Essays in supply and demand in energy economicsa frontier analisys approach

Resumen

Esta tesis está formada por cuatro ensayos que tratan sobre diferentes temas encuadrados en la economía energética. En ellos se llevan a cabo análisis de eficiencia, generalmente a través de la estimación de fronteras estocásticas, con el objetivo de estudiar cuestiones relacionadas con la energía en distintos sectores de la economía. Los dos primeros ensayos están centrados en el análisis de la eficiencia de las empresas de transmisión eléctrica estadounidenses. En el primero, se estudia la influencia de diversos factores, principalmente condiciones meteorológicas, en la gestión de estas empresas, a través de la estimación de modelos heterocedásticos. En el segundo, se aplica un enfoque de clases latentes para controlar por diferencias tecnológicas y/o ambientales antes de realizar una evaluación comparativa entre empresas. En los ensayos restantes, se estiman funciones de demanda de energía frontera para obtener información sobre la eficiencia energética de los países y el llamado efecto rebote en el consumo de energía. En el tercer ensayo se emplea de nuevo un enfoque de clases latentes, en este caso con el objetivo de identificar distintas funciones de demanda de energía en el sector transporte de América Latina y el Caribe. En el último ensayo se unen dos literaturas al proponerse la estimación de modelos frontera que incorporan en su especificación funciones de efecto rebote, lo que permite medir directamente la magnitud de este fenómeno, mostrándose una aplicación práctica para el caso del sector de energía residencial estadounidense. En el primer ensayo se analizan las características económicas de la tecnología y la eficiencia en la gestión de 59 empresas de transporte eléctrico en Estados Unidos para el período 2001-2009. La principal contribución de este trabajo es estudiar el efecto de la meteorología en los costes de la red de transporte eléctrico. Los modelos heterocedásticos estimados nos permiten concluir que una meteorología adversa afecta a la red eléctrica a través de una gestión ineficiente de las empresas y no a través de la tecnología. En otras palabras, los costes de una empresa totalmente eficiente no se ven afectados por la meteorología, cuestión que debe ser tenida en cuenta cuando los costes de estas empresas son analizados por los reguladores. Este ensayo nos permite estudiar las características económicas de la tecnología de las empresas como economías de densidad y de escala. En concreto, el modelo empírico estimado permite confirmar que la mayor parte de las empresas analizadas exhiben características de monopolio natural. Se encuentra a su vez que, a pesar de los esfuerzos de los reguladores estadounidenses con el objetivo de mejorar el funcionamiento de las empresas, la eficiencia media en esta industria ha disminuido a lo largo del período analizado, apreciándose a su vez una creciente divergencia en la actuación de las empresas. Se analiza también el potencial efecto de ciertas variables ambientales, tales como condiciones meteorológicas sobre la eficiencia de las empresas. En ese sentido, se observa que las condiciones meteorológicas adversas generan mayores niveles de ineficiencia, lo que quizá indique que es más difícil gestionar aquellas empresas que operan en regiones con condiciones meteorológicas desfavorables. En el segundo ensayo se propone el uso de un modelo de clases latentes para realizar segmentaciones de muestras de empresas energéticas antes de llevar a cabo evaluaciones comparativas de las mismas utilizando DEA, una técnica no paramétrica para medir la actuación de las empresas ampliamente utilizada en regulación energética. A través de una simulación, se muestra que este enfoque supera a otros procedimientos menos robustos y más arbitrarios de dividir muestras de empresas. Se presenta una aplicación práctica de este método para el sector de transporte eléctrico. En este ensayo se destaca de nuevo la importancia de evaluar de forma adecuada y justa la actuación de las empresas en un marco de regulación por incentivos, pero en este caso se enfatiza la necesidad de controlar por la heterogeneidad y las diferencias tecnológicas inobservables, incluso cuando gran parte de esta heterogeneidad no es observada por el regulador. La propuesta de utilizar un enfoque de clases latentes para hacer frente a estas cuestiones se basa en las ventajas teóricas de este procedimiento para encontrar diferencias en el comportamiento de las empresas, ya que precisamente tiene en cuenta posibles diferencias en tecnología y condiciones ambientales para dividir la muestra. La simulación de datos llevada a cabo en la que se asumen diferentes grados de diferencias tecnológicas y tamaños de escala de las empresas, confirma la venta teórica que el enfoque de clases latentes tiene sobre otros métodos de segmentar la muestra como el ampliamente utilizado análisis clúster de k-medias. Comparado con otros métodos más simples y ad-hoc, se observa que el método propuesto es el mejor para identificar a qué grupo tecnológico pertenece realmente cada empresa, y los niveles de eficiencia obtenidos son los más próximos a los reales (es decir, aquellos generados en la simulación). Se muestra a su vez que la capacidad discriminatoria y el éxito en la asignación del modelo de clases latentes se incrementan cuando existen grandes diferencias en tecnología y escala, una cuestión que es crucial para cualquier procedimiento de segmentación. El procedimiento es ilustrado con una aplicación práctica a la misma base de datos de transporte eléctrico analizada en el ensayo previo. Se encuentran dos grupos o tecnologías diferentes a través del enfoque de clases latentes, ya que a pesar de se observan aumentos continuados en la eficiencia promedio a medida que aumenta