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5/8/2014 La estimacin del costo marginal de mejora de la calidad: El caso de las empresas de distribucin de electricidad del Reino Unido

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140988312001314 1/28

DOI: 10.1016/j.eneco.2012.06.022

Economa Energa

Volumen 34, Nmero 5 , septiembre de 2012, pginas 1498-1506

La estimacin del costo marginal de mejora de la calidad: El caso

de las empresas de distribucin de electricidad del Reino Unido

Tooraj Jamasb una , , , Luis Orea b ,Michael Pollitt c

Mostrar ms

Abstracto

El objetivo principal de este trabajo es desarrollar un enfoque economtrico para la estimacin de los costos

marginales de la mejora de la calidad del servicio. Estimacin de los costos marginales de calidad puede

ayudar a los reguladores de la energa para disear mecanismos de incentivos ms eficaces para las

utilidades de red para alcanzar niveles ptimos de calidad y reducir la prdida de bienestar debido a la calidad

ptima. Ponemos en prctica esta metodologa a travs de su aplicacin al caso de las redes de distribucin

de electricidad del Reino Unido. El mtodo propuesto nos permite medir el efecto sobre el bienestar de las

mejoras en la calidad observada en el Reino Unido entre 1995 y 2003. Nuestros resultados sugieren que los

incentivos regulatorios para reducir las interrupciones del servicio no han sido lo suficientemente fuerte como

para alcanzar niveles econmicamente eficientes de la calidad del servicio. Nosotros, encontramos que los

incentivos para alentar a los servicios pblicos para reducir las prdidas de energa de la red han dado lugar a

la mejora del rendimiento. Estimamos que las mejoras observadas en la calidad durante el periodo del

estudio slo representaban alrededor del 20% de las ganancias potenciales de bienestar del cliente, por lo

que deja un margen considerable para la mejora econmicamente eficientes en la calidad del servicio.

Reflejos

Mostramos cmo estimar el costo marginal de la calidad. Se demuestra que los incentivos regulatorios

afectan el desempeo empresarial. Se demuestra cmo medir los avances del bienestar de la calidad

cada vez mayor.

Clasificacin JEL

L51 ;L94

Palabras clave

Coste de distribucin de energa elctrica ;El costo marginal ;Un servicio de calidad ;Bienestar social

1. Introduccin

Desde la dcada de 1990, muchos reguladores de las industrias de infraestructura de todo el mundo han

implementado modelos de regulacin basados en incentivos que imitan a los mecanismos de mercado y

promover la mejora de la eficiencia en los monopolios naturales. Estos esquemas han sido adoptadas, en

particular en la regulacin de las redes de transmisin y distribucin de electricidad ( Jamasb y Pollitt, 2001 ).

La calidad del servicio es un atributo importante de la distribucin de la electricidad para los clientes

residenciales, comerciales e industriales, la mayora de las funciones de la economa moderna depende de

electricidad confiable. Los planes de incentivos incentivar las utilidades de red para llevar a cabo un ahorro de

costes. Sin embargo, la lucha por el ahorro de costes puede resultar en una menor calidad de servicio como

el mantenimiento o la mejora en un determinado nivel de calidad es costosa (ver Ter-Martirosyan, 2003 ). Las

preocupaciones sobre los efectos secundarios de los modelos simples de regulacin por incentivos en la

calidad del servicio han sido, en los ltimos aos, hecho que muchos reguladores de electricidad para

disear mecanismos de regulacin por incentivos para la calidad de servicio en las redes de transmisin y

distribucin (ver Yu et al., 2009a ).

Sappington (2005) llega a la conclusin de que no hay soluciones polticas simples para una regulacin

efectiva de la calidad de servicio, pero que dependen de la informacin disponible para el regulador de las

preferencias de consumo y las tecnologas de produccin. Mientras que los estudios anteriores han tratado

de cuantificar el valor de la fiabilidad del servicio ( Allan y Kariuki, 1999 , Kariuki y Allan, 1996 y Yu et al.,

2009a ) y han demostrado que los servicios pblicos responden a la calidad de los incentivos de servicios (

Jamasb y Pollitt, 2007 y Tangeras, 2009 ), el costo marginal de la mejora de la calidad no se estima de

forma explcita. Basar los incentivos en beneficio marginal de mejora de la calidad puede proporcionar

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servicios con un incentivo demasiado generoso para mejorar la calidad socialmente eficiente.

En algunos modelos de incentivos, como en Noruega, incentivos a la calidad estn integrados en la

evaluacin comparativa de costos de las empresas para determinar sus ingresos permitido mientras que el

regulador del Reino Unido Ofgem ha utilizado objetivos de calidad del servicio con esquemas penalizacin

asociada / recompensa para las redes de distribucin. Los objetivos de calidad pueden variar a travs de las

empresas, teniendo en cuenta las heterogeneidades entre ellos y su potencial para mejorar durante un

periodo regulatorio dado el control de precios de distribucin. El cumplimiento de los objetivos de calidad

requiere subsidios justificados en peridicos de los planes de inversin de capital de las empresas de

servicios pblicos para mejorar los activos y equipos que deben ser aprobados por el regulador. En el diseo

de los mecanismos de regulacin incorporada de calidad-, los reguladores se enfrentan a la tarea de

identificar a una curva de demanda de la calidad del servicio (es decir, el precio que los clientes estn

dispuestos a pagar por la calidad) y el coste marginal de la mejora de la calidad. Este ltimo puede ser visto

como un lmite inferior para la fijacin de objetivos de incentivos. Por lo tanto, el conocimiento del costo

marginal de mejora de la calidad y cmo se comparan con los beneficios marginales o la disposicin de los

clientes a pagar (DAP) por la calidad puede ayudar a los reguladores en el establecimiento de objetivos de

calidad y mejor informadas recompensas / sanciones para las empresas.

El objetivo de este trabajo es proponer una metodologa para estimar los costos economtricamente

marginales de mejorar la calidad de los servicios en las empresas de distribucin de electricidad del Reino

Unido, y evaluar la eficacia de los incentivos actuales para mejorar la calidad. Tambin medimos el efecto en

el bienestar econmico de las mejoras de calidad en el Reino Unido y las prdidas de bienestar debido a la

calidad ptima.

Seccin 2 presenta el modelo emprico y se examinan varias cuestiones relativas a la estimacin de los

costos marginales de la calidad del servicio. Seccin 3 se describen los datos y variables utilizadas en el

ejercicio emprico. Seccin 4 presenta las estimaciones de los parmetros utilizando diferentes

especificaciones y estimadores. Seccin 5 resume los resultados y presenta las principales conclusiones.

2. Especificacin del modelo emprico

En esta seccin se especifica un modelo emprico para estimar los costos marginales de la mejora de la

calidad del servicio y la aplicamos esto al caso de las empresas de distribucin de electricidad del Reino

Unido.

Un tema importante a tratar es que, mientras que la informacin precisa sobre los costos y la calidad del

servicio de operacin y de capital podra estar disponible, la variable principal que nos interesa, es decir, el

costo marginal de la mejora de la calidad, no se observa directamente. Sin embargo, este costo puede

inferirse de las estimaciones previas de la funcin de costos de los servicios pblicos. Esto significa que

mientras que podemos estimar "razonablemente bien" el nivel de costos para una utilidad particular, los

costes marginales inferidos son menos precisos - es decir, los intervalos de confianza y los errores de

prediccin son ms grandes que en la funcin de costo.

