Análisis de Demanda de Factores de Combustibles con Micro-Datos El Caso del Sector Manufacturero Chileno.

Abstract

Este estudio presenta una estimación de elasticidades de precios de demanda de combustibles con micro datos para el sector manufacturero Chileno al nivel de firma/establecimiento. Siendo este un análisis pertinente sobre consume de energía e intersubstitución entre combustibles en un país el cual está iniciando un ambicioso programa de políticas para la diversificación de su matriz energética. Las demandas condicionales de factores son estimadas empleando un sistema multi-ecuacional estático con técnicas de panel, con regresión aparentemente no relacionada y con estimación de máxima verosimilitud. Dos formas funcionales (translog y linear logit) han sido comparadas con resultados robustos. El análisis se enfoca en respuestas de corto plazo a cambios de precios de establecimientos industriales los cuales tienen diferentes portafolios de combustibles. Este enfoque ayuda a tratar el problema de consume cero, el cual está presente en los análisis con micro-datos, y a la vez ayuda a capturar diferencias en elasticidades de empresas que cuentan con distintos tipos de tecnologías. Algunos establecimientos industriales cambian la combinación de combustibles a lo largo de las observaciones, en diferentes períodos de tiempo. Por ello, la estimación corrige por la probabilidad de selección del portafolio, con un procedimiento de dos etapas basado en un enfoque planteado por Dubin y McFadden para modelar la elección de multi-alternativas con la estimación de sus probabilidades y así corregir por sesgo de selección. Los resultados principales son: § La mayoría de combustibles en las empresas/establecimientos manufactureros con complementos y no substitutos. En términos de las elasticidades propias de precio, la electricidad es la más inelástica, mientras que el gas y la gasolina son los más elásticos. § Las elasticidades cruzadas disminuyen a medida que el portfolio es diversificado, mientras que las elasticidades propias de precio incrementan cuando se diversifica el portfolio. § Contrario a la hipótesis que la una vez que se haya controlado por efectos fijos, las elasticidades de precio serían más bajas que aquellas predichas por modelos agregados, los resultados muestran que las estimaciones con micro-datos difieren por portafolio de combustibles. Algunas elasticiades son mayores a las estimaciones agregadas, mientras que otros son menores. Esto pudiese estar relacionado al acceso de tecnología de la empresa/establecimiento. También hay ciertos matices en elasticidades de precio relacionadas con el tamaño de empresa y el tipo de industria.