulados, el reso de los coeficienes parecen basane razonables y significaivos. El cuadro 6 muesra las elasicidades calculadas con los resulados aneriores. 6 Al igual que en el caso anerior, odas las elasicidades propias ienen el signo negaivo esperado. La elecricidad es el combusible más inelásico a su precio, seguido por el peróleo y siendo el gas el más elásico, aunque en ese úlimo caso la elasicidad sigue siendo menor a uno. En odos los casos, los combusibles son susiuos (si aumena el precio e uno, aumena el consumo de los oros). Esos resulados son basane consisenes con los casos aneriores, por lo que a pesar de las dificulades enconradas en la esimación de los disinos modelos, hay cieros resulados que son basane robusos. Por ejemplo, el hecho de que la elecricidad iene la demanda más inelásica, seguida por el peróleo y el gas, o que los res combusibles son susiuos. Además, los valores absoluos de esas elasicidades se mueven en un rango basane parecido enre los disinos modelos. 6 Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 4

45 Cuadro 6: Elasicidades de demanda de coro plazo de combusibles, odo el país, sin ajuse por sesgo de selección PATRON EPG PATRON EP PATRON EG PATRON E Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Cuadro 7: Elasicidades de demanda de coro plazo de combusibles, odo el país, con ajuse por sesgo de selección PATRON EPG PATRON EP PATRON EG PATRON E Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad Gas Peroleo Elecricidad

46 Cuadro 8: Resulados del modelo con submuera, oal país con corrección por sesgo de selección Parón Variables EPG EP EG E share gas ln(pg/pe) *** ln(pp/pe).006** share gas (-).699*** dummies por región (no reporadas) r r r43.036*** consane share peroleo ln(pg/pe).006** ln(pp/pe).0536*** share peroleo (-).699*** lnvbp -.033*** dummies por región (no reporadas) r4 -.82*** r42.75*** r *** consane.23*** share peroleo ln(pp/pe).0556** share peroleo (-).632*** lnvbp -.098***.224*** dummies por región r2 (no reporadas) -.5*** r r ** share gas ln(pg/pe) share gas (-).762*** r3 -.65*** r32.5*** r ln(qe) ln(pe) ln(qe)(-).746*** r r r consane.536*** N observaciones R2-ajusado eq() R2-ajusado eq(2) 0.58 *Significaiva al 0%, **Significaiva al 5%, ***Significaiva al % En negria la variable dependiene del modelo En odos los casos los precios fueron insrumenalizados 43

47 El Cuadro 8 presena el modelo esimado incluyendo los érminos de corrección por sesgo de selección. En una primera eapa se esimó un modelo Logísico Mulinomial, cuyos resulados se presenan en el Anexo I.3. Del Cuadro 8 se puede observar que los érminos de corrección por sesgo de selección por lo general son significaivos, con excepción del caso de E. Las elasicidades que se derivan de ese modelo se presenan en el Cuadro 7, juno a los del Cuadro 6 para así faciliar la comparación enre esos resulados. 7 Las elasicidades no cambian demasiado con o sin sesgo de selección. 3.6 ELASTICIDADES AGREGADAS PARA TODO EL PAÍS Sobre la base de los resulados del modelo esimado con daos para odo el país, que es nuesro modelo preferido, se han agregado las elasicidades de los disinos parones para obener elasicidades agregadas para cada combusible. Para agregar las elasicidades se uilizó el consumo relaivo de combusible por pare de las planas perenecienes a cada parón. El Cuadro 9 muesra esos ponderadores. Por ejemplo, en el caso del gas, las planas que esán en el parón EG consumen el 66% de ese combusible y el reso lo consumen los esablecimienos en el parón EPG. Cuadro 9: Consumo relaivo de cada combusible por parón, oal país, EPG EP EG E Gas 34.2% 65.8% Peróleo 34.% 65.9% Elecricidad 22.5% 57.0%.5% 9.0% 7 Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 44

48 Cuadro 20: Elasicidades agregadas de susiución, oal país, sin corrección por sesgo de selección Gas Peroleo Elecricidad Gas Peróleo Elecricidad Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Cuadro 2: Elasicidades agregadas de susiución, oal país, con corrección por sesgo de selección Gas Peroleo Elecricidad Gas Peróleo Elecricidad Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Los cuadros 20 y 2 presenan las elasicidades agregadas con y sin corrección por sesgo de selección, respecivamene. 8 Se puede observar que los resulados son similares, con excepción de la elasicidad propia del peróleo y elecricidad, que son menores, y la elasicidad cruzada del precio de la elecricidad sobre la demanda de peróleo. Todos los combusibles presenan demandas inelásicas, siendo la de elecricidad la más cercana a cero. Todos los combusibles son susiuos, aunque los impacos cruzados son muy bajos con la excepción del impaco del precio de la elecricidad sobre la demanda de gas y peróleo. 3.7 ELASTICIDADES DE LARGO PLAZO De acuerdo a lo discuido en la sección 3.5, la inclusión de la variable dependiene rezagada permie examinar la dinámica de largo plazo de las elasicidades. Sin embargo, como ya se mencionó en dicha sección, como las variables dependienes esán expresadas como shares no hay garanía de que las elasicidades de largo plazo sean mayores, en érminos absoluos, que las elasicidades de coro plazo. De hecho, cuando el coeficiene del precio propio en una ecuación es posiivo, igualmene la elasicidad calculada con ese coeficiene puede ser negaiva. Sin embargo, en esos casos, lo más 8 Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. 45

49 probable es que la elasicidad de largo plazo sea menor, en érminos absoluos, que las de coro plazo. El Cuadro 22 muesra las esimaciones de las elasicidades de largo plazo en base a los resulados del modelo para odo el país y con la corrección por sesgo de selección. De ese Cuadro se puede observar que odas las elasicidades propias son más cercanas a cero, lo cual no es consisene con la eoría económica. Cuadro 22: Elasicidades agregadas de susiución de largo plazo, oal país, con corrección por sesgo de selección Gas Peroleo Elecricidad Gas Peróleo Elecricidad Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Esos resulados son basane preocupanes ya que indican que si bien el modelo ranslog permie esimación razonables de las elasicidades de coro plazo (un año), no es el modelo adecuado para capurar la dinámica de más largo plazo. Ese es un problema ya señalado por auores como Jones (995) y Urga y Walers (2003), y volveremos sobre ese puno en las conclusiones y en la segunda pare de ese informe. 3.8 RESULTADOS PARA LA SUBMUESTRA 2 DONDE SE AGREGA EL CONSUMO DE LEÑA Debido a los problemas deecados en las esimaciones usando la submuesra, paricularmene en cuano a las elasicidades de largo plazo, y los problemas enfrenados al esimar un modelo preliminar para la submuesra 2, se opó coninuar con el modelo que se presena en la segunda pare de ese informe, donde se incluye una esimación de las elasicidades de la demanda por oros combusibles para la zona sur. La caegoría de oros es una agregación del consumo de parafina, leña y carbón uilizando facores de conversión de energía, como se explica más adelane. La jusificación para ese cambio meodológico se presena a coninuación. 46

50 4. Conclusiones, lecciones para el desarrollo de la nueva encuesa y acividades a realizar Uno de los objeivos de esimar un modelo con los daos de la encuesa ENIA, apare de generar información económica relevane en sí, era la de poder mejorar las falencias deecadas con esa encuesa para la esimación de elasicidades de susiución de combusibles en el secor indusrial manufacurero y minero del país. Así, se esperaba que las lecciones aprendidas con la esimación de las elasicidades en base a los daos de la ENIA sirvan para mejorar el diseño de la encuesa específica que se desarrolla en el marco del presene proyeco. Al respeco, se han deecado varias falencias imporanes con la ENIA que deben guiar el desarrollo de la mencionada encuesa: 4. LA ENCUESTA ENIA NO REGISTRA LOS PRECIOS, NI TAMPOCO LA ESTRUCTURA DE PRECIO, DE CADA COMBUSTIBLE ADQUIRIDO. Los precios medios deben ser esimados dividiendo el gaso moneario oal por la canidad física adquirida de cada combusible. Ese precio medio no considera que algunos conraos y combusibles ienen esrucuras arifarias más complejas, como son los precios en dos o más eapas, cargos fijos, descuenos por canidad, ec. Las esrucuras no lineales de precios ienen efecos imporanes sobre las demandas de bienes y servicio, por lo que uilizar un precio medio puede generar sesgos y errores. Para dar sólo un ejemplo, los cosos fijos no debieran afecar la canidad demandada de un combusible una vez que se ha omado la decisión de uilizarlo. Por lo ano, el cargo fijo es una variable que debiera enrar sólo en la ecuación de selección de régimen energéico (la combinación de mix de energéicos que se uilizará para producir), faciliando así la idenificación de la primera eapa del modelo esimado en ese informe, mienras que los precios variables por unidad de consumo debería enrar en la ecuación de primera eapa y en las esimaciones de las ecuaciones de consumo (o shares ). Para el desarrollo de la encuesa específica, es imporane considerar un módulo especial para cada combusible donde se regisre la esrucura y los niveles de precios. Ese módulo debiera indagar sobre la esrucura de los conraos de cada plana, por 47

51 ejemplo, si exise un cargo fijo, disinos cargos variables, descuenos por canidad, esacionalidad en las arifas, si hay cláusulas de core o son conraos a odo eveno, ec. 4.2 LA ENCUESTA ENIA NO REGISTRA LOS COSTOS ASOCIADOS A LA CONEXIÓN E INVERSIONES EN INFRAESTRUCTURA REQUERIDOS PARA UTILIZAR CIERTOS COMBUSTIBLES. Algunos combusibles, especialmene aquellos disribuidos por redes, requieren de inversiones específicas para poder ser uilizados y/o de un pago de un coso de conexión a la red del oferene. Dichos gasos podrían ser un facor imporane en la decisión de uilizar o no cieros combusibles. Por ende, ener información sobre ellos sería de suma uilidad para la esimación insesgada de la demanda de cada combusible. Para ello será necesario recopilar información en la nueva encuesa sobre las insalaciones exisenes para recibir los disinos ipos de combusibles, el valor acual o hisórico de dichas inversiones, y los cosos de conexión, de haberlos, que la plana pagó en el pasado, de ser relevanes. 4.3 ERRORES DE MEDICIÓN Como queda de manifieso en el desarrollo empírico de esa pare del informe, y paricularmene en el Anexo 2, la información de gaso y consumo de disinos combusibles coniene errores de medición para muchos esablecimienos. En muchos casos, dichos errores provienen de respuesas en unidades monearias o físicas disinas a las soliciadas (pesos en lugar de miles de pesos o Mwh en lugar de Kwh, por ejemplo). Un puno imporane de mencionar con respeco al repore de energía consumida, es que en muchos casos la unidad de repore no es mencionada y esa debió ser impuada según lo que parecía razonable. En ese senido es sumamene úil conar con un sisema de revisión que permia idenificar rápidamene valores que se escapan de la disribución para esas variables en el reso de las unidades encuesadas o de la disribución hisórica para dichas variables. En relación a la meodología y esimación, se puede concluir que los resulados por zona no son buenas (eso se debe a la escasez de daos y al vez se pueda superar mas 48

52 adelane cuando se engan más años de daos). Sólo funciona relaivamene bien las esimaciones para el secor cenro. Por eso se considera más confiable el modelo esimado para odo el país. Por oro lado, no fue posible esimar un efeco dinámico de las demandas de combusibles con la meodología desarrollada en esa pare del informe. Los efecos esimados son conrarios a lo esperado por la eoría económica, ya que las elasicidades de largo plazo serían menores (en valor absoluo) que las elasicidades de coro plazo. 4.4 RECOMENDACIÓN PARA LA ESTIMACIÓN DE LAS DEMANDAS DE COMBUSTIBLES EN BASE A LA ENCUESTA ENIA Considerando lo anerior y los resulados obenidos en esa primera pare del informe, se recomienda a la conrapare no coninuar con la esimación de las demandas por combusibles con un modelo desagregado en base a la información de la ENIA. Eso se debe principalmene a las siguienes consideraciones: ) Los daos de la ENIA conienen muchos errores de medición a nivel de observación individual, paricularmene en cuano al consumo físico y gaso moneario en los disinos combusibles. Ese fenómeno afeca más a los modelos esimados con daos individuales que a modelos esimados con daos agregados. 2) El modelo propueso no permie esimar un efeco dinámico razonable. Eso se debe a la forma funcional adopada para las demandas de combusibles. Cambiar la forma funcional requiere adopar un modelo que no permie considerar los consumos de cero para algunos combusibles. Por lo ano, un cambio meodológico en ese senido requiere necesariamene uilizar daos agregados, donde los problemas de cero consumo no esán presenes. Se recomienda a la conrapare no coninuar con esa meodología de invesigación (a) mienras no exisa una base de daos de planas individuales donde las variables críicas (consumo y gaso en combusibles) sean medidas con mayor precisión, (b) cuando se quiera esimar elasicidades para odo el secor manufacurero indusrial y no secores 49

53 individuales la lieraura académica aplica el modelo desarrollado en esa sección sólo a secores individuales, (c) y para la esimación de elasicidades de largo plazo que no consideren un efeco dinámico. Mienras no se cumplan las condiciones aneriores se recomienda adopar una aproximación meodológica diferene que consise en uilizar daos agregados y una forma funcional logísico lineal. La lieraura sugiere que esa meodología podría dar mejores resulados (Jones, 995, Urga y Walers, 2003). Bajo esa aproximación, se debe primero agregar la información de las planas individuales, por secor CIIU y esimar un modelo logísico lineal con daos agregados. Esa úlima alernaiva parece más promeedora por varios moivos. Primero, al agregar la información por secor se reducen los problemas de errores de medición que, como hemos argumenado, son imporanes en la base de daos. Segundo, al agregar la información se evia el problema de cero consumos para algunos combusibles, ya que en el agregado por secor CIIU el consumo será posiivo para la mayor pare de los combusibles. Tercero, un modelo agregado, como el esimado por Urga y Walers (2003) permie incorporar una dinámica de consumos razonables y que cumpla con los requisios planeados por la eoría económica. En visa de esas consideraciones, en la segunda sección de ese informe, se presena el desarrollo y resulado de la esimación de un modelo con daos agregados. Un requisio imporane para poder implemenar ese nuevo modelo era el de ener más años de la encuesa ENIA, ya que al agregar la información por secor, el número de observaciones disminuye drásicamene. Así, una primera area fue la de expandir la base de daos con la encuesa ENIA del año 2005 y 2006, y las bases de los años 995 al

54 PARTE II :MODELO AGREGADO 5. Inroducción En la primer pare del presene rabajo se presenó un modelo para esimar las elasicidades de susiución enre los disinos combusibles basado en los daos individuales de planas de la encuesa ENIA enre el año 200 y Mediane ese ejercicio, se pudo consaar varios problemas con la meodología propuesa, algunos de los cuales ienen su origen en la calidad de los daos, mienras que oros ienen que ver específicamene con la meodología propuesa. En paricular, se observó lo siguiene: Los daos a nivel individual de la ENIA ienen un alo conenido de error de medición, especialmene respeco del gaso en los disinos combusibles en érminos monearios y su consumo en unidades físicas; Trabajar con daos individuales a nivel de plana implica reconocer que para muchas observaciones el consumo de algunos combusibles es cero, lo cual requiere una meodología economérica sofisicada que permia conrolar por ese fenómeno. Sin embargo, la meodología propuesa es compleja de aplicar, especialmene considerando el amaño de la muesra y la heerogeneidad enre los disinos secores económicos del secor manufacurero y enre las observaciones denro de cada secor, lo cual además se ve agravado por los errores de medición de algunas variables en la encuesa, como se indicó aneriormene; 9 9 Los esudios donde se esima un modelo de demanda por combusibles considerando la resricción de no-negaividad en los consumos de cada energéico, invariablemene uilizan daos de firmas muy homogéneas y de una sub-indusria muy acoada del secor mnufacurero. Ejemplos incluyen el esudio clásico de Lee y Pi (987) asi como esudios más recienes como Bousque, Chakir, y Ladoux (2004). Esa aproximación meodológica no es la más apropiada para esimaciones de demanda de odo el secor manufacurero. 5

55 La meodología propuesa, basada en la esimación de un modelo ranslog para el gaso en energía, no permie inroducir saisfacoriamene la dinámica en el iempo de la demanda por los disinos combusibles. Esa aproximación no permie disinguir enre las elasicidades de coro y largo plazo de la demanda de combusibles del secor indusrial manufacurero y minero. Debido a los problemas anes mencionados, los resulados empíricos del modelo aplicado en la primer pare de ese informe no fueron del odo saisfacorios. Por lo ano, se recomendó a la conrapare explorar una meodología alernaiva, basada en un modelo logi lineal que uiliza daos agregados del consumo de combusibles en lugar de las observaciones individuales. Se debe desacar que esa meodología iene las siguienes venajas sobre la propuesa inicial: Al agregar las observaciones individuales por secor CIIU (a dos dígios, como se explica más adelane) se reduce susancialmene el problema de error de medición de las variables. Promediar variables, como ocurre al agregar variables de observaciones individuales por sub-secor producivo, es una reconocida écnica en economería para reducir errores de medición. La agregación del consumo de combusibles por secor elimina ambién la ocurrencia de cero consumo para algunos combusibles (con algunas excepciones, como se verá más adelane) lo cual simplifica la écnica de esimación economérica; La lieraura académica (Cosidine, 989; Jones, 995 y Urga y Walers, 2003) sugiere que el modelo logi lineal enrega resulados más consisenes con la eoría económica, en paricular el requisio de concavidad de la función de cosos, en comparación con una especificación ranslog; Por úlimo, el modelo logi lineal permie incorporar fácilmene un érmino dinámico para idenificar la las elasicidades de coro y de largo plazo de la demanda por combusibles. 52

56 Nauralmene, algo se pierde al esimar un modelo agregado en lugar de un modelo con daos individuales. En paricular, la nueva meodología no iene un fundameno microeconómico an sólido como el modelo con daos individuales. Sin embargo, considerando que el propósio del esudio es esimar elasicidades agregadas de la demanda de combusibles del secor indusrial en Chile y los decepcionanes resulados con la aplicación de la meodología original se considera que los cosos de cambiar la meodología por el modelo logi lineal y el uso de daos agregados son menores. 20 Para aplicar esa nueva meodología, primero se requirió aumenar el número de años disponibles de la encuesa ENIA. Al agregar la información, el número de observaciones disponibles para esimar un modelo se reducen. Por lo ano, se realizaron gesiones con el INE para obener las encuesas de los años 2005 y 2006, así como la información requerida para expandir la base hacia arás hasa el año 995. Por lo ano, en esa nueva eapa del esudio se conó con una base de daos desde el año 995 hasa el El Modelo Logi Lineal Siguiendo a Urga y Walers (2003), el modelo logísico lineal pare por definir la proporción de los cosos gasado en cada combusible: w i N e j fi e f j (23) Donde N es el número oal de combusibles, w i represena el porcenaje de los cosos oales en combusibles que represena el energéico i en el período, y f i es igual a: f i N ln P ln y ln Q. (24) i j ij j iy i i 20 Si el propósio del esudio fuera la esimación de las elasicidades de demanda de un secor paricular de la indusria manufacurera, donde las unidades producivas fueran más homogéneas, y en caso de no haber problemas imporanes relacionados con errores de medición de los daos, una aproximación con daos a nivel individual, como la meodología originalmene propuesa, podría ser más apropiada. 53

57 En esa úlima ecuación, lnp j represena el precio del combusible j en el período, lny las venas de la empresa o secor en el período, y Q i-, es la canidad física del combusible i consumido en el período -. Ese modelo iene su jusificación en el Lema de Sheppard. Supongamos que C(w,y) es la función de cosos de energía de una unidad produciva, enonces la ecuación (23) se puede derivar uilizando el Lema de Sheppard de la siguiene forma (Cosidine, 989): w i N j C p i pi. (25) C p j p j Los eoremas de inegrabilidad garanizan que si el sisema de demanda de combusibles que componen las ecuaciones (23) y (24) cumple cieros requisios, enonces exise una función de Cosos bien comporada que da origen a ese sisema de demanda. Esos requisios son básicamene que la mariz de susiución que se desprende del sisema de demanda sea simérica y negaiva semi-definida, apare de la resricción de que las ecuaciones (23) sumen uno ( adding-up resricion ) y que las demandas de cada combusible sean homogéneas de grado cero en precios. Como se verá más abajo, esas dos úlimas resricciones, así como la simería de la mariz de susiución se pueden imponer anes de esimar el modelo, mienras que la condición de negaividad semidefinida de la mariz de susiución se puede verificar una vez esimado el modelo. Anes de coninuar es imporane noar varias cosas. Primero, en la especificación de la forma funcional, ecuación (24), no se asume que la función de cosos energéicos es homoéica. Por el conrario, se asume que el nivel de producción puede afecar el uso relaivo de los disinos combusibles. Segundo, en principio no es necesario asumir separabilidad de la función de cosos enre los gasos en combusibles y el gaso en oros insumos. Para ello basaría con incluir en la ecuación (24) el precio de los oros insumos o condicionar en el nivel observado del uso de oros insumos (capial y rabajo, por ejemplo). 54

58 Tercero, la ecuación (24) incluye una variable rezagada que mide el uso físico del combusible de cada ecuación en el período pasado. Como se muesra en Cosadine y Moun (984), la inclusión de esa variable permie esimar la dinámica en el iempo de la demanda por combusibles, en forma análoga al modelo de ajuse parcial. A diferencia de la especificación ranslog, en el modelo logi lineal se puede incluir el consumo físico rezagado de cada combusible para esimar la dinámica emporal de la demanda. Eso garaniza que las elasicidades de largo plazo sean mayores (en valor absoluo) que las de coro plazo, caracerísica que no se puede garanizar en un modelo dinámico ranslog. En el Anexo AII. se presena el desarrollo eórico que jusifica esa afirmación. Por definición, la suma de las demandas de cada insumo (ecuaciones (23)) es igual a uno para odos los niveles de las variables y parámeros, por lo que esa condición no implica ninguna resricción a los parámeros. 2 Homogeneidad de grado cero en precios implica que si aumenan los precios de odos los insumo, las demandas se manienen inaleradas. Es fácil comprobar que eso se da cuando: N j d i (26) ij Donde d es una consane, que sin pérdida de generalidad puede normalizar a cero. Por lo ano, para imponer esa resricción basa expresar odos los precios en érminos relaivos al precio de uno de los energéicos. Por ejemplo, suponiendo cuaro combusibles e imponiendo la condición anerior, el sisema de ecuaciones a esimar sería el siguiene: 22 2 Sí iene la implicancia economérica de que para esimar el modelo se requiere omiir la ecuación de demanda de uno de los energéicos. De lo conrario el sisema no linealmene dependiene. Cual insumo se deja fuera de la esimación es inmaerial. Los parámeros de esa ecuación se recuperan con la esimación de las oras ecuaciones, como se verá más adelane. 22 En el Anexo AII.2 se presena un desarrollo análogo al acual pero para el caso de cinco combusibles. Como se explica más adelane, en el caso e la zona sur es posible esimar un modelo con cinco combusibles, mienras que en el reso de las zonas sólo es posible esimar un modelo con cuaro combusibles. 55

59 ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln j y y j j j j y y j j j j y y j j j Q Q y P P w w Q Q y P P w w Q Q y P P w w Para simplificar un poco la noación, se hace la siguiene normalización y cambio de variable: y i i 4 Así, el sisema de demanda a esimar sería: ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln j y j j j j y j j j j y j j j Q Q y P P w w Q Q y P P w w Q Q y P P w w (27) Es fácil comprobar que la elasicidad de coro plazo de la demanda de cada combusible esá relacionada con los coeficienes del sisema de demanda por la siguiene relación: j i w P w j i w P w i ii j i ii j ij j i ij ln ln ln ln Donde η ij es la elasicidad de coro plazo la demanda condicionada del combusible i con respeco al precio del combusible j. Por lo ano, las fórmulas de las elasicidades de coro plazo son:

60 57 j i w j i w i ii ii j ij ij. (28) Al igual que en cualquier modelo de ajuse parcial, las elasicidades de largo plazo son: ij l ij. (29) Por úlimo, se debe considerar la simería de la mariz de susiución. La simería de esa mariz implica que el cambio en la demanda condicionada del insumo i con respeco al precio del insumo j, es igual al cambio en la demanda condicionada del insumo j con respeco al precio i: i j j i P x P x. Esa úlima condición es equivalene a: j ji ij i j j i i i j j i J J i i w w o x x P P P x P x P P x x Por lo ano, para que el sisema de demanda sea simérico, se iene que dar que: i ji j ij i ji j ij w w w w. Para imponer esa condición ex ane en la esimación del sisema de demanda, se puede reparamerizar el sisema de acuerdo a los siguienes parámeros:

61 58 j ij ij w *. (30) Luego, se impone la siguiene resricción en el sisema de demanda anes de la esimación: * * ij ji. (3) Con esa reparamerización, el sisema a esimar es el siguiene: * 4 * * 4 * * 4 * 4 ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln j y j j j j j y j j j j j y j j j j Q Q y P P w w w Q Q y P P w w w Q Q y P P w w w (32) El sisema anerior iene 9 parámeros para esimar. Sin embargo, uilizando la resricción de homogeneidad de grado uno de las demandas (condición (26)) y la resricción de simería de la mariz de susiución (condición (3)), se pueden reducir los parámeros a 3. Imponiendo esas resricciones, se iene que el sisema a esimar sería:

62 59 y y y Q Q y P P w w w w P P w P P w w w Q Q y P P w P P w w w w P P w w w Q Q y P P w P P w P P w w w w w w * * 23 2 * * 24 * 23 4 * 4 * * 34 * * * 23 3 * 2 4 * 4 * * 34 * * 24 * 2 4 * 4 4 * 3 3 * ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln (33) Para esimar el sisema anerior se impone la resricción de que se cumpla la simería en la media de la muesra, por lo que se reemplaza w i por el promedio de la muesra para cada secor o unidad de los daos. Las fórmulas de elasicidad de coro plazo en función de los nuevos parámeros serían ahora: j i w j i w i ii ii j ij ij * * (34) Con las resricciones (26) y (3) es posible recuperar odos los parámeros del sisema de demanda para aplicar las formulas (34) a cada combusible.

63 La negaividad (semi-definida) de la mariz de susiución se evalúa una vez que se haya esimado el modelo y se pueda formar la mariz de susiución con los parámeros esimados. 7. Daos Para la esimación de las elasicidades de susiución enre los disinos combusibles mediane un modelo logi lineal se uilizaron daos agregados de consumo de combusibles por secor económico (código CIIU a dos dígios) provenienes de la Encuesa Nacional Anual (ENIA) enre los años 995 y REGISTRO DE PRECIOS Y CONSUMO DE ENERGÍA EN LA ENIA Al igual que en el caso de la primera pare de ese informe, fue preciso limpiar primero los daos e impuar algunas unidades de medidas. Nuevamene, se enconró que una proporción significaiva de las observaciones no enían una unidad de medida para sus regisros de consumo de combusible. Una descripción de las impuaciones realizadas se encuenra en el Anexo I.2 y II.3 de ese informe. Una vez hecha la impuación de la unidad, cada combusible fue expresado en una sola unidad común, al como se describe a coninuación: Carbón: las empresas reporan en kilogramos o oneladas, se dejo unificado en oneladas. Las que no reporan unidad se asume que son oneladas. Peróleo: se repora en meros cúbicos y oneladas. Se expresa odo en meros cúbicos de peróleo, para lo cual se uiliza un facor de conversión.0684 m3 por onelada de peróleo. Los que no reporan unidad se asume que reporan en m3. La ENIA no diferencia enre Peróleo Fuel 5, Peróleo Fuel 6 y Peróleo IFO 80, por lo que se 23 Una descripción y mayores anecedenes sobre la encuesa ENIA se encuenra al comienzo del Anexo I.2 al final de ese informe. 60

64 asume que el ipo de combusible peróleo reporado es el mismo en odas las observaciones. 24 Gasolina: se repora en meros cúbicos y liros. Se unifico en meros cúbicos. Las que no reporaban unidad se asumió que eran meros cúbicos. Parafina: se repora en meros cúbicos y liros. Se unifico en meros cúbicos uilizando un facor de conversión de,2346 m3 por onelada. Las que no reporan unidad se asumen que son meros cúbicos. Gas licuado: se repora en kilogramos y en meros cúbicos. Se unifica a meros cúbicos, para lo cual se uiliza como supueso una densidad de,882 Kg/L, de acuerdo a los parámeros enregados por la CNE. Las que no reporan unidad se asume que es Kilogramo. Adicionalmene, según lo acordado con la conrapare, los combusibles gas naural, gas licuado y gas de cañería fueron agrupados en un solo combusible, Gas, el que esá medido en m3. Con el procedimieno descrio se obiene información de la canidad física consumida y del valor de ese consumo, para cada combusible. Luego, el precio promedio anual pagado por cada firma y por cada combusible puede ser obenido de la siguiene forma: VC k k k VC Pk QC donde : P : precio de energía ipok : valor consumo de energía ipok QP :canidad consumida de energía ipok k k (35) Luego de realizar los cálculos de precio se procedieron a revisar las series. En algunos casos exisen valor exremos que se disancian basane de los precios medianos, en 24 Anecedenes aporados por la Comisión Nacional de Energía indica que el facor de conversión para esos res combusibles es muy similar, siendo,0582 para el Peróleo Fuel 6,,0684 para el Peróleo IFO 80 y,0787 para el Peróleo Fuel 6. Se omó como facor de conversión el valor medio enre esos res valores. 6

65 esos casos se procedió a un análisis deallado de qué pudo haber provocado ese error en el cálculo del precio, si el error es obvio, por ejemplo, en vez de esar en miles de pesos esaba expresado en pesos, o cualquier error de ese ipo, eso se procedió a corregir. En el Anexo II.3 se presenan esas correcciones. 7.2 AGREGACIÓN POR SECTOR ECONÓMICO A pesar de haber realizado correcciones a los precios calculados, aún persisían en algunos casos valores exremos, muy bajos o muy alos. Por lo ano, anes de proceder a agregar la información se eliminaron las dos colas de % de las observaciones. En oras palabras, las observaciones con precios menores al percenil y mayores al percenil 99 para cada combusible fueron eliminadas. En el Anexo II.3 se describen los procedimienos realizados y en el Anexo II.4 se presenan gráficos describiendo la dispersión de los daos de precio por año, secor y combusible, una vez realizado ese ajuse. A pesar de los procedimienos descrios, en muchos casos se siguen idenificando daos exremos, lo que indica que omar los promedios, como se describe a coninuación probablemene mejore los resulados empíricos. 25 Una vez realizados esos arreglos finales a los precios, se procedió a agregar las observaciones por secor económico según código CIIU a dos dígios y según zona geográfica. Los secores económicos para los que se agregó la información son los siguienes: 5 Elaboración de producos alimenicios y bebidas 6 Elaboración de producos del abaco 7 Fabricación de producos exiles 8 Fabricación de prendas de vesir y eñidos de pieles 9 Curiembres y alleres de acabado; Fabricación de producos de cuero excepo prendas de vesir; Fabricación de calzado de cuero 20 Producción de madera y producos de madera excepo muebles: Fabricación de producos de caña, mimbre, corcho y maeriales renzables 25 No hay moivo para esperar que los precios sean iguales para un mismo combusible enre esablecimienos individuales de la ENIA, ya que es posible que las empresas compraron el combusible en disinos períodos durane el año, o que las condiciones de compra (precio, descueno por canidad, flees, ec.) difieran enre esablecimienos. 62

66 2 Fabricación de papel y de producos del papel 22 Acividades de Encuadernación, impresión, edición, y reproducción de grabaciones 23 Fabricación de producos diversos derivados del peróleo y el carbón 24 Fabricación de susancias y de producos Químicos 25 Fabricación de producos de caucho y químicos 26 Fabricación de oros producos minerales no meálicos 27 Indusrias meálicas básicas 28 Fabricación de producos meálicos, maquinarias y equipos 29 Consrucción de maquinaria excepuando la maquinaria elécrica 3 Fabricación de maquinaria y aparaos elecrónicos NCP 32 Fabricación de equipo y aparaos de radio, elevisión y comunicación 33 Fabricación de insrumenos médicos, ópicos, y de precisión. Fabricación de relojes 34 Fabricación de vehículos auomoores, remolques, y semirremolques 35 Fabricación de oros ipos de equipo de ranspore 36 Fabricación de muebles; Indusrias Manufacureras NCP 37 Reciclaje Las zonas geográficas fueron dividas en: zona nore (, 2 y 3 regiones), zona cenro (regiones 4, 5, 6 y RM), y zona sur (regiones 7, 8, 9, 0, y 2). De esa forma para cada zona y año, y para casa uno de los secores económicos anes definido, se calculó el número oal de esablecimienos, el número oal de rabajadores, el consumo oal de cada uno de los ipos de energía, los precios promedios y precios medianos. Por úlimo, para cada secor ambién se calculó el precio promedio de cada combusible uilizando la ecuación (35) pero con los valores agregados por secor. Así, la base de daos cuena con res series de precios posibles de uilizar en la esimación: el precio promedio por secor calculado con la información de gaso y consumo físico agregado por secor, el promedio de los precios individuales de cada esablecimieno denro de cada secor y el precio mediano enre los precios por esablecimienos. Para mayor claridad, si se define g ijm como el gaso del esablecimieno i del secor j en el combusible m, c ijm como el consumo físico del esablecimieno i del secor j en el combusible m, enonces la primera definición del precio promedio del combusible m en el secor j es: 63