La bsica funcin de costo a ser estimado se puede escribir como:

donde C es una medida de los costos generales de la utilidad de red, y es la cantidad de energa

suministrada, N es la longitud de la red, e representa las prdidas de energa de la red, y Q es una medida

de la calidad del servicio (medido por la longitud de las interrupciones, los clientes minuto perdido), y t es

una tendencia en el tiempo capturando el efecto de los costes de las mejoras en la tecnologa. 1 Incluimos

longitud de la red para reflejar el tamao del rea de servicio. Longitud de la red se ha utilizado (como

salida) por Ofgem y otros reguladores en la evaluacin comparativa de los costos operativos de las

empresas de servicios pblicos. Utilizamos las prdidas de energa, e , como un factor de costo ya que

estamos interesados en estimar el efecto de reducir las prdidas de energa en distribucin de los costos

totales de los servicios pblicos. Una forma alternativa de escribir la funcin de coste (1) es:

donde d = s / n es una medida de la densidad de la red. 2 Funciones (1) y (2) son equivalentes. Sin

embargo, la interpretacin de algunos coeficientes de cambios, por ejemplo, mientras que la energa

entregada en la ecuacin. (1) se expresa en trminos absolutos, en la ecuacin. (2) se expresa en

trminos relativos. La ventaja de la ec. (2) es que es ms fcil de medir tanto las economas de escala y

economas de densidad. El primer tipo est relacionada con la expansin del sistema a densidad

constante, por ejemplo, la expansin periferia urbana. Como densidad de la red se mantiene constante,

este tipo de expansin requiere la ampliacin de la red actual para satisfacer la demanda adicional. Las

economas que implican aumento de la demanda y de la red pueden ser medidos por la elasticidad

(parcial) de costo con respecto a la longitud de la red, n . El segundo tipo implica la expansin de la salida

de forma simultnea y servicio de densidad, es decir, la expansin de servicio cuando no se requiere de

red adicional. Estas economas pueden ser medidos por la elasticidad (parcial) de costo con respecto la

densidad de la red, d . Contamos con que las economas de la distribucin son en su mayora

relacionados con un aumento de las densidades.

Utilizamos la suma de los gastos operativos y de capital, los gastos totales (Totex) como la variable

dependiente porque los servicios pblicos pueden adoptar diferentes estrategias para combinar insumos

operativos y de inversin de capital para operar y actualizar sus redes y mejorar su calidad de servicio (

Giannakis et al. , 2005 ). 3

( 1 )ln C = ln C ( y , n , e , q , t )

( 2 )ln C = ln C ( n , d , e , q , t )

Gire en



Incluimos minutos de los clientes perdidos (CML), es decir, q , como determinante de los costos directos de

la red privada. Esto nos permite obtener una medida de los costos marginales de mejoras de calidad. 4 El

costo marginal estimado de mejora de la calidad (que es a la vez una medida de los costos privados y

sociales de la mejora de la calidad) y luego se puede utilizar con cualquier estimacin del beneficio social de

mejora de la calidad (es decir, el costo social de las interrupciones del servicio) con el fin de calcular las

prdidas de bienestar debido a los niveles de calidad subptima. 5 prdidas de energa de la red y su costo

estn ms estrechamente relacionada con el estado de los activos y por lo tanto espera que sea ms

correlacionados con Capex que con Opex - en comparacin con la calidad del servicio que se puede

correlacionar con tanto Capex y Opex. El costo de las prdidas de energa son ms fciles de medir y se

basan por lo general en algn promedio anual del precio del sistema.

Como en Yu et al. (2009b) , multiplicamos los minutos perdidos por cliente por el nmero de clientes, con el

fin de ampliar la variable y la incluimos como factor determinante de costos. Yu et al. (2009b) incluye el costo

social de las actas de los clientes perdidos como un costo a ser minimizada junto con los costos privados

directos de la red en un ejercicio de evaluacin comparativa. El beneficio social de mejorar la calidad (medida

por la disposicin a pagar - WTP - para la mejora de la calidad). Puede cambiar con el tiempo, los

acontecimientos, o la eleccin del mtodo de encuesta 6 El nivel de la LMC es un controlador de costos

privados directos de los servicios pblicos . Los costos privados directos son utilizados por los reguladores

en la evaluacin comparativa de costos que a su vez se traduce en la determinacin de los ingresos permiti

utilidades.

Por desgracia, los datos de precios de entrada para las entradas de capital y operativos no disponible. Sin

embargo, en general, se espera que el efecto de los precios de los insumos operacionales y de capital es

capturado por la variable de tendencia temporal como muchos precios industriales tienden a aumentar con el

tiempo. Por lo tanto, el coeficiente de la tendencia en el tiempo podra estar capturando el efecto neto de las

mejoras en la tecnologa y el (los cambios en) precios de los insumos.

Otra cuestin es la de controlar el efecto de las diferencias entre las empresas de servicios pblicos en los

factores ambientales, tales como el clima, la geografa, etc Jamasb et al. (2010) muestran que las

condiciones meteorolgicas deben ser incluidos como determinantes de los costos de distribucin, ya que

muestran un efecto estadsticamente significativo en los costos, y porque se ignora el efecto del clima sobre

los costos de distribucin podra sesgar las estimaciones de los parmetros de otras variables relevantes.

Esta endogeneidad aparece porque las condiciones de mal tiempo tienden a aumentar los costos y reducir la

calidad del servicio. Con el fin de obtener una estimacin consistente de una funcin de costes en el sector

de distribucin de electricidad y retener grados de libertad, aadimos las cuatro variables de tiempo para la

funcin de coste como en Jamasb et al. (2010) . Nuestra funcin de coste puede entonces ser escrita como:

donde g ( w ) es una funcin lineal y W es un conjunto de variables meteorolgicas que puedan afectar a

los costos.

Una ltima cuestin es la dificultad de obtener estimaciones adecuadas del coste marginal privado real de

las mejoras de calidad como puede existir un feed-back entre la calidad del servicio y coste ( Yu et al., 2009b

). De hecho, con el tiempo, los servicios pblicos pueden, en cierta medida, adaptar sus prcticas de

operacin e inversin para evitar interrupciones de energa debidas a condiciones climticas severas o

equipos decadencia. Como era de esperar, esto implica un costo marginal positivo porque la calidad del

servicio se correlaciona positivamente con el costo. Sin embargo, ms interrupciones de energa (es decir,

un deterioro de la calidad de servicio) requieren costos ms correctivas, es decir, costos que estn

asociados con el reemplazo de equipo defectuoso y para restaurar la energa. Por lo tanto, los costos

correctivos podran revertir la relacin anterior y el sesgo del costo marginal estimado de mejoras de calidad

baja.

Para abordar este problema se utiliza un marco terico que tiene en cuenta que, con el tiempo, los costos de

prevencin y correctivas mantienen una relacin diferente con la calidad del servicio. De hecho, algunos

costes son propensos a ser correlacionado con interrupciones contemporneas, mientras que otros costes

con futuros esperados o interrupciones. Estos (inter) relaciones temporales estn representados en la figura.

