Elasticidades prezo da demanda de electricidade no curto prazo

Empresas Grandes

Consumidores Fogares

Elasticidade -0,0308 -0,0518 -0,2536

Nota: co noso modelo a elasticidade prezo da demanda de electricidade é _¦

  w w 1 1 log log n l l l e duprov CDD p e _{E U S} , que se

calcula para cada grupod e consumidores utilizando os parámetros estimadosEˆ _{e Sˆ (ver Apéndice 4.C), a media} dos parámetros estimados Uˆ ponderada polo número de observacións dispoñibles en cada provincia l e a media _l dos CDD.

Fonte: Elaboración propia

Como era de esperar, nos tres casos a demanda de electricidade é inelástica con respecto ao seu prezo no período analizado. Isto é, un incremento no prezo da electricidade dará lugar,

ceteris paribus, a unha redución menos que proporcional na demanda de electricidade. Os

resultados amosan unha demanda residencial de electricidade máis ríxida que a obtida por

9 _{Con mínimos cadrados ordinarios os estimadores serían consistentes pero non eficientes. Ademais, como se}

avanzou, corríxense os erros estándar polo procedemento de White (1982).

10 _{Despois de probar distintas especificacións alternativas, escolléronse as presentadas nas Táboas 4.C1-4.C3 no}

Apéndice 4.C . Ademais dos parámetros estimados e os t-ratios, proporciónanse os tests F2 _{de significatividade}

conxunta dos parámetros, así como a medida de bondade de axuste R2_{. En termos de bondade de axuste, os}

Labandeira et al. (2006) a partir de datos de gasto en electricidade da Encuesta Continua de

Presupuestos Familiares do INE, xa que este valor corresponde estrictamente coa estimación de

curto prazo mentres que os resultados de Labandeira et al. (2006) pretendían recoller efectos máis de medio e longo prazo. De todos xeitos, os resultados obtidos atópanse dentro dos valores habituais obtidos pola literatura (véxase, por exemplo, Narayan e Smyth, 2005).

Na Figura 4.1 podemos observar las elasticidades prezo estimadas por provincias no caso residencial. Vemos que, en xeral, as maiores elasticidades (en valor absoluto) correspóndense coas provincias interiores, mentres que as menores elasticidades correspóndense coas provincias costeiras. Isto débese probablemente a que as temperaturas son máis extremas nas primeiras (tanto en inverno coma en verán). Ademais, estas diferenzas tamén se explican polos distintos niveis de renda per capita, sendo a elasticidade menor en valor absouto canto maior é o nivel de renda per capita da provincia considerada (ver a Sección 4.5 para unha explicación máis detallada).

A elasticidade é menor no caso das empresas e grandes consumidores ca nos fogares. Esta diferenza explícase probablemente porque os fogares presentan unha maior capacidade de reacción no curto prazo ante variacións no prezo da electricidade, mentres que as empresas xeralmente deben introducir modificacións (con custo positivo) nos seus procesos productivos para poder reducir o seu consumo eléctrico. De feito, é posible aventurar que a adaptación empresarial producirase cando o incremento no prezo da electricidade sexa moi acusado e leve a cambios estructurais que afecten ao seu comportamento como demandantes. En outras palabras, a renda ou a actividade son factores importantes na explicación da demanda eléctrica de consumidores e empresas pero, mentres que existen outras variábeis como os prezos e as variábeis climáticas que afectan a demanda eléctrica dos consumidores domésticos, a actividade por si soa explica o comportamento de grandes consumidores e empresas en canto a demanda eléctrica se refire (dados os actuais niveis de prezos).

Asimesmo, efectuouse unha análise de sensibilidade a través de estimacións adicionais dos modelos nas que se modifican os valores utilizados da elasticidade renda e da elasticidade prezo cruzada do gas natural, incorporando a variación nos valores obtidos para estes parámetros pola literatura académica. Os resultados das novas estimacións amosan uns valores das elasticidades prezo da electricidade moi similares aos obtidos no modelo orixinal, tanto para os fogares como para empresas e grandes consumidores, o que suxire que as elasticidades

estimadas son robustas aos valores das elasticidades dentro do rango estimado na literatura empírica. De feito, os cambios nos valores correspondentes a empresas e grandes consumidores son, no caso máis acusado, inferiores ao tres por cento e practicamente nulos no caso dos fogares11_{. Este exercicio reitera o resultado fundamental do capítulo: o axuste da}

demanda por parte das empresas e grandes consumidores prodúcese case exclusivamente polo estado da súa actividade económica (ciclo económico), mentres que os fogares son moito máis flexíbeis a acomodar a súa demanda vía prezos.