67 P jm N j i N j i g c ijm ijm (36) donde Nj es el número de esablecimienos del secor j. La segunda definición del precio promedio es: P 2 jm N j N j i g c ijm ijm. (37) La ercera definición del precio corresponde a ordenar los precios promedio por esablecimieno g ijm /c ijm de menor a mayor y seleccionar aquel que esá en el percenil 50 de dicha disribución. La primera definición iene la venaja de que corresponde a un promedio ponderado de los precios individuales de cada esablecimieno (donde el ponderador es la proporción del consumo físico del esablecimieno sobre el consumo oal del secor para el combusible en cuesión) y por eso es la serie preferida para uilizar en la aplicación empírica. Para ver eso úlimo, basa con expresar la definición (36) como: P jm N j i N j i g c ijm ijm N j p ijm i N j i c c ijm ijm N N ijm pijm Nijm i i cijm i j c j p ijm (38) ijm donde N ijm j i ijm N c ijm i ijm c ijm 64

68 En el Anexo II.5 se presenan los gráficos de la dispersión de precio por año para cada combusible en base a la información agregada por secor. Como se puede observar, la dispersión de precios es mucho menor que con las observaciones individuales, cuyos gráficos de dispersión se presenan en el Anexo II.4. Por lo ano, la agregación de la información ha permiido efecivamene reducir la dispersión de la información de precios y reducir los problemas con valores exremos en los daos. Sin embargo, aún persisen algunos valores exremos que podrían afecar los resulados. En ese senido, el mediano de los precios por esablecimieno por secor iene la venaja de no ser afecado por valores exremos. En la aplicación empírica presenada más abajo se analiza la sensibilidad de los resulados al uilizar el precio mediano en lugar del precio promedio agregado. 7.3 DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS AGREGADOS Los Cuadros 23a y 23b muesran la paricipación de cada uno de los ipos de energía en el gaso oal en energía por secor económico para las observaciones de la zona nore. De esos cuadros se puede observar que luego de la elecricidad, el combusible más imporane para la mayor pare de los secores es el peróleo, seguido de la gasolina. El consumo de gas en esa zona es relaivamene bajo. Muchos secores en la zona nore no consumen carbón, leña o parafina. Ese es el caso del secor 7, 8, 20, 2, 22 (después del año 999), 25, 3, 35. Para el reso de los secores, el consumo de esos res combusibles es marginal. Por lo ano, para el caso de la zona nore, los combusibles relevanes son sólo cuaro: elecricidad, peróleo, gasolina y gas. Los Cuadros 24a y 24b muesran la misma información que los cuadros aneriores pero para la zona cenro del país. Nuevamene se aprecia que el consumo de leña es cero para la mayoría de los secores y años. En esa zona el consumo de parafina o carbón esá más exendido que en la zona nore, pero para muchos secores y años el consumo de uno de esos dos combusibles sigue siendo cero. Por lo ano, los combusibles relevanes para esa zona siguen siendo cuaro: elecricidad, peróleo, gasolina y gas. Los Cuadros 25a y 25b muesran la información del gaso relaivo en combusibles pero para la zona sur del país. En ese caso se observa que la mayoría de los secores 65

69 consume carbón, parafina o leña, aunque el gaso relaivo en esos res combusibles sigue siendo relaivamene bajo para casi odos los secores. 66

70 Cuadro 23a: Paricipación de Elecricidad, Carbón, Peróleo, Gasolina y Parafina en el gaso oal en combusibles por secor económico (Zona Nore) Año Acividad Energía Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 7 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 8 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 20 Peróleo Gasolina Parafina 0.09 Elecricidad Carbón 2 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 22 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina

71 Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 68

72 Cuadro 23b: Paricipación de Gas y Leña en el gaso oal en combusibles por secor económico (Zona Nore) Año Acividad Energía Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 69

73 Cuadro 24a: Paricipación de Elecricidad, Carbón, Peróleo, Gasolina y Parafina en el gaso oal en combusibles por secor económico (Zona Cenro) Año Acividad Energía Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 6 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 7 Peróleo Gasolina Parafina 0.0 Elecricidad Carbón 8 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 9 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina 0.00 Elecricidad Carbón 2 Peróleo Gasolina Parafina 0.0 Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 23 Peróleo 0.02 Gasolina 0.00 Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina

74 Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 3 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 32 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 33 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina 0.00 Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 7

75 Cuadro 24b: Paricipación de Gas y Leña en el gaso oal en combusibles por secor económico (Zona Cenro) Año Acividad Energía Gas Leña Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 72

76 Cuadro 25a: Paricipación de Elecricidad, Carbón, Peróleo, Gasolina y Parafina en el gaso oal en combusibles por secor económico (Zona Sur) Año Acividad Energía Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 6 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina 0.00 Elecricidad Carbón 22 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 23 Peróleo Gasolina Parafina 0.00 Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina

77 Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón 32 Peróleo Gasolina Parafina 0.00 Elecricidad Carbón 33 Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Elecricidad Carbón Peróleo Gasolina Parafina Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 74

78 Cuadro 25b: Paricipación de Gas y Leña en el gaso oal en combusibles por secor económico (Zona Sur) Año Acividad Energía Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Gas Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Leña Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 75

79 Teniendo en consideración los resulados aneriores, en cuano a que la paricipación de los combusibles leña, carbón y parafina es baja o nula en la mayoría de los secores y años en la zona nore y cenro del país, se deerminó esimar primer un modelo con cuaro combusibles: elecricidad, peróleo, gasolina y gas. Esa es la única alernaiva viable ya que de incluir los oros combusibles, incluso agregándolos en una caegoría de oros, se perderían muchas observaciones para la esimación del modelo nacional como ambién para la esimación de un modelo por zona en el caso del nore y cenro. Sólo en el caso de la zona sur resula viable esimar un modelo con oros combusibles apare de los cuaro señalados aneriormene. Por consisencia, para esa zona se esima primero el modelo con cuaro combusibles y luego se esima un modelo paricular para esa zona con cinco combusibles. Para esa úlima esimación, el consumo de carbón, parafina y leña fue agregado en un combusible denominado oros expresado en unidades de energía. Para realizar esa agregación se uilizaron los facores de conversión de la siguiene abla: Tipo de combusible Carbón Parafina Leña Facor de conversión a unidades de energía 27,7782 MM BTU por Tonelada 35,6792 MM BTU por m3 3,889 MM BTU por Tonelada Para esimar un modelo con cuaro combusibles, primero es necesario redefinir los gasos relaivos en esos energéicos omiiendo el gaso en los oros combusibles. El Cuadro 26, 27 y 28 muesran los gasos relaivos en elecricidad, peróleo, gasolina y gas para las res zonas del país. Adicionalmene, para esimar el modelo con cinco combusibles en el caso de la zona sur, el Cuadro 29 muesra la disribución del gaso oal en combusible considerando elecricidad, gas, peróleo, gasolina, y oros. 76

80 Cuadro 26: Disribución del gaso en combusibles: Elecricidad, Peróleo, Gasolina y Gas (Zona Nore) Año Acividad Energía Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 77

81 Cuadro 27: Disribución del gaso en combusibles: Elecricidad, Peróleo, Gasolina y Gas (Zona Cenro) Año Acividad Energía Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo 0.02 Gasolina 0.00 Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas

82 Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 79

83 Cuadro 28: Disribución del gaso en combusibles: Elecricidad, Peróleo, Gasolina y Gas (Zona Sur) Año Acividad Energía Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas

84 Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 8

85 Cuadro 29: Disribución del gaso en combusibles: Elecricidad, Peróleo, Gasolina, Gas y Oros (Zona Sur) Año Acividad Energía Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros 0.00 Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros

86 Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros 0.00 Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Elecricidad Peroleo Gasolina Gas Oros Noa: Una celda en blanco significa que no hay observaciones. Una celda con "" implica que el valor es cero. 83

87 Del Cuadro 27 y 28 se desprende que incluso si se limia el análisis a cuaro combusibles persisen secores y años con un consumo de cero para alguno de ellos. Sin embargo, eso afeca a secores de ya con información incomplea o donde hay muy pocas observaciones. 26 Dichas observaciones serán eliminadas auomáicamene al esimar el modelo. Para la esimación del modelo se generó una serie de variables adicionales. En primer lugar, se creo una variable que indica la imporancia relaiva de cada secor en el consumo agregado de energía. El propósio de esa variable es conrolar en la esimación por la imporancia relaiva de cada observación. Así, los secores y años que represenan una proporción mayor del consumo energéico endrán un peso mayor en la esimación que los secores y años que represenan un consumo menor. Para generar esa variable primero se ransformaron los consumos de cada combusible en unidad de energía (MM BTU) de acuerdo a parámeros de conversión enregados por la conrapare. Luego se sumó el consumo de energía por año y se calculó el consumo relaivo de cada observación. Por oro lado, ambién se generó una variable que mide la disponibilidad nea de gas naural por zona y año. Para ello se generó una variable discrea que omaba el valor de si en la región de las observaciones individuales originales de la ENIA había disponibilidad de gas naural. Las regiones Meropoliana, V y VI cuenan con acceso a gas naural desde fines del año 997, mienras que las regiones II y VIII cuenan con gas naural desde el año También se calculó la resricción de los envíos de gas naural desde Argenina para cada gasoduco. Esa variable esá expresada como porcenaje del consumo (excluyendo aquel desinado a la generación elécrica) de cada gasoduco. El siguiene cuadro muesra las resricciones por año: 26 En el Anexo II.6 se presenan cuadros con el número de observaciones individuales de la ENIA por zona, acividad y año que dieron orígen a los daos agregados que se presenan en esa sección. 84

88 Cuadro 30: Resricción de los envíos de gas naural desde Argenina por Gasoduco (porcenaje del consumo excluyendo aquel desinado a la generación elécrica) Gasoduco Gas Andes (RM, V y VI) 2,2% 37,9% 39,3% Gas Aacama y NorAndino (II) 3,% 20,9% 46,4% Gas Pacífico (VIII) 4,% 33,4% 30,5% Fuene: Comisión Nacional de Energía. Finalmene, a la variable de disponibilidad se le resó la resricción relaiva del consumo para cada región donde fuese relevane. El resulado es una variable enre 0 y que refleja la disponibilidad nea de gas naural por año. Al agregar las observaciones por zona, esa variable será un promedio del valor de la variable para las observaciones en regiones con acceso a gas naural y las observaciones en regiones sin acceso a gas naural denro de cada zona. Finalmene para reflejar mejor la imporancia del consumo de gas de las observaciones con gas naural, la variable resulane fue muliplicada por el consumo relaivo de gas de las regiones con acceso denro del consumo agregado de gas de la zona (por año). Los valores finales de disponibilidad nea de gas naural por año y macrozona son los siguienes: Cuadro 3: Disponibilidad nea de gas naural por macrozona Año Nore Cenro Sur ,224 0, ,8855 0, ,8855 0, ,3755 0,8389 0, ,4286 0,9376 0, ,4322 0,9376 0, ,3927 0,9376 0, ,2656 0,92 0, ,296 0,5826 0, ,2033 0,5590 0,5590 Fuene: cálculo propio. 85

89 8. Resulados modelo agregado nacional 8. RESULTADOS PRINCIPALES Los primeros resulados se presenan en el Cuadro 32 uilizando los daos a nivel nacional. El modelo esimado corresponde al sisema de res ecuaciones (33) donde el combusible es gas, el 2 peróleo, el 3 gasolina y el 4 elecricidad, siendo las variables dependienes de cada ecuación: ln(w gas /w elecricidads ), ln(w peróleo /w elecricidad ), y ln(w gasolina /w elecricidad ), respecivamene. El modelo fue esimado uilizando la écnica de Ecuaciones Aparenemene No Relacionadas (Seemingly Unrelaed Equaions o SURE), uilizando la opción de ieración lo cual implica que los resulados son equivalenes a una esimación por la función de Máxima Verosimiliud. 27 El esimador SURE permie omar en cuena la correlación de los errores enre las ecuaciones de paricipación relaiva del gaso (33) y resricciones enre los parámeros de las disinas ecuaciones. Cada ecuación incorpora una variable discrea por secor CIIU (a dos dígios). Por razones de espacio no se reporan los resulados para esas variables. Es imporane señalar que las variables de precio que se uilizaron para esimar el modelo del Cuadro 32 se definieron a parir de los valores agregados de gaso en cada combusible y de consumo físico para cada secor CIIU, como se define en la ecuación (36) más arriba. Más abajo se presenarán los resulados uilizando el precio mediano de cada combusible como variable alernaiva al precio promedio agregado. Por úlimo, cabe señalar ambién que el modelo fue esimado uilizando una medida del consumo agregado de energía de cada secor por año, en MM BTU según se describió en la sección anerior, como un peso relaivo en la esimación. Implíciamene, lo que hace ese procedimieno es darle más imporancia en la esimación de los parámeros a 27 Los modelos fueron esimados uilizando el programa Saa 0.0. En el Anexo II.7 se reproduce un ejemplo del programa de esimación. 86

90 las observaciones de aquellos secores y años con mayor consumo relaivo de energía con respeco al oal nacional Los resulados son muy parecidos si como alernaiva se se usa el número de esablecimienos por secor año como peso en la esimación. 87

91 Cuadro 32: Modelo esimado con daos nacionales y precios definidos como promedios agregados por secor () Ln(Wg/We) Ln(Wp/We) Ln(Wgl/We) Disponibilidad gas naural 0.338*** -0.66*** *** (0.078) (0.0730) (0.0) Zona cenro *** (.525) (.800) (2.642) Zona sur ** -8.35*** -4.68*** (.705) (.985) (2.902) ln(valor bruo producción) 0.44*** 0.569*** (0.55) (0.70) (0.255) ln(vbp)*zona cenro *** (0.48) (0.6) (0.244) ln(vbp)*zona sur 0.474*** 0.288*.268*** (0.42) (0.52) (0.229) ln(número rabajadores) -0.85*** ** 0.980** (0.265) (0.288) (0.430) ln(número rabajadores)*zona cenro 0.449*.029*** (0.264) (0.273) (0.422) ln(número rabajadores)*zona sur *** (0.24) (0.238) (0.372) ln(número de esablecimienos) -0.40** *** -.642*** (0.73) (0.202) (0.303) Bea *** (0.0582) Bea (0.206) Bea ** (0.0305) Bea ** (0.6) Bea *** (0.0270) Bea (0.0702) Consumo relaivo rezagado 0.34*** 0.34*** 0.34*** (0.03) (0.03) (0.03) Consane -.783* *** (.007) (.69) (.745) Observaciones R cuadrado Error esandar enre parénesis observación el consumo agregado de energía por secor y año. *** p<0.0, ** p<0.05, * p<0. Noa: Se incluyó una variable discreas por secor. La esimación uilizó como peso de cada 88

92 La primera variable Disponibilidad de gas naural es una variable que oma un valor enre 0 y y que mide la disponibilidad de gas naural, neo de resricciones de los envíos de gas desde Argenina, para cada macro zona. 29 Se puede observar que la disponibilidad de gas naural aumena el consumo relaivo de gas en relación con la elecricidad (primera columna) y disminuye el consumo relaivo de peróleo y gasolina con respeco a la elecricidad (segunda y ercera columna). Esos resulados son inuiivamene razonables. La disponibilidad de gas naural favorece el consumo de ese combusible en relación a los oros. Además, ese resulado esaría indicando que el peróleo y la gasolina son susiuos del gas, hipóesis que se confirma con los valores de las elasicidades que se reporan más abajo. Las siguienes dos variables son indicadores de la zona del país (la zona nore es la excluida). Los resulados indican que el gaso relaivo de gas y peróleo con respeco a la elecricidad es menor en la zona cenro que en el nore del país, aunque en el caso del peróleo el parámero esimado no es esadísicamene significaivo. En el caso de la gasolina, el gaso relaivo es más alo en la zona cenro, pero nuevamene ese parámero no es esadísicamene significaivo. En el caso de la zona sur, el gaso relaivo en gas, peróleo y gasolina con respeco a la elecricidad es menor que en la zona nore. Ese resulado esaría indicando que la elecricidad es un combusible más imporane en érminos relaivos en la zona cenro y sur del país, en comparación con la zona nore (una vez que se ha conrolado por el efeco de la disponibilidad de gas naural). Las siguienes variables inenan conrolar por efecos macroeconómicos, cambios ecnológicos y diferencias económicas enre observaciones. 30 Se incorpora el logarimo del valor bruo de la producción (promedio por acividad) para capurar diferencias en la escala de producción y ambién en la medida que esa variable esé correlacionada con el sock de capial en la inensidad de uso de capial enre acividades. Una 29 La consrucción de esa variable fue descria al final de la sección anerior. Esa variable iene el mismo valor para cada observación denro de una macrozona y año. Incorporar variables adiconales discreas por año o una variable de endencia podría enonces capurar pare del efeco de la disponibilidad de gas, paricularmene en la esimación de los modelos por macrozona que se presenan más abajo. Considerando que el modelo incluye variables que conrolan por efecos macroeconómicos (como el valor bruo de la producción y el número de rabajadores) se opó por no incluir una variable endencial o discrea por año en el modelo. 30 En la medida que los modelos incluyen ambién una variable discrea por acividad y, por lo ano, conrolan por las diferencias promedio enre acividades, esas variables adicionales conrolan por los efecos de las variaciones emporales de esas variables sobre los gasos relaivos. 89

93 jusificación similar se le puede dar a la incorporación del logarimo del número de rabajadores. Esas dos úlimas variables se ineracúa con la variable discrea por zona para invesigar si hay algún efeco diferene por macro zona. También se incluye el número de esablecimienos por secor como un conrol adicional para la esrucura ecnológica de las acividades de un secor. El número de esablecimienos es una variable relacionada con la escala mínima de producción de una indusria y como al conrola por diferencias en esa esrucura enre acividades. En el caso del valor bruo de producción, en general, esas variables son significaivas en el modelo presenado en el Cuadro 32, especialmene en el caso de la zona sur. Ese resulado implica rechazar la hipóesis de homoeicidad de la función de producción. Por oro lado, el logarimo del número de rabajadores del esablecimieno resula ser esadísicamene significaiva en las res ecuaciones. La ineracción del número de rabajadores con las variables discreas de la zona cenro y sur, arroja como resulado que, con la excepción de la ecuación de peróleo/elecricidad en la zona cenro y gasolina/elecricidad en la zona sur, no hay diferencias del efeco de esa variable enre macrozonas. Esos resulados implican rechazar la hipóesis de separabilidad de la función de producción enre los insumos energéicos y el insumo rabajo, por lo que el sisema de demanda esimado en ese rabajo es un sisema de demanda condicional. Eso significa que el sisema de demanda esimado es el resulado de la minimización de los cosos del uso de energéicos por pare de cada esablecimieno sujeo a un nivel dado de uso de mano de obra y como se vio más arriba la escala de producción (medida por el valor bruo de producción). Luego siguen los parámeros relacionados con los precios. El sisema de ecuaciones (33) sólo iene seis variables que son independienes: β 2, β 3, β 4, β 23, β 24, y β 34. Todos los oros coeficienes de precios esán relacionados con ésos seis parámeros en el sisema (33) o se pueden derivar de las resricciones (26) y (3) de más arriba. Salvo los coeficienes β 3, y β 34 odos los demás son esadísicamene significaivos. La variable de consumo rezagado es alamene significaiva. El valor absoluo del coeficiene es relaivamene moderado, con un valor punual de 0.3. Ese coeficiene 90

94 esá relacionado con la dinámica de coro y largo plazo en la demanda de combusibles (ver ecuación (29)). Por lo ano, los resulados indicarían que la demanda por combusibles se ajusa basane rápido a un cambio en los precios de los mismos. Cerca del 87% del ajuse oal de largo plazo se realizaría en un año. Por lo ano, las elasicidades de coro y de largo plazo no serían dramáicamene disinas de acuerdo a esos resulados. En pare eso se debe a que el modelo se esimó con daos de frecuencia anual, por lo que lo que se define como coro plazo es en realidad un período relaivamene largo (un año). Los R 2 de las disinas ecuaciones son relaivamene alos para una esimación con daos de panel como ésa, siendo la ecuación con peor ajuse la del gaso relaivo de gasolina con respeco a elecricidad. Uilizando los parámeros esimados y las ecuaciones (34) es posible obener las elasicidades propias y cruzadas de las demandas de los disinos combusibles. Para ello se requiere previamene calcular los oros parámeros de la mariz de susiución uilizando las resricciones (26) y (3). Por oro lado, se uilizaron los w promedio proyecados por el modelo para esimar las elasicidades en base a las ecuaciones (33). Los resulados se presenan en los Cuadros 33 y 34. Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Del Cuadro 33 se puede observar que odas las elasicidades propias son negaivas, lo cual es consisene con la eoría económica. La demanda por elecricidad es la más inelásica con una elasicidad de en el coro plazo. Eso implica que si el precio de la elecricidad sube, por ejemplo, en 0%, el consumo de ese combusible se reduce en un 4,0% en el coro plazo (denro de un año). El gas ambién iene una demanda inelásica en el coro plazo, de -0.87, pero mucho más cercana a uno en érminos absoluos. La demanda de peróleo iene una elasicidad propia de -0,88 en el coro plazo mienras que la gasolina iene una elasicidad propia de coro plazo de -0,93. 9

95 Cuadro 33: Elasicidades de demanda de coro plazo, agregado nacional Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,87 0,25 0,04 0,58 Peróleo 0,8-0,88 0,04 0,66 Gasolina 0, 0,4-0,93 0,68 Elecricidad 0,3 0,2 0,06-0,40 Las elasicidades cruzadas indican que odos los combusibles son susiuos. Se debe señalar, sin embargo, que las elasicidades cruzadas son pequeñas, con excepción de las relacionadas con un aumeno en el precio de la elecricidad. En el caso del gas, su demanda aumena en un 2,5% en el coro plazo si aumena el precio del peróleo en un 0%. Esa misma demanda es basane insensible a variaciones en el precio de la gasolina; un aumeno de 0% en el precio de ese combusible sólo aumena la demanda por gas en 0,4%. Sin embargo, un aumeno en el precio de la elecricidad en 0% aumena la demanda por gas en 5,8%. En el caso del peróleo, su demanda ambién es más sensible a variaciones en el precio de la elecricidad que en los oros combusibles, con una elasicidad de 0,66. Es casi insensible ane variaciones en el precio de la gasolina, y algo aumena con el aumeno en el precio del gas (elasicidad de 0,8). La demanda de gasolina exhibe un comporamieno muy simular a la del peróleo ane cambios en los precios del gas y la elecricidad, y iene una elasicidad cruzada con respeco al precio del peróleo baja, de sólo 0,4. La demanda por elecricidad es la menos sensible con respeco a cambios en el precio de los oros combusibles. La elasicidad cruzada con respeco al precio del gas y peróleo es de 0,3 y 0,2 en el coro plazo, respecivamene. Eso implica que un aumeno en el precio del gas de 0%, por ejemplo, aumena el consumo de elecricidad en,3%. Al igual que en el caso de los oros combusibles, la demanda por elecricidad es casi insensible a variaciones en el precio de la gasolina. Las elasicidades de largo plazo (Cuadro 34), son más alas que las de coro plazo, pero no difieren mucho ya que el parámero de ajuse dinámico es relaivamene bajo y la mayor pare del ajuse en la demanda ocurre denro de un año, como se señaló más arriba. En el caso de la demanda por gas, peróleo, gasolina, la demanda iene una 92

96 elasicidad propia cercana a uno en el largo plazo, mienras que la elasicidad propia de la demanda por elecricidad sigue siendo baja, de -0,46, en el largo plazo. Cuadro 34: Elasicidades de demanda de largo plazo, agregado nacional Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,00 0,29 0,05 0,66 Peróleo 0,2 -,0 0,04 0,76 Gasolina 0,3 0,6 -,07 0,78 Elecricidad 0,5 0,24 0,07-0,46 Los Cuadros 35 y 36 muesran los resulados finales uilizando un modelo donde los parámeros β 3 y β 34 se resringen a que engan un valor igual a cero, debido a su no significancia esadísica en el modelo del Cuadro Se observa que las elasicidades son muy similares a las aneriores. Cuadro 35: Elasicidades de demanda de coro plazo, agregado nacional, modelo alernaivo Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,88 0,25 0,05 0,57 Peróleo 0,8-0,88 0,04 0,65 Gasolina 0,4 0,5-0,90 0,6 Elecricidad 0,3 0,2 0,05-0,39 Cuadro 36: Elasicidades de demanda de largo plazo, agregado nacional, modelo alernaivo Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,0 0,29 0,06 0,66 Peróleo 0,2 -,0 0,05 0,76 Gasolina 0,6 0,7 -,04 0,7 Elecricidad 0,5 0,24 0,06-0, SENSIBILIDAD DE LOS RESULATADOS AL USO DEL PRECIO MEDIANO EN LUGAR DEL PRECIO PROMEDIO En esa sección se examina la sensibilidad de los resulados ane un cambio en la definición de las variables de precio. Se esimó un modelo uilizando la mediana de los precios promedio de cada combusible de las planas de cada secor (CIIU a dos 3 Los resulados son prácicamene idénicos si se excluyen oras variables que no fueron esadísicamene significaivas en los resulados presenados en el Cuadro 32. Sin embargo, como en casi odos esos casos esas variables son ineracciones con las variables discreas por zona, que en algunas ecuaciones resularon ser significaivas, se opó por el modelo que incluye odas esas variables. 93

97 dígios). Esa definición de precios es más robusa a errores de medición, ya que elimina los valores exremos de precios que pudieran esar regisrados para algunos esablecimienos denro de cada secor. En el Cuadro 37 se presenan los resulados de las esimaciones del modelo uilizando los precios medianos. Se podrá observar que en érminos generales los resulados son comparables a los del Cuadro 32. Sin embargo, en valor absoluo, cuaro de los coeficienes asociado a las variables de precio son mayores en las esimaciones con el precio mediano. Eso es esperable ya que el fenómeno de error de medición en variables del lado derecho de una regresión sesga el valor de los parámeros esimados hacia cero. La dinámica emporal es muy similar enre los resulados del Cuadro 32 y 37. El modelo uilizando los precios medianos iene un ajuse marginalmene mayor que el modelo con el precio medio, aunque ahora res de los seis coeficienes relacionados con los precios no son esadísicamene significaivos. Uno de los problemas principales con la base de daos de la ENIA descrios en el primer informe de ese proyeco y que jusificó un cambio de meodología desde un modelo individual a un modelo agregado es el error con que esán medidos el gaso y las unidades de consumo de los disinos combusibles. Los Cuadros 38 y 39 muesran las elasicidades uilizando los resulados del modelo del Cuadro 37. Las principales diferencias con el modelo anerior es que las elasicidades propias del gas, peróleo y gasolina son mayores (en érminos absoluos) que en el caso anerior. En el caso de la elecricidad, su elasicidad propia es menor que en el caso anerior. Además, los resulados muesran una elasicidad cruzada enre peróleo y gas mayor a la esimada originalmene. Ahora, un aumeno de 0% en el precio del peróleo aumena el consumo de gas en 5,6% en el coro plazo y en 6,4% en el largo plazo. Por oro lado, si aumena el precio del gas en 0%, el consumo de peróleo aumena en un 3,9% en el coro plazo y 4,5% en el largo plazo. O sea, según esos resulados, el gas y el peróleo son susiuos más cercanos que lo que se desprende del modelo esimado con los precios medios. Las elasicidades cruzadas enre elecricidad y gas son ahora menores que en el caso anerior y la elasicidad de la demanda por gasolina con respeco al precio de la elecricidad es ahora mayor a uno. Ese úlimo resulado es poco creíble, pero es lo que indica el modelo para ese caso. 94

98 Cuadro 37: Modelo esimado con daos nacionales y precios definidos como el mediano por secor () Ln(Wg/We) Ln(Wp/We) Ln(Wgl/We) Disponibilidad gas naural 0.397*** *** -0.44*** (0.0696) (0.0726) (0.6) Zona cenro ** (.482) (.73) (2.642) Zona sur *** -5.44*** (.675) (.934) (2.966) ln(valor bruo producción) 0.44*** 0.495*** (0.43) (0.6) (0.245) ln(vbp)*zona cenro ** (0.33) (0.53) (0.234) ln(vbp)*zona sur *.550*** (0.27) (0.48) (0.227) ln(número rabajadores) *** ** (0.244) (0.273) (0.45) ln(número rabajadores)*zona cenro 0.940*** 0.87*** (0.22) (0.253) (0.386) ln(número rabajadores)*zona sur 0.344* *** (0.88) (0.220) (0.337) ln(número de esablecimienos) *** *** -.459*** (0.74) (0.20) (0.33) Bea *** (0.276) Bea (0.627) Bea *** (0.070) Bea (0.754) Bea (0.0908) Bea *** (0.95) Consumo relaivo rezagado 0.37*** 0.37*** 0.37*** (0.02) (0.02) (0.02) Consane *** *** (.04) (.3) (.70) Observaciones R cuadrado Error esandar enre parénesis observación el consumo agregado de energía por secor y año. *** p<0.0, ** p<0.05, * p<0. Noa: Se incluyó una variable discreas por secor. La esimación uilizó como peso de cada 95

99 Cuadro 38: Elasicidades de demanda de coro plazo, agregado nacional, precios definidos como los medianos de cada secor Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,9 0,56 0,06 0,30 Peróleo 0,39-0,98 0,0 0,58 Gasolina 0,5 0,03 -,27,09 Elecricidad 0,06 0,8 0,0-0,34 Cuadro 39: Elasicidades de demanda de largo plazo, agregado nacional, precios definidos como los medianos de cada secor Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,06 0,64 0,07 0,34 Peróleo 0,45 -,3 0,0 0,67 Gasolina 0,7 0,04 -,47,26 Elecricidad 0,07 0,2 0, -0, SENSIBILIDAD DE LOS RESULTADOS ANTE CAMBIOS EN LA DISPONIBILIDAD DE GAS NATURAL En esa sección se analiza la sensibilidad de los resulados ane un cambio en la disponibilidad de gas naural. El cálculo de las elasicidades presenadas en las dos úlimas secciones uiliza el valor promedio de los gasos (w) en cada combusible, según las proyecciones del modelo esimado. En esa sección, se explora el posible efeco de cambios en la disponibilidad de gas naural, mediane el siguiene procedimieno. Primero, se calculan las elasicidades según las fórmulas (34) pero uilizando los w proyecados para el úlimo año de la muesra, el año 2006, en lugar de los w promedio. Ese año se caraceriza por una fuere resricción en los envíos de gas naural desde Argenina. Segundo, se sigue el mismo procedimieno pero uilizando los w proyecados para el año 2003, año previo al comienzo de resricciones de gas naural. 32 Si bien no hay dificulad en realizar el ejercicio anerior, se debe ener en cuena que el procedimieno requiere forzar un poco el modelo. En esrico rigor, los w a uilizar en las ecuaciones de elasicidad (34) corresponden a aquellas donde se esá imponiendo la 32 Esa comparación nauralmene que se ve afecada ambién por diferencias en los precios de los combusibles enre ambos años, por lo que la inerpreación correca del ejercicio es comparar las elasicidades esimadas para esos dos años considerando odas las diferencias observadas en esos años. 96

100 condición de simería de la mariz de susiución. Por la esrucura del modelo, esa condición se esá imponiendo en algún puno cercano al promedio de la muesra, y no en los exremos, por lo que uilizar los w promedio en el cálculo de las elasicidades parece más adecuado que uilizar los valores de algún año en paricular. Por oro lado, la única forma en que la resricción de gas naural afeca el cálculo de las elasicidades es a ravés de los w predichos por el modelo y que enran en las fórmulas de elasicidad (34). También se inenó esimar un modelo en que la variable Disponibilidad de gas naural se ineracuaba con las variables de precios, de al forma que los parámeros β ij relacionados con las variables de precios pudieran ser disinos dependiendo del nivel de disponibilidad de gas naural. 33 Desaforunadamene, esa innovación implica duplicar el número de resricciones del modelo al imponer la condición de simería de la mariz de susiución, y la esimación no siempre convergía numéricamene. Por ese moivo no se prosiguió con esa alernaiva. Por los moivos señalados en los párrafos aneriores, se debe ener cuidado al inerprear los resulados presenados más abajo en esa sección. Al calcular las elasicidades uilizando el gaso relaivo predicho por el modelo para el año 2003 y 2006, las elasicidades de coro plazo resulanes son las que se presenen en los Cuadros 40 y 4. El primero muesra los resulados uilizando las variables del año 2003 y el oro cuadro muesra los resulados uilizando las variables del año En ambos casos, los cálculos corresponden al modelo esimado con los precios promedio de cada combusible (Cuadro 32). Como la comparación de las elasicidades de largo plazo maniene la misma proporcionalidad que las de coro plazo, sólo se muesra la comparación de ésas úlimas. Los resulados indican que el año 2006, la elasicidad propia de la demanda por gas es algo más elásica que en el año 2003, aunque para el reso de los combusibles pasa lo opueso (las demandas en el año 2006 son más inelásica respeco a su propio precio). La elasicidad de la demanda por gas con respeco al precio del peróleo es algo más ala 33 Ora forma de explicar eso es que en el modelo esimado la disponibilidad de gas naural afeca la consane (o posición) de la demanda relaiva de cada combusible, no su pendiene. Se inenó esimar un modelo donde esa variable ambién afeca la pendiene. 97

