Caracterización del mercado de la distribución minorista de gasolina

Abstract

En este trabajo se analizan las relaciones y las variables significativas en el entorno de las estaciones de servicio que modelan el precio final, aplicando regresiones tipo panel, con una base de datos de 478,114 observaciones y 15 variables explicativas, asimismo se desarrollaron modelos de conglomerados para clasificar las estaciones de servicio. En el estudio, se parte de un marco teórico que incluye, la teoría de mercados oligopólicos, en los cuales se modelan restricciones de oferta, considerando las capacidades instaladas en el corto plazo, así como la diferenciación de producto por efecto de las distancias de los consumidores a las empresas, caso similar al mercado de gasolina específicamente en poblaciones donde hay baja densidad de estaciones de servicio. Se utilizaron varios elementos en el modelamiento entre los cuales se destacan el desarrollo de la matriz de distancias entre las estaciones de servicio, dicha matriz permitió incluir la variable espacial en las regresiones de datos de panel y el análisis de conglomerados para la clasificación de estaciones de servicio. La matriz de ponderación geográfica permitió incluir el efecto de las distancias entre estaciones de servicio en los precios y cantidades vendidas, para ser incluidos en los modelos panel, se consideraron dieciocho escenarios de simulación con diferentes combinaciones de variables. Considerando los resultados de las regresiones iniciales y observando que las banderas no son el principal factor explicativo significativo en el precio de la gasolina vendida en las estaciones de servicio, se hizo un ejercicio de análisis de conglomerados para definir grupos de precios homogéneos considerando variables adicionales a la bandera de la estación, tales como, la cantidad vendida, el PIB municipal y el número de estaciones por municipio. La agrupación por conglomerados se desarrolló utilizando los métodos jerárquicos, dentro de los cuales se incluyeron, centroide, vecino más cercano, vecino más lejano, Ward e indicadores para la elección del número de conglomerados, tales como kl, cindex y db, entre otros y utilizando la semilla de los resultados de los métodos jerárquicos en el método no jerárquico para formar dos grupos específicos y diferenciados en cuanto al comportamiento del precio. Respecto al comportamiento de la elasticidad a nivel de estaciones de servicio para los departamentos, se encontró un predominante comportamiento elástico, con algunos departamentos que posiblemente por una baja oferta de estaciones y dispersión en las mismas mantienen un comportamiento inelástico. Dentro de los resultados de los conglomerados propuestos, se destaca que los grupos determinados, son significativos frente al precio de la gasolina en las estaciones de servicio al realizar las regresiones de panel; asimismo en el 35% de los departamentos analizados, existe una relación significativa entre la demanda de gasolina motor frente al precio en las estaciones. El precio en las estaciones de servicio en el 45% de los departamentos tiene una relación significativa con el producto interno bruto per cápita municipal. El porcentaje de ventas por bandera a nivel municipal tiene una relación significativa con el precio cobrado en las estaciones en el 10% de los departamentos. La estructuración del método propuesto podría utilizarse por entes de política pública y de regulación para diseño de nuevas políticas y señales al mercado, además en trabajos posteriores definir algunas reglas de mercado considerando los grupos determinados de estaciones de servicio.

Abstract In this paper we analyze the relationships and significant variables in the environment of service stations that model the final price, applying panel type regressions, with a database of 478,114 observations and 15 explanatory variables, as well as conglomerate models for classify service stations. In the study, i starts from a theoretical framework that includes the theory of oligopolistic markets, in which supply constraints are modeled, considering the installed capacities in the short term, as well as the differentiation of product by effect of the distances of the consumers to companies, a case similar to the gasoline market specifically in populations where there is low density of service stations. Several elements were used in the modeling, among which the development of the distance matrix between the service stations, the use of panel models for the econometric regressions and the analysis of conglomerates for the classification of service stations stand out. The geographical weighting matrix allowed to include the effect of the distances between service stations in the prices and quantities sold, to be included in the panel models, ten simulation scenarios with different combinations of variables were considered. Considering the results of the initial regressions and observing that the “flags” are not the only significant explanatory factor in the price of gasoline sold at service stations, a cluster analysis exercise was carried out to define homogeneous price groups considering additional variables to the flag of the station, such as, the quantity sold, the municipal GDP and the number of stations per municipality. Clustering was developed using the hierarchical methods, within which were included, centroid, nearest neighbor, furthest neighbor, Ward and indicators for the choice of the number of clusters, such as kl, cindex and db, among others and using the seed of the results of the hierarchical methods in the non-hierarchical method to form two specific and differentiated groups in terms of price behavior. Regarding the behavior of the elasticity at the level of service stations for the departments, a predominantly elastic behavior was found, with some departments possibly maintaining a non-elastic behavior due to a low supply of stations and dispersion in them. Within the results it is highlighted that, for the conglomerates proposed when calculating the regressions of the panels, these are significant compared to the price. In 35% of the departments analyzed, there is a significant relationship between the demand for motor gasoline and the price at the stations. The price at the service stations in 45% of the departments has a significant relationship with the gross domestic product per capita. The percentage of sales per flag at the municipal level has a significant relationship with the price charged at the stations in 10% of the departments. The structuring of the proposed method could be used by public policy and regulatory bodies to design new policies and signals to the market, and in subsequent works to define some market rules considering the groups determined in the market.