Figura 4.1. Elasticidades prezo residenciales estimadas por provincias

-2,21 -1,59 -0,85 -0,71 -0,61 -0,59 -0,45 -0,31 -0,31 -0,27-0,24 -0,20-0,20-0,15-0,13-0,12-0,10-0,09-0,07 -0,06-0,05-0,04-0,03-0,02 -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 CUEN CA TOLE DO ZAM ORA _AVILA GUA DALA JARA SALA MAN CA SORI A MAD RID CACE RES _LEON ASTU RIAS CANT ABRI A BURG OS BIZK AIA LA R IOJA PALE NCIA MUR CIA ALAC ANT CAST ELLÓ VALE NCIA VALL ADO LID GIP UZKO A ARAB A NAFA RRO A

Nota: Estas elasticidades prezo por provincias calculáronse a partir da fórmula da elasticidade prezo

¦

e _{E U S utilizando os parámetros estimados E}ˆ _{e Sˆ (ver o Apéndice}

4.C), e a media dos CDD e os parámetros estimados Uˆ_l de cada provincia. Excluímos as estimacións de Albacete e Segovia dado que os seus parámetros estimados Uˆ_l non son estatisticamente significativos, o que implica que as súas elasticidades son indistinguibles do caso base. Os resultados non cambian cando as incluímos. Asimesmo, excluímos as estimacións de Ciudad Real e Badajoz polo feito de que dispoñemos de poucas observacións desas provincias

Fonte: Elaboración propia.

Tamén cabe resaltar que a influenza das variábeis climáticas na demanda residencial é pequena pero significativa, de maneira que se nun mes os Heating Degree Days (Cooling Degree Days)

11 _{Cabe destacar que cando se modifica a especificación para chegar á Ecuación 4.14 pérdese variación debido a}

que non se dispón de información a nivel individual do nivel de renda e dos prezos do gas. Isto tamén contribúe á obtención de resultados robustos a diferentes valores das elasticidades prezo cruzadas e das elasticidades renda.

se incrementan en unha unidade, espérase que a demanda eléctrica varíe en media un 0,05% (0,63%). En termos de graos, cando a temperatura mínima (máxima) media nun mes diminúe (aumenta) nun grao centígrado, esperamos que a demanda eléctrica aumente en media nun 0,95% (8,36%). Cabe destacar que a influenza sobre a demanda é maior nos días de calor ca nos días de frío, debido a que para xerar frío depéndese case exclusivamente da electricidade.

4.5. Elasticidades e nivel de renda ou produción

Unha vez estimadas as elasticidades prezo da demanda de electricidade, utilizamos esa información para analizar a súa relación co nivel de renda (produción). Esta análise ten como finalidade, no caso dos fogares, determinar se un maior nivel de renda dá lugar a unha menor preocupación polo prezo da electricidade (menor elasticidade prezo da electricidade en valor absoluto), mentres que no caso de empresas e grandes consumidores, o obxectivo é estudar a influencia do nivel de produción das empresas sobre a reacción de estas a variacións no prezo da electricidade.

Neste contexto, presentamos a relación existente entre a elasticidade prezo e o nivel de renda por provincias para o caso residencial, mentres que para o caso industrial estudaremos a relación existente entre as elasticidades e o nivel de produción tanto por provincias como por sectores. Para realizar esta análise utilizáronse dous contrastes non paramétricos: o contraste de Spearman de correlación por rangos e o contraste de Kendall. Previamente, foi necesario estimar, dentro de cada grupo de consumidores, a elasticidade prezo da demanda en cada provincia. No caso das empresas e grandes consumidores tamén se estimou a elasticidade por sectores. Unha vez obtidas estas estimacións, ordeáronse dentro de cada grupo de datos as distintas provincias (sectores) das que dispoñemos información en función da súa elasticidade prezo estimada, así como en función do seu PIB per capita/renda bruta dispoñíbel dos fogares

per capita en 200512_.

A Táboa 4.4 amosa os valores tanto do estatístico de Spearman (rs) coma do de Kendall (W) para

os tres grupos de consumidores, así como os valores críticos para realizar o contraste cun nivel de significación do 5%. En ambos contrastes, a hipótese nula é a ausencia de asociación entre

as variábeis, hipótese que non se pode rexeitar para as empresas (é dicir, non existe relación entre os rangos). No caso residencial ocorre xusto o contrario, a hipótese nula de ausencia de relación entre os rangos rexéitase en ambos contrastes, ao igual que ocorre no caso dos grandes consumidores. Polo tanto, é posíbel afirmar que a elasticidade da demanda por provincias está relacionada co nivel de renda per capita da provincia no caso residencial, sendo menor (en valor absoluto) a elasticidade canto maior é o nivel de renda per capita. No caso das empresas, a relación entre elasticidade y PIB per capita é inexistente, dependendo a elasticidade doutros factores. Pola súa parte, para os grandes consumidores parece existir unha certa relación entre as variables, aínda que de pouca importancia.

Táboa 4.4. Coeficiente de correlación de rangos de Spearman e estatísticoW de Kendall.