101 en el año 2006 respeco al año 2003, aunque la elasicidad demanda del peróleo ane variaciones en el precio del gas es más baja. Sin embargo, odas esas diferencias son relaivamene menores en érminos absoluos. Cuadro 40: Elasicidades de demanda de coro plazo, agregado nacional, uilizando el gaso predicho del año 2003 y modelo esimado con precios promedio Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,83 0,23 0,04 0,57 Peróleo 0,23-0,9 0,03 0,65 Gasolina 0,4 0,2-0,93 0,67 Elecricidad 0,6 0,9 0,05-0,40 Cuadro 4: Elasicidades de demanda de coro plazo, agregado nacional, uilizando el gaso predicho del año 2006 y modelo esimado con precios promedio Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,87 0,29 0,04 0,53 Peróleo 0,20-0,85 0,04 0,6 Gasolina 0,3 0,6-0,92 0,63 Elecricidad 0,5 0,24 0,06-0,44 Los Cuadros 42 y 43 presenan la misma información pero uilizando el modelo esimado con los precios medianos (Cuadro 37) para calcular las elasicidades. Se puede ver que los efecos son similares al caso anerior, pero un poco mayores en magniud. Eso es, las condiciones del año 2006 hacen que la demanda por gas sea más elásica con respeco a su propio precio, pero en el caso del peróleo y gasolina el efeco es el opueso. Cuadro 42: Elasicidades de demanda de coro plazo, agregado nacional, uilizando el gaso predicho del año 2003 y modelo esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,84 0,50 0,05 0,29 Peróleo 0,50 -,07 0,0 0,57 Gasolina 0,9 0,03 -,29,07 Elecricidad 0,08 0,6 0,08-0,32 Cuadro 43: Elasicidades de demanda de coro plazo, agregado nacional, uilizando el gaso predicho del año 2006 y modelo esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,97 0,64 0,05 0,28 Peróleo 0,45-0,99 0,0 0,54 Gasolina 0,7 0,04 -,22,0 Elecricidad 0,07 0,2 0,08-0,36 98

102 9. Resulados de modelos por zona A coninuación se presenan los resulados de los modelos esimados para cada macrozona (zona nore, cenro y sur). Adicionalmene, en el caso de la zona sur, se esimó un modelo con 5 combusibles (agregando el consumo de leña, parafina y carbón en una caegoría de oros como se explicó más arriba). 9. ZONA NORTE El modelo esimado para la zona nore se presena en el Cuadro 44. Ese modelo fue esimado uilizando los precios promedio. Se debe señalar que en ese caso sólo hay 98 observaciones, por lo que la información disponible es menor que en el caso de las oras dos macroregiones. Los resulados del Cuadro 44 indican que la disponibilidad de gas naural sólo afeca el gaso relaivo enre peróleo y elecricidad, siendo incluso el parámero de esa variable en el caso del gaso relaivo enre gas y elecricidad de signo negaivo, lo cual es conra inuiivo. Sin embargo, se debe ener en cuena que la zona nore es aquella donde hubo menor disponibilidad de gas naural, por lo que puede que el efeco no sea significaivo. El valor bruo de la producción y el número de rabajadores sólo son significaivos en la ecuación del gaso relaivo de peróleo respeco a elecricidad. Por oro lado, el número de esablecimienos por secor sólo es significaivo en la ecuación de gaso relaivo de gas con respeco a elecricidad. Los parámeros asociados a los precios son significaivos con excepción de dos, los cuales ienen una magniud cercana a cero por lo que no afecan los resulados finales (como se demosrará más abajo). Finalmene, el coeficiene asociado a la variable de consumo rezagado es menor que en el caso del modelo agregado, indicando una dinámica emporal más rápida. En el caso de la zona nore, 89% del ajuse de las demandas ane un cambio en precio se produce durane el primer año. 99

103 Cuadro 44: Resulados de esimaciones para la zona nore () Ln(Wg/We) Ln(Wp/We) Ln(Wgl/We) Disponibilidad gas naural *** (0.504) (0.70) (0.656) ln(valor bruo producción) *** (0.304) (0.3) (0.453) ln(número rabajadores) *** (0.456) (0.204) (0.574) ln(número de esablecimienos).842** (0.754) (0.37) (.007) Bea (0.0802) Bea ** (0.705) Bea * (0.0735) Bea ** (0.2) Bea *** (0.0273) Bea (0.39) Consumo relaivo rezagado 0.*** 0.*** 0.*** (0.020) (0.020) (0.020) Consane -4.83*** (3.63) (.854) (7.26) Observaciones R cuadrado Error esandar enre parénesis observación el consumo agregado de energía por secor y año. *** p<0.0, ** p<0.05, * p<0. Noa: Se incluyó una variable discreas por secor. La esimación uilizó como peso de cada Cuadro 45: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona nore Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,2 0,3 0,7 0,63 Peróleo 0,06-0,60 0,04 0,5 Gasolina 0,4 0,6-0,79 0,50 Elecricidad 0,07 0,29 0,06-0,42 Cuadro 46: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona nore Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,26 0,35 0,9 0,7 Peróleo 0,07-0,68 0,04 0,58 Gasolina 0,6 0,8-0,89 0,56 Elecricidad 0,07 0,33 0,07-0,47 Los Cuadro 45 y 46 muesran las elasicidades calculadas uilizando el modelo del Cuadro 44. Las principales diferencias con el modelo agregado nacional es que en la zona nore la demanda por gas es elásica con respeco a su propio precio, siendo -,2 en el coro plazo. Por oro lado, la demanda de peróleo es mucho más inelásica que en 00

104 el agregado nacional. Esos resulados son razonables si se iene en cuena que el peróleo es un energéico más imporane en la zona nore, especialmene en aquellas regiones donde no hay acceso al gas naural. Las elasicidades propias de la gasolina y de la elecricidad son muy similares al agregado nacional. Los Cuadros 47 y 48 muesran las elasicidades calculadas a parir de un modelo donde se eliminan aquellas variables del Cuadro 44 que no son significaivas o, en el caso de los coeficienes asociados a las variables de precios que no fueron significaivos, su valor se resringe a cero. 34 Los resulados son muy parecidos a los Cuadros 45 y 46, aunque la elasicidad propia del gas es algo menor. Cuadro 47: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona nore, modelo alernaivo Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,03 0,32 0,0 0,6 Peróleo 0,06-0,6 0,03 0,5 Gasolina 0, 0,20-0,88 0,57 Elecricidad 0,07 0,29 0,05-0,4 Cuadro 48: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona nore, modelo alernaivo Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,5 0,36 0, 0,68 Peróleo 0,07-0,68 0,03 0,58 Gasolina 0,2 0,22-0,98 0,64 Elecricidad 0,07 0,32 0,06-0,46 Por úlimo, los Cuadros 49 y 50 muesran las elasicidades calculadas de acuerdo al mismo modelo del Cuadro 44 pero esimado con los precios medianos en lugar de los precios promedio. 35 Cuadro 49: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona nore, modelo esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,3-0,0,42-0,9 Peróleo -0,03 0,20-0,49 0,32 Gasolina,76-2,06-0,43 0,73 Elecricidad -0,03 0,6 0,09-0,22 34 Los parámeros esimados de ese modelo no se presenan en ese informe. 35 Los parámeros esimados de ese modelo no se presenan en ese informe. 0

105 Cuadro 50: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona nore, modelo esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,26-0,,59-0,22 Peróleo -0,03 0,22-0,55 0,36 Gasolina,98-2,3-0,49 0,82 Elecricidad -0,03 0,8 0,0-0,25 Los resulados de esos dos úlimos cuadros son insaisfacorios por varios moivos. En primer lugar, la elasicidad propia de la demanda de peróleo es posiiva, lo cual conradice lo esperado según la eoría económica. Por oro lado, los valores de algunas elasicidades son muy alos en relación a lo esimado aneriormene. Así, la elasicidad de la demanda de gasolina ane una variación del precio del gas es de casi 2,0. El efeco sobre el consumo de gas de un cambio en el precio de la gasolina ambién es basane alo, con una elasicidad de,59. Por oro lado, según esos resulados, un aumeno de 0% en el precio del peróleo reduce la demanda por gasolina en 23%. Tano el gas con el peróleo, como el peróleo con la gasolina, son ahora complemenos en lugar de susiuos. Si bien esos úlimos resulados son eóricamene facibles, ano la elasicidad posiiva de la demanda por peróleo, como lo anómalo de esos resulados en comparación con el modelo agregado nacional y el esimado con precios promedio para la zona nore, aconsejan opar por el modelo del Cuadro 44 y las elasicidades asociadas a esa esimación. 9.2 ZONA CENTRO El modelo esimado para la zona cenro se presena en el Cuadro 5. En ese caso, hay 92 observaciones, en comparación con las 98 para el caso de la zona nore. Los resulados indican que la disponibilidad de gas naural afeca posiivamene el gaso relaivo enre gas y elecricidad, como era de esperar, y negaivamene el gaso relaivo de peróleo con respeco a elecricidad, siendo el efeco no significaivo en el caso de la ecuación gasolina/elecricidad. 02

106 Cuadro 5: Resulados de esimaciones para la zona cenro () Ln(Wg/We) Ln(Wp/We) Ln(Wgl/We) Disponibilidad gas naural 0.435*** -.07*** (0.48) (0.223) (0.292) ln(valor bruo producción) 0.308*** -0.36*** 0.53 (0.077) (0.2) (0.65) ln(número rabajadores) ** (0.246) (0.40) (0.534) ln(número de esablecimienos) *** 3.700*** (0.44) (0.74) (0.990) Bea ** (0.92) Bea *** (0.436) Bea (0.0677) Bea (0.905) Bea ** (0.77) Bea ** (0.34) Consumo relaivo rezagado 0.22*** 0.22*** 0.22*** (0.068) (0.068) (0.068) Consane -2.8*** ** -2.09** (2.280) (4.349) (6.026) Observaciones R cuadrado Error esandar enre parénesis observación el consumo agregado de energía por secor y año. *** p<0.0, ** p<0.05, * p<0. Noa: Se incluyó una variable discreas por secor. La esimación uilizó como peso de cada El valor bruo de la producción es significaivo en las dos primeras ecuaciones, elevando el gaso relaivo de gas con respeco a la elecricidad en el primer caso y reduciendo el gaso relaivo de peróleo en el segundo. Una posible inerpreación de ese resulado es que los esablecimienos más grandes de la zona cenro ienen una propensión mayor a susiuir gas por peróleo. El número de rabajadores sólo es significaivo en la ecuación del gaso relaivo de gasolina respeco a elecricidad. Las empresas con mayor número de rabajadores, odo lo demás consane, ienden a uilizar menos gasolina como combusible. Por oro lado, el número de esablecimienos por secor sólo es significaivo en las ecuaciones del gaso relaivo de peróleo y de gas. Los parámeros asociados a los precios son significaivos con excepción de dos, al menos uno de los cuales iene un valor cercano a cero. Finalmene, el coeficiene 03

107 asociado a la variable de consumo rezagado es levemene menor que en el caso del modelo agregado. En el caso de la zona sur, 88% del ajuse de las demandas ane un cambio en precio se produce durane el primer año. Cuadro 52: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona cenro Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,37 0,8 0,58 0,60 Peróleo 0,7 -,22 0,2 0,84 Gasolina 0,5 0,8 -,72,03 Elecricidad 0,2 0,8 0,24-0,55 Cuadro 53: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona cenro Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,55 0,20 0,67 0,69 Peróleo 0,20 -,39 0,24 0,96 Gasolina 0,58 0,2 -,96,7 Elecricidad 0,4 0,20 0,28-0,62 Los Cuadro 52 y 53 muesran las elasicidades calculadas uilizando el modelo del Cuadro 5. Las principales diferencias con el modelo agregado nacional es que en la zona cenro la demanda por gas es elásica con respeco a su propio precio, siendo -,37 en el coro plazo, incluso más ala (en érminos absoluos) que en el caso de la zona nore. La demanda de peróleo ambién es más elásica que en el agregado nacional, siendo de -,22 en el coro plazo. El caso de la gasolina, la elasicidad propia es de -,72 en el coro plazo, lo cual indica una elasicidad muy ala para ese combusible, incluso en el coro plazo. Por oro lado, la elasicidad propia de la demanda elécrica, si bien es algo más ala que en el modelo agregado nacional, sigue siendo inelásica ano en el coro como en el largo plazo. El Cuadro 54 muesra las elasicidades calculadas a parir de un modelo donde se eliminan aquellas variables del Cuadro 5 que no son significaivas o, en el caso de los coeficienes asociados a las variables de precios que no fueron significaivos, su valor se resringe a cero. 04

108 Cuadro 54: Resulados de esimaciones para la zona cenro, modelo alernaivo () Ln(Wg/We) Ln(Wp/We) Ln(Wgl/We) Disponibilidad gas naural 0.368** -.30*** (0.46) (0.22) (0.275) ln(valor bruo producción) 0.333*** *** (0.0460) (0.0983) ln(número rabajadores) -.53*** (0.40) ln(número de esablecimienos) 2.43*** 2.842*** (0.620) (0.74) Bea *** (0.27) Bea *** (0.433) Bea 4 0 (0) Bea 23 0 (0) Bea * (0.65) Bea 34 0 (0) Consumo relaivo rezagado 0.27*** 0.27*** 0.27*** (0.058) (0.058) (0.058) Consane -0.33*** ** (0.978) (3.87) (4.90) Observaciones R cuadrado Error esandar enre parénesis Noa: Se incluyó una variable discreas por secor. La esimación uilizó como peso de cada observación el consumo agregado de energía por secor y año. *** p<0.0, ** p<0.05, * p<0. Cuadro 55: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona cenro, modelo alernaivo Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,34 0,9 0,54 0,6 Peróleo 0,8 -, 0,4 0,80 Gasolina 0,48 0,3 -,22 0,6 Elecricidad 0,2 0,7 0,4-0,43 Cuadro 56: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona cenro, modelo alernaivo Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,54 0,22 0,62 0,70 Peróleo 0,20 -,28 0,6 0,92 Gasolina 0,55 0,5 -,40 0,70 Elecricidad 0,4 0,20 0,6-0,49 05

109 Las elasicidades calculadas a parir de ese úlimo modelo se presenan en los Cuadros 55 y 56. En ese caso la elasicidad propia del peróleo y de la gasolina son más bajas que en el caso anerior, y la elasicidad cruzada de la demanda por gasolina con respeco al precio de la elecricidad iene un valor basane más razonable. Los resulados son más parecidos a los del modelo agregado nacional, aunque la elasicidad precio de odos los combusibles, con la excepción de la elecricidad, es mayor que en los resulados agregados. Finalmene, en el Cuadro 57 se muesran los resulados de un modelo esimado con los precios medianos. Como se puede observar, en ese caso la significancia de las variables es baja en relación al modelo presenado en el Cuadro 5. Tres de los seis coeficienes de precios no son esadísicamene significaivos. Los cuadros 58 y 59 muesran las elasicidades derivadas del modelo del Cuadro 57. Se puede observar que las elasicidades propias del gas y peróleo son más bajas que en el caso del modelo esimado con los precios promedio. Sin embargo, las elasicidades propias de la gasolina y la elecricidad son mucho más bajas que en los casos aneriores. Por oro lado, en esa esimación, la gasolina y el peróleo se vuelven complemenos, aunque el valor de la elasicidad es muy cercano a cero. Ahora el gas y el peróleo parecen ser susiuos mucho más cercanos que en los casos aneriores, con elasicidades cruzadas que en el largo plazo se acercan a uno. 06

110 Cuadro 57: Resulados de esimaciones para la zona cenro, modelo con precio mediano () Ln(Wg/We) Ln(Wp/We) Ln(Wgl/We) Disponibilidad gas naural 0.34** (0.48) (0.39) (0.335) ln(valor bruo producción) *** (0.080) (0.072) (0.7) ln(número rabajadores) *** -.234** (0.262) (0.247) (0.574) ln(número de esablecimienos) (0.453) (0.448) (.035) Bea *** (0.2) Bea (0.764) Bea *** (0.0896) Bea (.640) Bea ** (0.49) Bea (0.470) Consumo relaivo rezagado 0.75*** 0.75*** 0.75*** (0.058) (0.058) (0.058) Consane -7.83*** (2.463) (2.695) (6.078) Observaciones R cuadrado Error esandar enre parénesis Noa: Se incluyó una variable discreas por secor. La esimación uilizó como peso de cada observación el consumo agregado de energía por secor y año. *** p<0.0, ** p<0.05, * p<0. Cuadro 58: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona cenro, modelo esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,99 0,72 0,06 0,20 Peróleo 0,79 -,7-0,04 0,43 Gasolina 0,7-0,0-0,22 0,5 Elecricidad 0,05 0,09 0,0-0,6 Cuadro 59: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona cenro, modelo esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,20 0,88 0,08 0,25 Peróleo 0,95 -,42-0,05 0,52 Gasolina 0,20-0,2-0,26 0,9 Elecricidad 0,06 0, 0,02-0,9 07

111 9.3 ZONA SUR (MODELO CON CUATRO COMBUSTIBLES) El Cuadro 60 muesra los resulados del modelo esimado para la zona sur. Ese es el modelo que mejor resulados enrega enre las macrozonas, al menos en cuano a la significancia de los parámeros. Posiblemene eso se deba a que es la zona donde el consumo de gasolina es más alo (ver Cuadro 24 más arriba) y por lo ano el consumo de los cuaro combusibles es más equilibrado. Del Cuadro 60 se desprende que la disponibilidad de gas naural aumena el gaso relaivo en gas y disminuye el gaso relaivo en peróleo y gasolina. El valor bruo de la producción aumena el gaso relaivo de odos los combusibles en relación a la elecricidad. Mienras mayor es el número de rabajadores del esablecimieno, menor es el gaso relaivo en gas y mayor el gaso relaivo en peróleo. En el caso del gaso relaivo en gasolina, esa variable no es esadísicamene significaiva. El número de esablecimienos que como se discuió más arriba conrola por cambios en la esrucura de los disinos secores reduce el gaso relaivo de odos los combusibles en relación a la elecricidad. El consumo rezagado es significaivo y iene un valor similar al esimado en el modelo agregado y en los modelos para las oras zonas. El coeficiene esimado implica que casi un 90% del ajuse en la demanda a su equilibrio de largo plazo se realiza denro de un año. Los coeficienes asociados a los precios son odos significaivos, con excepción de uno cuyo valor en odo caso es muy cercano a cero. Las elasicidades calculadas para ese modelo se presenan en los Cuadros 6 y 62. A diferencia del caso de las oras macrozonas, la elasicidad propia de la demanda por gas es inelásica. Ese resulado es consisene con la esimación para el modelo agregado. Las elasicidades propias de la demanda de peróleo y gasolina son -,0 en el coro plazo y algo más elásicas en el largo plazo. Esos valores son cercanos a los esimados para el modelo agregado nacional y esán enre los valores esimados para la zona nore donde esas demandas son más inelásicas y para la zona cenro donde los resulados indican unas demandas más elásicas para esos combusibles. 08

112 Cuadro 60: Resulados de esimaciones para la zona sur () Ln(Wg/We) Ln(Wp/We) Ln(Wgl/We) Disponibilidad gas naural 0.438*** *** *** (0.3) (0.09) (0.74) ln(valor bruo producción) 0.998***.55*** 2.292*** (0.04) (0.04) (0.63) ln(número rabajadores) ** 0.562* (0.338) (0.333) (0.523) ln(número de esablecimienos) -0.78*** -.945*** *** (0.29) (0.277) (0.445) Bea 2-0.5*** (0.04) Bea (0.87) Bea *** (0.04) Bea *** (0.80) Bea ** (0.0349) Bea ** (0.0767) Consumo relaivo rezagado 0.*** 0.*** 0.*** (0.052) (0.052) (0.052) Consane *** -7.86*** -8.9*** (3.55) (3.60) (4.904) Observaciones R cuadrado Error esandar enre parénesis observación el consumo agregado de energía por secor y año. *** p<0.0, ** p<0.05, * p<0. Noa: Se incluyó una variable discreas por secor. La esimación uilizó como peso de cada Cuadro 6: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona sur Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,76 0,8 0,04 0,54 Peróleo 0,29 -,00 0,0 0,70 Gasolina 0,9 0,04 -,00 0,76 Elecricidad 0,6 0,2 0,05-0,33 Cuadro 62: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona sur Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,85 0,20 0,05 0,6 Peróleo 0,33 -,3 0,02 0,79 Gasolina 0,22 0,05 -,2 0,86 Elecricidad 0,8 0,4 0,05-0,37 09

113 La elasicidad propia de la demanda por elecricidad es más baja (en érminos absoluos) que en las oras macrozonas y que en el modelo agregado nacional. Finalmene, las elasicidades cruzadas son consisenes con los resulados del modelo agregado nacional. Todos los combusibles son susiuos, pero en el caso del gas, peróleo y gasolina, la elasicidad esimada no es muy ala. Las variaciones en el precio de la elecricidad sí ienen un efeco imporane sobre el consumo de los oros combusibles. Los cuadros 63 y 64 muesran las elasicidades de un modelo alernaivo esimado donde se eliminan las variables no significaivas del modelo anerior y, en el caso de los coeficienes relacionados con los precios, se resringe su valor a cero. 36 Los resulados son casi idénicos al modelo anerior. Cuadro 63: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona sur, modelo alernaivo Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,76 0,8 0,05 0,53 Peróleo 0,3 -,0 0,0 0,69 Gasolina 0,22 0,04 -,00 0,74 Elecricidad 0,6 0,2 0,05-0,33 Cuadro 64: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona sur, modelo alernaivo Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,85 0,2 0,05 0,59 Peróleo 0,34 -,3 0,0 0,77 Gasolina 0,25 0,04 -,2 0,83 Elecricidad 0,8 0,4 0,05-0,37 Los Cuadros 65 y 66 muesran las elasicidades del modelo del Cuadro 60 pero esimado con los precios medianos en lugar de los precios medios. Los resulados son muy parecidos al modelo esimado con precios promedio, con la excepción de las elasicidades referidas a la demanda por gasolina, donde la elasicidad propia es ahora mucho más ala (en valor absoluo) y la elasicidad cruzada de esa demanda con respeco al precio de la elecricidad ambién es significaivamene más ala. Eso sugiere, juno con la evidencia para las oras macrozona, que las diferencias enre ambos modelos se deben a diferencias significaivas enre el precio promedio y el precio 36 Los parámeros esimados de ese modelo no se presenan en ese informe. 0

114 mediano de la gasolina. Posiblemene es en ese combusible donde se presenan los mayores problemas de errores de medición. Cuadro 65: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona sur, modelo esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,73 0,9 0,05 0,49 Peróleo 0,3 -,06 0,0 0,65 Gasolina 0,23 0,27 -,72,22 Elecricidad 0,4 0, 0,08-0,33 Cuadro 66: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona sur, modelo esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -0,83 0,22 0,06 0,56 Peróleo 0,36 -,20 0, 0,74 Gasolina 0,26 0,3 -,95,39 Elecricidad 0,6 0,3 0,09-0, ZONA SUR (MODELO ESTIMADO CON CINCO COMBUSTIBLES) Como se describió en la sección 7.3, para la zona sur es posible definir un quino combusible como el agregado del consumo de parafina, leña y carbón. Esa es la única zona donde el consumo de esos energéicos es suficienemene exendido como para que no se pierdan muchas observaciones al incorporarlos al modelo. Los res combusibles fueron agregados en una caegoría de oros mediane el poder calorífico de cada uno de ellos como se describió más arriba. El Cuadro 67 muesra los resulados de la esimación de un modelo con cinco combusibles. En ese caso hay una cuara ecuación que corresponde al logarimo del gaso relaivo en el combusible oros con respeco al gaso en elecricidad. En el Anexo II.2 se presena la derivación del modelo con cinco combusibles. Del Cuadro 67 se observa que las variables son casi odas esadísicamene significaivas. El ajuse, medido por el R 2 de cada ecuación, es ambién alo.

115 Cuadro 67: Resulados de esimaciones para la zona sur, modelo 5 combusibles () Ln(Wg/We) Ln(Wp/We) Ln(Wgl/We) Ln(Wo/We) Disponibilidad gas naural 0.45*** *** *** (0.7) (0.09) (0.74) (0.65) ln(valor bruo producción).02***.8*** 2.293*** *** (0.06) (0.04) (0.63) (0.54) ln(número rabajadores) *** 0.726** (0.346) (0.333) (0.522) (0.505) ln(número de esablecimienos) *** -.939*** *** (0.298) (0.279) (0.443) (0.4) Bea *** (0.6) Bea (0.20) Bea (0.23) Bea *** (0.0455) Bea *** (0.99) Bea *** (0.0842) Bea * (0.0380) Bea ** (0.76) Bea ** (0.0793) Bea * (0.05) Consumo relaivo rezagado *** *** *** *** (0.035) (0.035) (0.035) (0.035) Consane *** -9.2*** -7.73*** 0.80** (3.234) (3.76) (4.898) (4.737) Observaciones R cuadrado Error esandar enre parénesis *** p<0.0, ** p<0.05, * p<0. Noa: Se incluyó una variable discreas por secor. La esimación uilizó como peso de cada observación el consumo agregado de energía por secor y año. La disponibilidad de gas naural aumena el gaso relaivo de gas, pero disminuye el gaso relaivo de los oros combusibles, aunque en el caso de oros ese efeco no es esadísicamene significaivo. El valor bruo de la producción ambién es significaivo en odas las ecuaciones. El número de esablecimienos sólo es significaivo en dos de las cuaro ecuaciones, mienras que el número de esablecimienos es significaivo en res de las cuaro ecuaciones. El coeficiene del consumo rezagado es muy similar al esimado en el modelo con cuaro combusibles. 2

116 Los coeficienes relacionados a los precios son en general significaivos. Las elasicidades calculadas a parir de los resulados de ese modelo se presenan en los Cuadro 68 y Cuadro 68: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona sur, modelo con cinco combusibles Gas Peróleo Gasolina Oros Elecricidad Gas -0,76 0,8 0,03 0,04 0,5 Peróleo 0,3 -,02 0,0 0,02 0,68 Gasolina 0,4 0,03-0,97 0,05 0,74 Oros 0,2 0,08 0,06 -,04 0,69 Elecricidad 0,5 0,2 0,05 0,04-0,35 Cuadro 69: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona sur, modelo con cinco combusibles Gas Peróleo Gasolina Oros Elecricidad Gas -0,84 0,20 0,03 0,04 0,56 Peróleo 0,34 -,3 0,0 0,03 0,75 Gasolina 0,6 0,04 -,07 0,05 0,82 Oros 0,24 0,09 0,06 -,5 0,76 Elecricidad 0,7 0,3 0,05 0,04-0,39 Se puede observar de esos cuadros que los resulados para la demanda de gas, peróleo, gasolina y elecricidad son prácicamene iguales que en el modelo con cuaro combusibles. La demanda por oros iene una elasicidad propia cercana a uno en el coro plazo y algo más elásica en el largo plazo. Cambios en el precio del combusible oros no afeca significaivamene la demanda de los demás combusibles. Finalmene los Cuadros 70 y 7 muesran las elasicidades obenidas a parir de un modelo idénico al anerior, pero esimado con los precios medianos de cada secor en lugar del precio promedio. 38 Esas elasicidades son similares a las esimadas con los precios promedios, al menos para el gas y la elecricidad. En el caso del peróleo, gasolina y oros, la elasicidad propia es más ala (en valor absoluo) y la elasicidad cruzada de la demanda por gasolina y oros con respeco al precio de la elecricidad ambién es más ala. 37 Las elasicidades son casi idénicas si se esima un modelo alernaivo donde se excluyen aquellas variables del modelo del Cuadro 67 que no fueron significaivas esadísicamene o, en el caso de los coeficienes relacionados con las variables de precio, se resringe su valor a cero. 38 Los parámeros esimados de ese modelo no se presenan en ese informe. 3

117 Cuadro 70: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona sur, modelo con cinco combusibles esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Oros Elecricidad Gas -0,70 0,2 0,00 0,04 0,45 Peróleo 0,37 -,27 0,9-0,00 0,7 Gasolina 0,0 0,53 -,66 0,3,00 Oros 0,23-0,00 0,6 -,34 0,95 Elecricidad 0,3 0,2 0,06 0,05-0,36 Cuadro 7: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona sur, modelo con cinco combusibles esimado con precios medianos Gas Peróleo Gasolina Oros Elecricidad Gas -0,78 0,23 0,00 0,04 0,50 Peróleo 0,40 -,40 0,2-0,00 0,78 Gasolina 0,0 0,58 -,84 0,4,09 Oros 0,25-0,00 0,8 -,48,04 Elecricidad 0,4 0,3 0,07 0,05-0,39 0. Discusión sobre panel dinámico Anes de coninuar es relevane discuir un asuno écnico, que ya fue abordado en la Sección 2.6 de la primera pare de ese informe, relacionado con la esimación de panel de los modelos aneriores. Al incorporar un efeco fijo individual (variable discrea) por secor CIIU (2 dígios) e incluir una variable dependiene rezagada, el modelo esimado en ese informe equivale a un modelo dinámico de panel con múliples ecuaciones. Los problemas que surgen al esimar paneles dinámicos con efecos fijos son bien conocidos (Arellano y Bond, 99) y podrían esar afecando los resulados presenados más arriba. Sin embargo, hay al menos res moivos para descarar esos problemas en la presene aplicación. Primero, la variable rezagada no es idénica a la variable dependiene en los modelos esimados más arriba, aún cuando ambas variables esán relacionadas. La variable dependiene es el logarimo de la razón enre los shares de gaso enre dos insumos, mienras que la variable rezagada incluida en cada ecuación es el logarimo de la razón enre los consumos físicos de cada combusible. Por lo ano, la posible correlación enre el efeco fijo y la variable dependiene rezagada que es lo que genera los problemas con paneles dinámicos sería algo menos imporane en ese caso. 4

118 Segundo, los problemas que surgen al esimar paneles dinámicos al incluir efecos fijos ocurren cuando el panel es coro (4 o 5 cores emporales, por ejemplo). A medida que los cores emporales crecen (T más grande) el sesgo en el esimador de efecos fijos es menos imporane. En el límie, cuando T iende a infinio, no hay sesgo al esimar el modelo con efecos fijos (Níckell, 98). Ejercicios de Mone Carlo muesran que para T > 30, ya no debería haber un sesgo significaivo al esimar un panel dinámico con efecos fijos (Judson y Owen, 999). Si bien en la presena aplicación T = ( ) y no alcanza ese límie, sigue siendo un panel mucho más largo que los habiuales donde se deecan sesgos imporanes al incluir efecos fijos (T < 5). Por lo ano, es probable que en la presene aplicación, el sesgo generado por ese efeco no sea muy imporane. Por úlimo, y lo más relevane, el sesgo es más imporane cuando el coeficiene asociado a la variable dependiene rezagada y que mide la dinámica emporal del modelo es cercano a uno (Arellano y Bond, 99). En los modelos presenados más arriba, el coeficiene dinámico no sobrepasa un valor de 0.2, por lo que es improbable que exisa un problema serio de sesgo por la inclusión de un efeco fijo. 5

