Por José Carlos Ramírez (Colegio de la Frontera Norte-Tijuana) y Juan Rosellón (Centro de Investigación y Docencia Económicas)
La reforma energética (RE) de 2013 en México tuvo como objetivos: (1) revertir la caída en la producción de petróleo, (2) abatir el alto endeudamiento y atraso tecnológico de PEMEX y CFE, (3) procurar asistencia internacional en la explotación petrolera de aguas profundas, (4) atraer inversión privada y reducir importaciones para satisfacer la creciente demanda de bienes energéticos, (5) incrementar la competencia de mercado y el bienestar del consumidor, y (6) reducir los costos de generación eléctrica e incrementar la producción de energías renovables.
Para alcanzar estos objetivos, la administración de Peña Nieto (2012-2018) emprendió cambios radicales afectando la cadena de valor del sector energético. Destacan la modificación de artículos constitucionales y transitorios, la expedición de leyes para regular las operaciones de CFE y PEMEX, y el establecimiento de una estructura administrativa bajo la tutela de la Secretaria de Energía (SENER). A siete años de distancia, los resultados no parecen ser convincentes debido a la truncada desintegración de PEMEX y CFE –recientemente desafiada por una contra reforma del presidente, López Obrador (2018-2024)–, al creciente déficit petrolífero, y al alza de precios de los bienes energéticos.
Diversos medios interpretan estos últimos hechos como muestras del fracaso de la RE ¿Son correctas estas imputaciones a la RE? En el artículo Ramírez et al. (2021) respondemos a esta pregunta. Estimamos, primero, las elasticidades de demanda de los principales bienes energéticos y sustitutos y, luego, efectuamos un análisis estático-comparativo para observar los efectos de los precios y subsidios de esos bienes sobre las variaciones en el excedente del consumidor. Para tal efecto, utilizamos el modelo Quasi Almost Ideal Demand System (QUAIDS) (Murray & Mills, 2013) en la estimación de las elasticidades de gas LP, electricidad, gasolina, alimentos y “otros productos” por estratos de ingreso (alto, medio, bajo), y algunas características sociodemográficas de los hogares entrevistados. Una vez calculadas las elasticidades, empleamos el método de Average Treatment Effect on Treated Techniques (Becker and Ichino, 2002) para obtener las cohortes pertenecientes a los grupos de control (2010-2014) y experimental (2014-2018). Finalmente utilizamos la ecuación en Brynjolfsson et al (2003) para calcular las variaciones en los excedentes del consumidor. Los datos provienen de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto entre 2010 y 2018, cuyos universos muestrales son los hogares divididos por deciles de ingreso.
Los resultados estadísticos muestran que, en ausencia de subsidios, las variaciones son negativas debido a la pérdida del excedente del consumidor en el grupo experimental (2014-2018). La pérdida es significativamente mayor en los estratos altos sin importar el tipo de bien, localidad y género del jefe de familia. Al controlar por tipo de residencia, se observa una mayor variación negativa en las áreas urbanas que en las rurales en virtud de que los subsidios a la gasolina y electricidad son más progresivos en las primeras (ver cuadros 1A y 1B). Por el contrario, si incluimos los subsidios, las variaciones en el excedente del consumidor son positivas, aun en escenarios de un incremento sostenido de los precios en el corto (2010-2018) y largo (2000-2018) plazos (cuadro 2). En este caso, las ganancias son mayores para los hogares de las zonas rurales, comandados por mujeres y el bien en consideración es electricidad.