1 . La cifra supone que los costos correctivos se explican lgicamente slo por las interrupciones de energa

contemporneas. Por otro lado, las empresas de distribucin fueron incentivados a reducir el nmero y

duracin de las interrupciones en el perodo analizado en el presente trabajo. 7 Por lo tanto, es razonable

suponer que cada servicio pblico incurre en costes (costes de inversin y costes de operacin asociados)

cada perodo para evitar interrupciones de energa en el futuro. 8 Tenga en cuenta que esta inversin (o ms

exactamente su costo) es precisamente el costo marginal de la mejora de la calidad que pretendemos

estimar. 9

( 3 )ln C = ln C ( n , d , e , q , t ) + g ( w )



Higo. 1.

Marco terico.

Hay dos implicaciones importantes de este marco terico para la especificacin de la funcin de costo. En

particular, podemos formular la hiptesis de la fig. 1 que: i) el costo de prevencin en perodo t slo depende

de las interrupciones previstas para el futuro; ii) el costo de prevencin es uno de los componentes de Totex

y, por tanto, el coste marginal de la mejora de la calidad se puede medir a partir del derivado de Totex con

respecto a las interrupciones que se espera; y iii) los costos marginales estimadas no son "contaminado"

por los efectos de los costos de correccin, ya que no es posible calcular los costos correctivos futuros (por

ejemplo, en t + 1) en el perodo t . Por las razones expuestas, el mejor enfoque para medir adecuadamente el

costo marginal de la mejora de la calidad es el uso de la CML se espera en el futuro ( Eq ) en lugar de

simultnea CML.

Antes de la introduccin de la especificacin final de la funcin de costes (3) , probamos si el marco terico

anterior se apoya en los datos. Si el marco es correcta: i) la dependencia de q en los gastos contemporneas

probable es que no es estadsticamente significativo, porque no todos los nuevos equipos para evitar

interrupciones de energa estn disponibles al comienzo del perodo y la negativa, aunque dbil, efecto sobre

la q de prevencin costes compensa el efecto positivo del costo correctivo; y ii) minutos de clientes

reducciones perdidos deberan depender de pasado en lugar de los gastos contemporneas. Para poner a

prueba estas hiptesis se estiman varios modelos utilizando q = CML como variable dependiente y los

valores del pasado y contemporneos de Totex como variables explicativas. Un resumen de los resultados

se muestran en la Tabla 1 . 10 En todos los modelos, Totex rezagada un perodo es estadsticamente

significativa, lo que indica que los cambios en q de hecho dependen de los gastos pasados, como lo predice

el marco descrito anteriormente. Tenga en cuenta, sin embargo, que Totex retras dos perodos que no es

estadsticamente significativa, incluso cuando otras variables de costos no estn incluidos en el modelo.

Tambin, como se esperaba, el valor contempornea de Totex no tiene un efecto significativo en la corriente q

. Los resultados en la Tabla 1 parecen apoyar el marco terico descrito en la fig. 1 . 11

Tabla 1.

Relacin entre la calidad del servicio y los gastos contemporneas y pasadas.

Modelo A Modelo B Modelo C Modelo D Modelo E Modelo F

Totex No No - No - -

Totex (- 1) S S S - S -

Totex (- 2) No - No - - No

R-cuadrado 10,6% 10,6% 10,4% 7,8% 10,4% 6,8%

Notas: Si (No) indica que el coeficiente de (no) es estadsticamente signif icativo al 5%. Variable dependiente: q = CML.

En resumen, teniendo en cuenta el marco anterior, la variable que capta mejor el costo marginal de la mejora

de la calidad es la expectativa en t acerca minutos de los clientes perdidos en t . + 1 Por lo tanto, la funcin

de costos para estimar es:

donde la ecuacin es la expectativa en t acerca minutos de los clientes perdidos en t + 1. 12 La magnitud

de las interrupciones de energa en el futuro no se observa por las empresas de servicios pblicos (pero

puede ser observado por el investigador). Por esta razn, sus decisiones se basan en probabilidades

valores esperados. Estos valores esperados estn a su vez condicionadas por los objetivos especficos de

Opciones Figura

Opciones de la tabla

( 4 )ln C = ln C ( n , d , e , la e c u a c i n , t ) + g ( w )



la empresa establecidas por el regulador para incentivar mejoras en la calidad del servicio. Los valores

esperados son, sin embargo, no observaron por el investigador. Por lo tanto, reemplazamos la ecuacin

por Q en t + 1, es decir,

donde el subndice i es sinnimo de servicios pblicos, el subndice t representa tiempo, y es el trmino

de error es clsica. Esperamos que el sesgo clsico de errores en las variables de la atenuacin en el que

el coeficiente de la variable que se mide con el error est sesgado hacia cero ( Wooldridge, 2002 ). Por lo

tanto, el coste marginal de la mejora de la calidad estimada usando la ecuacin. (5) se puede ver como

una cota inferior de los costes marginales reales.

3. De datos y de la muestra

Utilizamos el mismo conjunto de datos como en Yu et al. (2009b) y Jamasb et al. (2010) en 12 redes de

distribucin en el Reino Unido (o ms precisamente, en Gran Bretaa - GB) para el perodo 1995/96 a

2002/03. La dimensin de la seccin transversal y la hora de nuestro conjunto de datos de panel est

condicionada por la disponibilidad de datos meteorolgicos. Dos compaas GB se excluyeron los registros

completos de los datos meteorolgicos en sus reas de servicio no estaban disponibles. Adems, se

excluyeron los datos de 2003/04 a partir del anlisis, que haba sido objeto de ajuste por el regulador con el

fin de controlar los costos relacionados con el clima atpico. 13

Dos estaciones meteorolgicas en el rea de servicios de las empresas fueron seleccionadas para

representar a cada empresa y los promedios de las mediciones fue tomada (donde dos estaciones

climticas no estaban disponibles, se utiliz una estacin meteorolgica). Todos los datos de tiempo anual

se utiliza para maximizar el uso de la informacin disponible para cada empresa. Utilizamos cuatro variables

meteorolgicas, a saber. temperatura mnima del aire ( compaero ), el nmero de das en que las

temperaturas mnimas concretas estaban por debajo de cero grados ( DCTE ), el nmero de das con lluvia

pesada ( dhail ), y el nmero de das con el trueno odo ( dthu ). En Jamasb et al. (2010) se ha demostrado

que estos eran suficientes para controlar la mayor parte del efecto de las condiciones meteorolgicas en los

costos.

Tabla 2 reporta las estadsticas de resumen de los datos utilizados. Los datos monetarios y fsicos para las

entradas y salidas se basan en publicaciones e informacin de Ofgem. Los datos sobre la calidad del servicio

se basa principalmente en informacin de calidad anuales de Distribucin de Electricidad de Ofgem de

Servicio Informe. Los datos meteorolgicos se obtuvieron de la oficina del Reino Unido meteorolgico para la

mayora de las estaciones de observacin. Todas las variables monetarias estn expresadas en trminos

reales 2003. Las temperaturas estn expresadas en grados Celsius y las restantes variables se expresan en

nmero de das al ao.

Tabla 2.

Estadstica descriptiva (96 observaciones).

Descripcin Variable Unidad Signif icar Std..

prog.