119 PARTE III :MODELO ACTUALIZADO. Inroducción En la primer pare del presene rabajo se presenó un modelo para esimar las elasicidades de susiución enre los disinos combusibles basado en los daos individuales de planas de la encuesa ENIA enre el año 200 y Tal como se menciona en la sección 5 de ese informe, se pudo consaar varios problemas con la meodología propuesa, algunos de los cuales ienen su origen en la calidad de los daos, mienras que oros ienen que ver específicamene con la meodología propuesa. Enre los problemas deecados se observó que, los daos a nivel individual de la ENIA ienen un alo conenido de error de medición. Por ora pare, cabe señalar que rabajar con daos individuales a nivel de plana implica reconocer que para muchas observaciones el consumo de algunos combusibles es cero, lo cual requiere una meodología economérica sofisicada que permia conrolar por ese fenómeno. Debido a los problemas anes mencionados, los resulados empíricos del modelo aplicado en la primer pare de ese informe no fueron del odo saisfacorios. Por lo ano, se prefirió una meodología alernaiva basada en un modelo logi lineal que uiliza daos agregados del consumo de combusibles en lugar de las observaciones individuales. Tal como se indicó previamene, esa meodlogía iene un sinnumero de venajas enre las que se puede desacar que al agregar las observaciones individuales por secor se reduce susancialmene el problema de error de medición de las variables. Por ora pare, la agregación del consumo de combusibles por secor elimina ambién la ocurrencia de cero consumo para algunos combusibles lo cual simplifica la écnica de esimación economérica. 6

120 Obviamene, algo se pierde al esimar un modelo agregado en lugar de un modelo con daos individuales. En paricular, esa mirada agregada no iene un fundameno microeconómico an sólido como el modelo con daos individuales. Durane el año 2009, la CNE juno al INE levanó una encuesa sobre Demanda y Eficiencia Energéica sobre un conjuno represenaivo de empresas chilenas. Enre los objeivos a lograr co ese rabajo de campo era jusamene oder realizar esudios de demanda por os diferenes energéicos mediane el uso de daos a nivel de plana produciva. Con ello se lograba dar cuena de muchas críicas que surgieron al resalir ese procedimieno el cual se ilusra en la primera pare de la Sección I de ese informe. No obsane ese esfuerzo, vale la pena señalar que si bien la dimensión horizonal de la base fue ampliada en forma considerable al inclir a odos los secores del quehecr economico nacional, ello fue con un coso. Principalmene se pierde la dimensión emporal de la misam pues la enceusa llevada a acbo solo considera un horizione de res años. No obsane lo anerior, y en virud de la información relevada, se describe la meodología empleada la que combina elemenos de daos individuales discuidas en la primera pare de ese rabajo con aquellas de carácer mas agregado presenadas en la segunda sección. 2. Meodología 2. Arbol de Decisión En un mundo en que se cuena con daos a nivel de cada plana y al momeno de esimar las demandas por los disinos energéicos, surge un ineresane primer problema del puno de visa meodológico: el de la endogeneidad de la elección por energéicos. Al inenar esimar las disinas elasicidades (propias y cruzadas) por los disinos energéicos, debemos considerar que la opción sobre cuáno y cuales energéicos a demandar es una decisión ópima omada ex-ane por cada firma. En paricular, solo observamos aquellos energéicos con consumo disino de cero. El no considerar la 7

121 decisión sobre la combinación ópima de energéicos a demandar y su magniud podría sesgar considerablemene nuesros resulados al como fue discuid en la primera seccion de ese rabajo. Dubin y Macfadden (984) corrigen el problema al esimar en dos eapas. En una primera eapa ellos esiman un Mulinomial Logi donde exienden el problema de selección de la clásica dualidad a la Heckman a un problema con más de dos opciones en la primera eapa. El problema que nosoros enfrenamos es aun más complejo que ese escenario previo, ya que al esimar la demanda por energéicos, uno en pocos casos observa demanda por un solo energéico, sino que por dos, res, cinco o hasa 6 energéicos simuláneamene. En oras palabras, uno observa disinas canasas de consumo a ravés de las firmas, de ahí que el enfoque meodológico para corregir por eso, se complique aun más. En efeco, al como muesra el siguiene cuadro, las combinaciones de diferenes energeicos es muy ala, por lo que se debe generar una regla que de cuena de esa siuación. De los 3956 casos finalmene levanados a ravés de la encuesa, se ine un oal de 53 diferenes combinaciones de consumo de energéicos. Ello da cuena no solo de la gran heerogeneidad de conducas al inerior enre las empresas si no que además pone de manifieso el complejo problema de los consumos nulos de uno o varios combusibles. 8

122 Cuadro 72: Parón de consumo de los diferenes combusibles Combinaciones Nº Empresas Oros 2 Elecricidad 52 Elecricidad - Gas Naural 7 Elecricidad - Gas Licuado 490 Elecricidad - Gas Naural - Gas Licuado 44 Elecricidad - Peroleo 26 Elecricidad - Gas Naural - Peroleo 3 Elecricidad - Gas Licuado - Peroleo 5 Elecricidad - Gas Naural - Gas Licuado - Peroleo 4 Diesel 3 Elecriciad - Diesel 629 Gas Naural - Diesel Elecricidad - Gas Naural - Diesel 04 Elecricidad - Gas Licuado - Diesel 526 Elecricidad - Gas Naural - Gas Licuado - Diesel 77 Elecricidad - Peroleo - Diesel 35 Elecricidad - Gas Naural - Peroleo - Diesel 0 Elecricidad - Gas Licuado - Peroleo - Diesel 44 Elecricidad - Gas Licuado - Gas Naural - Peroleo - Diesel 6 Elecricidad - Carbon/Coque 5 Elecricidad - Gas Naural - Carbon/Coque Elecricidad - Gas Licuado - Carbon/Coque 6 Elecricidad - Peroleo - Carbon/Coque 2 Elecricidad - Gas Licuado - Peroleo - Carbon/Coque Elecricidad - Diesel - Carbon/Coque 6 Elecricidad - Gas Licuado - Diesel - Carbon/Coque Elecricidad - Gas Naural - Gas Licuado - Diesel - Carbon/Coque 2 Elecricidad - Peroleo - Diesel - Carbon/Coque 4 Elecricidad - Gas Naural - Peroleo - Diesel - Carbon/Coque 3 Elecricidad - Gas Licuado - Peroleo - Diesel - Carbon/Coque 0 Elecricidad - Gas Naural - Gas Licuado - Peroleo - Diesel - Carbon/Coque 3 Elecricidad - Biomasa 92 Elecricidad - Gas Naural - Biomasa 4 Elecricidad - Gas Licuado - Biomasa 28 Elecricidad - Gas Naural - Gas Licuado - Biomasa 2 Elecricidad - Peroleo - Biomasa 2 Elecricidad - Gas Naural - Peroleo - Biomasa 2 Elecricidad - Gas Licuado - Peroleo - Biomasa Diesel Biomasa Elecricidad - Diesel - Biomasa 49 Gas Licuado - Diesel - Biomasa Elecricidad - Gas Licuado - Diesel - Biomasa 4 Elecricidad - Gas Naural - Gas Licuado - Diesel - Biomasa Elecricidad - Peroleo - Diesel - Biomasa 3 Elecricidad - Gas Naural - Peroleo - Diesel - Biomasa 2 Elecricidad - Gas Licuado - Peroleo - Diesel - Biomasa 3 Gas Naural - Gas Licuado - Peroleo - Diesel - Biomasa Elecricidad - Gas Naural - Gas Licuado - Peroleo - Diesel - Biomasa 2 Elecricidad - Carbon/Coque - Biomasa 3 Elecricidad - Gas Licuado - Peroleo - Carbon/Coque - Biomasa Elecricidad - Diesel - Carbon/Coque - Biomasa 2 Elecricidad - Gas Licuado - Diesel - Carbon/Coque - Biomasa 2 Elecricidad - Gas Licuado - Peroleo - Diesel - Carbon/Coque - Biomasa 9

123 En virud de esa siuación lo que se propne es lo siguiene. La primera eapa a esimar es una con forma de árbol de decisión donde en un comienzo cada firma elije el número ópimo de energéicos a consumir para luego escoger la combinación ópima (de ser el caso) de cada uno de ellos. Nuesro problema en la primera eapa se muesra en el suguinee gráfico. Nidos Alernaivas Elecricidad Gas Energéico Diesel.. Elecricidad - Gas 2 Energéicos Elecricidad - Diesel Elecricidad - Biomasa Min. Cosos... 3 Energéicos Elecricidad - Gas Licuado - Diesel Elecricidad - Peróleo - Biomasa Elecricidad - Carbón/Coque Gas Elecricidad - Gas Licuado Diesel Carbón/Coque Gas Naural - Peróleo 6 Energéicos Elecricidad - Gas Licuado Diesel Carbón/Coque Gas Naural - Biomasa Dado que la primera eapa debe considerar no solo la elección de uno de los seis nidos, sino que luego de observar el nido, incorporar la elección sobre la combinación ópima de energéicos, consideraremos un Nesed Mulimonial Logi, esa será nuesra mérica para conrolar por la heerogeneidad de respuesa y opciones omadas. Esa meodología fue originalmene propuesa por Feng, Fulleron y Gan (2005), quienes modelan el número de millas conducidas en vehículos. A pesar de que nuesra siuación es análoga el problema de convergencia de la verosimiliud esa lejos de asemejarse ya que ellos presenan 3 nidos lo que enre un oal de 6 alernaivas 20

124 posibles, mienras que nosoros conamos con 6 nidos lo que nos lleva a 52 alernaivas posibles Modelo General: Nesed Mulinomial Logi Tal como se menciona el modelo corresponde a una firma que enfrena una elección discrea frene a la canidad ópima a demandar de energéicos y luego la combinación ópima de eso. Como se preseno en el gráfico anerior, una opción es sobre el número de energéicos a demandar (, 2, 3, 4,5 o 6) y ora opción (condicional a la primera) es ver la canasa de energéicos. En ese conexo, el gaso esperado incondicional por la alernaiva i-ésima es escogido por la firma si y solo si, el coso de dicha alernaiva es menor al coso de cualquier ora, i.e C i C i j. j De esa manera, la paricipación del coso esperado para la alernaiva i es: Si Pr( Ci C j, i j ) f ( ) d donde S i corresponde al coso esperado de escoger la canasa i y f ( ) es la función de densidad de probabilidad del error especifico a cada firma. Ese úlimo érmino no observable es exremadamene imporane para nuesros resulados, ya que no solo represena la heerogeneidad individual a cada firma para preferir la opción i sino que ambién la demanda por cada energéico se encuenra compleamene condicionada a dicha elección. Tal como se menciona previamene, dado que la elección de la alernaiva es oalmene endógena, las esimaciones sobre elasicidades enre energéicos, esarían 39 Tal como se sugiere del cuadro 72 se buscaron odas las combinaciones posibles que uvieran observaciones disinas a cero para el año 2007, lo que llevó a ese oal de 52. 2

125 compleamene sesgadas si se ignorará eso. Es así que se desea manener lo esimado sobre la heerogeneidad enre firmas y su efeco sobre la opción elegida. Es por ello que la evaluación de probabilidades en nuesro modelo incorpora la inegración sobre odos los posibles errores (, ), donde,,,..., ) donde M represena el oal de alernaivas posibles, en nuesro caso M=52. ( 2 3 M De asumir que el error se disribuye siguiendo una función exreme value (EV) y que sigue una disribución desconocida pero cenrada en cero a ravés de las firmas, condicional ha, se inegra sobre la disribución EV para obener las probabilidades de elección condicional a cada nido como un Nesed Mulinomial Logi : Pr( C ai C bm, i m, a, b ) exp( C i / a ) K b jb b jb k exp( C exp( C j j / b ) / a ) b a Donde a y b represenan los nidos, i es la alernaiva denro del nido, m represena la alernaiva del nido l, K es el número oal de nidos (K=6) y B l (l=,, K) represena un subconjuno de alernaivas del nido, como se muesra en el gráifco aneior. El modelo de Nesed Mulinomial Logia (NML) esima los parámeros mediane Full- Informaion Maximum Likehood (FIML), donde se relaja el supueso de independencia en la disribución de los errores y la independencia de alernaivas irrelevanes. 40 De hecho, mediane un es de Haussman se esea la hipóesis de independencia de alernaivas irrelevanes rechazando la nula. La paramerización del modelo Nesed es consisene con la minimización de cosos. De la esimación de la primera eapa se recupera la verosimiliud predicha de que cada firma escoja la alernaiva i, la cual se usa para conrolar en la segunda eapa cuando se esimen las disinas demandas por cada energéico. El esimar eso en una primera eapa e incluirlo como regresor en la ecuación de demanda, nos asegura cumplir con conrolar 40 La que si es necesaria si eso fuera un Mulinomial Logi, siguiendo a Dubin y McFadden. 22

126 por la endogeneidad exisene a la hora de incorporar la elección ópima por pare de cada firma, en línea con una decisión racional por minimizar el coso. Luego de conrolar por la elección, se sigue un procedimieno análogo al explicado en la sección 6 de ese informe. E virud de no repeir dichos procediminos se deja al lecor revisarlo. 3. Resulados 3. Resulados primera eapa: Nesed Mulinomial Logi Para esimar la primera eapa mediane el Nesed Mulinomial Logi, se debieron incluir conroles ano a nivel de nido como a nivel de alernaiva. Se exige ciera variabilidad enre los regresores a nivel de nido, a diferencia de los crierios escogidos para la elección de la alernaiva definiiva, a pesar de eso, dada la nauraleza de esimación mediane FIML creemos que eso no es problema. Denro del crierio para el nido, conrolamos por el coso de cada alernaiva donde se calcula un índice del precio por demandar cada una de las combinaciones para luego esimar la elección uilizando variables como el ingreso de la firma el 2007, el número de empleados en dicho año, un índice de concenración por secor y zona medido como el número de firmas del mismo secor que esán en la misma zona geográfica, una dummie por la zona del país y una dummie por cada secor CIIU agregado a dos digios. Vale la pena desacar que dada la nauraleza de FIML los disinos parámeros se esiman conjunamene por lo que los conroles influyen ano para el nido como para la alernaiva. Como se menciono, la ecuación esima los parámeros que influye en que una firma elija uno de los 6 nidos, de donde surgen 52 alernaivas posibles. Los resulados de la primera eapa se presenan en el cuadro

127 Cuadro 73: Resulados de esimaciones primera eapa por NML Coeficiene Tes - P-Value Coso Nido 2 Ingresos Empleados Concenración Dummie Cenro Dummie Sur Consane Nido 3 Ingresos Empleados Concenración Dummie Cenro Dummie Sur Consane Nido 4 Ingresos Empleados Concenración Dummie Cenro Dummie Sur Consane Nido 5 Ingresos Empleados Concenración Dummie Cenro Dummie Sur Consane Nido 6 Ingresos Empleados Concenración Dummie Cenro Dummie Sur Consane Log-Likehood

128 La inerpreación de los resulados no es relevane mas allá de la significancia de las variables incluidas como discrminadores de elección enre nidos. Lo anerior da cuena de la variabilidad necesaria para esimar en forma robisa las elecciones. Con esos resulados a la mano se recupera de cada alernaiva para esimar el sisema de ecuaciones de demanda, incorporando la verosimiliud como regresor conrolando enonces por el sesgo de selección a la hora de elegir la combinación ima de combusibles. 3.2 Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos a nivel Nacional Siguiendo la meodlogía propuesa, los resulados del modelo general se presenan en el Cuadro 74 uilizando los daos a nivel nacional. El modelo esimado corresponde al sisema de seis ecuaciones () donde el combusible es gas licuado, el 2 peróleo, el 3 diesel, el 4 elecricidad, el 5 el gas naural, el 6 la biomasa y el 7 una agregación enre carbón y coque. De maner de ppoder comparar sus resulados y al como se realizaó en la segunda seccio de ese informe odos los combusibles esán expresados en unidades de energía (BTU). Las variables dependienes de cada ecuación: ln(w gas_licuado /w elecricidads ), ln(w peróleo /w elecricidad ), ln(w diesel /w elecricidad ), ln(w gas_naural /w elecricidad ) ln(w Biomasa /w elecricidad ) y n(w Carbón/Coque /w elecricidad ), respecivamene. Cabe señalra que al ser daos a nivel de firma por ipo de energéico y con la incorporación de la verosimiliud exraida de la primera eapa, cada ecuación se esima mediane el algorimo de Mínimos cuadrados ordinarios (MCO) corrigiendo por la mariz de Whie. 25

129 Cuadro 74: Modelo esimado con daos nacionales corregidos por sesgo de selección Ln(Wgl/We) Ln(Wp/We) Ln(Wd/We) Ln(Wgn/We) Ln(Wb/We) Ln(Wc/We) Ln(Ingresos) -0.92** (-2.44) (.02) (0.48) (-.02) (-.2) (0.97) Ln(Empleados) ** (-0.3) (.62) (-.35) (-0.8) (-2.05) (0.7) Concenración ** * *** (-2.42) (.95) (-0.26) (-.4) (-3.47) (.8) Zona Cenro.35*** * *** -.8 (-3.86) (-.9) (0.07) (0.5) (3.8) (-0.54) Zona Sur 0.773** *** (2.88) (-.62) (-0.36) (-0.28) Verosimiliud -3.45** 7.87* * (-2.7) (.68) (-0.36) (-0.52) (-.9) (.28) Bea (-.3) (-0.07) Bea ** 0.72 (2.25) (0.38) Bea (0.4) Bea ** (2.2) (0.39) Bea *** (-0.36) -3.4 Bea (.0) (0.38) Bea * (-.69) (.29) Bea (0.74) Bea (-0.25) (0.99) Bea (-.56) (0.73) Bea (-0.79) (-0.78) Bea ** (2.4) Bea 35.27* (.8) (0.39) Bea ** (.6) (2.49) Bea (-0.8) (.36) Bea (.55) Bea (-0.94) (-.) 26

130 Bea * (.47) (-.84) Bea (.47) Bea ** (2.82) (0.67) Bea ** (2.2) Cons. relaivo rezagado 0.679*** 0.636*** 0.743*** 0.745*** 0.599*** (4.55) (7.55) (26.02) (4.75) (8.37) (.8) Consane 9.96*** *** 3.76*** 6.57*** -5.6 (9.05) (0.8) (2.8) (5.24) (3.35) (-.0) Observaciones R Cuadrado Cada ecuación incorpora una variable discrea por secor CIIU (a dos dígios). Por razones de espacio no se reporan los resulados para esas variables. Los resulados a nivel de firmas son basane ineresanes, se observa por ejemplo que el efeco de los ingresos de las empresas son siempre posiivos excepo para los dos ipos de gas. El parámero de concenración por zona y secor ambién muesra misma esa misma heerogeneidad un poco inherene a la nauraleza de los daos con los que conamos. La variable de consumo rezagado, creada como el share de gaso de cada energéico en el año 2006 es siempre posiiva y significaiva, validando lo enconrado por Benavene e al (2005) con respeco a la dinámica que muesra la demanda energéica en Chile a nivel de firmas. Los R cuadrados de las disinas ecuaciones son relaivamene alos en línea con una esimación a nivel de firmas como la presenada, donde el peor ajuse se observa en la primera ecuación enre gas licuado y elecricidad (59%). Ta como se menciona en el aparado meodológico, uilizando los resulados de las seis ecuaciones aneriores es posible obener las elasicidades propias y cruzadas de las demandas de los disinos combusibles. Para ello se requiere previamene calcular los oros parámeros de la mariz de susiución uilizando las resricciones (26) y (3). Por oro lado, se uilizaron los w promedio proyecados por el modelo para esimar las elasicidades en base a las ecuaciones (34). 27

131 Los resulados se presenan en los Cuadros 75 y 76. Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad ij que señala en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Cuadro 75 Elasicidades energéicos: Coro Plazo Modelo Nacional Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Carbón/Coque Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Carbón/Coque Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Del cuadro 75 se puede observar que odas las elasicidades propias son negaivas, lo cual es consisene con la eoría económica. La demanda por elecricidad es la más inelásica con una elasicidad de en el coro plazo. Eso implica que si el precio de la elecricidad sube, por ejemplo, en 0%, el consumo de ese combusible se reduce en un 8.7% en el coro plazo (denro de un año). El gas licuado ambién iene una demanda inelásica en el coro plazo, de -0.89, la demanda de peróleo iene una elasicidad propia de -,08 en el coro plazo mienras que el diesel iene una elasicidad propia de coro plazo de Por definición al ser coeficienes mayores a uno, ya esamos hablando de una demanda elásica propiameneal. El gas naural muesra una elasicidad muy similar a la del gas licuado, mienras que la biomasa y el carbón/coque muesran elasicidades de y respecivamene. Las elasicidades cruzadas indican que odos los combusibles son susiuos. Se debe señalar, sin embargo, que las elasicidades cruzadas son pequeñas, con excepción de las relacionadas con un aumeno en el precio de la elecricidad. En el caso del gas licuado, 28

132 su demanda aumena en un 2,8% en el coro plazo si aumena el precio del peróleo en un 0%. Esa misma demanda es basane sensible a variaciones en el precio del diesel; un aumeno de 0% en el precio de ese combusible sólo aumena la demanda por gas en.83 %. Un aumeno en el precio de la elecricidad en 0% aumena la demanda por gas en 2.5%. La susiución del gas licuado con el naural es basane baja, así como ambién de ese energéico frene a cambios en el precio de la biomasa y el carbón/coque. En el caso del peróleo, su demanda ambién más sensible a variaciones en el precio del diesel que en los oros combusibles, con una elasicidad de 0,55. Es casi insensible ane variaciones en el precio del gas licuado, y se observa una sensibilidad no menor con respeco al precio de la elecricidad. La demanda de diesel exhibe un comporamieno muy simular a la del peróleo ane cambios en los precios de los gases y la elecricidad, y iene una elasicidad cruzada con respeco al precio del peróleo de Con respeco a los precios cruzados, la demanda por elecricidad es principalmene a cambios en el precio del peróleo, la elasicidad cruzada con respeco al gas licuado, diesel y al carbón/coque ambién se muesra relaivamene ala con valores de 0.22, 0.29 y 0.2 respecivamene. El gas naural se observa paricularmene sensible frene a cambios en el peróleo y la elecricidad. Con respeco al gas licuado la susiución se esima baja, en un orden de magniud similar a la del Carbón/Coque. Por su pare, la Biomasa ambién es muy sensible a cambios en el precio de la elecricidad y ambién frene a movimienos de precio del peróleo. Un comporamieno muy similar se encuenra al observar la variable de Carbón/Coque. Las elasicidades del modelo agregado nacional, se encuenran en el cuadro 4. 29

133 Cuadro 76 Elasicidades energéicos: Largo Plazo Modelo Nacional Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Carbón/Coque Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Carbón/Coque

134 3.3 Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos por zonas geográficas 3.3. Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos zona Nore Cuadro 77 Elasicidades energéicos: Coro Plazo Modelo Zona Nore Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Cuadro 78 Elasicidades energéicos: Largo Plazo Modelo Zona Nore Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad

135 3.3.2 Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos zona Cenro Cuadro 79 Elasicidades energéicos: Coro Plazo Modelo Zona Cenro Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Cuadro 80 Elasicidades energéicos: Largo Plazo Modelo Zona Cenro Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa

136 3.3.3 Resulados segunda eapa: Demandas por energéicos zona Sur Cuadro 8 Elasicidades energéicos: Coro Plazo Modelo Zona Sur Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Carbón/Coque Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Carbón/Coque Cuadro 82 Elasicidades energéicos: Largo Plazo Modelo Zona Sur Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Carbón/Coque Gas Licuado Peróleo Diesel Elecricidad Gas Naural Biomasa Carbón/Coque

137 4. Resumen y conclusiones En ese informe se han presenado los resulados de un modelo de demanda indusrial por combusibles esimado con información agregada por secor CIIU. Los resulados son basane más saisfacorios que el modelo esimado con daos individuales en el primero informe de ese proyeco. Eso indica que la agregación permiió reducir los problemas de errores de medición de las variables, paricularmene las relacionadas con los precios de los combusibles. Por oro lado, el modelo presenado en ese informe permie incorporar los ajuses dinámicos de la demanda por combusibles de forma mucho más adecuada que el modelo inicial. Los principales resulados generales de las esimaciones de ese informe son: La dinámica de ajuse de las demandas por combusibles ane cambios en las variables dependienes es basane rápida. Denro de un año la demanda se ajusa en más de un 85% a su demanda de largo plazo. La forma en que se definen los precios de los combusibles, ya sea omando el precio promedio agregado por secor o el precio mediano de las observaciones por secor, en general, sí afeca los resulados. Es difícil inerprear ese resulado. Por un lado, los precios medianos son menos sensibles a errores de medición en el consumo y gaso en los disinos combusibles, y por eso pudiera ser más recomendable uilizar los resulados uilizando esos precios. Pero por oro lado, los resulados no son siempre saisfacorios con esa aproximación, paricularmene para el modelo de la zona nore y, en menor medida, el de la zona cenro. Además, la prácica usual en la lieraura académica en ese campo es uilizar los precios definidos como un promedio por secor. Por lo ano, en lo que sigue, se definen los modelos esimados con los precios promedio como los preferidos. 34

138 En general los modelos ienen un ajuse medido por el R 2 de cada ecuación basane alo. Sin embargo, los resulados son más consisenes (ane variaciones en la especificación del modelo) y las variables son más significaivas esadísicamene en el caso del modelo agregado y la zona sur. Eso puede esar relacionado con el bajo número de observaciones, paricularmene en la zona nore, y con la mayor heerogeneidad en el consumo de combusibles enre secores que se observa en esas dos zonas. Por lo ano, los resulados son más confiables en el caso del modelo agregado y la zona sur. En el caso de la zona sur, fue posible esimar un modelo con cinco combusibles donde, apare del gas, peróleo, gasolina y elecricidad, se definió un combusible agregado sumando el consumo de parafina, leña y carbón. Esos res úlimos combusibles se combinaron uilizando su equivalencia energéica. En el caso de las oras zonas, el bajo o nulo consumo de esos res combusibles impidió esimar un modelo como el de la zona sur, ya que se pierden muchas observaciones, y se opó por un modelo con cuaro combusibles. Se realizó un ejercicio con el modelo agregado nacional para ver el impaco de cambios en la disponibilidad de gas naural sobre las elasicidades esimadas. Se adviere que los resulados deben inerprearse con cauela ya que el modelo no es adecuado para evaluar cambios en las elasicidades y es probable que ésos esén influenciados por la forma funcional adopada. En odo caso, el ejercicio mosró una efeco relaivamene moderado sobre las elasicidades al calcular ésas según las condiciones prevalecienes (de disponibilidad de gas naural y oras variables) en el año 2003 en comparación con el año Los resulados preferidos para las elasicidades propias y cruzadas de coro y largo plazo se resumen en los Cuadros 72 a 79 que se presenan a coninuación. Es imporane explicar cómo se debe inerprear esa información. Cada celda coniene la elasicidad de la demanda por un combusible (filas) con respeco a los disinos precios de los combusibles (columnas). Así, la forma correca de leer los cuadros es que cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Así, 35

139 por ejemplo, si el precio del combusible de la columna j aumena en 0%, enonces el consumo del combusible de la fila i varía en 0* η ij %. Además de la esimación de la elasicidad punual, los Cuadros 72 a 79 presenan el inervalo de confianza (90%) de la esimación de cada elasicidad. Esa información esá en los parénesis debajo de cada esimación punual. El inervalo de confianza se consruyó mediane el méodo Boosrapping por el cual se generaron 00 muesras de los daos originales (con reemplazo), se volvió a esimar el modelo para cada una de ellas, y se calcularon las elasicidades. Luego se regisra en los cuadros el valor del percenil 5% y 95% de cada elasicidad. Un resumen de los resulados es la siguiene: Las elasicidades de largo plazo indican que la demanda por elecricidad es la más inelásica con respeco a su propio precio enre odos los combusibles, con un valor de a nivel nacional en el coro plazo (denro de un año) y de -0,47 en el largo plazo. La elasicidad propia de la demanda por elecricidad esimada por zona es muy similar al agregado nacional, siendo levemene superior en la zona nore y cenro, y levemene inferior en la zona sur. Cuadro 83: Elasicidades de demanda de coro plazo, agregado nacional Gas -0,87 (-0,95:-0,8) Peróleo 0,8 (0,5:0,22) Gasolina 0, (0,04:0,23) Elecricidad 0,3 Gas Peróleo Gasolina Elecricidad 0,25 (0,8:0,33) -0,88 (-0,94:-0,8) 0,4 (0,02:0,29) 0,2 0,04 (0,0:0,09) 0,04 (0,00:0,08) -0,93 (-,07:-0,85) 0,06 0,58 (0,48:0,68) 0,66 (0,58:0,72) 0,68 (0,55:0,87) -0,40 (-0,45--0,34) (0,:0,5) (0,6:0,25) (0,03:0,0) Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Debajo de cada valor, en parénesis, se presena el inervalo de confianza (90%) de la elasicidad. Ese inervalo fue esimado por el méodo de Boosrapping con 00 repeiciones. Cuadro 84: Elasicidades de demanda de largo plazo, agregado nacional Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,00 0,29 0,05 (-,3:-0,92) (0,2:0,38) ( 0,02:0,0) Peróleo 0,2 -,0 0,04 0,76 0,66 (0,54:0,8) 36

140 Gasolina 0,3 ( 0,05:0,27) Elecricidad 0,5 ( 0,7:0,26) ( -,0:-0,92) ( 0,0:0,0) ( 0,66:0,84) 0,6 -,07 0,78 ( 0,02:0,34) ( -,24:-0,98) ( 0,62:,00) 0,24 0,07-0,46 ( -0,52:-0,38) ( 0,3:0,8) ( 0,8:0,29) (0,03:0,) Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Debajo de cada valor, en parénesis, se presena el inervalo de confianza (90%) de la elasicidad. Ese inervalo fue esimado por el méodo de Boosrapping con 00 repeiciones. Cuadro 85: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona nore Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,2 (-,43:-0,8) 0,3 (0,20:0,50) 0,7 (0,0:0,66) 0,63 (0,33:0,78) Peróleo 0,06 (0,03:0,3) Gasolina 0,4 (0,0:0,29) Elecricidad 0,07-0,60 (-0,73:-0,48) 0,6 (-0,08:0,07) 0,29 0,04 (-0,02:0,26) -0,79 (-2,05:-0,06) 0,06 0,5 (0,34:0,57) 0,50 (-0,20:,44) -0,42 (-0,58:-0,29) (0,04:0,0) (0,9:0,34) (-0,03:0,26) Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Debajo de cada valor, en parénesis, se presena el inervalo de confianza (90%) de la elasicidad. Ese inervalo fue esimado por el méodo de Boosrapping con 00 repeiciones. 37

141 Cuadro 86: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona nore Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,26 (-,79:-0,93) 0,35 (0,2:0,57) 0,9 (0,02:0,80) 0,7 (0,36:0,92) Peróleo 0,07 (0,04:0,4) Gasolina 0,6 (0,02:0,32) Elecricidad 0,07-0,68 (-0,86:-0,50) 0,8 (-0,08:0,75) 0,33 0,04 (-0,02:0,29) -0,89 (-2,44:-0,07) 0,07 0,58 (0,37:0,64) 0,56 (-0,2:,58) -0,47 (-0,66:-0,33) (0,04:0,) (0,2:0,38) (-0,04:0,30) Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Debajo de cada valor, en parénesis, se presena el inervalo de confianza (90%) de la elasicidad. Ese inervalo fue esimado por el méodo de Boosrapping con 00 repeiciones. Cuadro 87: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona cenro 4 Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,34 (-,83:-0,86) 0,9 (0,3:0,36) 0,54 (0,02:,00) 0,6 (0,54:0,68) Peróleo 0,8 (0,:0,30) Gasolina 0,48 (0,04:0,67) Elecricidad 0,2 -, (-,39:-0,64) 0,3 (0,2:0,8) 0,7 0,4 (0,04:0,20) -,22 (-,38:-0,86) 0,4 0,80 (0,33:,07) 0,6 (0,54:0,68) -0,43 (-0,52:-0,29) (0,0:0,5) (0,09:0,25) (0,04:0,20) Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Debajo de cada valor, en parénesis, se presena el inervalo de confianza (90%) de la elasicidad. Ese inervalo fue esimado por el méodo de Boosrapping con 00 repeiciones. Cuadro 88: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona cenro 42 Gas Peróleo Gasolina Elecricidad Gas -,54 (-2,04:-,04) 0,22 (0,5:0,40) 0,62 (0,02:,) 0,70 (0,59:0,87) Peróleo 0,20 (0,5:0,33) Gasolina 0,55 (0,66:0,77) Elecricidad 0,4 -,28 (-,63:-0,76) 0,5 (0,3:0,22) 0,20 0,6 (0,05:0,24) -,40 (-,62:-,06) 0,6 0,92 (0,37:,28) 0,70 (0,59:0,87) -0,49 (-0,6:-0,37) (0,:0,9) (0,:0,29) (0,05:0,24) Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Debajo de cada valor, en parénesis, se presena el inervalo de confianza (90%) de la elasicidad. Ese inervalo fue esimado por el méodo de Boosrapping con 00 repeiciones. 4 Esos resulados corresponden al modelo alernaivo donde se han eliminado las variables que en una primera eapa no fueron esadísicamene significaivos y donde los coeficienes relacionados con los precios que no fueron esadísicamene significaivos se resringen a que engan un valor de cero. 42 Esos resulados corresponden al modelo alernaivo donde se han eliminado las variables que en una primera eapa no fueron esadísicamene significaivos y donde los coeficienes relacionados con los precios que no fueron esadísicamene significaivos se resringen a que engan un valor de cero. 38