el número de clases, el mayor incremento en los niveles de eficiencia se produce al pasar de un modelo de una clase a un modelo con dos clases, modelo que resulta ser el elegido. Se obtienen resultados similares cuando se incluyen la meteorología y el crecimiento de la demanda como variables ambientales que pueden influir en la tecnología adoptada por las empresas. En el tercer ensayo se explora el uso de modelos de fronteras estocásticas para estimar funciones de demandas de energía agregadas en el sector transporte de América Latina y el Caribe, donde este sector representa el 43% del consumo total de energía. El uso de estos modelos permite obtener medidas de los niveles de eficiencia energética en estos países que pueden ser consideradas alternativas a los tradicionales indicadores de intensidad energética utilizados comúnmente en comparaciones internacionales. Hasta donde sabemos, ésta es la primera vez que se aplica un enfoque de fronteras estocásticas a la estimación de una demanda de energía en el sector transporte. Debido a la posible heterogeneidad inobservable entre países, en este caso también se propone el uso de un enfoque de clases latentes, lo que permite comprobar la existencia de países con demandas diferenciadas que están asociadas a diferentes elasticidades precio y renta. La base de datos utilizada en este capítulo consiste en una muestra de 24 países de América Latina y el Caribe para el período 1990-2010. El precio de la energía, que es junto a la renta, una de las variables más relevantes en un análisis de demanda, se obtiene a través de un índice multilateral y transitivo que permite realizar comparaciones robustas entre países a lo largo del tiempo. El consumo total de energía en el sector transporte viene dado por el consumo de varios componentes energéticos y por tanto requiere agregar los precios individuales de estos componentes para obtener un índice del precio de la energía. Sin embargo, las agencias estadísticas internacionales no proporcionan ningún tipo de índice de precios para el total de países de nuestra muestra y por tanto ha tenido que ser calculado para este trabajo. En términos generales, el ranking de países que se puede elaborar a partir de los índices de eficiencia obtenidos cuando se estima una demanda frontera, está notablemente correlacionado con la clasificación que se deriva de un indicador habitual de intensidad energética. Sin embargo, la falta de correlación que se observa entre eficiencia e intensidad energética para algunos países a lo largo del tiempo, indica que las variaciones en los indicadores pueden estar asociadas a circunstancias distintas a cambios en la eficiencia energética. Por otro lado, a través del modelo de clases latentes en el análisis empírico se identifican tres demandas con elasticidades precio y renta claramente diferentes. Las probabilidades de pertenencia a cada clase dependen de la renta, el área y la población, y reflejan que los países con mayor renta per cápita y menor densidad de población tienden a tener demandas de menor elasticidad precio. La estimación de estas demandas permite la identificación de aquellos países con mayor eficiencia energética en cada clase, que precisamente coinciden con los que han desarrollado políticas para mejorar el transporte público en los últimos años. Finalmente, en el último ensayo, se estiman modelos de demanda de energía frontera para el sector energético residencial estadounidense, pero en este caso se amplía el modelo básico para poder incluir el efecto rebote, que tiende a atenuar los ahorros esperados en el consumo de energía asociados a mejoras en eficiencia energética. Este concepto no ha sido analizado de esta forma hasta ahora, por lo que la mayor contribución de este trabajo es sencillamente conectar ambas literaturas. Numerosos estudios han presentado diferentes enfoques para medir los efectos rebote. Entre los diferentes métodos, el utilizado más comúnmente es obtener el efecto rebote a través de las elasticidades precio de las demandas de energía estimadas, aunque únicamente proporciona una medida indirecta del potencial efecto rebote bajo fuertes supuestos sobre el comportamiento de los consumidores. En este ensayo, se presenta el modelo estándar de demanda de energía frontera y los supuestos implícitos que se asumen en el modelo. Para obtener información sobre el efecto rebote, se sugiere la extensión de este modelo básico incorporando un factor de ajuste que mitiga o intensifica el efecto de las mejoras en eficiencia energética sobre el consumo de energía. Dos especificaciones alternativas se proponen para esta función de efecto rebote, además de sugerirse una estrategia basada en las estimaciones del modelo ALS para tratar el problema que existe en la identificación de la constante en esta función. Las especificaciones de estas funciones de efecto rebote están relacionadas con la demanda de servicios energéticos. En la aplicación empírica se utilizan datos de energía residencial para una muestra de 48 estados de EE.UU. para el período 1995-2011. El efecto rebote medio que se obtiene para la muestra es relativamente alto (entre 56% y 80%) comparado con los valores que se observan en la literatura, pero es posible que estos valores estén sobreestimados debido a la concavidad de la forma funcional asumida para las funciones de efecto rebote. A pesar de esto, nuestros modelos permiten una identificación robusta de aquellos países en los que políticas destinadas a promover la eficiencia energética serían más exitosas. Además, utilizando el modelo propuesto, las medidas de efecto rebote que se obtienen no se ven alteradas por el modo en que el efecto del paso del tiempo es incorporado en la demanda, lo que contrasta con el sesgo que surge cuando el efecto rebote es obtenido a través de las elasticidades precio de la demanda.