Min Max

El total de gastos Totex Millones de libras

esterlinas

177.38 62.80 74.86 373.88

Los gastos de capital Capex Millones de libras

esterlinas

85.92 33.00 36.00 203.94

Gastos operacionales Opex Millones de libras

esterlinas

91.46 43.52 30.64 267.02

Longitud de la red n Mil km 55.84 15.27 32.002 92.121

La densidad de la red = (energa suministrada)

/ longitud de la red)

d GWh / km 0.37 0.07 0.15 0.48

Las prdidas de energa en distribucin e Mil GWh 1.53 0.58 0.36 2.61

CML = (minuto de clientes perdidos) (n de

clientes)

q Millones de

minutos

163.75 76.58 60.67 670.58

Temperatura mnima del aire mate Grados C 1.06 1.57 - 1.9 5.7

Hail dhail Das 2.25 2.66 0 14

Trueno dthu Das 10.57 5.93 2 27.4

La temperatura del concreto DCTE Das 57.76 22.97 14.6 107.5

-La disposicin a pagar WTP / min 1.93 0.61 0.87 3.82

Descripcin de las variables meteorolgicas: compaero . = (media mensual ms baja) Temperatura mnima del aire DCTE

= Nmero de das en que la temperatura mnima concreta era por debajo de 0 C. dhail = Nmero de das de granizo cay

(00-24 GMT), es decir, la precipitacin slida con un dimetro de 5 mm o ms. dthu = Nmero de das en que se oy un

trueno.

4. Los resultados empricos

Segn lo establecido en la Seccin 2 se estima una especificacin translogartmica de la funcin de coste (5)

( 5 )ln C qu e ln C = ( n e s , d e s , e q u e , q it 1 , t ) + g ( w e s ) + q u e


Artculo esquema

Mostrar esquema completo

Abstracto

Clasificacin JEL

Palabras clave

1. Introduccin

2. Especificacin del modelo emprico

3. De datos y de la muestra

4. Los resultados empricos

5. Resumen y conclusiones

Referencias

Figuras y tablas

Tabla 1

Tabla 2

Tabla 3

Tabla 4

Tabla 5

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. Esta funcin se puede interpretar como de segundo orden de aproximacin a la funcin de costes

subyacentes de las empresas. Todas las variables explicativas se dividen por la media geomtrica de la

muestra, por lo que los parmetros de primer orden pueden ser interpretados como elasticidades en la media

geomtrica de la muestra. Tabla 3 muestra las estimaciones de los parmetros utilizando OLS. 14 Se

presentan los resultados de dos modelos alternativos. El primer modelo utiliza, como sugiere nuestro marco

terico, los minutos de los clientes perdidos en el prximo perodo ( q t + 1 ) como determinante de costos. El

segundo modelo utiliza los minutos de los clientes perdidos contemporneas ( q t ) como variable explicativa.

Todas las elasticidades en el modelo 1 tienen los signos esperados en la muestra la media geomtrica: los

coeficientes de primer orden estimados de longitud de la red ( n ella ) y la densidad de la red ( d ella ) son

positivos y estadsticamente significativos, y el coeficiente de prdidas de energa ( ae que ) y el plomo de las

actas de los clientes perdidos ( q es + 1 ) son negativos, lo que sugiere un costo marginal positivo de mejora

de la calidad a la que nos volveremos ms adelante. En general, estos resultados parecen apoyar el marco

terico descrito en la fig. 1 . Por otra parte, el coeficiente de la tendencia en el tiempo es negativo y

estadsticamente significativo, lo que indica la existencia de progreso tcnico en el sector, y la mayora de

los coeficientes del tiempo tambin son significativas, lo que indica que las condiciones climticas son

importantes y que deben ser incluidos como costos determinantes. 15

Tabla 3.

Estimaciones de los parmetros de MCO. Funcin de costes Translog. Variable dependiente: lnTotex.

Modelo 1 Modelo 2

Variable Coef. SE Variable Coef. SE

ln que n es 1.105 *** 0.156 ln que n es 1.229 *** 0.150

ln d ella 0.593 *** 0.164 ln d ella 0.532 *** 0.160

En un correo que -0,191 * 0.106 En un correo que -0.271 *** 0.102

ln q es 1 + -0.241 *** 0.073 ln q es -0.074 0.069

1/2 (ln n es ) ^2 1.652 1.257 1/2 (ln n es )

^2 1.119 1.659

1/2 (ln d ella ) ^2 0.335 1.116 1/2 (ln d ella )

^2 -0.146 1.341

1/2 (ln e es ) ^2 -0.651 0.411 1/2 (ln e es )

^2 -0.274 0.459

1/2 (ln q es + 1 ) ^2 0.231 * 0.130 1/2 (ln q es )

^2 0.054 0.302

ln n que ln d ella 2.004 * 1.169 ln n que ln d ella 0.271 1.341

ln n que ln ae que -0.316 0.716 ln n que ln ae que -0.304 0.942

ln n que ln q es 1 + -0.948 ** 0.415 ln n que ln q es -0.304 0.408

ln d ella ln ae que 0.031 0.593 ln d ella ln ae que 0.053 0.724

ln d ella ln q es 1 + -1.174 ** 0.444 ln d ella ln q es 0.107 0.418

En un correo que ln q es 1 + 0.515 0.326 En un correo que ln q es -0.231 0.275

t -0.085 ** 0.008 t -0.089 *** 0.008

aparearse que 0.065 *** 0.021 aparearse que 0,068 *** 0.021

DCTE que 0.032 *** 0.009 DCTE que 0.030 *** 0.008

dhail que 0.008 ** 0.004 dhail que 0.002 0.004

dthu que 0.005 *** 0.001 dthu que 0.004 *** 0.001

Interceptar 4.994 ** 0.115 Interceptar 5.158 *** 0.111

R-cuadrado 0.815 R-cuadrado 0.801

F-test Valor p-valor

H 0 : ln C se / ln q es = 0 en el Modelo 1 aadiendo q es tan determinante costo 1.059 0.390

H 0 : ln C se / ln q es = 0 en el modelo 2 1.638 0.160

Notas: *** (**) (*) indica que el coeficiente es estadsticamente signif icativo al 1% (5%) (10%).

En el Modelo 2 reemplazamos q t + 1 con q t como determinante de costos con el fin de identificar la variable

que mejor captura el costo marginal de la calidad de la mejora del servicio. El coeficiente de primer orden del

minuto de los clientes perdidos contemporneas es negativo, pero no estadsticamente significativa. Por otra

parte, las pruebas F proporcionadas en la parte inferior de la Tabla 3 indican que todo el conjunto de

coeficientes de q t no son conjuntamente significativos en un modelo tanto extendida que incluye tanto

variables de calidad de servicio (es decir, q t y q es + 1 ), y el modelo con slo q t . Estos resultados apoyan la

estrategia emprica propuesto (marco terico), que aboga por el uso de los minutos de los clientes esperados

perdidos ( q es + 1 ) para medir el costo marginal de la mejora de la calidad.

En otro anlisis de la solidez de nuestro modelo de mnimos cuadrados ordinarios, hemos probado la

existencia de endogeneidad mediante la realizacin de varias pruebas de Hausman y teniendo en cuenta que

el trmino de error en la ecuacin. (5) se puede descomponer en dos trminos: el ruido variable en el tiempo

clsico plazo ( v es ), y una empresa de efecto invariante en el tiempo ( i ). 16 Las pruebas de Hausman se

han llevado a cabo utilizando un estimador ms general IV, y, en particular, el uso de l, que nos permite

probar tambin la validez de la instrumentos seleccionados. En primer lugar, hemos probado si nuestras

determinantes de costos se correlacionan con i , es decir, la heterogeneidad no observada entre las

empresas. Sin embargo, otra fuente de endogeneidad es la correlacin con el trmino de ruido, V es , que

tambin se prueba utilizando pruebas de Hausman. 17 Los resultados de estos ensayos se muestran en la




Tabla 4 .