142 Cuadro 89: Elasicidades de demanda de coro plazo, zona sur Gas Peróleo Gasolina Oros Elecricidad Gas -0,76 (-0,90:-0,65) Peróleo 0,3 (0,22:0,37) Gasolina 0,4 (0,00:0,28) Oros 0,2 (0,4:0,25) Elecricidad 0,5 0,8 (0,3:0,23) -,02 (-,07:-0,90) 0,03 (-0,05:0,9) 0,08 (0,05:0,) 0,2 0,03 (0,00:0,06) 0,0 (-0,02:0,07) -0,97 (-,07:-0,89) 0,06 (0,03:0,09) 0,05 0,04 (0,02:0,05) 0,02 (0,02:0,03) 0,05 (0,02:0,07) -,04 (-,5:-0,92) 0,04 0,5 (0,4:0,66) 0,68 (0,57:0,74) 0,74 (0,58:0,84) 0,69 (0,58:0,85) -0,35 (-0,38:-0,30) (0,2:0,8) (0,0:0,3) (0,03:0,06) (0,03:0,05) Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Debajo de cada valor, en parénesis, se presena el inervalo de confianza (90%) de la elasicidad. Ese inervalo fue esimado por el méodo de Boosrapping con 00 repeiciones. Cuadro 90: Elasicidades de demanda de largo plazo, zona sur Gas Peróleo Gasolina Oros Elecricidad Gas -0,84 (-0,98:-0,72) Peróleo 0,34 (0,24:0,4) Gasolina 0,6 (0,00:0,3) Oros 0,24 (0,5:0,28) Elecricidad 0,7 0,20 (0,4:0,25) -,3 (-,22:-0,97) 0,04 (-0,05:0,2) 0,09 (0,06:0,2) 0,3 0,03 (0,00:0,07) 0,0 (-0,02:0,08) -,07 (-,20:-0,98) 0,06 (0,03:0,0) 0,05 0,04 (0,02:0,06) 0,03 (0,02:0,04) 0,05 (0,03:0,08) -,5 (-,34:-,00) 0,04 0,56 (0,45:0,72) 0,75 (0,6:0,85) 0,82 (0,63:0,97) 0,76 (0,62:0,98) -0,39 (-0,43:-0,30) (0,3:0,20) (0,0:0,5) (0,04:0,06) (0,03:0,05) Noa: cada casilla coniene la elasicidad η ij que indica en qué porcenaje cambia el consumo del combusible de la fila i, cuando cambia el precio del combusible de la columna j. Debajo de cada valor, en parénesis, se presena el inervalo de confianza (90%) de la elasicidad. Ese inervalo fue esimado por el méodo de Boosrapping con 00 repeiciones. La elasicidad propia de la demanda por peróleo muesra que esa demanda es inelásica a nivel agregado en el coro plazo (-0,88) pero muy cercana a -,0 en el largo plazo. En la zona nore, sin embargo, la demanda por ese combusible es mucho más inelásica, siendo de -0,60 en el coro plazo y -0,68 en el largo plazo. En las oras dos zonas, esas mismas elasicidades son superiores a uno (en érminos absoluos). La elasicidad propia de la demanda por gasolina es muy cercana a uno en el agregado, siendo de -0,93 en el coro plazo y -,07 en el largo plazo. Enre zonas, se da el mismo parón que en el caso del peróleo para esas elasicidades, siendo más inelásica que en el agregado nacional para la zona nore y más elásica en la zona cenro y sur. 39

143 La elasicidad propia de la demanda por gas muesra mayores diferencias enre zonas. En el agregado nacional, la elasicidad propia de la demanda por ese combusible es de -0,87 en el coro plazo (denro de un año) y cercana a -,0 en el largo plazo. Sin embargo, esas elasicidades son mayores (en érminos absoluos) en la zona nore y cenro, siendo paricularmene elásica en la zona cenro (-,35 en el coro plazo y -,54 en el largo plazo). En la zona sur, sin embargo, las esimaciones indican una demanda mucho más insensible a su precio, con una elasicidad de -0,76 en el coro plazo y -0,84 en el largo plazo. La elasicidad propia de la demanda por oros (suma de consumo de parafina, carbón y leña) sólo se pudo obener para la zona sur. Los resulados indican una elasicidad cercana a uno (en valor absoluo) en el coro plazo (-,04) y algo más elásica en el largo plazo (-,5). Los resulados para las elasicidades cruzadas son ineresanes. Todos los insumos son susiuos enre si, pero en general los efecos cruzados son bajos. Los únicos efecos cruzados imporanes ocurre con variaciones en el precio de la elecricidad lo cual afeca la demanda de los oros combusibles. Variaciones en el pecio de la gasolina y de oros (en el caso de la zona sur) prácicamene no ienen ningún efeco en la demanda de los oros combusibles. En el caso del peróleo, variaciones en su precio afecan algo (pero con una elasicidad baja de 0,29 en el agregado nacional) la demanda por gas y en algunos casos la demanda por elecricidad (0,24 en el agregado nacional). En la zona nore esos úlimos impacos cruzados son algo más alos y en las oras dos zonas son menores. Variaciones en el precio del gas ampoco afecan mucho la demanda de los oros combusibles, con excepción de algún efeco sobre la demanda por peróleo y, en el caso de la zona cenro, en la demanda por gasolina. 40

144 5. Referencias Anderson, G. y R. Blundell (982), Esimaion and hypohesis esing in dynamic singular equaion sysems, Economerica, 50, Arellano, M. y A. Bond (99), Some Tess of Specificaion for Panel Daa: Mone Carlo Evidence and an Applicaion o Employmen Equaions, Review of Economic Sudies, 58, Barrios, J.A. (2004), Generalized simple selecion bias correcion under RUM, Economic Leers, 85, Bourguignon, F., M. Fournier y M. Gurgand (2008), Selecion Bias Correcion Based on he Mulinomial Logi Model: Mone Carlo Comparisons, Journal of Economic Surveys, 2(), Bousque, A., Chakir, R. y N. Ladoux (2004), Modelling Corner Soluions wih Panel daa: An Applicaion o he Indusrial Energy Demand in France, Empirical Economics, 29, Bousque, A. y N. Ladoux (2006), Flexible versus designaed echnologies and inerfuel subsiuion, Energy Economics, 28, Chambers, R.G. (988), Applied Producion Analysis, Cambridge Universiy Press, Cambridge, UK. Cosidine, T.J. (989), Separabiliy, funcional form and regulaory policy in modelos of inerfuel subsiuion, Energy Economics,, pp Cosidine, T.J. y T.D. Moun (984), The Use of Linear Logi Models for Dynamic Inpu Demanda Sysems, The Review of Economics and Saisics, 66(3), pp Dubin, J.A. y D.L. McFadden (984), An Economeric Analysis of Residenial Elecric Appliance Holdings and Consumpion, Economerica, 52(2), Feng, Fulleron y Gan (2000). Vehicule Choice, miles driven and polluion policies NBER 553 Heckman, J. (979), Sample Selecion Bias as a Specificaion Error, Economerica, 47(), Jones, C.T. (995), A Dynamic Analysis of Inerfuel Subsiuion in he U.S. Indusrial Energy Demand, Journal of Business and Economic Saisics, 3(4), Judson, R.A. and A.L. Owen (999), Esimaing dynamic panel daa models: a guide for macroeconomiss, Economic Leers, 65, pp

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146 Anexo I.: Consumos relaivos de combusibles por secor ciiu3 elec carbon peroleo bencina parafina gas_lic gas_can gas_na~l leña grasas Toal 5 00% 4% 5% 27% % 54% 6% 3% 23% 3% 00% 52 99% 7% 74% 39% % 49% 5% 3% 2% 35% 00% 53 99% 2% 64% 27% 3% 48% 2% 4% 2% 6% 00% 54 00% 3% 50% 34% % 35% 5% 0% 0% 4% 00% % 5% 55% 7% % 29% 4% 0% 5% 9% 00% 53 00% 2% 4% 32% 2% 27% 0% 2% 7% 9% 00% % 0% 48% 8% 2% 54% 0% 24% 8% 8% 00% % 6% 65% 2% 2% 45% 4% 2% 8% 9% 00% 54 00% % 53% 25% % 34% 6% 5% 23% 5% 00% % 37% 65% 22% 6% 73% 0% 20% 0% 33% 00% % 7% 42% 4% 0% 49% 9% 8% 6% 8% 00% % 0% 46% 7% 0% 20% 2% 24% 0% 5% 00% % 5% 4% 20% % 45% 6% 3% 6% 7% 00% 55 00% 6% 68% 35% 5% 30% 6% 0% 25% 9% 00% % % 75% 40% 2% 45% 5% 7% % 7% 00% % 4% 6% 25% % 46% 7% 9% 9% 23% 00% 43

147 ciiu3 elec carbon peroleo bencina parafina gas_lic gas_can gas_na~l leña grasas Toal 7 00% 2% 37% 26% 3% 44% 8% 29% % 23% 00% 72 00% 0% 00% 0% 25% 25% 0% 0% 0% 0% 00% 72 00% 2% 24% 37% 6% 39% 6% 6% 0% 6% 00% % 0% 34% 8% 23% 42% % 3% 8% 3% 00% % 0% 47% 20% 2% 37% 0% 20% 3% 3% 00% % 0% 7% 24% 3% 28% 8% 5% 2% 6% 00% % 0% 4% 4% 4% 36% 0% 4% 0% 0% 00% 80 00% 0% 4% 23% 3% 37% 6% 5% % 2% 00% 9 00% 4% 47% 45% 25% 47% 3% 26% 20% 29% 00% 92 00% 0% % 3% 0% 36% % 4% 0% 3% 00% % 0% 24% 26% 5% 40% % % % 6% 00% % 2% 64% 37% % 9% 0% % % 28% 00% % 0% 7% 33% 0% 35% 2% % 2% 34% 00% % 0% 53% 35% % 35% 2% 2% 2% 8% 00% % 0% 7% 23% 0% 32% % 3% 4% 8% 00% % % 37% 30% 4% 23% 2% 4% 2% 7% 00% 44

148 ciiu3 elec carbon peroleo bencina parafina gas_lic gas_can gas_na~l leña grasas Toal 20 98% 4% 68% 37% 2% 6% 5% 9% 5% 24% 00% % % 42% 24% 3% 50% 0% 7% 0% 8% 00% % 0% 25% 23% 2% 44% 0% 3% 0% 9% 00% 22 99% 0% 34% 24% % 28% 5% 8% 0% 0% 00% % 0% 32% 38% 4% 54% 7% 5% % 2% 00% % 0% 67% 0% 0% 33% 58% 67% 0% 0% 00% % 0% 9% 26% 7% 24% 3% 4% 0% 4% 00% % 2% 7% 3% 4% 27% 2% 4% 3% 3% 00% % 0% 0% 44% 0% 50% % 0% 0% 0% 00% % 0% 5% 8% 0% 3% 0% 0% 0% 0% 00% 24 98% 5% 54% 30% 6% 34% 2% 7% 0% 4% 00% % 0% 54% 3% 4% 38% 5% 5% 0% 8% 00% % 0% 45% 4% 0% 34% 5% 28% 2% 9% 00% % 0% 44% 44% 0% 44% 0% 7% 0% 6% 00% % 0% 48% 45% % 65% 9% 2% 0% 9% 00% % % 32% 32% 0% 57% 8% 34% 5% 3% 00% % % 42% 27% 4% 59% 7% 9% 3% 4% 00% % % 49% 30% 6% 27% 4% 3% 0% 3% 00% % 0% 45% 0% 0% 4% 7% 28% 0% 3% 00% 45

149 ciiu3 elec carbon peroleo bencina parafina gas_lic gas_can gas_na~l leña grasas Toal 25 99% 4% 53% 2% 2% 34% 6% 9% 4% 0% 00% % 0% 44% 44% 4% 42% 4% 6% 0% 2% 00% % % 36% 30% 3% 42% 5% 6% % 2% 00% % % 40% 24% 0% 47% % 20% % 8% 00% % 2% 27% 35% 8% 57% 4% 37% 4% 4% 00% % 0% 89% 46% 5% 77% 23% 39% 4% 6% 00% % 60% 72% 42% 2% 28% 8% % 26% 42% 00% % 44% 76% 44% 6% 29% 0% 6% 0% 22% 00% % % 73% 39% 7% 48% 2% 3% 0% 29% 00% % 0% 72% 2% 0% 64% 0% 8% 0% 40% 00% % 7% 44% 39% 6% 35% 3% 50% 0% % 00% % 4% 59% 32% 4% 45% 5% 3% 3% 28% 00% % % 73% 52% 5% 48% 7% 5% 2% 27% 00% 28 99% % 50% 39% 2% 32% 4% 4% 0% 4% 00% % 3% 46% 4% 0% 43% % 6% 0% 24% 00% % 0% 55% 25% 0% % 0% 0% 0% 6% 00% % 0% 9% 3% 0% 52% 0% 3% 0% 0% 00% % 0% 37% 33% 0% 43% 8% 0% 0% 8% 00% % 0% 36% 36% 2% 36% 3% 5% 0% 6% 00% % 4% 34% 28% 2% 52% 6% % 2% 20% 00% 46

150 ciiu3 elec carbon peroleo bencina parafina gas_lic gas_can gas_na~l leña grasas Toal % 5% 35% 46% 8% 44% 5% 2% 2% 20% 00% % 9% 34% 5% 6% 46% 4% 6% 0% 4% 00% % 0% % 47% 8% 58% 4% 3% 0% 6% 00% % 2% 47% 67% % 50% 2% 4% 5% % 00% % % 43% 4% 0% 53% 4% 6% 3% 7% 00% % 3% 47% 35% 8% 32% 5% 3% 3% 2% 00% % 0% 54% 3% 6% 39% 4% % 0% 9% 00% % 3% 3% 37% 6% 37% 6% 9% 0% 26% 00% % 2% 50% 64% 7% 6% 0% 2% % 33% 00% % 2% 34% 43% 6% 42% 3% 2% % 20% 00% % 0% 26% 37% 3% 24% 3% 0% 0% 3% 00% % 0% 43% 39% 4% 52% 9% 4% 0% 7% 00% % 4% 28% 55% 6% 57% % 0% 0% 29% 00% % 8% 29% 29% 9% 44% % % % 22% 00% % 0% 00% 0% 0% 00% 0% 0% 0% 0% 00% 30 00% 0% 30% 40% 0% 34% 0% 20% 0% 0% 00% % 0% 25% 58% 4% 8% 6% 3% 0% 2% 00% % 5% 3% 23% 0% 69% 0% 8% 5% 27% 00% % 0% 7% 58% 0% 8% 0% 0% 0% 0% 00% % 0% 24% 20% 6% 56% 4% 8% 0% 2% 00% % 0% 53% 60% 0% 4% 0% 0% 0% 4% 00% 47

151 ciiu3 elec carbon peroleo bencina parafina gas_lic gas_can gas_na~l leña grasas Toal % 0% 24% 0% 0% 29% 0% 0% 0% 0% 00% % 0% 0% 0% 0% 7% 0% 0% 0% 0% 00% % 0% 22% 0% 0% 22% 0% 0% 0% 0% 00% 33 00% 0% 6% 38% 9% 49% 7% 3% 0% 4% 00% % 0% 3% 43% 4% 40% 9% 0% 0% 0% 00% % 0% 2% 4% 0% 62% 8% 5% 0% 0% 00% % 0% 33% 33% 25% 25% 0% 0% 0% 7% 00% % 0% 48% 35% 6% 35% 4% 0% 0% 6% 00% % 2% 47% 39% 0% 38% 0% 4% % 3% 00% % 4% 27% 36% 3% 5% 7% 4% 0% 0% 00% 35 00% 5% 6% 49% 0% 6% 8% 2% 3% 33% 00% % 8% 00% 25% 0% 0% 8% 0% 0% 8% 00% % 2% 34% 27% 7% 56% 0% 0% 0% 0% 00% % 0% 39% 54% 5% 37% 7% 5% 0% 2% 00% % % 37% 3% 2% 33% 2% 3% 2% 8% 00% % % 2% 0% 5% 45% 0% 5% 0% % 00% % 0% 4% 39% 4% 30% 0% 0% 0% 0% 00% % 0% 4% 3% 0% 7% 0% 0% 0% 6% 00% % 0% 30% 40% 0% 33% 3% 3% 0% 7% 00% % % 27% 38% 0% 45% 0% 5% 2% 9% 00% 48

152 Anexo I.2: Preparación de la base de daos Consrucción de la Base de Daos para esimación de demanda por energía en la Indusria Manufacurera Para esimar las elasicidades de demanda por energía, propias y cruzadas, se uilizaron las bases de daos de la Encuesa Nacional Indusrial Anual (ENIA), para los años 200, 2002, 2003 y Eso permiió obener una base de daos panel de la indusria manufacurera. La coberura de la encuesa ENIA alcanza el universo de los esablecimienos manufacureros, cuyo amaño corresponde a una ocupación de 0 y más personas y que realizaron acividades en un periodo igual o superior a un semesre. Descripción de la Encuesa Nacional Indusrial Anual (ENIA): La unidad principal de análisis en el universo corresponde solo a esablecimienos manufacureros y por ano, debemos señalar, que exisen empresas con solo un esablecimieno manufacurero (uniesablecimieno) y empresas inegradas (verical y horizonalmene) que poseen más de un esablecimieno Indusrial (muliunidad) y/o paricipan en más de una acividad económica (muliacividad). En el caso de las muliunidades y/o muliacividad es necesario ener en cuena que se incluyen odos sus esablecimienos manufacureros sin imporar su nivel de ocupación y que en algunos casos presenan información relaiva a ingresos, gasos, inversiones, ec. de forma cenralizada que no queda publicada por ese anuario. Esa información cenralizada se recoge en un formulario especialmene diseñado para esas muliunidades y/o muliacividad y que puede ser soliciado al Insiuo. Las cifras procesadas anualmene incluyen los nuevos esablecimienos que funcionan en el período de referencia de la información y excluyen aquellos que paralizaron sus acividades por diversos moivos. La acualización del direcorio de los esablecimienos indusriales uilizado en el levanamieno de la ENIA se realiza, enre oros, a ravés de los regisros de paenes indusriales que las Municipalidades del país proporcionan al Insiuo, de acuerdo a los 49

153 regisros de conribuyenes del Servicio de Impuesos Inernos y en base a informaciones proporcionadas por diferenes organizaciones gremiales del secor. Los resulados obenidos se enregan en dos omos. El primero incluye los esablecimienos con 50 o más rabajadores ocupados mienras el segundo sólo aquellos esablecimienos con 0 a 49 rabajadores ocupados. Ambos comprenden odas las unidades producivas con División y Agrupaciones a res (3) dígios según la Clasificación Indusrial Inernacional Uniforme de odas las Acividades Económicas (CIIU), Rev.3 de Naciones Unidas. Las principales variables incluidas son las siguienes: Número de esablecimienos, días rabajados y días paralizados Ocupación media por clase personal, sexo y rimesres rabajados. Remuneraciones, descuenos legales, cargas familiares Coso oal de los bienes recibidos y de los rabajos efecuados por conrao. Maerias primas y oros maeriales recibidos nacionales e imporados. Combusibles y lubricanes comprados por clase Energía elécrica; consumo, compra, generación y vena Gasos indirecos por servicios de erceros Gasos por impuesos Valor de exisencias a principio y érmino del año Inversiones nuevas y Adición Brua al Acivo Fijo Valor Agregado y Valor Bruo de la Producción Variables de consumo y precios de energía: Denro de la encuesa las empresas deben regisrar la canidad y valores de lubricanes y combusibles desinados a la generación de fuerza y calor, no aquellos uilizados como maeria prima. Los ipos de combusibles y unidades de cada uno de ellos se presenan en la siguiene abla: 50

154 Tipo de Unidad Glosa combusible Carbón k Kilos Toneladas Peróleo l Liros Toneladas Gasolina l Liros m3 Meros cúbicos Parafina l Liros m3 Meros cúbicos Gas licuado m3 Meros cúbicos k Kilos Gas de cañería m3 Meros cúbicos Gas naural m3 Meros cúbicos Leña Toneladas mr Meros Ruma Grasas y aceies Toneladas l Liros Adicionalmene se repora la canidad de elecricidad consumida, generada y vendida en KWH. Un puno imporane de mencionar con respeco al repore de energía consumida, es que en muchos casos la unidad de repore no es mencionada y esa debió ser impuada según lo que parecía razonable. La siguiene abla dealla, por ipo de combusible, el porcenaje que a pesar de consumir el combusible no repora la unidad de consumo. Tipo de combusible Carbón 47.6% Peróleo 43.2% Gasolina 43.3% Parafina 44.8% Gas licuado 45.3% Leña 47.5% Grasas y aceies 58.4% Una vez hecha la impuación de la unidad según lo que parecía correco, cada combusible fue expresado en una sola unidad común, al como se dealla a coninuación: 5

155 Carbón: las empresas reporan en Kg o oneladas, se dejo unificado en oneladas. Los que no reporan unidad se asume que son oneladas. Peróleo: viene en m3 y oneladas. Se expresa odo en m3 de peróleo, para lo cual se uiliza como supueso una densidad del peróleo de 0.85 Kg/L, con lo cual onelada de peróleo equivale a.77 m3 de peróleo. Los que no reporan unidad se asume que reporan en m3. Gasolina: viene en m3 y l. Se unifico en m3. Los que no reporaban unidad se asumió que eran meros cúbicos. Parafina: se repora en m3 y l. Se unifico en m3. Los que no reporan unidad se asumen que son m3. Gas licuado: se repora en Kg y en M3. Se unifica en Kg, para lo cual se uiliza como supueso una densidad de 0.55 Kg/L, de acuerdo al Balance Nacional de Energía de la CNE. Los que no reporan unidad se asume que es Kg. Adicionalmene, según lo acordado con la conrapare, los combusibles gas naural, gas licuado y gas de cañería fueron agrupados en un solo combusible, GAS, el que esa medido en m3. Todos los ajuses a las canidad consumidas de cada combusible fueron realizadas mediane el do-file canasas.do, el que se adjuna al final de ese anexo. Luego de ese procedimieno, se iene información para cada combusible de la canidad consumida y del valor de ese consumo, para cada combusible. Luego, el precio promedio anual pagado por cada firma y por cada combusible puede ser obenido de la siguiene forma: 52

156 VC Pk QC donde : P k VC : precio de energía k k k k ipok : valor consumo de energía ipok QP :canidad consumida de energía ipok De esa forma los precios calculados represenan precio promedio anual, y además se debe reconocer que los precios pueden ser endógenos, ya que puede exisir una relación enre el precio pagado y la canidad comprada de energía. Luego de realizar los cálculos de precio se procedieron a revisar ambas cosas de la serie resulane, en algunos casos exisen valor exremos que se disancian basane de los precios medianos, en esos casos se procedió a un análisis deallado de que puede haber provocado ese error en el cálculo del precio, si el error es obvio, por ejemplo, en vez de esar en miles de pesos esaba expresado en pesos, o cualquier error de ese ipo, eso se procedió a corregir. A coninuación de deallan las correcciones realizadas para cada uno de los ipos de energía. - Elecricidad: La siguiene abla muesra las esadísicas descripivas del precio de elecricidad calculado: p_elec - Perceniles Smalles % e-06 5% e-06 0% Obs % Sum of Wg % Mean Larges Sd. Dev % % Variance % Skewness % Kurosis

157 Se revisaron los casos con precio de elecricidad inferior a $/kwh. Un pare imporane de ellos el error se genera porque el consumo de elecricidad no fue expresado en miles de kwh sino simplemene en kwh. Los casos se lisan a coninuación y esos fueron corregidos dividiendo el consumo reporado por.000. Adicionalmene se consideraron fuera de rango los precios superiores a $600/kwh. Los siguienes casos son los que enía problema en la unidad de consumo: replace elec=elec/000 if nui==387 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4020 & ano==2004 replace elec=elec/000 if nui==40039 & ano==2004 replace elec=elec/000 if nui==5036 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2376 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2552 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==5920 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4776 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==46 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==352 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==605 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==6428 & ano==2002 replace elec=elec/000 if nui==686 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==0206 & ano==2004 replace elec=elec/000 if nui==4785 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==626 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2639 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==446 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==444 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4284 & ano==2002 replace elec=elec/000 if nui==5746 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==079 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==260 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==638 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==35 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==765 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4838 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==08 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2976 & ano==2002 replace elec=elec/000 if nui==5887 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2563 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==896 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4583 & ano==200 replace elec=elec/000 if nui==6546 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==548 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==466 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui== & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==5700 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2584 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==448 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==6255 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4837 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4554 & ano==200 replace elec=elec/000 if nui==472 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==052 & ano==

158 replace elec=elec/000 if nui==6262 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4550 & ano==2002 replace elec=elec/000 if nui==059 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==3233 & ano== Carbón: La siguiene abla muesra las esadísicas descripivas del precio del carbón: p_carbon - Perceniles Smalles % % % Obs 52 25% Sum of Wg % Mean Larges Sd. Dev % % Variance 3.03e+08 95% Skewness % Kurosis Los siguienes cambios de unidad fueron realizados: **Casos en que la canidad esaba en oneladas en vez de kilogramos*** replace carbon=carbon*000 if nui==0027 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==0060 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==0996 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==2620 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==2922 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==3560 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==393 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==4036 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==5092 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==523 & ano==2003 **Casos en que el valor NO esaba en miles de pesos** replace val_carbon=val_carbon/000 if nui==0894 & ano== Peróleo: La siguiene abla muesra las esadísicas descripivas del precio del peróleo calculado: p_peroleo - Perceniles Smalles 55

159 % % % Obs % Sum of Wg % Mean Larges Sd. Dev % % Variance % Skewness % Kurosis Se analizaron los valores inferiores a $0/L y sobre $500/l. Algunos casos, los que ienen precios menores a $/L, se generan porque la unidad de la canidad de consumo no esaba en m3 sino en liros, a los siguienes casos se le corrigió ese problema: replace peroleo=peroleo/000 if nui==3846 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==597 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6362 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4305 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==3088 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==096 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2426 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==398 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2552 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4329 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==538 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5903 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==364 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2937 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2942 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==3787 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==346 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==460 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==0455 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==422 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==35 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==456 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==062 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==54 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4593 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4279 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5853 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5406 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4600 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==405 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==352 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==36 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==066 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==656 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6755 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6737 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5232 & ano==

160 replace peroleo=peroleo/000 if nui==48 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==56 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4038 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2305 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4848 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==446 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==444 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2770 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5527 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==399 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6493 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4659 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==999 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==084 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5230 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==465 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2976 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2487 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==699 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==098 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5527 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4299 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==30 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==448 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==895 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==588 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==207 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6255 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==58 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==0739 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4292 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4554 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==472 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==043 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==574 & ano== Gasolina: La siguiene abla muesra las esadísicas descripivas del precio de la gasolina calculado: 43 p_bencina - Perceniles Smalles % % % Obs % Sum of Wg % Mean Larges Sd. Dev % % Variance 3.8e+09 95% Skewness % Kurosis En los códigos se uiliza la palabra bencina al referirse a la gasolina. 57

161 Se analizaron los casos con precios superior a $.000/l e inferior a $0/l, en odos esos casos el problema fue de unidad, en los superior a $.000 la unidad declara era en ls, pero esaba en m3, y en los casos con precios calculados inferior a $0/l la unidad declara era m3 pero esaban en m3. Se procedió a hacer esos cambios en unidad: **Casos en que unidad esaba en m3 en vez de ls** replace bencina=bencina*000 if nui==0077 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==026 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==096 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==0328 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==0404 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==0750 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==094 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==0950 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==095 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==82 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==84 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==92 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==304 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==329 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==37 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==378 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==483 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==535 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==54 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2003 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2027 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2039 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==263 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2434 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2626 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2653 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2654 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2724 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2732 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2739 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==274 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2742 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2747 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==276 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2766 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2767 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2768 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==277 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2777 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2782 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2790 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2792 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2793 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2796 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2799 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2800 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==280 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==28 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==283 & ano==

162 replace bencina=bencina*000 if nui==287 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==288 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2820 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2822 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2823 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2828 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2829 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2890 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2909 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2923 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2929 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2930 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==293 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2932 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2936 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2939 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2942 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2953 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2958 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2964 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==297 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2973 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2974 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3064 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3097 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3220 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3266 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3284 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3307 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3309 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==336 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3327 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3382 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3396 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3406 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3407 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==343 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==348 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3560 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3767 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3860 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3870 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3878 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3880 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3893 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3903 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3904 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4049 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4238 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4242 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4247 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4500 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4546 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4698 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==494 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5006 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==502 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5048 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5050 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==509 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5094 & ano==

163 replace bencina=bencina*000 if nui==5095 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5097 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==507 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==59 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==525 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5203 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5229 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5306 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==546 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5536 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5537 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5540 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5562 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==563 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==635 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==658 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6548 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6656 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==666 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6662 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6724 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6754 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6866 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==40292 & ano==2003 **Casos en que unidad esaba en ls en vez de m3** replace bencina=bencina/000 if nui==3846 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==607 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4253 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==6362 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==897 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==096 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==2306 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==536 & ano==2002 replace bencina=bencina/000 if nui==2552 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==538 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==0452 & ano==2002 replace bencina=bencina/000 if nui==3980 & ano==2002 replace bencina=bencina/000 if nui==4940 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==707 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==3094 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==5487 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==3308 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==30 & ano==2004 replace bencina=bencina/000 if nui==4279 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==72 & ano==2004 replace bencina=bencina/000 if nui==5406 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4393 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==6737 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==569 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==56 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==446 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==6646 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4629 & ano==200 replace bencina=bencina/000 if nui==0859 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4765 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==3322 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==6493 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4022 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==069 & ano==

164 replace bencina=bencina/000 if nui==084 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==394 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==2487 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==2427 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==07 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==0534 & ano==2002 replace bencina=bencina/000 if nui==0833 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==20 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==5407 & ano==200 replace bencina=bencina/000 if nui==0887 & ano==2004 replace bencina=bencina/000 if nui==0949 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==077 & ano== Parafina: La siguiene abla muesras las esadísicas descripivas del precio de la parafina calculado: p_parafina - Perceniles Smalles % % % Obs % Sum of Wg % Mean Larges Sd. Dev % % Variance 9.46e+08 95% Skewness % Kurosis Se revisaron los valores menores a $0/L y mayores a $650/l. En los casos mayores a $650/l el error es que la unidad decía L, pero en realidad esaban en m3. Y en la mayoría de los casos donde el precio calculado es menor a $0/l es porque se asumió que la canidad esaba declarada en m3, pero en realidad esaba en Ls. **Canidad de parafina decía que esaba en liros pero en realidad esaba en m3** replace parafina=parafina*000 if nui==5323 & ano==200 replace parafina=parafina*000 if nui==5324 & ano==200 replace parafina=parafina*000 if nui==2067 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2742 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==275 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2754 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2839 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2876 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2909 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==292 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2920 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2939 & ano==2003 6

165 replace parafina=parafina*000 if nui==2944 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==3735 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==6252 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==658 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==6676 & ano==2003 **Canidad que decia que esaba en m3 pero en realidad esaba en ls** replace parafina=parafina/000 if nui==463 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==037 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==362 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==56 & ano==2003 replace parafina=parafina/000 if nui==058 & ano==2003 replace parafina=parafina/000 if nui==29 & ano==2003 replace parafina=parafina/000 if nui==052 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==4308 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==542 & ano== Gas licuado: La siguiene abla muesra las esadísicas descripivas del gas licuado: p_gas_lic - Perceniles Smalles % % % Obs % Sum of Wg % Mean.0987 Larges Sd. Dev % % Variance % Skewness % Kurosis Como se puede apreciar, hay valores basane dispersos, la mediana es aproximadamene $440 por Kg de gas licuado. Se revisaron odos los casos bajo $0/Kg y odos los casos sobre $2.000/kg. ***En los casos de la cola superior, los siguiene se reporaba como unidad ***Kg o no se reporaba y esaba en m3, se procedió a ransformar la unidad replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==686 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6737 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5487 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5975 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5975 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==492 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==2923 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5232 & ano==

166 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5538 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6892 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==345 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5083 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==257 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6924 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6337 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==264 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==3305 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==563 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==263 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==48 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==520 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==3309 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==3327 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==2462 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==58 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==376 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==79 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==37 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==339 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==536 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==293 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==56 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==0753 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6876 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5482 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5482 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==288 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==55 & ano==2003 **En los siguienes casos (cola inferior) se reporaba como unidad m3, pero esaban en Kg** replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3822 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4042 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2535 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==43 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==050 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==077 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==389 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==506 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3846 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2525 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6208 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==597 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==8 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==276 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2885 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2885 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==525 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0233 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==35 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0357 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0332 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0446 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4082 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==53 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6752 & ano==