Cuadro 1 Variación del excedente del consumidor por localidad y genero del jefe de hogar (sin subsidios) | |||||||||||||
Hombre | Mujer | ||||||||||||
Electricidad | Gas | Gasolina | Electricidad | Gas | Gasolina | ||||||||
A. Urbano | |||||||||||||
Muestra completa | -0.0323* | -0.0174* | -0.0448* | -0.029* | -0.0197* | -0.0531* | |||||||
Bajo | -0.0103* | -0.0111* | -0.0192* | -0.0111* | -0.0106* | -0.0181* | |||||||
Medio | -0.0392* | -0.0221* | -0.0494* | -0.0369* | -0.0196* | -0.0498* | |||||||
Alto | -0.0498* | -0.0348* | -0.0652* | -0.045* | -0.0421* | -0.0556* | |||||||
B. Rural | |||||||||||||
Muestra completa | -0.0288* | -0.0156* | -0.0377* | -0.0255* | -0.019* | -0.0458* | |||||||
Bajo | -0.0095* | -0.0102* | -0.0157* | -0.0101* | -0.0101* | -0.0172* | |||||||
Medio | -0.0371* | -0.0192* | -0.0442* | -0.0346* | -0.0184* | -0.0442* | |||||||
Alto | -0.0451* | -0.0322* | -0.0601* | -0.0406* | -0.0369* | -0.0525* | |||||||
Significancia estadística del * 0.10; ** 0.05; *** 0.01. | |||||||||||||
Nota: Bajo, Medio y Alto corresponden, respectivamente, a los estratos que incluyen a los deciles 1-3, 4-7 y 8-10. | |||||||||||||
Fuente: Elaboración de los autores.
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Cuadro 2 Variaciones del excedente del consumidor (con subsidio) | |||||||||||||
Escenario | Elasticidad | variación de precios 2014–2018 | Excedente estimado del consumidor | Variación del excedente del consumidor | |||||||||
Corto plazo | 0.1481* | 29.23% | 1.03% (1.65) | 0.36% (0.96) | |||||||||
(1.85) | |||||||||||||
0.3990* | 29.23% | 1.39%* | |||||||||||
(1.67) | (1.79) | ||||||||||||
Largo plazo | 0.2692* | 29.23% | 1.17%* | 0.29% (1.43) | |||||||||
(1.71) | (1.83) | ||||||||||||
0.7593* | 29.23% | 1.46%* | |||||||||||
(1.9) | (1.73) | ||||||||||||
Significancia estadística del: * 0.10; ** 0.05; *** 0.01. El estadístico t aparece entre paréntesis. | |||||||||||||
Fuente: elaboración propia. | |||||||||||||
Se podría argumentar entonces que la RE no ha cumplido con su objetivo de aumentar el bienestar de la población mediante la baja de precios. Sin embargo, la RE no es necesariamente la responsable de la fijación de precios. Por ejemplo, en el sector eléctrico la mayor eficiencia en la generación de energías renovables no ha logrado disminuir las tarifas eléctricas por congestiones de las redes de transmisión. Asimismo, el precio de la gasolina tiene marcadores internacionales que escapan del alcance de una RE. Además, la mayoría de las inversiones del sector toman tiempo en alcanzar su madurez, por lo que no es razonable esperar resultados en la corta vida de la RE. Para hacer que las variaciones en el excedente del consumidor dependan de una mayor eficiencia –y no del costo social asociado con los subsidios (equivalente al 10% del PIB del país)– es importante reorientar el alcance de la reforma, no reducirlo.
Referencias
Becker, S. and Ichino, A. (2002). Estimation of average treatment effects based on propensity scores. The Stata Journal, 2 (4), pp. 358-377. https://doi.org/10.1177/1536867×0200200403
Brynjolfsson, E., Smith, M. and Hu, Y. (2003). Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers. Management Science, Vol. 49 (11), pp. 1580-1596. https://doi.org/10.1287/mnsc.49.11.1580.20580
Instituto Nacional de Estadística y Geografía, INEGI, (multiple years). Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares: ENIGH, diseño muestral: formación de las unidades primarias de muestreo para el levantamiento: https://doi.org/10.18356/72bc7461-es
Murray, A.G. & Mills, B.F., 2013. Food or Fuel: Calculating Elasticities in Understand Heat or Eat Behavior. https://studylib.net/doc/15442782. Accessed 23 August 2020
Ramírez J.C., F. Ortiz-Arango, and J. Rosellón (2021), “Impact of Mexico’s Energy Reform on Consumer Welfare),” Utilities Policy, vol. 70, June: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957178721000254