Tabla 4.

GMM y pruebas de endogeneidad.

Fit y la validez de

la regresin GMM

Pruebas de

endogeneidad

Modelo Hiptesis nula Los instrumentos no incluidos en X Pseudo-

R 2

Sargan

(a), (b)

Prueba de

Hausman (a),

(d)

GMM1 Cov (X es , i ) = 0, donde X es

es el conjunto de variables

explicativas

Desviaciones individuales de todas

las variables

0.629 (C) 10.076

(C) [0.951]

GMM2 Cov (X es , i ) = 0 Igual que GMM1 + sus cuadrados 0.753 22.814 8.911

[0,2456] [0,9749]

GMM3 Cov (X que , i ) = 0, a excepcin

de las variables meteorolgicas

Igual que GMM1, salvo las

desviaciones de las condiciones

meteorolgicas

0.683 3.415 2.204

[0,4909] [0,9999]

GMM4 Cov (ln n ella , v es ) = 0 rea abastecida + Tiempo al

cuadrado

0.714 1.114 3.611

[0.892] [0,6066]

GMM5 Cov (ln d ella , v es ) = 0 ln d es - 1 + tiempo al cuadrado 0.786 0.744 5.751

[0,9457] [0,3312]

GMM6 Cov (ln e que , v es ) = 0 En un correo que - 1 + tiempo al

cuadrado

0.789 2.849 1.807

[0,5834] [0,8751]

GMM7 Cov (ln q es + 1 , v es ) = 0 [Ln q ella - ln q es - 1 ] + tiempo al

cuadrado

0.751 0.758 8.887

[0,9439] [0,1136]

GMM8 Cov ((ln e que , v es ) = 0, Cov (ln

q es + 1 , v es ) = 0

Igual que GMM6 + [ln q es - ln q es -

1 ]

0.741 1.905 3.272

[0,7532] [0,9742]

GMM9 Cov ((ln e que , v es ) = 0, Cov (ln

q es + 1 , v es ) = 0

Cov (ln d ella , v es ) = 0

Igual que GMM6 + ln d ella - 1 0.686 0.73 15.12

[0,9475] [0,4428]

Notas:

(A) los valores de p entre parntesis.

(B) La prueba de Sargan se utiliza para comprobar si hay exceso de identif icar las restricciones en un modelo estadstico.

Esta estadstica asinttica chi-cuadrado con (ninguna variable - sin instrumentos) grados de libertad bajo la hiptesis nula

de que el trmino de error no est correlacionado con los instrumentos.

(C) No est disponible como df = 0.

(D) La prueba de Hausman se utiliza para comprobar la endogeneidad de un (conjunto de) Variable (s) mediante la

comparacin de variables instrumentales (o GMM) estima que los mnimos cuadrados ordinarios (OLS) estimaciones. Esta

estadstica tiene asinttica de la distribucin chi-cuadrado con el nmero de grados de libertad igual al nmero de variables

independientes que se estn probando para la endogeneidad.

Cabe sealar que las pruebas de Hausman se llevaron a cabo utilizando estimadores GMM apropiadas,

como se indica por las pruebas de Sargan. No podemos rechazar la hiptesis nula de que los instrumentos

seleccionados son vlidos en cualquiera de los modelos GMM estimados. Los tres primeros modelos en el

Cuadro 4 se nos permite analizar si las variables explicativas estn correlacionadas con los efectos firmes.

Todos ellos, al igual que el estimador FE, utilice las desviaciones de la persona significa como instrumentos

de las mismas variables en niveles. Debido a la falta de correlacin con los efectos en firme no podr ser

rechazada en cualquiera de estos tres modelos se puede concluir que las variables explicativas no estn

correlacionadas con los efectos firmes. Hemos llevado a cabo varias pruebas de Hausman para examinar la

falta de correlacin de cada determinante costo individual (y sus interacciones con otras variables) con el

trmino de ruido. Como se muestra en la Tabla 4 , se ensayaron tambin correlaciones de conjuntos

especficos de determinantes de costes con el trmino de ruido. En todos ellos, la falta de correlacin no fue

rechazada. Otro resultado digno de mencin que nos permite soportamos el estimador MCO es que el ajuste

de la regresin OLS es mucho mayor que el ajuste de los estimadores alternativos IV.

En general, las pruebas realizadas parecen indicar que las estimaciones de los parmetros de MCO son

consistentes y por lo tanto pueden ser utilizados para analizar las economas de escala y las economas de

densidad, y que el coste marginal de las mejoras de calidad se puede estimar mejor utilizando minutos de

clientes esperados perdidos, es decir, utilizando Modelo 1.

Longitud de la red ( n ella ) y la densidad de la red ( d ella ) nos permiten medir respectivamente economas de

escala y economas de densidad. Las economas de escala estn relacionados con la expansin del

sistema a una densidad constante y por lo tanto se pueden medir por la elasticidad parcial de coste con




respecto a la longitud de la red. El coeficiente de primer orden de la longitud de la red es 1,1051. Es decir, las

exhibiciones de tecnologa rendimientos decrecientes a escala en la muestra significa que la expansin

requiere la ampliacin de la red actual para satisfacer la demanda adicional. Algunos estudios anteriores han

encontrado deseconomas de escala en la distribucin de electricidad (vase, por ejemplo Yatchev, 2000 y

Cronin y Motluk, 2007 ). Por otro lado, las economas de densidad implican expansin de la produccin

simultnea y densificacin servicio, es decir, expansin en las reas de servicio existentes que no se

requiera de red adicional. El coeficiente de primer orden de la densidad de la red es 0,5931, lo que indica que

las economas de densidad son ms altas que las economas de escala ( Guldmann, 1985 y Filippini, 1998

), y que los rendimientos crecientes se deben a un aumento de las densidades. Es decir, la infraestructura de

red dada, redes de distribucin de electricidad presentan caractersticas de monopolio natural. 18

Las elasticidades individuales estimadas para cada observacin muestran que la elasticidad de escala

aumenta con el tamao, donde las empresas ms pequeas presentan rendimientos crecientes a escala, y

medianas y grandes empresas exhiben rendimientos decrecientes a escala. En una versin anterior del

documento, hemos encontrado que el "carcter decreciente" del costo total es causada por los rendimientos

decrecientes a escala en los insumos de capital, y que los servicios pblicos tienden a sustituir los insumos

de capital para los insumos de operacin a medida que aumenta la densidad de la red. Los resultados antes

mencionados sugieren que las compaas elctricas de baja y alta densidad de la red adoptan diferentes

combinaciones de insumos operativos y de capital, 19 , as como los servicios pblicos de diferentes

tamaos.

Nuestro objetivo es estimar los costos economtricamente marginales de mejorar los servicios de calidad de

los servicios pblicos con el fin de arrojar luz sobre la eficacia de los incentivos reguladores en el Reino Unido

para mejorar la calidad. Una vez que se estima el modelo de costos Translog, un valor de costo marginal se

puede obtener para cada empresa mediante la siguiente ecuacin:

donde EL es la elasticidad de costos con respecto a z y z es sinnimo de calidad, ya sea en trminos de

prdidas de energa de red o minutos totales de clientes perdidos.