167 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==7048 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3907 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3893 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==493 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2765 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2775 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2939 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==5936 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3378 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==607 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4253 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4337 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2253 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0956 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==387 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3878 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2278 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==5336 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0798 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==5295 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6362 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4336 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4335 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4339 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3006 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==005 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==897 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4305 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==029 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4027 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4027 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4022 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4022 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40230 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40230 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4034 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4027 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6433 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4038 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4027 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4052 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4020 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4038 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28095 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28095 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40230 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2853 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40230 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2853 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28095 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28095 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6433 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2820 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4038 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40039 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2806 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4038 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2806 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6433 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2853 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==406 & ano==

168 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==406 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4077 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40078 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40078 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4077 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40372 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2853 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==406 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==406 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4077 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2806 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4077 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2250 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40078 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2250 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2866 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2866 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28090 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40078 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28090 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40006 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2806 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40006 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40079 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40079 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==27996 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2866 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28090 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==27996 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2866 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28090 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40006 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40006 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2852 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==27996 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==27996 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2845 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4064 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2832 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4064 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2832 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2832 & ano== Gas cañería: La siguiene abla muesra las esadísicas descripivas del precio por gas de cañeria calculado: p_gas_can - Perceniles Smalles % % % Obs % Sum of Wg % Mean Larges Sd. Dev

169 75% % Variance % Skewness % Kurosis Se revisaron los casos sobre $.500 por m3. Como no había unidades diferenes en el repore que generara problema se procedió direcamene a la impuación según modelo de regresión. 8- Gas naural: La siguiene abla resume las esadísicas descripivas del precio del gas naural calculado: p_gas_naural - Perceniles Smalles % % % Obs % Sum of Wg % Mean.6374 Larges Sd. Dev % % Variance % Skewness % Kurosis Esa energía solo se reporaba en una unidad, por lo cual no se generaron problemas en ese senido. Todos los precios fueron deflacados por IPC expresándose a precios consanes del Ese ajuse en los precios se realiza mediane el do-file Impuacion_Precios_II.do, el que se adjuna al final de ese anexo. 66

170 Do-file: canasas.do *********************** **Consumo de energia*** *********************** use "panel_enia.da", clear *************************************************** ****Deflacores IPC para expresar a Dic de 2004**** *************************************************** g deflacor_200= g deflacor_2002= g deflacor_2003= *************************************** ****Canidad de energia consumida****** *************************************** g elec=comcan if gencan==0 & vencan==0 replace elec=comcan+(gencan-vencan) if gencan>=vencan replace elec=. if elec==0 label variable elec "Canidad consumida de elecricidad en miles de KWH" g carbon=cacan if ucacan=="" replace carbon=cacan/000 if ucacan=="kg" replace carbon=cacan if ucacan=="0" & cacan!=0 replace carbon=. if carbon==0 label variable carbon "Canidad consumida de carbon en oneladas" ***Noa: hay 436 casos que no ienen unidad de consumo de peroleo y ienen consumo*** ******* onelada de peroleo =.77 m3 de peroleo**** g peroleo=pecan if upecan=="m3" replace peroleo=pecan*.77 if upecan=="" replace peroleo=pecan if upecan=="0" /*Por el momeno asumi que los que no ienen unidad esan en m3*/ replace peroleo=. if peroleo==0 label variable peroleo "Canidad consumida de peroleo en m3" ***Noa: hay 2850 casos que no ienen unidad de consumo de bencina***** ***Para esos, y según lo observado, se asume que esan en m3********** g bencina=bencan/000 if ubencan=="l" replace bencina=bencan if ubencan=="m3" replace bencina=bencan if ubencan=="0" replace bencina=. if bencina==0 label variable bencina "Canidad consumidad de bencina en m3" ***Noa: hay 388 casos que no ienen unidad de consumo de parafina***** ***La mayoria creo esan expresado en m3, al calcular los precios*** g parafina=parcan/000 if uparcan=="l" replace parafina=parcan if uparcan=="m3" replace parafina=parcan if uparcan=="0" replace parafina=. if parafina==0 label variable parafina "Canidad consumida de parafina en m3" ***Noa: 3846 observaciones no ienen unidad de consumo de gas licuado**** ***La mayoria pareciera esar expresado en Kg de gas licuado************** *** m3 de gas licuado = 550 kg de gas licuado*************************** 67

171 g gas_lic=liccan if uliccan=="kg" replace gas_lic=liccan*550 if uliccan=="m3" replace gas_lic=liccan if uliccan=="0" replace gas_lic=. if gas_lic==0 label variable gas_lic "Canidad consumida de gas licuado en Kg" g gas_can=cancan replace gas_can=. if gas_can==0 label variable gas_can "Canidad consumida de gas de cañeria en m3" g gas_naural=nacan replace gas_naural=. if gas_naural==0 label variable gas_naural "Canidad consumida de gas naural en m3" ***Noa: hay 644 observaciones que no ienen unidad de consumo de leña**** ***Pareciera ser que esan en oneladas***** ***se ocupo la equivalencia mero ruma= oneladas****** g leña=lencan if ulencan=="" replace leña=lencan*0.448 if ulencan=="mr" replace leña=lencan if ulencan=="0" replace leña=. if leña==0 label variable leña "Canidad consumida de leña en oneladas" ***Noa: hay 655 observaciones que no ienen unidad de grasas libricanes*** ***Aqui no se como hacer la impuacion a los que no declaran unidad, esan pendienes**** ***revisar con cuidado*** g grasas=grcan*.2376 if ugrcan=="" replace grasas=grcan if ugrcan=="m3" replace grasas=. if grasas==0 label variable grasas "canidad consumidad de grasas lubricanes en m3" ***Variables binarias consumo energia***** g delec= if elec>0 & elec!=. replace delec=0 if elec==. g dcarbon= if carbon>0 & carbon!=. replace dcarbon=0 if carbon==. g dperoleo= if peroleo>0 & peroleo!=. replace dperoleo=0 if peroleo==. g dbencina= if bencina>0 & bencina!=. replace dbencina=0 if bencina==. g dparafina= if parafina>0 & parafina!=. replace dparafina=0 if parafina==. g dgas_lic= if gas_lic>0 & gas_lic!=. replace dgas_lic=0 if gas_lic==. g dgas_can= if gas_can>0 & gas_can!=. replace dgas_can=0 if gas_can==. g dgas_naural= if gas_naural>0 & gas_naural!=. replace dgas_naural=0 if gas_naural==. g dleña= if leña>0 & leña!=. 68

172 replace dleña=0 if leña==. g dgrasas= if grasas>0 & grasas!=. replace dgrasas=0 if grasas==. ******************************* ****Valor consumo energia****** ******************************* g comval_r=comval*deflacor_200 if ano==200 replace comval_r=comval*deflacor_2002 if ano==2002 replace comval_r=comval*deflacor_2003 if ano==2003 replace comval_r=comval if ano==2004 g venval_r=venval*deflacor_200 if ano==200 replace venval_r=venval*deflacor_2002 if ano==2002 replace venval_r=venval*deflacor_2003 if ano==2003 replace venval_r=venval if ano==2004 g val_elec_auo=(venval_r/vencan)*(gencan-vencan) replace val_elec_auo=0 if val_elec_auo==. g val_elec=comval_r+val_elec_auo replace val_elec=. if val_elec==0 g val_carbon=caval*deflacor_200 if ano==200 replace val_carbon=caval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_carbon=caval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_carbon=caval if ano==2004 replace val_carbon=. if val_carbon==0 g val_peroleo=peval*deflacor_200 if ano==200 replace val_peroleo=peval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_peroleo=peval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_peroleo=peval if ano==2004 replace val_peroleo=. if val_peroleo==0 g val_bencina=benval*deflacor_200 if ano==200 replace val_bencina=benval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_bencina=benval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_bencina=benval if ano==2004 replace val_bencina=. if val_bencina==0 g val_parafina=parval*deflacor_200 if ano==200 replace val_parafina=parval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_parafina=parval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_parafina=parval if ano==2004 replace val_parafina=. if val_parafina==0 g val_gas_lic=licval*deflacor_200 if ano==200 replace val_gas_lic=licval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_gas_lic=licval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_gas_lic=licval if ano==2004 replace val_gas_lic=. if val_gas_lic==0 g val_gas_can=canval*deflacor_200 if ano==200 replace val_gas_can=canval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_gas_can=canval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_gas_can=canval if ano==2004 replace val_gas_can=. if val_gas_can==0 g val_gas_naural=naval*deflacor_200 if ano==200 69

173 replace val_gas_naural=naval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_gas_naural=naval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_gas_naural=naval if ano==2004 replace val_gas_naural=. if val_gas_naural==0 g val_leña=lenval*deflacor_200 if ano==200 replace val_leña=lenval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_leña=lenval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_leña=lenval if ano==2004 replace val_leña=. if val_leña==0 g val_grasas=grval*deflacor_200 if ano==200 replace val_grasas=grval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_grasas=grval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_grasas=grval if ano==2004 replace val_grasas=. if val_grasas==0 g val_oros=coval*deflacor_200 if ano==200 replace val_oros=coval*deflacor_2002 if ano==2002 replace val_oros=coval*deflacor_2003 if ano==2003 replace val_oros=coval if ano==2004 replace val_oros=. if val_oros==0 ******************* *****PRECIOS******* ******************* g p_elec=val_elec/elec g p_carbon=val_carbon/carbon g p_peroleo=val_peroleo/peroleo g p_bencina=val_bencina/bencina g p_parafina=val_parafina/parafina g p_gas_lic=val_gas_lic/gas_lic g p_gas_can=val_gas_can/gas_can g p_gas_naural=val_gas_naural/gas_naural g p_leña=val_leña/leña g p_grasas=val_grasas/grasas ******************************************* ******Consumo de energia (con ceros)******* ******************************************* g con_elec=val_elec replace con_elec=0 if con_elec==. g con_carbon=val_carbon replace con_carbon=0 if con_carbon==. g con_peroleo=val_peroleo replace con_peroleo=0 if con_peroleo==. g con_bencina=val_bencina replace con_bencina=0 if con_bencina==. g con_parafina=val_parafina replace con_parafina=0 if con_parafina==. g con_gas_lic=val_gas_lic replace con_gas_lic=0 if con_gas_lic==. g con_gas_can=val_gas_can replace con_gas_can=0 if con_gas_can==. g con_gas_naural=val_gas_naural 70

174 replace con_gas_naural=0 if con_gas_naural==. g con_leña=val_leña replace con_leña=0 if con_leña==. g con_grasas=val_grasas replace con_grasas=0 if con_grasas==. g con_oros=val_oros replace con_oros=0 if con_oros==. ****************** *****Shares******* ****************** g gaso_oal=con_elec+con_carbon+con_peroleo+con_bencina+con_parafina+con_gas _lic+con_gas_can+con_gas_naural+con_leña+con_grasas+con_oros g s_elec=con_elec/gaso_oal g s_carbon=con_carbon/gaso_oal g s_peroleo=con_peroleo/gaso_oal g s_bencina=con_bencina/gaso_oal g s_parafina=con_parafina/gaso_oal g s_gas_lic=con_gas_lic/gaso_oal g s_gas_can=con_gas_can/gaso_oal g s_gas_naural=con_gas_naural/gaso_oal g s_leña=con_leña/gaso_oal g s_grasas=con_grasas/gaso_oal g s_oros=con_oros/gaso_oal *********************** ****Tablas por ciiu**** *********************** ****canidad de empresas con consumo y con valor del consumo***** absa elec val_elec carbon val_carbon peroleo val_peroleo bencina val_bencina parafina val_parafina gas_lic val_gas_lic gas_can val_gas_can gas_naural val_gas_naural leña val_leña grasas val_grasas, sas(n) by(ciiu3) ****Canidad de empresas por secor******* ab ciiu3 ****Canidad oal consumida de cada combusible**** absa elec carbon peroleo bencina parafina gas_lic gas_can gas_naural leña grasas, sas(sum) by(ciiu3) forma(%0.0g) ************************* ***Precios por region**** ************************* absa p_elec, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_carbon, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_peroleo, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_bencina, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_parafina, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_gas_lic, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_gas_can, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_gas_naural, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_leña, sas(mean p50 min max sd) by(region) absa p_grasas, sas(mean p50 min max sd) by(region) ************************* 7

175 *****Transiciones******** ************************* g ncomb=delec+dperoleo+dbencina+dparafina+dgas_lic+dgas_can+dgas_naural+dleña g ncom_0=ncomb if ano==200 g ncom_02=ncomb if ano==2002 g ncom_03=ncomb if ano==2003 g ncom_04=ncomb if ano==2004 egen _ncom_0=max(ncom_0), by(nui) egen _ncom_02=max(ncom_02), by(nui) egen _ncom_03=max(ncom_03), by(nui) egen _ncom_04=max(ncom_04), by(nui) ab _ncom_0 _ncom_02 ab _ncom_02 _ncom_03 ab _ncom_03 _ncom_04 saveold "panel_enia_consumo.da", replace 72

176 do-file: Impuacion_Precios_II.do use "panel_enia_consumo.da", clear **************************************** ***Impuación de precios casos raros**** **************************************** *C: se eliminan colas superior e inferior y se corrigen errores obvios* *********************************** ******Precios elecricidad********* *********************************** sum p_elec, deail **Se revisaron precios menores a y mayores a 600** **reemplazo casos menores a ** replace elec=elec/000 if nui==387 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4020 & ano==2004 replace elec=elec/000 if nui==40039 & ano==2004 replace elec=elec/000 if nui==5036 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2376 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2552 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==5920 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4776 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==46 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==352 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==605 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==6428 & ano==2002 replace elec=elec/000 if nui==686 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==0206 & ano==2004 replace elec=elec/000 if nui==4785 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==626 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2639 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==446 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==444 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4284 & ano==2002 replace elec=elec/000 if nui==5746 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==079 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==260 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==638 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==35 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==765 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4838 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==08 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2976 & ano==2002 replace elec=elec/000 if nui==5887 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2563 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==896 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4583 & ano==200 replace elec=elec/000 if nui==6546 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==548 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==466 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui== & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==5700 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==2584 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==448 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==6255 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4837 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4554 & ano==200 replace elec=elec/000 if nui==472 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==052 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==6262 & ano==2003 replace elec=elec/000 if nui==4550 & ano==2002 replace elec=elec/000 if nui==059 & ano==

177 replace elec=elec/000 if nui==3233 & ano==2002 g p_elec_c=val_elec/elec g marca_elec= if p_elec_c< & p_elec_c!=. replace marca_elec= if p_elec_c>600 & p_elec_c!=. replace p_elec_c=. if marca_elec== **************************** ******Precio de Carbon****** **************************** sum p_carbon, deail **Se revisaron precios menores a 4.5 y mayores a 300** **Casos en que la canidad esaba en oneladas en vez de kilogramos*** replace carbon=carbon*000 if nui==0027 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==0060 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==0996 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==2620 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==2922 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==3560 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==393 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==4036 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==5092 & ano==2003 replace carbon=carbon*000 if nui==523 & ano==2003 **Casos en que el valor NO esaba en miles de pesos** replace val_carbon=val_carbon/000 if nui==0894 & ano==2003 g p_carbon_c=val_carbon/carbon g marca_carbon= if p_carbon_c<4.5 & p_carbon_c!=. replace marca_carbon= if p_carbon_c>300 & p_carbon_c!=. replace p_carbon_c=. if marca_carbon== ********************** ***Precios Peróleo*** ********************** sum p_peroleo, deail **Se revisaron precios menores a 0 y mayores a 500** **Para algunos casos (haros) es que la canidad esaba en liros en vez de m3** **Se corrige ese problema para los siguienes casos** replace peroleo=peroleo/000 if nui==3846 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==597 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6362 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4305 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==3088 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==096 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2426 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==398 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2552 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4329 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==538 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5903 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==364 & ano==

178 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2937 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2942 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==3787 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==346 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==460 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==0455 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==422 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==35 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==456 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==062 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==54 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4593 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4279 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5853 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5406 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4600 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==405 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==352 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==36 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==066 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==656 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6755 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6737 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5232 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==48 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==56 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4038 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2305 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4848 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==446 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==444 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2770 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5527 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==399 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6493 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4659 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==999 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==084 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5230 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==465 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2976 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==2487 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==699 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==098 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==5527 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4299 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==30 & ano==2002 replace peroleo=peroleo/000 if nui==448 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==895 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==588 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==207 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==6255 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==58 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==0739 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4292 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==4554 & ano==200 replace peroleo=peroleo/000 if nui==472 & ano==2003 replace peroleo=peroleo/000 if nui==043 & ano==2004 replace peroleo=peroleo/000 if nui==574 & ano==2003 g p_peroleo_c=val_peroleo/peroleo g marca_peroleo= if p_peroleo_c<0 & p_peroleo_c!=. replace marca_peroleo= if p_peroleo_c>500 & p_peroleo_c!=. replace p_peroleo_c=. if marca_peroleo== 75

179 ********************* ***Precios Bencina*** ********************* sum p_bencina, deail **Casos en que unidad esaba en m3 en vez de ls** replace bencina=bencina*000 if nui==0077 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==026 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==096 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==0328 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==0404 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==0750 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==094 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==0950 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==095 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==82 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==84 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==92 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==304 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==329 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==37 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==378 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==483 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==535 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==54 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2003 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2027 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2039 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==263 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2434 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2626 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2653 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2654 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2724 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2732 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2739 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==274 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2742 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2747 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==276 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2766 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2767 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2768 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==277 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2777 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2782 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2790 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2792 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2793 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2796 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2799 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2800 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==280 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==28 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==283 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==287 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==288 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2820 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2822 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2823 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2828 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2829 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2890 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2909 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2923 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2929 & ano==

180 replace bencina=bencina*000 if nui==2930 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==293 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2932 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2936 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2939 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2942 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2953 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2958 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2964 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==297 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2973 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==2974 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3064 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3097 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3220 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3266 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3284 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3307 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3309 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==336 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3327 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3382 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3396 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3406 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3407 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==343 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==348 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3560 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3767 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3860 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3870 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3878 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3880 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3893 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3903 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==3904 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4049 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4238 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4242 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4247 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4500 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4546 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==4698 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==494 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5006 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==502 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5048 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5050 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==509 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5094 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5095 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5097 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==507 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==59 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==525 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5203 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5229 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5306 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==546 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5536 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5537 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5540 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==5562 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==563 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==635 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==658 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6548 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6656 & ano==

181 replace bencina=bencina*000 if nui==666 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6662 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6724 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6754 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==6866 & ano==2003 replace bencina=bencina*000 if nui==40292 & ano==2003 **Casos en que unidad esaba en ls en vez de m3** replace bencina=bencina/000 if nui==3846 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==607 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4253 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==6362 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==897 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==096 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==2306 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==536 & ano==2002 replace bencina=bencina/000 if nui==2552 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==538 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==0452 & ano==2002 replace bencina=bencina/000 if nui==3980 & ano==2002 replace bencina=bencina/000 if nui==4940 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==707 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==3094 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==5487 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==3308 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==30 & ano==2004 replace bencina=bencina/000 if nui==4279 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==72 & ano==2004 replace bencina=bencina/000 if nui==5406 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4393 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==6737 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==569 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==56 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==446 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==6646 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4629 & ano==200 replace bencina=bencina/000 if nui==0859 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4765 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==3322 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==6493 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==4022 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==069 & ano==2004 replace bencina=bencina/000 if nui==084 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==394 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==2487 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==2427 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==07 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==0534 & ano==2002 replace bencina=bencina/000 if nui==0833 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==20 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==5407 & ano==200 replace bencina=bencina/000 if nui==0887 & ano==2004 replace bencina=bencina/000 if nui==0949 & ano==2003 replace bencina=bencina/000 if nui==077 & ano==2003 g p_bencina_c=val_bencina/bencina g marca_bencina= if p_bencina_c<0 & p_bencina!=. replace marca_bencina= if p_bencina_c>000 & p_bencina!=. replace p_bencina_c=. if marca_bencina== ********************* ***Precio Parafina*** ********************* 78

182 sum p_parafina, deail **Canidad de parafina decía que esaba en liros pero en realidad esaba en m3** replace parafina=parafina*000 if nui==5323 & ano==200 replace parafina=parafina*000 if nui==5324 & ano==200 replace parafina=parafina*000 if nui==2067 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2742 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==275 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2754 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2839 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2876 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2909 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==292 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2920 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2939 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==2944 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==3735 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==6252 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==658 & ano==2003 replace parafina=parafina*000 if nui==6676 & ano==2003 **Canidad que decia que esaba en m3 pero en realidad esaba en ls** replace parafina=parafina/000 if nui==463 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==037 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==362 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==56 & ano==2003 replace parafina=parafina/000 if nui==058 & ano==2003 replace parafina=parafina/000 if nui==29 & ano==2003 replace parafina=parafina/000 if nui==052 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==4308 & ano==2002 replace parafina=parafina/000 if nui==542 & ano==2002 g p_parafina_c=val_parafina/parafina g marca_parafina= if p_parafina_c>650 & p_parafina_c!=. replace marca_parafina= if p_parafina_c<0 & p_parafina_c!=. replace p_parafina_c=. if marca_parafina== ************************ ***Precio Gas licuado*** ************************ **El precio del gas licuado fue expresado en Kg, para lo cual se uilizó **la ransformación de que un m3 de gas licuado equivale a 550 Kg. sum p_gas_lic, deail ***se revisaron odos los casos con precio menor a $0/kg y sobre $2.000/Kg*** ***En los casos de la cola superior, los siguiene se reporaba como unidad ***Kg o no se reporaba y esaba en m3, se procedió a ransformar la unidad replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==686 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6737 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5487 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5975 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5975 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==492 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==2923 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5232 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5538 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6892 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==345 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5083 & ano==

183 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==257 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6924 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6337 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==264 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==3305 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==563 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==263 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==48 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==520 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==3309 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==3327 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==2462 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==58 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==376 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==79 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==37 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==339 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==536 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==293 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==56 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==0753 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==6876 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5482 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==5482 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==288 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic*550 if nui==55 & ano==2003 **En los siguienes casos (cola inferior) se reporaba como unidad m3, pero esaban en Kg** replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3822 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4042 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2535 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==43 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==050 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==077 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==389 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==506 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3846 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2525 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6208 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==597 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==8 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==276 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2885 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2885 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==525 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0233 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==35 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0357 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0332 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0446 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4082 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==53 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6752 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==7048 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3907 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3893 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==493 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2765 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2775 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2939 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==5936 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3378 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==607 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4253 & ano==

184 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4337 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2253 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0956 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==387 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3878 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2278 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==5336 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==0798 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==5295 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6362 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4336 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4335 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4339 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==3006 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==005 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==897 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4305 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==029 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4027 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4027 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4022 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4022 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40230 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40230 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4034 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4027 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6433 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4038 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4027 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4052 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4020 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4038 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28095 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28095 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40230 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2853 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40230 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2853 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28095 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28095 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6433 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2820 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4038 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40039 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2806 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4038 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2806 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==6433 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2853 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==406 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==406 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4077 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40078 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40078 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4077 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40372 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2853 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==406 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==406 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4077 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2806 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4077 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2250 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40078 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2250 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2866 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2866 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28090 & ano==2002 8

185 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40078 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28090 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40006 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2806 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40006 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40079 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40079 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==27996 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2866 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28090 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==27996 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2866 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==28090 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40006 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==40006 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2852 & ano==200 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==27996 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==27996 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2845 & ano==2002 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4064 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2832 & ano==2004 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==4064 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2832 & ano==2003 replace gas_lic=gas_lic/550 if nui==2832 & ano==200 g p_gas_lic_c=val_gas_lic/gas_lic g marca_gas_lic= if p_gas_lic_c<0.0 & p_gas_lic_c!=. replace marca_gas_lic= if p_gas_lic_c>2 & p_gas_lic_c!=. replace p_gas_lic_c=. if marca_gas_lic== ************************* ***Precios gas cañeria*** ************************* **En gas cañería no había disinas unidades que generaran confusuón*** sum p_gas_can, deail **Los casos sobre.500 por m3 se impuo según regresión g p_gas_can_c=p_gas_can g marca_gas_can= if p_gas_can_c>.5 & p_gas_can_c!=. replace p_gas_can_c=. if marca_gas_can== *************************** ****Precios Gas naural**** *************************** **En gas naural no había disinas unidades que generaran confusuón*** sum p_gas_naural, deail **Los casos sobre.500 por m3 se impuo según regresión g p_gas_naural_c=p_gas_naural g marca_gas_naural= if p_gas_naural_c>.5 & p_gas_naural_c!=. replace p_gas_naural_c=. if marca_gas_naural== **GRABAR BASE DE DATOS** 82

186 drop marca_elec marca_carbon marca_peroleo marca_bencina marca_parafina marca_gas_lic marca_gas_can marca_gas_naural drop gaso_oal - _ncom_04 saveold "panel_enia_precios.da", replace 83

187 do-file: Esimación.do clear se mem 00m use "panel_enia_precios.da", clear ****Sacar los secores con leña y carbón imporane**** drop if ciiu3==5 drop if ciiu3==52 drop if ciiu3==53 drop if ciiu3==54 drop if ciiu3==520 drop if ciiu3==54 drop if ciiu3==549 drop if ciiu3==55 drop if ciiu3==722 drop if ciiu3==9 drop if ciiu3==202 drop if ciiu3==20 drop if ciiu3==222 drop if ciiu3==2693 drop if ciiu3==330 **Agrupar los res ipos de gas en uno solo** **anes cambiar el gas licuado a m3, ya que esaba en Kg** g gas_lic_m=gas_lic/550 replace gas_naural=0 if gas_naural==. replace gas_can=0 if gas_can==. replace gas_lic_m=0 if gas_lic_m==. g p_gas_lic_m=p_gas_lic*0.55 g p_gas_lic_m_c=p_gas_lic_c*0.55 g gas=gas_naural+gas_can+gas_lic_m replace gas=. if gas==0 replace gas_lic_m=. if gas_lic_m==0 replace gas_can=. if gas_can==0 replace gas_naural=. if gas_naural==0 egen p_gas_c=rowmean(p_gas_naural_c p_gas_can_c p_gas_lic_m_c) g dgas= if gas>0 & gas!=. replace dgas=0 if gas==. g con_gas=con_gas_lic+con_gas_naural+con_gas_can ****************** *****Shares******* ****************** g gaso_oal=con_elec+con_carbon+con_peroleo+con_bencina+con_parafina+con_gas _lic+con_gas_can+con_gas_naural+con_leña+con_grasas+con_oros /**** XXXXXXXXXXXXXXXXXXX *****/ g gaso_oal2=con_elec+con_peroleo+con_gas replace p_gas_c = con_gas/gas /**** XXXXXXXXXXXXXXXXXXX *****/ 84

188 g s_elec=con_elec/gaso_oal replace s_elec=0 if delec==0 g s_carbon=con_carbon/gaso_oal replace s_carbon=0 if dcarbon==0 g s_peroleo=con_peroleo/gaso_oal replace s_peroleo=0 if dperoleo==0 g s_bencina=con_bencina/gaso_oal replace s_bencina=0 if dbencina==0 g s_parafina=con_parafina/gaso_oal replace s_parafina=0 if dparafina==0 g s_gas_lic=con_gas_lic/gaso_oal replace s_gas_lic=0 if dgas_lic==0 g s_gas_can=con_gas_can/gaso_oal replace s_gas_can=0 if dgas_can==0 g s_gas_naural=con_gas_naural/gaso_oal replace s_gas_naural=0 if dgas_naural==0 g s_leña=con_leña/gaso_oal replace s_leña=0 if dleña==0 g s_grasas=con_grasas/gaso_oal replace s_grasas=0 if dgrasas==0 g s_oros=con_oros/gaso_oal g s_gas=con_gas/gaso_oal replace s_gas=0 if dgas==0 /****** XXXXXXXXXXX *********/ g s_elec2=con_elec/gaso_oal2 replace s_elec2=0 if delec==0 g s_peroleo2=con_peroleo/gaso_oal2 replace s_peroleo2=0 if dperoleo==0 g s_gas2=con_gas/gaso_oal2 replace s_gas2=0 if dgas==0 replace s_elec=s_elec2 replace s_peroleo=s_peroleo2 replace s_gas=s_gas2 /****** XXXXXXXXXXXX **********/ ************************************************************* ****Shares en desvios con respeco a la media:efeco fijo**** ************************************************************* egen s_elec_mean=mean(s_elec), by(nui) egen s_gas_mean=mean(s_elec), by(nui) egen s_peroleo_mean=mean(s_elec), by(nui) g s_elec_des=s_elec-s_elec_mean g s_gas_des=s_gas-s_gas_mean g s_peroleo_des=s_peroleo_mean ************************** ***Combinaciones de uso*** ************************** g E= if delec== & dperoleo==0 & dparafina==0 & dbencina==0 & dgas==0 replace E=0 if E==. g EP= if delec== & dperoleo== & dparafina==0 & dbencina==0 & dgas==0 replace EP=0 if EP==. g EPA= if delec== & dperoleo==0 & dparafina== & dbencina==0 & dgas==0 replace EPA=0 if EPA==. g EB= if delec== & dperoleo==0 & dparafina==0 & dbencina== & dgas==0 replace EB=0 if EB==. g EG= if delec== & dperoleo==0 & dparafina==0 & dbencina==0 & dgas== 85

189 replace EG=0 if EG==. g EPPA= if delec== & dperoleo== & dparafina== & dbencina==0 & dgas==0 replace EPPA=0 if EPPA==. g EPB= if delec== & dperoleo== & dparafina==0 & dbencina== & dgas==0 replace EPB=0 if EPB==. g EPG= if delec== & dperoleo== & dparafina==0 & dbencina==0 & dgas== replace EPG=0 if EPG==. g EPPAB= if delec== & dperoleo== & dparafina== & dbencina== & dgas==0 replace EPPAB=0 if EPPAB==. g EPPAG= if delec== & dperoleo== & dparafina== & dbencina==0 & dgas== replace EPPAG=0 if EPPAG==. g EPPABG= if delec== & dperoleo== & dparafina== & dbencina== & dgas== replace EPPABG=0 if EPPABG==. g EPAB= if delec== & dperoleo==0 & dparafina== & dbencina== & dgas==0 replace EPAB=0 if EPAB==. g EPAG= if delec== & dperoleo==0 & dparafina== & dbencina==0 & dgas== replace EPAG=0 if EPAG==. g EPABG= if delec== & dperoleo==0 & dparafina== & dbencina== & dgas== replace EPABG=0 if EPABG==. g EBG= if delec== & dperoleo==0 & dparafina==0 & dbencina== & dgas== replace EBG=0 if EBG==. g paron= if E== replace paron=2 if EP== replace paron=3 if EG== replace paron=4 if EPG== replace paron= if EPA== replace paron= if EB== replace paron= if EPAB== replace paron=2 if EPPA== replace paron=2 if EPB== replace paron=2 if EPPAB== replace paron=3 if EPAG== replace paron=3 if EPABG== replace paron=3 if EBG== replace paron=4 if EPPAG== replace paron=4 if EPPABG== label define paron "E" 2 "EP" 3 "EG" 4 "EPG" label values paron paron ab paron ano, col nofreq g acividad=in(ciiu3/00) ab acividad, generae(acv_) ab region, generae(reg_) ****GENERAR VARIABLES DE PRECIOS RELATIVOS PARA LA ESTIMACION***** g p_gasr_c=ln(p_gas_c/p_elec_c) g p_peroleor_c=ln(p_peroleo_c/p_elec_c) egen p_gasr_c_mean=mean(p_gasr_c), by(nui) egen p_peroleor_c_mean=mean(p_peroleor_c), by(nui) g p_gasr_c_des=p_gasr_c-p_gasr_c_mean g p_peroleor_c_des=p_peroleor_c-p_peroleor_c_mean ****Canidad y precio elecricidad**** g lnq_elec=ln(con_elec) g lnp_elec=ln(p_elec_c) g lnp_gas=ln(p_gas_c) g lnp_peroleo=ln(p_peroleo_c) 86

190 egen lnq_elec_mean=mean(lnq_elec), by(nui) egen lnp_elec_mean=mean(lnp_elec), by(nui) g lnq_elec_des=lnq_elec-lnq_elec_mean g lnp_elec_des=lnp_elec-lnp_elec_mean ab ano, generae(año_) g lnvbp=ln(vbp) g lngas=ln(gas) g lnperoleo=ln(peroleo) g lnelec=ln(elec) sor nui ano bysor nui: g paron_=paron[_n-] bysor nui: g s_gas_=s_gas[_n-] bysor nui: g s_peroleo_=s_peroleo[_n-] bysor nui: g s_elec_=s_elec[_n-] bysor nui: g lnq_elec_=lnq_elec[_n-] g o_rab=ohom+omuj g lnrab=ln(o_rab) g lnvbp_2=lnvbp*lnvbp g lnrab_2=lnrab*lnrab g lnp_elec_2=lnp_elec*lnp_elec reg lnp_gas acv_* año_* reg_* predic lnp_gas_pred reg lnp_peroleo acv_* año_* reg_* predic lnp_peroleo_pred g lnp_gas_pred_2=lnp_gas_pred*lnp_gas_pred g lnp_peroleo_pred_2=lnp_peroleo_pred*lnp_peroleo_pred replace lnp_gas=lnp_gas_pred if lnp_gas==. replace lnp_peroleo=lnp_peroleo_pred if lnp_peroleo==. g lnp_gas_2=lnp_gas*lnp_gas g lnp_peroleo_2=lnp_peroleo*lnp_peroleo g lnp_gp=lnp_gas*lnp_peroleo g lnp_ge= lnp_gas*lnp_elec g lnp_ep=lnp_elec*lnp_peroleo g lnpgy=lnp_gas*lnvbp g lnppy=lnp_peroleo*lnvbp g lnpey=lnp_elec*lnvbp ab paron_, generae(d_paronlag_) save "subbase.da", replace 87