Una utilidad regulada debe ofrecer incentivos de recompensa / penalizacin para mejorar la calidad, que

coincide con el coste social de la mejora de la calidad. Siempre y cuando el costo marginal de la mejora de la

calidad es inferior a los incentivos ofrecidos a la empresa responder positivamente y mejorar la calidad del

servicio. Cuando el contrario es el caso y el costo marginal de la mejora de la calidad es ms alta que el

incentivo del regulador, las utilidades podran simplemente pagar la multa en lugar de mejorar la calidad. En

esta situacin, a la larga, la utilidad debe reducir los gastos relacionados con la calidad y permitir que la

calidad empeore hasta que la igualdad entre los costes privados marginales de mejora de la calidad y el

costo social marginal de la mejora de calidad son iguales.

Utilizando las estimaciones de los parmetros del Modelo 1 en la Tabla 3 calculamos los costos marginales

de reduccin de prdidas de energa de cada empresa, como se muestra en la figura. 2 . El coeficiente de

primer orden de las prdidas de energa (en logaritmos) es negativo y estadsticamente distinto de cero. Esto

sugiere que, en promedio, el costo marginal de reducir las prdidas de electricidad es positiva. El costo

marginal promedio estimado en nuestra muestra es de aproximadamente 2,4 cntimos por kWh. Tenga en

cuenta que este costo es menor que el 4,8 peniques por kWh establecidas por el regulador para premiar

(sancionar) reduccin de las prdidas (incrementos) en el cuarto perodo de control de los precios de

distribucin ( Joskow, 2006 y Yu et al., 2009a ). Por lo tanto, podemos concluir que el plan de incentivos

ofrecido por el regulador de servicios pblicos para reducir sus prdidas de energa es suficiente para mejorar

el rendimiento.

Higo. 2.

El costo marginal de reducir las prdidas de distribucin de electricidad.

En una versin anterior del documento, 20 hemos identificado diferentes estrategias para reducir las prdidas

de energa de acuerdo con el peso relativo de los gastos operativos y de capital en el costo marginal total.

Estas categoras corresponden en trminos generales a empresas de servicios pequeas, medianas y

grandes, y sugieren que mientras que la reduccin de las prdidas en pequeas utilidades implica

principalmente los gastos de funcionamiento, lo que reduce las prdidas de las grandes empresas de

servicios pblicos en su mayora requiere de inversiones de capital. Mejora de la calidad del servicio en los

servicios pblicos medianas implica una inversin similar en el capital y los insumos operacionales.

( 6 )

Opciones Figura



Los puntos transversales en la figura. 3 representan los costes marginales estimadas de la reduccin de los

minutos de los clientes perdidos por un minuto. Los costes marginales se obtuvieron mediante el clculo de

la elasticidad de costo con respecto a los minutos de los clientes de plomo perdido, q t + 1 , ya que esta

elasticidad no est "contaminado" por los costos correctivas. Los puntos grises simulan el costo marginal

cuando otros factores determinantes de costos se evalan en la media muestral. Dos observaciones estn

en orden. En primer lugar, los puntos transversales sugieren una relacin entre la disminucin de minutos de

costos marginales y los clientes perdidos. Esto implica que, como era de esperar, una mayor calidad se

asocia con un mayor costo marginal de la mejora de la calidad (vase Yu et al., 2009a ). En segundo lugar, la

gran dispersin en torno a los puntos grises indican que el costo marginal de la mejora de la calidad vara

considerablemente entre los servicios pblicos debido a su diferente configuracin (es decir, la longitud de la

red, la densidad de la red, las condiciones climticas, etc.) Sin embargo, debido a su propia configuracin,

todas ellas tienen curvas marginales a la baja de costes similares a la representada en la fig. 3 para la utilidad

de "representante".

Higo. 3.

El costo marginal de reduccin de minutos de los clientes perdidos.

El coeficiente de primer orden de ln q t + 1 en el Modelo 1 es negativo y estadsticamente distinto de cero.

Esto sugiere que, en promedio, el costo marginal de la reduccin de minutos de los clientes perdidos es

positivo y estadsticamente significativo. En particular, el costo marginal promedio en nuestra muestra es de

aproximadamente 30,7 peniques por minuto perdido. Multiplicando esto por el nmero de clientes que

obtenemos el costo marginal de evitar un minuto entre todos los clientes. Este costo marginal de un minuto

por cada cliente es igual a 0,69 millones de libras para la utilidad promedio en nuestra muestra (8,28 millones

de libras para los 12 servicios pblicos analizados). Por lo tanto, los costos marginales estimadas aqu son

considerablemente ms grandes que los tipos de incentivos establecidos por el regulador del Reino Unido

para cada utilidad en la ms reciente revisin de control de los precios para reducir minuto cliente perdido (ver

Joskow, 2006, p.56 ). De hecho, utilizando el perodo de 2004/5 como referencia, el incentivo promedio

durante un minuto por cliente es de 0,21 millones de libras, es decir, un tercio del coste marginal estimado

por cliente. 21 Como Yu et al. (2009a) que ya se encuentra, se puede concluir tambin que los incentivos del

Reino Unido no eran lo suficientemente fuertes como para incentivar la mejora de la calidad del servicio. En

particular, Yu et al. (2009a) encontr que el costo social de las interrupciones (medido multiplicando negocio

y disposicin a pagar-domstica por minutos totales de clientes perdidos) fue considerablemente mayor que

los incentivos de recompensa / penalizacin que se ofrecen a las empresas de servicios pblicos.

Por otra parte, como ha sealado Joskow (2006) , no est claro que los valores para las tasas de incentivos

establecidos por el regulador del Reino Unido para cada utilidad se originan en. Sin embargo, se espera que

se correlacionan con costo marginal empresas de servicios pblicos. De hecho, utilizando los tipos de

incentivos para el perodo de 2004/5, el coeficiente de correlacin con los costos marginales es bastante

alta, alrededor del 72%. Este coeficiente se eleva hasta el 76% si se comparan los tipos de incentivos con el

costo marginal de evitar un minuto por cada cliente. Esto sugiere que, a pesar de la funcin de coste

estimado en el cuadro 3 slo dispone en la media muestral de una aproximacin de primer orden a los costos

marginales subyacentes, las diferencias estimadas entre los servicios pblicos parecen ser confiables. A la

inversa, ya que el costo marginal de la mejora de la calidad vara en los servicios pblicos, diferente (ms)

niveles de calidad estn asociados con diferentes (mayores) los costos marginales y hay grandes

diferencias entre los servicios pblicos en tamao y caractersticas de la red, nuestros resultados sugieren

que la adaptacin de los incentivos para cada utilidad. La alta correlacin entre las tasas de incentivos y

costos marginales estimadas parece indicar que el regulador ha tenido en cuenta, en cierta medida, las

diferencias en los costos marginales para el diseo de los planes de incentivos en el Reino Unido. La

implicacin de esto es que el valor social marginal de la mejora de la calidad difiere a travs de los servicios

pblicos y tal vez que hay diferencias en la eficiencia de los servicios pblicos con respecto a la mejora de la

calidad. Si con el tiempo se eliminan estas diferencias a continuacin las diferencias entre las empresas en

los niveles de calidad se harn gradualmente ms pequeas. Niveles de coste y calidad ms similares sern

luego permitir que el regulador a adoptar planes de incentivos conceptualmente ms eficientes que utilizan la

competencia por comparacin en funcin del rendimiento medio del sector (ver Shleifer, 1985 ).