191 Anexo I.3: Resulados de los modelos logísicos mulinomial Resulados del modelo logísico considerando la base del oal país (los resulados presenados son los efecos marginales) E EP EG EPG Variables EM p-value EM p-value EM p-value EM p-value año_3* año_4* lnvbp lnvbp_ lnrab lnrab_ ln(pe) ln(pe)^ ln(pg) ln(pg)^ ln(pp) ln(pp)^ ln(pe)*ln(pg) ln(pp)*ln(pg) ln(pe)*ln(pp) reg_* reg_2* reg_3* reg_4* reg_5* reg_6* reg_7* reg_8* reg_9* reg_0* reg_* reg_3* paron EP(-) paron EG(-) paron EPG(-) Probabilidad predicha 9% 2% 37% 23% 88

192 Anexo I.4: Códigos del modelo esimado En ese anexo se presenan los códigos programados en Saa para esimar los disinos modelos. En oal son cinco archivos, el primer de los cuales, esimación.do, prepara la base de daos para la esimación poserior. El programa esimación final.do corre el modelo compleo para la primera subbase, incluyendo los archivos elasicidades_z.do a elasicidades_z3.do e elasicidades_to.do, donde se esima el modelo para cada zona por separado y con la base para el oal del país. Esimación Final.Do ********************************************************* ****Primero correr el do inicial que genera variables**** ********************************************************* cd "C:\Javiera\Proyecos\Demanda Energia\Repores\Esimacion_Final" ********************************* ******Esimacion Zona Nore****** ********************************* clear se mem 00m use "subbase.da", clear *****Esimacion Zona Nore**** log using "Elasicidades_Z.log", replace do "Elasicidades_Z.do" di "***Elasicidades Zona Nore***" marix lis M4 marix lis M5 esimaes able M4_EPG M4_EP M4_EG M4_E, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) esimaes able M5_EPG M5_EP M5_EG M5_E, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) esimaes able mlogi_z, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) log close ******************************* *****Esimacion Zona Cenro**** ******************************* use "subbase.da", clear log using "Elasicidades_Z2.log", replace 89

193 do "Elasicidades_Z2.do" di "***Elasicidades Zona Cenro***" marix lis M4 marix lis M5 esimaes able M4_EPG M4_EP M4_EG M4_E, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) esimaes able M5_EPG M5_EP M5_EG M5_E, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) log close **************************** *****Esimacion Zona Sur**** **************************** use "subbase.da", clear log using "Elasicidades_Z3.log", replace do "Elasicidades_Z3.do" di "***Elasicidades Zona Sur***" marix lis M4 marix lis M5 esimaes able M4_EPG M4_EP M4_EG M4_E, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) esimaes able M5_EPG M5_EP M5_EG M5_E, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) log close **************************** *****Esimacion Toal País**** **************************** use "subbase.da", clear log using "Elasicidades_TOT.log", replace do "Elasicidades_TOT.do" di "***Elasicidades Toal país***" marix lis M4 marix lis M5 esimaes able M4_EPG M4_EP M4_EG M4_E, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) esimaes able M5_EPG M5_EP M5_EG M5_E, sa(n, r2_a) sar( ) b(%7.3g) log close 90

194 ********************************* ****Zona : Regions I a la III**** ********************************* Elasicidades_Z.Do keep if region>= & region<=3 & region!=. ****Esimación shares sin sesgo de selección**** **************************************************************** ****MODELO 4: sin sesgo de selección y con precios endógenos**** **************************************************************** ****sin desvios***** ****)PATRON EPG*** consrain define [s_gas]p_peroleor_c=[s_peroleo]p_gasr_c consrain define 2 [s_gas]s_gas_=[s_peroleo]s_peroleo_ reg3 (s_gas p_gasr_c p_peroleor_c s_gas_ ) (s_peroleo p_gasr_c p_peroleor_c s_peroleo_ ) if paron==4, consrains( 2) endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*) esimaes sore M4_EPG predic s_gas_pred if paron==4, equaion(s_gas) predic s_peroleo_pred if paron==4, equaion(s_peroleo) sum s_gas_pred if paron==4 g w_epg=r(mean) if paron==4 sum s_peroleo_pred if paron==4 g w2_epg=r(mean) if paron==4 g w3_epg=-w_epg-w2_epg if paron==4 marix M4=J(3,2,0) ***Elasicidades paron EPG_C*** g bea_gas_elec=-_b[s_gas:p_gasr_c]-_b[s_gas:p_peroleor_c] g bea_peroleo_elec=-_b[s_peroleo:p_gasr_c]- _b[s_peroleo:p_peroleor_c] g bea_elec_elec=-bea_gas_elec-bea_peroleo_elec g alpha_elec=-_b[s_gas:_cons]-_b[s_peroleo:_cons] g e_epg_c_=(_b[s_gas:p_gasr_c]+w_epg*w_epg-w_epg)/w_epg sum e_epg_c_ marix M4[,]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_gas:p_peroleor_c]+w_epg*w2_epg)/w_epg sum e_epg_c_2 marix M4[,2]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w_epg*w3_epg)/w_epg sum e_epg_c_3 marix M4[,3]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_peroleo:p_gasr_c]+w2_epg*w_epg)/w2_epg sum e_epg_c_2 marix M4[2,]=r(mean) 9

195 g e_epg_c_22=(_b[s_peroleo:p_peroleor_c]+w2_epg*w2_epgw2_epg)/w2_epg sum e_epg_c_22 marix M4[2,2]=r(mean) g e_epg_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_epg*w3_epg)/w2_epg sum e_epg_c_23 marix M4[2,3]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w3_epg*w_epg)/w3_epg sum e_epg_c_3 marix M4[3,]=r(mean) g e_epg_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_epg*w2_epg)/w3_epg sum e_epg_c_32 marix M4[3,2]=r(mean) g e_epg_c_33=(bea_elec_elec+w3_epg*w3_epg-w3_epg)/w3_epg sum e_epg_c_33 marix M4[3,3]=r(mean) ***borrar variables auxiliares*** drop s_gas_pred - e_epg_c_33 ****2)PATRON EP**** ivreg s_peroleo s_peroleo_ (p_peroleor_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==2 esimaes sore M4_EP predic s_peroleo_pred sum s_peroleo_pred if paron==2 g w2_ep=r(mean) if paron==2 g w3_ep=-w2_ep if paron==2 g bea_peroleo_elec=-_b[p_peroleor_c] g bea_elec_elec=_b[p_peroleor_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_ep_c_22=(_b[p_peroleor_c]+w2_ep*w2_ep-w2_ep)/w2_ep sum e_ep_c_22 marix M4[2,5]=r(mean) g e_ep_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_ep*w3_ep)/w2_ep sum e_ep_c_23 marix M4[2,6]=r(mean) g e_ep_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_ep*w2_ep)/w3_ep sum e_ep_c_32 marix M4[3,5]=r(mean) g e_ep_c_33=(bea_elec_elec+w3_ep*w3_ep-w3_ep)/w3_ep sum e_ep_c_33 marix M4[3,6]=r(mean) ****Borrar variables auxiliares**** drop s_peroleo_pred - e_ep_c_33 92

196 ****3)PATRON EG**** ivreg s_gas s_gas_ (p_gasr_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==3 esimaes sore M4_EG predic s_gas_pred sum s_gas_pred if paron==3 g w_eg=r(mean) if paron==3 g w3_eg=-w_eg if paron==3 g bea_gas_elec=-_b[p_gasr_c] g bea_elec_elec=_b[p_gasr_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_eg_c_=(_b[p_gasr_c]+w_eg*w_eg-w_eg)/w_eg sum e_eg_c_ marix M4[,7]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w_eg*w3_eg)/w_eg sum e_eg_c_3 marix M4[,9]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w3_eg*w_eg)/w3_eg sum e_eg_c_3 marix M4[3,7]=r(mean) g e_eg_c_33=(bea_elec_elec+w3_eg*w3_eg-w3_eg)/w3_eg sum e_eg_c_33 marix M4[3,9]=r(mean) *****Borrar variables auxiliares**** drop s_gas_pred - e_eg_c_33 ****4)PATRON E**** *****Esimar ecuación de consumo***** ivreg lnq_elec lnq_elec_ (lnp_elec=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron== esimaes sore M4_E marix M4[3,2]=_b[lnp_elec] ******************************************************* ******Esimación con sesgo de selección**************** ******************************************************* mlogi paron año_3 año_4 año_2 lnvbp lnvbp_2 lnrab lnrab_2 lnp_elec lnp_elec_2 lnp_gas lnp_gas_2 lnp_peroleo lnp_peroleo_2 lnp_ge lnp_gp lnp_ep reg_* d_paronlag_2 d_paronlag_3 d_paronlag_4 esimaes sore mlogi_z /*mfx, predic (oucome()) mfx, predic (oucome(2)) mfx, predic (oucome(3)) mfx, predic (oucome(4))*/ predic p_e, oucome() predic p_ep, oucome(2) 93

197 predic p_eg, oucome(3) predic p_epg, oucome(4) g lnp_e=ln(p_e) g lnp_ep=ln(p_ep) g lnp_eg=ln(p_eg) g lnp_epg=ln(p_epg) /**** erminos para la ecuación de elecricidad *****/ g rho_kj_e=p_e/(-p_e)*lnp_e g rho_jj_e=lnp_e g rho_kj_ep=p_ep/(-p_ep)*lnp_ep g rho_jj_ep=lnp_ep g rho_kj_eg=p_eg/(-p_eg)*lnp_eg g rho_jj_eg=lnp_eg g rho_kj_epg=p_epg/(-p_epg)*lnp_epg g rho_jj_epg=lnp_epg /***** XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX *****/ /** paron **/ g r2 = rho_kj_ep + rho_jj_e g r3 = rho_kj_eg + rho_jj_e g r4 = rho_kj_epg + rho_jj_e /** paron 2 **/ g r2 = rho_kj_e + rho_jj_ep g r23 = rho_kj_eg + rho_jj_ep g r24 = rho_kj_epg + rho_jj_ep /** paron 3 **/ g r3 = rho_kj_e + rho_jj_eg g r32 = rho_kj_ep + rho_jj_eg g r34 = rho_kj_epg + rho_jj_eg /** paron 4 **/ g r4 = rho_kj_e + rho_jj_epg g r42 = rho_kj_ep + rho_jj_epg g r43 = rho_kj_eg + rho_jj_epg **************************************************************** ****MODELO 5: con sesgo de selección y con precios endógenos**** **************************************************************** ****sin desvios***** ****)PATRON EPG*** consrain define [s_gas]p_peroleor_c=[s_peroleo]p_gasr_c consrain define 2 [s_gas]s_gas_=[s_peroleo]s_peroleo_ reg3 (s_gas p_gasr_c p_peroleor_c s_gas_ r4 r42 r43) (s_peroleo p_gasr_c p_peroleor_c s_peroleo_ r4 r42 r43 ) if paron==4, consrains( 2) endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*) 94

198 esimaes sore M5_EPG predic s_gas_pred if paron==4, equaion(s_gas) predic s_peroleo_pred if paron==4, equaion(s_peroleo) sum s_gas_pred if paron==4 g w_epg=r(mean) if paron==4 sum s_peroleo_pred if paron==4 g w2_epg=r(mean) if paron==4 g w3_epg=-w_epg-w2_epg if paron==4 marix M5=J(3,2,0) ***Elasicidades paron EPG_C*** g bea_gas_elec=-_b[s_gas:p_gasr_c]-_b[s_gas:p_peroleor_c] g bea_peroleo_elec=-_b[s_peroleo:p_gasr_c]- _b[s_peroleo:p_peroleor_c] g bea_elec_elec=-bea_gas_elec-bea_peroleo_elec g alpha_elec=-_b[s_gas:_cons]-_b[s_peroleo:_cons] g e_epg_c_=(_b[s_gas:p_gasr_c]+w_epg*w_epg-w_epg)/w_epg sum e_epg_c_ marix M5[,]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_gas:p_peroleor_c]+w_epg*w2_epg)/w_epg sum e_epg_c_2 marix M5[,2]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w_epg*w3_epg)/w_epg sum e_epg_c_3 marix M5[,3]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_peroleo:p_gasr_c]+w2_epg*w_epg)/w2_epg sum e_epg_c_2 marix M5[2,]=r(mean) g e_epg_c_22=(_b[s_peroleo:p_peroleor_c]+w2_epg*w2_epgw2_epg)/w2_epg sum e_epg_c_22 marix M5[2,2]=r(mean) g e_epg_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_epg*w3_epg)/w2_epg sum e_epg_c_23 marix M5[2,3]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w3_epg*w_epg)/w3_epg sum e_epg_c_3 marix M5[3,]=r(mean) g e_epg_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_epg*w2_epg)/w3_epg sum e_epg_c_32 marix M5[3,2]=r(mean) g e_epg_c_33=(bea_elec_elec+w3_epg*w3_epg-w3_epg)/w3_epg sum e_epg_c_33 marix M5[3,3]=r(mean) ***borrar variables auxiliares*** drop s_gas_pred - e_epg_c_33 95

199 ****2)PATRON EP**** ivreg s_peroleo s_peroleo_ r2 r23 r24 (p_peroleor_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==2 esimaes sore M5_EP predic s_peroleo_pred sum s_peroleo_pred if paron==2 g w2_ep=r(mean) if paron==2 g w3_ep=-w2_ep if paron==2 g bea_peroleo_elec=-_b[p_peroleor_c] g bea_elec_elec=_b[p_peroleor_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_ep_c_22=(_b[p_peroleor_c]+w2_ep*w2_ep-w2_ep)/w2_ep sum e_ep_c_22 marix M5[2,5]=r(mean) g e_ep_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_ep*w3_ep)/w2_ep sum e_ep_c_23 marix M5[2,6]=r(mean) g e_ep_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_ep*w2_ep)/w3_ep sum e_ep_c_32 marix M5[3,5]=r(mean) g e_ep_c_33=(bea_elec_elec+w3_ep*w3_ep-w3_ep)/w3_ep sum e_ep_c_33 marix M5[3,6]=r(mean) ****Borrar variables auxiliares**** drop s_peroleo_pred - e_ep_c_33 ****3)PATRON EG**** ivreg s_gas s_gas_ r3 r32 r34 (p_gasr_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==3 esimaes sore M5_EG predic s_gas_pred sum s_gas_pred if paron==3 g w_eg=r(mean) if paron==3 g w3_eg=-w_eg if paron==3 g bea_gas_elec=-_b[p_gasr_c] g bea_elec_elec=_b[p_gasr_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_eg_c_=(_b[p_gasr_c]+w_eg*w_eg-w_eg)/w_eg sum e_eg_c_ marix M5[,7]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w_eg*w3_eg)/w_eg sum e_eg_c_3 marix M5[,9]=r(mean) 96

200 g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w3_eg*w_eg)/w3_eg sum e_eg_c_3 marix M5[3,7]=r(mean) g e_eg_c_33=(bea_elec_elec+w3_eg*w3_eg-w3_eg)/w3_eg sum e_eg_c_33 marix M5[3,9]=r(mean) *****Borrar variables auxiliares**** drop s_gas_pred - e_eg_c_33 ****4)PATRON E**** *****Esimar ecuación de consumo***** ivreg lnq_elec lnq_elec_ reg_2 reg_3 acv_* r2 r3 r4 (lnp_elec=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron== esimaes sore M5_E marix M5[3,2]=_b[lnp_elec] Elasicidades_Z2Do ************************************ ****Zona : Regions IV a VI + RM**** ************************************ drop if region<=3 & region!=. drop if region>=7 & region<=2 & region!=. ****Esimación shares sin sesgo de selección**** **************************************************************** ****MODELO 4: sin sesgo de selección y con precios endógenos**** **************************************************************** ****sin desvios***** ****)PATRON EPG*** consrain define [s_gas]p_peroleor_c=[s_peroleo]p_gasr_c consrain define 2 [s_gas]s_gas_=[s_peroleo]s_peroleo_ reg3 (s_gas p_gasr_c p_peroleor_c s_gas_) (s_peroleo p_gasr_c p_peroleor_c s_peroleo_) if paron==4, consrains( 2) endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*) esimaes sore M4_EPG predic s_gas_pred if paron==4, equaion(s_gas) predic s_peroleo_pred if paron==4, equaion(s_peroleo) sum s_gas_pred if paron==4 g w_epg=r(mean) if paron==4 sum s_peroleo_pred if paron==4 g w2_epg=r(mean) if paron==4 g w3_epg=-w_epg-w2_epg if paron==4 97

201 marix M4=J(3,2,0) ***Elasicidades paron EPG_C*** g bea_gas_elec=-_b[s_gas:p_gasr_c]-_b[s_gas:p_peroleor_c] g bea_peroleo_elec=-_b[s_peroleo:p_gasr_c]- _b[s_peroleo:p_peroleor_c] g bea_elec_elec=-bea_gas_elec-bea_peroleo_elec g alpha_elec=-_b[s_gas:_cons]-_b[s_peroleo:_cons] g e_epg_c_=(_b[s_gas:p_gasr_c]+w_epg*w_epg-w_epg)/w_epg sum e_epg_c_ marix M4[,]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_gas:p_peroleor_c]+w_epg*w2_epg)/w_epg sum e_epg_c_2 marix M4[,2]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w_epg*w3_epg)/w_epg sum e_epg_c_3 marix M4[,3]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_peroleo:p_gasr_c]+w2_epg*w_epg)/w2_epg sum e_epg_c_2 marix M4[2,]=r(mean) g e_epg_c_22=(_b[s_peroleo:p_peroleor_c]+w2_epg*w2_epgw2_epg)/w2_epg sum e_epg_c_22 marix M4[2,2]=r(mean) g e_epg_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_epg*w3_epg)/w2_epg sum e_epg_c_23 marix M4[2,3]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w3_epg*w_epg)/w3_epg sum e_epg_c_3 marix M4[3,]=r(mean) g e_epg_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_epg*w2_epg)/w3_epg sum e_epg_c_32 marix M4[3,2]=r(mean) g e_epg_c_33=(bea_elec_elec+w3_epg*w3_epg-w3_epg)/w3_epg sum e_epg_c_33 marix M4[3,3]=r(mean) ***borrar variables auxiliares*** drop s_gas_pred - e_epg_c_33 ****2)PATRON EP**** ivreg s_peroleo s_peroleo_ (p_peroleor_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==2 esimaes sore M4_EP predic s_peroleo_pred sum s_peroleo_pred if paron==2 98

202 g w2_ep=r(mean) if paron==2 g w3_ep=-w2_ep if paron==2 g bea_peroleo_elec=-_b[p_peroleor_c] g bea_elec_elec=_b[p_peroleor_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_ep_c_22=(_b[p_peroleor_c]+w2_ep*w2_ep-w2_ep)/w2_ep sum e_ep_c_22 marix M4[2,5]=r(mean) g e_ep_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_ep*w3_ep)/w2_ep sum e_ep_c_23 marix M4[2,6]=r(mean) g e_ep_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_ep*w2_ep)/w3_ep sum e_ep_c_32 marix M4[3,5]=r(mean) g e_ep_c_33=(bea_elec_elec+w3_ep*w3_ep-w3_ep)/w3_ep sum e_ep_c_33 marix M4[3,6]=r(mean) ****Borrar variables auxiliares**** drop s_peroleo_pred - e_ep_c_33 ****3)PATRON EG**** ivreg s_gas s_gas_ (p_gasr_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==3 esimaes sore M4_EG predic s_gas_pred sum s_gas_pred if paron==3 g w_eg=r(mean) if paron==3 g w3_eg=-w_eg if paron==3 g bea_gas_elec=-_b[p_gasr_c] g bea_elec_elec=_b[p_gasr_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_eg_c_=(_b[p_gasr_c]+w_eg*w_eg-w_eg)/w_eg sum e_eg_c_ marix M4[,7]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w_eg*w3_eg)/w_eg sum e_eg_c_3 marix M4[,9]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w3_eg*w_eg)/w3_eg sum e_eg_c_3 marix M4[3,7]=r(mean) g e_eg_c_33=(bea_elec_elec+w3_eg*w3_eg-w3_eg)/w3_eg sum e_eg_c_33 marix M4[3,9]=r(mean) *****Borrar variables auxiliares**** 99

203 drop s_gas_pred - e_eg_c_33 ****4)PATRON E**** *****Esimar ecuación de consumo***** ivreg lnq_elec lnq_elec_ (lnp_elec=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron== esimaes sore M4_E marix M4[3,2]=_b[lnp_elec] ******************************************************* ******Esimación con sesgo de selección**************** ******************************************************* mlogi paron año_3 año_4 año_2 lnvbp lnvbp_2 lnrab lnrab_2 lnp_elec lnp_elec_2 lnp_gas lnp_gas_2 lnp_peroleo lnp_peroleo_2 lnp_ge lnp_gp lnp_ep reg_* d_paronlag_2 d_paronlag_3 d_paronlag_4 predic p_e, oucome() predic p_ep, oucome(2) predic p_eg, oucome(3) predic p_epg, oucome(4) g lnp_e=ln(p_e) g lnp_ep=ln(p_ep) g lnp_eg=ln(p_eg) g lnp_epg=ln(p_epg) g rho_kj_e=p_e/(-p_e)*lnp_e g rho_jj_e=lnp_e g rho_kj_ep=p_ep/(-p_ep)*lnp_ep g rho_jj_ep=lnp_ep g rho_kj_eg=p_eg/(-p_eg)*lnp_eg g rho_jj_eg=lnp_eg g rho_kj_epg=p_epg/(-p_epg)*lnp_epg g rho_jj_epg=lnp_epg /***** XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX *****/ /** paron **/ g r2 = rho_kj_ep + rho_jj_e g r3 = rho_kj_eg + rho_jj_e g r4 = rho_kj_epg + rho_jj_e /** paron 2 **/ g r2 = rho_kj_e + rho_jj_ep g r23 = rho_kj_eg + rho_jj_ep g r24 = rho_kj_epg + rho_jj_ep /** paron 3 **/ g r3 = rho_kj_e + rho_jj_eg g r32 = rho_kj_ep + rho_jj_eg g r34 = rho_kj_epg + rho_jj_eg /** paron 4 **/ g r4 = rho_kj_e + rho_jj_epg 200

204 g r42 = rho_kj_ep + rho_jj_epg g r43 = rho_kj_eg + rho_jj_epg **************************************************************** ****MODELO 5: con sesgo de selección y con precios endógenos**** **************************************************************** ****sin desvios***** ****)PATRON EPG*** consrain define [s_gas]p_peroleor_c=[s_peroleo]p_gasr_c consrain define 2 [s_gas]s_gas_=[s_peroleo]s_peroleo_ reg3 (s_gas p_gasr_c p_peroleor_c s_gas_ r4 r42 r43) (s_peroleo p_gasr_c p_peroleor_c s_peroleo_ r4 r42 r43 ) if paron==4, consrains( 2) endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*) esimaes sore M5_EPG predic s_gas_pred if paron==4, equaion(s_gas) predic s_peroleo_pred if paron==4, equaion(s_peroleo) sum s_gas_pred if paron==4 g w_epg=r(mean) if paron==4 sum s_peroleo_pred if paron==4 g w2_epg=r(mean) if paron==4 g w3_epg=-w_epg-w2_epg if paron==4 marix M5=J(3,2,0) ***Elasicidades paron EPG_C*** g bea_gas_elec=-_b[s_gas:p_gasr_c]-_b[s_gas:p_peroleor_c] g bea_peroleo_elec=-_b[s_peroleo:p_gasr_c]- _b[s_peroleo:p_peroleor_c] g bea_elec_elec=-bea_gas_elec-bea_peroleo_elec g alpha_elec=-_b[s_gas:_cons]-_b[s_peroleo:_cons] g e_epg_c_=(_b[s_gas:p_gasr_c]+w_epg*w_epg-w_epg)/w_epg sum e_epg_c_ marix M5[,]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_gas:p_peroleor_c]+w_epg*w2_epg)/w_epg sum e_epg_c_2 marix M5[,2]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w_epg*w3_epg)/w_epg sum e_epg_c_3 marix M5[,3]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_peroleo:p_gasr_c]+w2_epg*w_epg)/w2_epg sum e_epg_c_2 marix M5[2,]=r(mean) g e_epg_c_22=(_b[s_peroleo:p_peroleor_c]+w2_epg*w2_epgw2_epg)/w2_epg sum e_epg_c_22 marix M5[2,2]=r(mean) g e_epg_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_epg*w3_epg)/w2_epg 20

205 sum e_epg_c_23 marix M5[2,3]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w3_epg*w_epg)/w3_epg sum e_epg_c_3 marix M5[3,]=r(mean) g e_epg_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_epg*w2_epg)/w3_epg sum e_epg_c_32 marix M5[3,2]=r(mean) g e_epg_c_33=(bea_elec_elec+w3_epg*w3_epg-w3_epg)/w3_epg sum e_epg_c_33 marix M5[3,3]=r(mean) ***borrar variables auxiliares*** drop s_gas_pred - e_epg_c_33 ****2)PATRON EP**** ivreg s_peroleo s_peroleo_ r2 r23 r24 (p_peroleor_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==2 esimaes sore M5_EP predic s_peroleo_pred sum s_peroleo_pred if paron==2 g w2_ep=r(mean) if paron==2 g w3_ep=-w2_ep if paron==2 g bea_peroleo_elec=-_b[p_peroleor_c] g bea_elec_elec=_b[p_peroleor_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_ep_c_22=(_b[p_peroleor_c]+w2_ep*w2_ep-w2_ep)/w2_ep sum e_ep_c_22 marix M5[2,5]=r(mean) g e_ep_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_ep*w3_ep)/w2_ep sum e_ep_c_23 marix M5[2,6]=r(mean) g e_ep_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_ep*w2_ep)/w3_ep sum e_ep_c_32 marix M5[3,5]=r(mean) g e_ep_c_33=(bea_elec_elec+w3_ep*w3_ep-w3_ep)/w3_ep sum e_ep_c_33 marix M5[3,6]=r(mean) ****Borrar variables auxiliares**** drop s_peroleo_pred - e_ep_c_33 ****3)PATRON EG**** ivreg s_gas s_gas_ r3 r32 r34 (p_gasr_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==3 esimaes sore M5_EG 202

206 predic s_gas_pred sum s_gas_pred if paron==3 g w_eg=r(mean) if paron==3 g w3_eg=-w_eg if paron==3 g bea_gas_elec=-_b[p_gasr_c] g bea_elec_elec=_b[p_gasr_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_eg_c_=(_b[p_gasr_c]+w_eg*w_eg-w_eg)/w_eg sum e_eg_c_ marix M5[,7]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w_eg*w3_eg)/w_eg sum e_eg_c_3 marix M5[,9]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w3_eg*w_eg)/w3_eg sum e_eg_c_3 marix M5[3,7]=r(mean) g e_eg_c_33=(bea_elec_elec+w3_eg*w3_eg-w3_eg)/w3_eg sum e_eg_c_33 marix M5[3,9]=r(mean) *****Borrar variables auxiliares**** drop s_gas_pred - e_eg_c_33 ****4)PATRON E**** *****Esimar ecuación de consumo***** ivreg lnq_elec lnq_elec_ reg_* acv_* r2 r3 r4 (lnp_elec=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron== esimaes sore M5_E marix M5[3,2]=_b[lnp_elec] Elasicidades_Z3Do ************************************ ****Zona 3: Regiones VII a XII****** ************************************ keep if region>=7 & region<=2 & region!=. ****Esimación shares sin sesgo de selección**** **************************************************************** ****MODELO 4: sin sesgo de selección y con precios endógenos**** **************************************************************** ****sin desvios***** ****)PATRON EPG*** 203

207 consrain define [s_gas]p_peroleor_c=[s_peroleo]p_gasr_c reg3 (s_gas p_gasr_c p_peroleor_c s_gas_) (s_peroleo p_gasr_c p_peroleor_c acv_* reg_* s_peroleo_) if paron==4, consrains() endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*) esimaes sore M4_EPG predic s_gas_pred if paron==4, equaion(s_gas) predic s_peroleo_pred if paron==4, equaion(s_peroleo) sum s_gas_pred if paron==4 g w_epg=r(mean) if paron==4 sum s_peroleo_pred if paron==4 g w2_epg=r(mean) if paron==4 g w3_epg=-w_epg-w2_epg if paron==4 marix M4=J(3,2,0) ***Elasicidades paron EPG_C*** g bea_gas_elec=-_b[s_gas:p_gasr_c]-_b[s_gas:p_peroleor_c] g bea_peroleo_elec=-_b[s_peroleo:p_gasr_c]- _b[s_peroleo:p_peroleor_c] g bea_elec_elec=-bea_gas_elec-bea_peroleo_elec g alpha_elec=-_b[s_gas:_cons]-_b[s_peroleo:_cons] g e_epg_c_=(_b[s_gas:p_gasr_c]+w_epg*w_epg-w_epg)/w_epg sum e_epg_c_ marix M4[,]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_gas:p_peroleor_c]+w_epg*w2_epg)/w_epg sum e_epg_c_2 marix M4[,2]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w_epg*w3_epg)/w_epg sum e_epg_c_3 marix M4[,3]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_peroleo:p_gasr_c]+w2_epg*w_epg)/w2_epg sum e_epg_c_2 marix M4[2,]=r(mean) g e_epg_c_22=(_b[s_peroleo:p_peroleor_c]+w2_epg*w2_epgw2_epg)/w2_epg sum e_epg_c_22 marix M4[2,2]=r(mean) g e_epg_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_epg*w3_epg)/w2_epg sum e_epg_c_23 marix M4[2,3]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w3_epg*w_epg)/w3_epg sum e_epg_c_3 marix M4[3,]=r(mean) g e_epg_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_epg*w2_epg)/w3_epg sum e_epg_c_32 marix M4[3,2]=r(mean) g e_epg_c_33=(bea_elec_elec+w3_epg*w3_epg-w3_epg)/w3_epg 204

208 sum e_epg_c_33 marix M4[3,3]=r(mean) ***borrar variables auxiliares*** drop s_gas_pred - e_epg_c_33 ****2)PATRON EP**** ivreg s_peroleo s_peroleo_ (p_peroleor_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==2 esimaes sore M4_EP predic s_peroleo_pred sum s_peroleo_pred if paron==2 g w2_ep=r(mean) if paron==2 g w3_ep=-w2_ep if paron==2 g bea_peroleo_elec=-_b[p_peroleor_c] g bea_elec_elec=_b[p_peroleor_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_ep_c_22=(_b[p_peroleor_c]+w2_ep*w2_ep-w2_ep)/w2_ep sum e_ep_c_22 marix M4[2,5]=r(mean) g e_ep_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_ep*w3_ep)/w2_ep sum e_ep_c_23 marix M4[2,6]=r(mean) g e_ep_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_ep*w2_ep)/w3_ep sum e_ep_c_32 marix M4[3,5]=r(mean) g e_ep_c_33=(bea_elec_elec+w3_ep*w3_ep-w3_ep)/w3_ep sum e_ep_c_33 marix M4[3,6]=r(mean) ****Borrar variables auxiliares**** drop s_peroleo_pred - e_ep_c_33 ****3)PATRON EG**** ivreg s_gas s_gas_ (p_gasr_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==3 esimaes sore M4_EG predic s_gas_pred sum s_gas_pred if paron==3 g w_eg=r(mean) if paron==3 g w3_eg=-w_eg if paron==3 g bea_gas_elec=-_b[p_gasr_c] g bea_elec_elec=_b[p_gasr_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_eg_c_=(_b[p_gasr_c]+w_eg*w_eg-w_eg)/w_eg sum e_eg_c_ 205