Opciones Figura



Un anlisis ms profundo podra revelar diferencias entre los servicios pblicos del Reino Unido con el fin de

mejorar la calidad del servicio. De hecho, la reduccin de minutos de los clientes perdidos por los servicios

pblicos de baja calidad en su mayora implica el aumento de los insumos operacionales. Por el contrario,

cuando la calidad del servicio que ya es alto, nuevas reducciones de minutos de los clientes perdidos implica

sobre todo la inversin en insumos de capital, tales como la adquisicin de equipos sofisticados o mediante

cables subterrneos que son costosos. Por lo tanto, estos resultados reiteran que el coste marginal de la

mejora de la calidad de los servicios pblicos de alta calidad es mayor que para las empresas de baja

calidad.

Por ltimo, los costes marginales estimadas nos permiten evaluar hasta qu punto los servicios pblicos son

de su nivel ptimo de calidad y para calcular las prdidas de bienestar asociadas debido a los niveles de

calidad ptima. Esto requiere una estimacin del cliente de la disposicin a pagar (DAP) por mejorar la

calidad. Para ello, se utilizan los datos de WTP utilizados por Yu et al. (2009a) . Estos datos cubre los

clientes domsticos y comerciales y se obtuvo de las encuestas a clientes del Ofgem-Accent de DAP por la

calidad del servicio en 2004 ( Ofgem, 2004 ). 22 En la muestra analizada en este estudio, la disposicin a

pagar para evitar una interrupcin de la alimentacin un minuto es en promedio de 1.92. Sin embargo, los

resultados preliminares de la encuesta realizada en 2008 indican que la DAP anterior se sobreestim (

Acento, 2008, p.103 ). Por lo tanto, adoptamos una posicin conservadora y simulamos los niveles ptimos

de calidad asumiendo que WTP subyacente es del 50% de los primeros WTP. Dos razones adicionales

pueden justificar este ajuste: i) el costo marginal de la mejora de la calidad puede ser subestimado debido al

problema de la variable-en-error mencionado en la seccin 2 , y ii) suponiendo constante la DAP, somos

propensos a sobrestimar las ganancias de bienestar si la verdadera disposicin a pagar curva es decreciente

con la calidad. Los resultados de la simulacin se presentan en la Tabla 5 por empresa. La tabla muestra que

la calidad del servicio real es, en promedio, muy lejos de los niveles ptimos. En particular, aunque minutos

reales de los clientes perdidos es de unos 161 millones de dlares en promedio, la ptima minutos cliente

perdido es 45% menos que los niveles reales. Pasar de los niveles reales de las ptimas dara una ganancia

de bienestar del cliente 70,5 millones de libras. Esta mejora en la calidad costara unos 34 millones de libras,

lo que representa un incremento del 19% en el costo total de cada utilidad. En general, el bienestar social

sera mayor que el aumento del bienestar social, se valoran a 36,5 millones de libras.

Tabla 5.

Resultados de la simulacin (medias de 12 empresas de servicios pblicos).

Variable Unidades Anlisis del bienestar debido al

nivel de calidad subptima

Las ganancias en bienestar debido a las

mejoras de calidad observados

Actual CML Millones de

minutos

161.2 -

Optimal CML Millones de

minutos

87.7 -

% De reduccin

en la LMC

Porcentaje 44.6 9.1

Las ganancias

de los clientes

Millones de

libras esterlinas

70.5 13.4

Costes

adicionales

Millones de

libras esterlinas

34.0 4.1

Las ganancias

en bienestar

Millones de

libras esterlinas

36.5 9.3

Adems, los costos marginales estimadas nos permiten medir el efecto sobre el bienestar de las mejoras de

calidad en el Reino Unido. Los resultados de la simulacin utilizando el WTP originales se muestran en la

ltima columna de la Tabla 5 . El promedio de mejora de la calidad en nuestra muestra fue de

aproximadamente 9,1% a partir de 1995/6 a 2002/3, que representan una quinta parte de la reduccin ptima

en minutos cliente perdido . Esta mejora se ha producido una mejora en el bienestar de clientes del 13,4

millones de libras, lo que representa el 20% de las ganancias potenciales de bienestar de los clientes. Esta

mejora de la calidad ha costado alrededor de 4,1 millones de libras para lograr, lo que representa un 2,3% de

las utilidades costos totales. En general, el bienestar social se ha incrementado en un 9,3 millones de libras.

5. Resumen y conclusiones

Calidad de servicio en redes de distribucin de electricidad es importante para los clientes residenciales,

comerciales e industriales por igual, ya que muchas de las funciones de una sociedad moderna dependen de

la electricidad. Sin embargo, la mejora en un nivel dado de calidad de servicio tiene un coste. Los posibles

efectos de la regulacin por incentivos a la calidad del servicio en los ltimos aos ha despertado el inters

de los reguladores y una serie de reguladores de la electricidad han hecho un considerable esfuerzo para

disear mecanismos de regulacin adecuados de calidad de servicio en redes de transmisin y distribucin

de electricidad. En el diseo de los mecanismos de regulacin incorporada de calidad-, los reguladores se

enfrentan a la tarea de determinar una curva de demanda del mercado de servicios, as como el costo

marginal de mejoras de calidad.

El objetivo principal de este trabajo es estimar los costos economtricamente marginales de mejorar los




Accent, 2008

Allan y Kariuki, 1999

Cronin y Motluk, 2007

Filippini, 1998

servicios de calidad en las redes de distribucin de electricidad del Reino Unido. Los costos marginales

estimadas nos permiten arrojar luz sobre la eficacia de los incentivos actuales del Reino Unido para mejorar

la calidad, y para calcular los niveles ptimos de calidad y prdidas de bienestar debido a los niveles de

calidad ptima. Nuestras estimaciones de los parmetros tambin nos permiten medir el efecto sobre el

bienestar de las mejoras en la calidad observada en el Reino Unido.

Con el fin de alcanzar estos objetivos, hemos abordado varios temas. En primer lugar, mientras que la

informacin precisa acerca de los costos operativos y de capital y servicios de calidad puede estar

disponible, el costo marginal de la mejora de la calidad no se observa directamente. Por esta razn, se infiere

a partir de una estimacin anterior de las empresas de servicios pblicos la funcin de coste que refleja tanto

la tecnologa subyacente (fsica) y los (las consecuencias de la) entorno normativo que condiciona a los

servicios pblicos 'rendimiento. Una segunda cuestin es que la calidad de servicio es probable que se

correlacion negativamente con los costos correctivos, pero positivamente correlacionada con los costos de

prevencin. Hemos tratado de aislar el costo marginal pura de mejoras de calidad mediante la sustitucin de

los actuales niveles con (un proxy de) los niveles esperados de servicios de calidad como factor determinante

de costos. Una tercera cuestin es controlar el efecto de las diferencias entre los servicios pblicos en los

factores ambientales, tales como el clima, la geografa, etc Con el fin de estimar consistentemente una

funcin de costos para las redes de electricidad, se incluyeron variables meteorolgicas como determinantes

de costos, y la prueba de potencial endogeneidad cuestiones. Las pruebas realizadas indican que las

estimaciones de los parmetros de MCO son consistentes y pueden ser usados para analizar las economas

de escala o economas de densidad. Nuestras pruebas tambin apoyaron la opinin de que el costo marginal

de la mejora de la calidad se puede estimar usando minutos de clientes esperados perdidos.

Los costos marginales estimados sugieren que los incentivos ofrecidos por el regulador del Reino Unido para

reducir sus prdidas de energa de la red son suficientes para producir una mejora en el desempeo del

sector. Sin embargo, esta mejora es probable que no se distribuye homogneamente entre los servicios

pblicos ya que algunos de ellos parecen ser suficientemente incentivados a reducir sus prdidas de energa.

Nuestros resultados tambin sugieren la existencia de diferentes estrategias en las redes de distribucin de

electricidad del Reino Unido para efectuar reducciones de las prdidas de energa de la red.

Se encontr que mientras que el nivel superior de calidad de servicio est asociado con un mayor costo

marginal de la mejora de la calidad, el costo marginal de la mejora de la calidad vara considerablemente

entre los servicios pblicos debido a su configuracin diferente. Nuestros resultados sugieren, por tanto, la

adaptacin de los incentivos para cada utilidad. La alta correlacin entre las tasas de incentivos y costos

marginales estimadas (76%) parece indicar que el regulador tom diferencias en los costos marginales en

cuenta en el diseo de los planes de incentivos en el Reino Unido. Sin embargo, sobre la base de nuestros

resultados, podemos concluir que el sistema de incentivos del Reino Unido, al menos durante el perodo de

nuestro estudio, no era lo suficientemente fuerte como para incentivar las reducciones de minutos de los

clientes perdidos por los costos marginales estimadas en este trabajo son mucho mayores que los

incentivos ofrecidos por el regulador del Reino Unido. Tambin encontramos diferentes estrategias para

hacer frente a las reducciones en minutos de los clientes perdidos. De hecho, para los servicios pblicos de

baja calidad, la reduccin de minutos de los clientes perdidos en su mayora implica el aumento de los

costos de operacin. Por el contrario, cuando la calidad del servicio que ya es alto, lo que reduce minutos de

los clientes perdidos en su mayora implica invertir en los insumos de capital.

Por ltimo, sobre la base de una estimacin conservadora de la disposicin a pagar, se encontr que los

clientes ptimos minutos perdidos es 45% menos que los niveles reales. Las mejoras observadas en la

calidad durante el perodo de este estudio slo representaban el 20% de las ganancias potenciales de

bienestar del cliente, y por lo tanto sigue habiendo un margen importante para mejorar la calidad. Sin

embargo, alcanzar el nivel ptimo de minutos de los clientes perdidos requerira un aumento del 19% en el

costo total de los servicios pblicos.

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La disposicin a pagar por la calidad de servicio: una aplicacin para el anlisis de la

eficiencia de las empresas de distribucin de electricidad del Reino Unido

Energa J., 30 (4) (2009), pp 1-48

W. Yu, T. Jamasb, M. Pollitt

Tiene tiempo a explicar el costo y desempeo de calidad? Un anlisis de las empresas de

distribucin de electricidad del Reino Unido

Poltica energtica, 37 (11) (2009), pp 4.177-4188

Los autores desean dar las gracias a dos revisores annimos por sus valiosos comentarios a una versin

anterior de este trabajo. Tambin nos gustara dar las gracias por el apoyo del proyecto TSEC CERS

financiado en el Grupo de Investigacin de Polticas de Electricidad (EPRG), Universidad de Cambridge.

Autor para correspondencia.

El nmero de clientes ( cu ) y las unidades de energa entregada ( y ) son las salidas ms comnmente

utilizados en la evaluacin comparativa de los servicios de red de distribucin ( Giannakis et al., 2005 , Yu

et al., 2009a y Yu et al., 2009b ). Estas variables de salida son factores de coste importantes e influyen

en la fijacin de precios de los servicios de distribucin. Sin embargo, la correlacin estadstica entre

estos dos salidas es muy grande en la presente solicitud (ms del 97%). Con el fin de hacer frente a este

problema colinealidad hemos reducido nmero de clientes como de salida. Como la energa suministrada

es el producto de los nmeros de cliente veces la demanda per cpita, esto no implica que ignoremos cu

ya que ya est incluido en y . Adems, el nmero de clientes es, con mucho, el principal motor de cambio

en la energa entregada.

Densidad de la red a menudo se mide como la relacin del nmero de clientes a la longitud de la red.

Como la correlacin entre los nmeros de los clientes y la energa entregada es casi 100%, nuestra

medida de la densidad puede ser interpretado en trminos generales como el nmero de clientes por

kilmetro de red.

En las versiones anteriores de este trabajo tambin se consideraron Capex y Opex como variables

dependientes con el fin de examinar la existencia de diferentes estrategias en los servicios pblicos del

Reino Unido para mejorar la calidad. En las siguientes secciones, debido a limitaciones de espacio, slo

presentamos un resumen de estos resultados. Los detalles de este anlisis se pueden encontrar en

http://www.econ.cam.ac.uk/dae/repec/cam/pdf/cwpe1052.pdf .

Tenga en cuenta que los minutos de los clientes perdidos, q , es la "inversa" de una medida de calidad

real. Si llamamos a esta medida de calidad Q , el costo marginal de la mejora de la calidad se puede

calcular como:

Si la relacin entre Q y Q puede ser representada por la funcin lineal Q = Aq , donde A es el nivel mximo de

calidad, el coste marginal ms arriba se reduce a:

Con el fin de obtener un coste marginal positivo de las mejoras de calidad, la derivada de la funcin de coste

con respecto a q debe ser negativo. Como se ha argumentado antes de que este no sea el caso, ya q costo

podra ser correlacionada negativamente y positivamente.



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Observe que utilizamos una medida fsica de la calidad del servicio en vez de 'coste de la energa no

suministrada ", que es una funcin de la longitud de las interrupciones y la voluntad de los clientes para

evitar estas interrupciones. Su clculo, por lo tanto, requiere el uso de una estimacin de los clientes-la

disposicin a pagar (DAP) por la mejora de calidad, que puede ser difcil de obtener.

DAP por una mayor calidad o para evitar interrupciones en la red a menudo se obtiene a partir de

estimaciones de la encuesta a base y puede estar sujeto a cambios en el tiempo o los mtodos de

encuesta. Ver Yu et al. (2009a) para ms detalles sobre cmo se puede estimar la DAP y los problemas

para obtener una medicin precisa.

Los estndares de rendimiento de la distribucin se introdujeron en 1999, y la tercera revisin de control

de precios (perodo 2000-2005) introdujo un esquema de incentivos de las penas y recompensas

enfocadas a mejorar en lugar de mantener el nivel de calidad.

En este sentido, es importante recordar que los estudios anteriores han mostrado que los servicios

pblicos han respondido a la calidad de los incentivos de servicios ( Jamasb y Pollitt, 2007 y Tangeras,

2009 ).

Se puede argumentar que algunos costos correctivas podran tener un efecto preventivo. En este caso,

sin embargo, su relacin con las futuras minutos de clientes perdidos es del mismo signo que los puros

costos preventivos.

Los detalles de estas estimaciones estn disponibles bajo peticin. Con el fin de controlar el efecto de

las condiciones meteorolgicas en la LMC incluimos variables meteorolgicas en todos los modelos. Un

modelo de efectos fijos (FE) se utiliz como estimador que estamos interesados en los cambios

temporales (variaciones en firme dentro-es decir,) en lugar de las diferencias entre las empresas de

servicios pblicos. El estadstico R cuadrado es siempre muy baja (



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