209 marix M4[,7]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w_eg*w3_eg)/w_eg sum e_eg_c_3 marix M4[,9]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w3_eg*w_eg)/w3_eg sum e_eg_c_3 marix M4[3,7]=r(mean) g e_eg_c_33=(bea_elec_elec+w3_eg*w3_eg-w3_eg)/w3_eg sum e_eg_c_33 marix M4[3,9]=r(mean) *****Borrar variables auxiliares**** drop s_gas_pred - e_eg_c_33 ****4)PATRON E**** *****Esimar ecuación de consumo***** ivreg lnq_elec lnq_elec_ (lnp_elec=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron== esimaes sore M4_E marix M4[3,2]=_b[lnp_elec] ******************************************************* ******Esimación con sesgo de selección**************** ******************************************************* mlogi paron año_3 año_4 año_2 lnvbp lnvbp_2 lnrab lnrab_2 lnp_elec lnp_elec_2 lnp_gas lnp_gas_2 lnp_peroleo lnp_peroleo_2 lnp_ge lnp_gp lnp_ep reg_* d_paronlag_2 d_paronlag_3 d_paronlag_4 predic p_e, oucome() predic p_ep, oucome(2) predic p_eg, oucome(3) predic p_epg, oucome(4) g lnp_e=ln(p_e) g lnp_ep=ln(p_ep) g lnp_eg=ln(p_eg) g lnp_epg=ln(p_epg) g rho_kj_e=p_e/(-p_e)*lnp_e g rho_jj_e=lnp_e g rho_kj_ep=p_ep/(-p_ep)*lnp_ep g rho_jj_ep=lnp_ep g rho_kj_eg=p_eg/(-p_eg)*lnp_eg g rho_jj_eg=lnp_eg g rho_kj_epg=p_epg/(-p_epg)*lnp_epg g rho_jj_epg=lnp_epg /***** XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX *****/ /** paron **/ g r2 = rho_kj_ep + rho_jj_e g r3 = rho_kj_eg + rho_jj_e g r4 = rho_kj_epg + rho_jj_e 206

210 /** paron 2 **/ g r2 = rho_kj_e + rho_jj_ep g r23 = rho_kj_eg + rho_jj_ep g r24 = rho_kj_epg + rho_jj_ep /** paron 3 **/ g r3 = rho_kj_e + rho_jj_eg g r32 = rho_kj_ep + rho_jj_eg g r34 = rho_kj_epg + rho_jj_eg /** paron 4 **/ g r4 = rho_kj_e + rho_jj_epg g r42 = rho_kj_ep + rho_jj_epg g r43 = rho_kj_eg + rho_jj_epg **************************************************************** ****MODELO 5: con sesgo de selección y con precios endógenos**** **************************************************************** ****sin desvios***** ****)PATRON EPG*** consrain define [s_gas]p_peroleor_c=[s_peroleo]p_gasr_c consrain define 2 [s_gas]s_gas_=[s_peroleo]s_peroleo_ reg3 (s_gas p_gasr_c p_peroleor_c s_gas_ r4 r42 r43) (s_peroleo p_gasr_c p_peroleor_c s_peroleo_ r4 r42 r43 ) if paron==4, consrains( 2) endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*) esimaes sore M5_EPG predic s_gas_pred if paron==4, equaion(s_gas) predic s_peroleo_pred if paron==4, equaion(s_peroleo) sum s_gas_pred if paron==4 g w_epg=r(mean) if paron==4 sum s_peroleo_pred if paron==4 g w2_epg=r(mean) if paron==4 g w3_epg=-w_epg-w2_epg if paron==4 marix M5=J(3,2,0) ***Elasicidades paron EPG_C*** g bea_gas_elec=-_b[s_gas:p_gasr_c]-_b[s_gas:p_peroleor_c] g bea_peroleo_elec=-_b[s_peroleo:p_gasr_c]- _b[s_peroleo:p_peroleor_c] g bea_elec_elec=-bea_gas_elec-bea_peroleo_elec g alpha_elec=-_b[s_gas:_cons]-_b[s_peroleo:_cons] g e_epg_c_=(_b[s_gas:p_gasr_c]+w_epg*w_epg-w_epg)/w_epg sum e_epg_c_ marix M5[,]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_gas:p_peroleor_c]+w_epg*w2_epg)/w_epg 207

211 sum e_epg_c_2 marix M5[,2]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w_epg*w3_epg)/w_epg sum e_epg_c_3 marix M5[,3]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_peroleo:p_gasr_c]+w2_epg*w_epg)/w2_epg sum e_epg_c_2 marix M5[2,]=r(mean) g e_epg_c_22=(_b[s_peroleo:p_peroleor_c]+w2_epg*w2_epgw2_epg)/w2_epg sum e_epg_c_22 marix M5[2,2]=r(mean) g e_epg_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_epg*w3_epg)/w2_epg sum e_epg_c_23 marix M5[2,3]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w3_epg*w_epg)/w3_epg sum e_epg_c_3 marix M5[3,]=r(mean) g e_epg_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_epg*w2_epg)/w3_epg sum e_epg_c_32 marix M5[3,2]=r(mean) g e_epg_c_33=(bea_elec_elec+w3_epg*w3_epg-w3_epg)/w3_epg sum e_epg_c_33 marix M5[3,3]=r(mean) ***borrar variables auxiliares*** drop s_gas_pred - e_epg_c_33 ****2)PATRON EP**** ivreg s_peroleo s_peroleo_ r2 r23 r24 (p_peroleor_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==2 esimaes sore M5_EP predic s_peroleo_pred sum s_peroleo_pred if paron==2 g w2_ep=r(mean) if paron==2 g w3_ep=-w2_ep if paron==2 g bea_peroleo_elec=-_b[p_peroleor_c] g bea_elec_elec=_b[p_peroleor_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_ep_c_22=(_b[p_peroleor_c]+w2_ep*w2_ep-w2_ep)/w2_ep sum e_ep_c_22 marix M5[2,5]=r(mean) g e_ep_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_ep*w3_ep)/w2_ep sum e_ep_c_23 marix M5[2,6]=r(mean) g e_ep_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_ep*w2_ep)/w3_ep 208

212 sum e_ep_c_32 marix M5[3,5]=r(mean) g e_ep_c_33=(bea_elec_elec+w3_ep*w3_ep-w3_ep)/w3_ep sum e_ep_c_33 marix M5[3,6]=r(mean) ****Borrar variables auxiliares**** drop s_peroleo_pred - e_ep_c_33 ****3)PATRON EG**** ivreg s_gas s_gas_ r3 r32 r34 (p_gasr_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==3 esimaes sore M5_EG predic s_gas_pred sum s_gas_pred if paron==3 g w_eg=r(mean) if paron==3 g w3_eg=-w_eg if paron==3 g bea_gas_elec=-_b[p_gasr_c] g bea_elec_elec=_b[p_gasr_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_eg_c_=(_b[p_gasr_c]+w_eg*w_eg-w_eg)/w_eg sum e_eg_c_ marix M5[,7]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w_eg*w3_eg)/w_eg sum e_eg_c_3 marix M5[,9]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w3_eg*w_eg)/w3_eg sum e_eg_c_3 marix M5[3,7]=r(mean) g e_eg_c_33=(bea_elec_elec+w3_eg*w3_eg-w3_eg)/w3_eg sum e_eg_c_33 marix M5[3,9]=r(mean) *****Borrar variables auxiliares**** drop s_gas_pred - e_eg_c_33 ****4)PATRON E**** *****Esimar ecuación de consumo***** ivreg lnq_elec lnq_elec_ reg_* acv_* r2 r3 r4 (lnp_elec=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron== esimaes sore M5_E marix M5[3,2]=_b[lnp_elec] 209

213 Elasicidades_To.DO ************************************ ****TOTAL PAIS********************** ************************************ ****Esimación shares sin sesgo de selección**** /* g zona = replace zona = 2 if (region== region==2 region==3) replace zona = 3 if (region >6 & region<3) */ **************************************************************** ****MODELO 4: sin sesgo de selección y con precios endógenos**** **************************************************************** ****sin desvios***** ****)PATRON EPG*** consrain define [s_gas]p_peroleor_c=[s_peroleo]p_gasr_c consrain define 2 [s_gas]s_gas_=[s_peroleo]s_peroleo_ reg3 (s_gas p_gasr_c p_peroleor_c reg_* s_gas_) (s_peroleo p_gasr_c p_peroleor_c lnvbp reg_* s_peroleo_) if paron==4, consrains() endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*) esimaes sore M4_EPG predic s_gas_pred if paron==4, equaion(s_gas) predic s_peroleo_pred if paron==4, equaion(s_peroleo) sum s_gas_pred if paron==4 g w_epg=r(mean) if paron==4 sum s_peroleo_pred if paron==4 g w2_epg=r(mean) if paron==4 g w3_epg=-w_epg-w2_epg if paron==4 marix M4=J(3,2,0) ***Elasicidades paron EPG_C*** g bea_gas_elec=-_b[s_gas:p_gasr_c]-_b[s_gas:p_peroleor_c] g bea_peroleo_elec=-_b[s_peroleo:p_gasr_c]- _b[s_peroleo:p_peroleor_c] g bea_elec_elec=-bea_gas_elec-bea_peroleo_elec g alpha_elec=-_b[s_gas:_cons]-_b[s_peroleo:_cons] g e_epg_c_=(_b[s_gas:p_gasr_c]+w_epg*w_epg-w_epg)/w_epg sum e_epg_c_ marix M4[,]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_gas:p_peroleor_c]+w_epg*w2_epg)/w_epg sum e_epg_c_2 marix M4[,2]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w_epg*w3_epg)/w_epg sum e_epg_c_3 marix M4[,3]=r(mean) g e_epg_c_2=(_b[s_peroleo:p_gasr_c]+w2_epg*w_epg)/w2_epg sum e_epg_c_2 20

214 marix M4[2,]=r(mean) g e_epg_c_22=(_b[s_peroleo:p_peroleor_c]+w2_epg*w2_epgw2_epg)/w2_epg sum e_epg_c_22 marix M4[2,2]=r(mean) g e_epg_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_epg*w3_epg)/w2_epg sum e_epg_c_23 marix M4[2,3]=r(mean) g e_epg_c_3=(bea_gas_elec+w3_epg*w_epg)/w3_epg sum e_epg_c_3 marix M4[3,]=r(mean) g e_epg_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_epg*w2_epg)/w3_epg sum e_epg_c_32 marix M4[3,2]=r(mean) g e_epg_c_33=(bea_elec_elec+w3_epg*w3_epg-w3_epg)/w3_epg sum e_epg_c_33 marix M4[3,3]=r(mean) ***borrar variables auxiliares*** drop s_gas_pred - e_epg_c_33 ****2)PATRON EP**** ivreg s_peroleo s_peroleo_ lnvbp reg_* (p_peroleor_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==2 esimaes sore M4_EP predic s_peroleo_pred sum s_peroleo_pred if paron==2 g w2_ep=r(mean) if paron==2 g w3_ep=-w2_ep if paron==2 g bea_peroleo_elec=-_b[p_peroleor_c] g bea_elec_elec=_b[p_peroleor_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_ep_c_22=(_b[p_peroleor_c]+w2_ep*w2_ep-w2_ep)/w2_ep sum e_ep_c_22 marix M4[2,5]=r(mean) g e_ep_c_23=(bea_peroleo_elec+w2_ep*w3_ep)/w2_ep sum e_ep_c_23 marix M4[2,6]=r(mean) g e_ep_c_32=(bea_peroleo_elec+w3_ep*w2_ep)/w3_ep sum e_ep_c_32 marix M4[3,5]=r(mean) g e_ep_c_33=(bea_elec_elec+w3_ep*w3_ep-w3_ep)/w3_ep sum e_ep_c_33 marix M4[3,6]=r(mean) ****Borrar variables auxiliares**** 2

215 drop s_peroleo_pred - e_ep_c_33 ****3)PATRON EG**** ivreg s_gas s_gas_ reg_* (p_gasr_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==3 esimaes sore M4_EG predic s_gas_pred sum s_gas_pred if paron==3 g w_eg=r(mean) if paron==3 g w3_eg=-w_eg if paron==3 g bea_gas_elec=-_b[p_gasr_c] g bea_elec_elec=_b[p_gasr_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_eg_c_=(_b[p_gasr_c]+w_eg*w_eg-w_eg)/w_eg sum e_eg_c_ marix M4[,7]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w_eg*w3_eg)/w_eg sum e_eg_c_3 marix M4[,9]=r(mean) g e_eg_c_3=(bea_gas_elec+w3_eg*w_eg)/w3_eg sum e_eg_c_3 marix M4[3,7]=r(mean) g e_eg_c_33=(bea_elec_elec+w3_eg*w3_eg-w3_eg)/w3_eg sum e_eg_c_33 marix M4[3,9]=r(mean) *****Borrar variables auxiliares**** drop s_gas_pred - e_eg_c_33 ****4)PATRON E**** *****Esimar ecuación de consumo***** ivreg lnq_elec lnq_elec_ lnvbp reg_* (lnp_elec=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron== esimaes sore M4_E marix M4[3,2]=_b[lnp_elec] ******************************************************* ******Esimación con sesgo de selección**************** ******************************************************* mlogi paron año_3 año_4 año_2 lnvbp lnvbp_2 lnrab lnrab_2 lnp_elec lnp_elec_2 lnp_gas lnp_gas_2 lnp_peroleo lnp_peroleo_2 lnp_ge lnp_gp lnp_ep reg_* d_paronlag_2 d_paronlag_3 d_paronlag_4 /* mfx, predic(p oucome()) mfx, predic(p oucome(2)) mfx, predic(p oucome(3)) mfx, predic(p oucome(4)) 22

216 */ predic p_e, oucome() predic p_ep, oucome(2) predic p_eg, oucome(3) predic p_epg, oucome(4) g lnp_e=ln(p_e) g lnp_ep=ln(p_ep) g lnp_eg=ln(p_eg) g lnp_epg=ln(p_epg) g rho_kj_e=p_e/(-p_e)*lnp_e g rho_jj_e=lnp_e g rho_kj_ep=p_ep/(-p_ep)*lnp_ep g rho_jj_ep=lnp_ep g rho_kj_eg=p_eg/(-p_eg)*lnp_eg g rho_jj_eg=lnp_eg g rho_kj_epg=p_epg/(-p_epg)*lnp_epg g rho_jj_epg=lnp_epg /***** XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX *****/ /** paron **/ g r2 = rho_kj_ep + rho_jj_e g r3 = rho_kj_eg + rho_jj_e g r4 = rho_kj_epg + rho_jj_e /** paron 2 **/ g r2 = rho_kj_e + rho_jj_ep g r23 = rho_kj_eg + rho_jj_ep g r24 = rho_kj_epg + rho_jj_ep /** paron 3 **/ g r3 = rho_kj_e + rho_jj_eg g r32 = rho_kj_ep + rho_jj_eg g r34 = rho_kj_epg + rho_jj_eg /** paron 4 **/ g r4 = rho_kj_e + rho_jj_epg g r42 = rho_kj_ep + rho_jj_epg g r43 = rho_kj_eg + rho_jj_epg **************************************************************** ****MODELO 5: con sesgo de selección y con precios endógenos**** **************************************************************** ****sin desvios***** g DLP = 0 /* indicador de Cp o LP */ ****)PATRON EPG*** consrain define [s_gas]p_peroleor_c=[s_peroleo]p_gasr_c consrain define 2 [s_gas]s_gas_=[s_peroleo]s_peroleo_ 23

217 reg3 (s_gas p_gasr_c p_peroleor_c s_gas_ reg_* r4 r42 r43) (s_peroleo p_gasr_c p_peroleor_c s_peroleo_ lnvbp reg_* r4 r42 r43 ) if paron==4, consrains( 2) endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*) /*xi: reg3 (s_gas i.zona*p_gasr_c p_peroleor_c s_gas_ reg_* r4 r42 r43) (s_peroleo p_gasr_c i.zona*p_peroleor_c s_peroleo_ lnvbp reg_* r4 r42 r43 ) if paron==4, consrains( 2) endog(p_gasr_c p_peroleor_c) exog(año_* acv_* lnvbp reg_*)*/ /* comenarios: lnvbp en ecuación de gas es no significaiva, poner dummies por acividad no sale significaivo) */ esimaes sore M5_EPG predic s_gas_pred if paron==4, equaion(s_gas) predic s_peroleo_pred if paron==4, equaion(s_peroleo) g lambda = DLP*_b[s_gas:s_gas_] replace s_gas_pred = (s_gas_pred - lambda*s_gas_)/(-lambda) if paron==4 replace s_peroleo_pred = (s_peroleo_pred - lambda*s_peroleo_)/(- lambda) if paron==4 sum s_gas_pred if paron==4 g w_epg=r(mean) if paron==4 sum s_peroleo_pred if paron==4 g w2_epg=r(mean) if paron==4 g w3_epg=-w_epg-w2_epg if paron==4 marix M5=J(3,2,0) ***Elasicidades paron EPG_C*** g bea_gas_elec=-_b[s_gas:p_gasr_c]-_b[s_gas:p_peroleor_c] g bea_peroleo_elec=-_b[s_peroleo:p_gasr_c]- _b[s_peroleo:p_peroleor_c] g bea_elec_elec=-bea_gas_elec-bea_peroleo_elec g alpha_elec=-_b[s_gas:_cons]-_b[s_peroleo:_cons] g e_epg_c_=( (_b[s_gas:p_gasr_c]/(-lambda)) + w_epg*w_epgw_epg)/w_epg sum e_epg_c_ marix M5[,]=r(mean) g e_epg_c_2=( (_b[s_gas:p_peroleor_c]/(-lambda)) +w_epg*w2_epg)/w_epg sum e_epg_c_2 marix M5[,2]=r(mean) g e_epg_c_3=( (bea_gas_elec/(-lambda)) +w_epg*w3_epg)/w_epg sum e_epg_c_3 marix M5[,3]=r(mean) g e_epg_c_2=( (_b[s_peroleo:p_gasr_c]/(-lambda)) +w2_epg*w_epg)/w2_epg sum e_epg_c_2 marix M5[2,]=r(mean) g e_epg_c_22=( (_b[s_peroleo:p_peroleor_c]/(-lambda)) +w2_epg*w2_epg-w2_epg)/w2_epg sum e_epg_c_22 24

218 marix M5[2,2]=r(mean) g e_epg_c_23=( (bea_peroleo_elec/(-lambda)) +w2_epg*w3_epg)/w2_epg sum e_epg_c_23 marix M5[2,3]=r(mean) g e_epg_c_3=( (bea_gas_elec/(-lambda)) +w3_epg*w_epg)/w3_epg sum e_epg_c_3 marix M5[3,]=r(mean) g e_epg_c_32=( (bea_peroleo_elec/(-lambda)) +w3_epg*w2_epg)/w3_epg sum e_epg_c_32 marix M5[3,2]=r(mean) g e_epg_c_33=( (bea_elec_elec/(-lambda)) +w3_epg*w3_epgw3_epg)/w3_epg sum e_epg_c_33 marix M5[3,3]=r(mean) ***borrar variables auxiliares*** drop s_gas_pred - e_epg_c_33 ****2)PATRON EP**** ivreg s_peroleo s_peroleo_ lnvbp reg_* r2 r23 r24 (p_peroleor_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==2 esimaes sore M5_EP g lambda = DLP*_b[s_peroleo_] predic s_peroleo_pred if paron==2 replace s_peroleo_pred = (s_peroleo_pred - lambda*s_peroleo_)/(- lambda) if paron==2 sum s_peroleo_pred if paron==2 g w2_ep=r(mean) if paron==2 g w3_ep=-w2_ep if paron==2 g bea_peroleo_elec=-_b[p_peroleor_c] g bea_elec_elec=_b[p_peroleor_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_ep_c_22=( (_b[p_peroleor_c]/(-lambda)) +w2_ep*w2_epw2_ep)/w2_ep sum e_ep_c_22 marix M5[2,5]=r(mean) g e_ep_c_23=( (bea_peroleo_elec/(-lambda)) +w2_ep*w3_ep)/w2_ep sum e_ep_c_23 marix M5[2,6]=r(mean) g e_ep_c_32=( (bea_peroleo_elec/(-lambda)) +w3_ep*w2_ep)/w3_ep sum e_ep_c_32 marix M5[3,5]=r(mean) g e_ep_c_33=( (bea_elec_elec/(-lambda)) +w3_ep*w3_ep-w3_ep)/w3_ep sum e_ep_c_33 25

219 marix M5[3,6]=r(mean) ****Borrar variables auxiliares**** drop s_peroleo_pred - e_ep_c_33 ****3)PATRON EG**** ivreg s_gas s_gas_ reg_* r3 r32 r34 (p_gasr_c=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron==3 esimaes sore M5_EG predic s_gas_pred if paron==3 replace lambda = DLP*_b[s_gas_] replace s_gas_pred = (s_gas_pred -lambda*s_gas_)/(-lambda) sum s_gas_pred if paron==3 g w_eg=r(mean) if paron==3 g w3_eg=-w_eg if paron==3 g bea_gas_elec=-_b[p_gasr_c] g bea_elec_elec=_b[p_gasr_c] g alpha_elec=-_b[_cons] g e_eg_c_=( (_b[p_gasr_c]/(-lambda)) +w_eg*w_eg-w_eg)/w_eg sum e_eg_c_ marix M5[,7]=r(mean) g e_eg_c_3=( (bea_gas_elec/(-lambda)) +w_eg*w3_eg)/w_eg sum e_eg_c_3 marix M5[,9]=r(mean) g e_eg_c_3=( (bea_gas_elec/(-lambda)) +w3_eg*w_eg)/w3_eg sum e_eg_c_3 marix M5[3,7]=r(mean) g e_eg_c_33=( (bea_elec_elec/(-lambda)) +w3_eg*w3_eg-w3_eg)/w3_eg sum e_eg_c_33 marix M5[3,9]=r(mean) *****Borrar variables auxiliares**** drop s_gas_pred - e_eg_c_33 ****4)PATRON E**** *****Esimar ecuación de consumo***** ivreg lnq_elec lnq_elec_ lnvbp reg_* r2 r3 r4 (lnp_elec=acv_* año_* lnvbp reg_*) if paron== replace lambda = DLP*_b[lnq_elec_] esimaes sore M5_E g e_e_c_33=_b[lnp_elec]/(-lambda) sum e_e_c_33 marix M5[3,2]=r(mean) 26

220 Anexo II.: Fundameno écnico de por qué no es posible uilizar la forma funcional ranslog cuando se modela la dinámica emporal con la incorporación de la variable de consumo rezagado del insumo en cuesión En las observaciones realizadas al segundo informa de avance de ese proyeco, la conrapare solició una mayor fundamenación para rechazar la meodología propuesa inicialmene para el proyeco (y cuyos resulados se presenan en la primera pare de ese Informe) y que consisía en la esimación de un modelo con daos individuales y uilizando una forma funcional ranslog. En ese anexo se presena una explicación más deallada de la opción a favor del modelo log lineal esimado con daos agregados. Para comenzar se debe señalar que en esa maeria hay dos emas disinos. Por un lado, esá la cuesión del uso de daos individuales o agregados para esimar el modelo y por oro, el uso de la forma funcional ranslog versus log lineal. En cuano al primer puno, la esimación del modelo inicial reveló varios inconvenienes del uso de los daos individuales. En primer lugar, se pudo evidenciar imporanes problemas de errores de medición de las variables claves del modelo en la encuesa CASEN, como el precio y consumo físico de los disinos combusibles de observaciones individuales. Al uilizar un modelo con daos agregados se reducen significaivamene los problemas de errores de medición ya que al consruir un promedio agregado (por secor económico, por ejemplo) esos errores se promedian hacia cero. 44 Por lo ano, el análisis de los daos a nivel individual que fue la aproximación del modelo original desarrollado en ese esudio y que se presena en la primera pare de ese Informe sugiere la conveniencia de uilizar un modelo con daos agregados. Por oro lado, el uso de daos individuales para esimar un modelo de demanda por combusibles iene oro inconveniene. A saber, que muchas observaciones endrán un consumo de cero para algunos combusibles. A nivel individual no odos las planas consumen odos los combusibles, incluso denro de un mismo secor económico. Si bien exisen meodologías economéricas para superar ese problema de consumos 44 El uso de la agregación para reducir los problemas de errores de medición de series económicas es una meodología bien conocida en la lieraura economerica. 27

221 runcados en cero, su aplicación es compleja y se limia a modelo esáicos. Como uno de los objeivos principales del esudio es disinguir elasicidades de demanda de coro y largo plazo, el uso de una meodología desarrollada para un modelo esáico resuló poco saisfacorio para la presene aplicación, como quedó demosrado por los resulados del modelo esimado y presenado en la primera pare de ese Informe. Por los dos moivos aneriores, se opó por desarrollar un modelo esimado con cifras agregadas por secor CIIU. Los resulados de ese modelo son esadísicamene mejor comporados que los del modelo individual y además más consisenes con la eoría económica. El segundo ema dice relación con el uso de la forma funcional ranslog versus log lineal. En el modelo inicial se esimó un sisema de demanda por combusibles uilizando la forma funcional ranslog. Desaforunadamene, bajo esa forma funcional no es posible inroducir una dinámica emporal que garanice que las elasicidades de largo plazo sean superiores (en érminos absoluos) a las de coro plazo, como predice la eoría económica. Eso se debe fundamenalmene a que esa forma funcional requiere modelar la dinámica emporal inroduciendo la proporción de los cosos de cada insumo en forma rezagada en cada ecuación de demanda. A diferencia del modelo ranslog, la forma funcional log lineal permie modelar la dinámica de la demanda uilizando en cada ecuación el consumo físico del combusible respecivo rezagado en un período. El usar el consumo físico rezagado, en lugar de la proporción del coso (share) rezagado como es el caso en el modelo ranslog garaniza que se cumplan las condiciones requeridas por la eoría económica respeco de la magniud de las elasicidades de coro versus largo plazo. A coninuación se demuesra que el modelo log lineal permie modelar el comporamieno dinámico inroduciendo el consumo físico rezagado. 45 Luego se discue por qué dicho desarrollo no se cumple para la forma funcional ranlog. 45 Esa demosración sigue de cerca a Cosidine y Moun (984). 28

222 Treadway (97) demosró que en un modelo dinámico de maximización de ganancias las demandas de insumos se pueden describir por el siguiene modelo dinámico: * x M x x (AII..) Donde x un vecor que represena los cambios en el uso de insumos por pare de la firma en un período x el vecor de demanda observada de insumos de la firma en un período dado * x el vecor de demanda de insumos de equilibrio (esado esacionario) de la firma para los niveles de precios y demanda por su produco final. Ese vecor represena la demanda de insumos en el caso en que la firma pudiera ajusar insanáneamene su uso de insumos. M una mariz de parámeros que represenan la rapidez del ajuse de las demandas de insumos. Se debe noar que el modelo anerior iene una base eórica sólida. Además, es imporane noar que el modelo dinámico anerior esá referido a las demandas por insumos. No es eóricamene válido exender por analogía ese resulado a un modelo donde la dinámica de las demandas se especifica en función de los shares de cosos. Como veremos más adelane ese úlimo puno es imporane para explicar por qué el uso de la forma funcional ranslog no permie una especificación dinámica correca. Coninuando con el desarrollo del modelo, el share de cosos del insumo j en equilibrio es: w * j * q j p j (AII..2) C * Donde el supraíndice indica que la variable esá referida a su valor de equilibrio (esado esacionario). Tomando el logarimo y reordenando esa úlima expresión se iene que: 29

223 ln q * j ln w ln p ln C (AII..3) * j j * Especificando una aproximación logarímica a la ecuación AII.. y con las expresiones (AII..3), se obiene para cada insumo i: ln q (AII..4) * * i ln qi Lij ln w j ln p j ln C ln q j j donde L ij son los elemenos de la fila i de la mariz M. Asumiendo que los elemenos de esa mariz son consanes y ceros fuera de la diagonal y, además, que los coeficienes dinámicos son iguales en la diagonal, se obiene la siguiene expresión para la demanda del insumo i: ln q ln q q (AII..5) i * * i L ln wi ln pi ln C ln i Si ahora se oma la razón enre la demanda del insumo i y el insumo n, se obiene: q ln q i n w L ln w * i * n L ln p p i n L q ln q i n (AII..6) Uilizando la idenidad (AII..3) para la demanda efeciva en el período, se obiene que la expresión (AII..6) es equivalene a: w ln w i n w L ln w * i * n p i L ln L p n q ln q i n (AII..7) Supongamos ahora que las demandas se pueden especificar por un modelo log lineal. Las demandas de equilibrio serían enonces: w * i N e j * fi e * f j 220

224 f * i i N j ln P ij j ln y iy * wi Con esa especificación, es posible reemplazar los valores de ln * w (AII..7) obeniendo el siguiene modelo empírico: n en la ecuación w ln w i n L n i n L ij njln p j L iy ny p j i L ln L p n q ln q i n ln y (AII,.8) Junando los érminos con precios se obienen las demandas que consiuyen el sisema de ecuaciones (27) del exo de ese informe. Se debe resalar que las demandas (AII..8) esán en función de variables observables. Además, la dinámica de coro plazo esá especificada en función de las canidades demandas de los insumo en -. Esa especificación dinámica garaniza que las elasicidades de coro plazo serán inferiores a las de largo plazo. Por qué no se puede hacer lo mismo con la especificación ranslog? El problema básico es que la forma funcional ranslog no permie hacer el paso de (AII..7) a (AII..8). La * wi expresión equivalene a ln * en una ranslog es una razón de variables y no permie w n derivar una especificación lineal simple como (AII..8). La alernaiva es especificar una forma funcional ranslog para la función de cosos e inroducir la dinámica de la demanda rezagando el share de cosos de cada insumo en las ecuaciones a esimar. Desaforunadamene, esa alernaiva, apare de ser ad-hoc y no derivable de un modelo explício de maximización de ganancias, iene el inconveniene de que no siempre el coeficiene relacionado con la variable rezagada iene el signo adecuado al que las elasicidades de largo plazo sean superiores (en valor absoluo) a las de coro plazo. Eso se confirmó con los resulados presenados en la primera pare de ese Informe y ha sido documenado ambién en oras aplicaciones empíricas (Urga y Walers, 2003). 22

225 222 Anexo II.2: Desarrollo del modelo logi lineal para el caso de cinco combusibles Suponiendo cinco combusibles, el sisema de ecuaciones a esimar sería el siguiene: ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln j y y j j j j y y j j j j y y j j j j y y j j j Q Q y P P w w Q Q y P P w w Q Q y P P w w Q Q y P P w w Haciendo las mismas simplificaciones y normalizaciones que en el caso de cuaro combusibles, se obiene el siguiene sisema (equivalene a la ecuación (32)): * 5 * * 5 * * 5 * * 5 * 5 ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln j y j j j j j y j j j j j y j j j j j y j j j j Q Q y P P w w w Q Q y P P w w w Q Q y P P w w w Q Q y P P w w w El sisema anerior iene 29 parámeros para esimar. Sin embargo, uilizando la resricción de homogeneidad de grado uno de las demandas (condición (26)) y la resricción de simería de la mariz de susiución (condición (3)), se pueden reducir los parámeros a 9. Imponiendo esas resricciones, se iene que el sisema a esimar sería (equivalene a la ecuación (33)):

226 223 y y y y Q Q y P P w w w w w w P P w P P w P P w w w Q Q y P P w P P w w w w w P P w P P w w w Q Q y P P w P P w P P w w w w w P P w w w Q Q y P P w P P w P P w P P w w w w w w w * 34 3 * 24 2 * * 35 * * 25 * 24 5 * 5 * * 45 * * * 34 4 * 23 2 * * 25 * 23 5 * 5 * * 45 * * 35 * * * 24 4 * 23 3 * 2 5 * 5 * * 45 * * 35 * * 25 * 2 5 * 5 5 * 4 4 * 3 3 * ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln

227 Anexo II.3: descripción del procedimieno de limpieza de daos Primero se calcularon los precios medios de cada observación uilizando los valores de gaso y consumo físico de cada combusible, siguiendo el mismo procedimieno descrio en el Anexo I.2. Luego de realizar los cálculos de precio, se procedió a revisar las series resulanes. Además, se opó por la regla general de eliminar bajo el percenil y sobre el percenil 99. Si aún persisían valores exremos después de esa corrección, se eliminaron las observaciones bajo el percenil 5 y sobre el percenil 95. Todos los precios fueron deflacados por IPC expresándose a precios consanes del Ese ajuse en los precios se realiza mediane el do-file Impuacion_Precios_II.do, el que se adjuna al final de ese anexo. Luego se eliminar los valores exremos, las observaciones con missign value se les impuo el precio en la media o en la mediana, lo que finalmene nos permie obener dos vecores de precios de combusibles dependiendo de la impuacion realizada (media o mediana). Con eso se procedió a la agregación por zona geográfica y código ciuu a dos dígios, obeniendo el promedio y mediana para cada una de esas celdas, precios que finalmene fueron uilizados en las esimaciones. 224

228 Anexo II.4: Gráficos de la dispersión de precios de las observaciones individuales una vez impuado las unidades de medida y sin el % de ambas colas de la disribución 225

229 226

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259 Anexo II.5: Dispersión de precios por año y combusible de la base agregada por acividad 256

260 257

261 258

262 Anexo II.6: Número de observaciones por acividad y año en la ENIA 259