D O C U M E N T O

D E T R A B A J O

Instituto de EconomíaT

ES

IS d

e M

AG

ÍST

ER

I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A

w w w . e c o n o m i a . p u c . c l

Analisis de la Competencia en la Industria de las AFP en Chile:Enfoque No-Estructural

Catalina Ravizza.

2012

1

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE

I N S T I T U T O D E E C O N O M I A

MAGISTER EN ECONOMIA

TESIS DE GRADO

MAGISTER EN ECONOMIA

Ravizza, Araya, Catalina Andrea

Julio, 2012

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE

I N S T I T U T O D E E C O N O M I A

MAGISTER EN ECONOMIA

Análisis de la competencia en la industria de las AFP en Chile:

Enfoque no-estructural

Catalina Andrea Ravizza Araya

Comisión

Jaime Casassus

Gert Wagner

Santiago, julio de 2012

1

Análisis de la competencia en la industria de las AFP en Chile: Enfoque no-estructural

Catalina Ravizza Araya†

Julio, 2012

Abstract

This study aims to assess the competitive behavior of the Pension Fund Administrators (PFAs) industry

in Chile during the years 2003-2009, by using Panzar-Rosse H-statistic. This test has been widely used in

measuring competition in financial institutions markets, and is also known as the "income test". Taking

advantage of the Chilean market characteristics, it analyzes the effect that the market signals, which

increased the possibility of regulatory intervention in the market, may have had over total revenues.

The empirical results provide evidence to identify monopolistic behavior in the industry over the

studied period. The estimates also indicate that the signs of market intervention did have a positive

and increasing effect on total revenues of the firms.

Resumen

Este trabajo tiene por objeto evaluar las condiciones competitivas de la industria de las AFP en Chile

entre los años 2003-2009, por medio de la estimación del estadístico-H de Panzar-Rosse, también

llamado “test de ingresos”, un test ampliamente utilizado en la medición de la competencia en

mercados de instituciones financieras. Además se toma ventaja de las características del mercado para

analizar el efecto que pudieron haber tenido, sobre los ingresos totales, las señales que aumentaban la

posibilidad de una intervención regulatoria en el mercado. Los resultados empíricos entregan evidencia

para identificar conducta monopólica en la industria en el período estudiado. Por otra parte, las

estimaciones indican que las señales de intervención en el mercado sí tuvieron un efecto positivo y

creciente en los ingresos totales de las firmas, aumentándolos en el tiempo.

† Este trabajo corresponde a mi Tesis de Grado del Magíster en Economía mención Organización Industrial,

Instituto de Economía, Pontificia Universidad Católica de Chile. Todo error u omisión es de mi completa responsabilidad. Cualquier comentario al e-mail: catalina.ravizza@uc.cl

Se agradecen profundamente los comentarios y sugerencias de Gert Wagner y Jaime Casassus, profesores integrantes de mi comisión, durante su valiosa guía para la elaboración de este trabajo; también a Yarela Flores por su generosa ayuda; a mis compañeros del Magíster por su gran apoyo y comentarios; y en especial a mi familia por su esfuerzo y apoyo incondicional.

2

Índice de contenidos

1 Introducción .......................................................................................................................................................... 4

2 Historia de la competencia de la industria de AFP en Chile .............................................................. 6

2.1 Etapas de la historia de la competencia en la industria ............................................................ 6

2.2 Indicios de la baja competencia ........................................................................................................... 8

2.3 Medidas pro-competitivas de la Reforma Previsional de 2008 .......................................... 10

3 Marco teórico ..................................................................................................................................................... 12

3.1 Evaluación de la competencia en la Organización Industrial ............................................... 12

3.2 El estadístico-H de Panzar-Rosse (1987) ..................................................................................... 13

3.3 Utilización y avances de la metodología de Panzar-Rosse .................................................... 16

3.4 Reinterpretación del estadístico-H ................................................................................................. 19

3.5 El equilibrio de largo plazo en el contexto de un análisis dinámico .................................. 20

4 Especificación empírica ................................................................................................................................. 21

4.1 Estimación del estadístico-H ............................................................................................................. 21

4.2 Estrategia empírica para el estadístico-H .................................................................................... 23

4.3 Estimación de las señales de intervención al mercado........................................................... 24

4.4 Estrategia empírica del análisis de señales ................................................................................. 25

5 Descripción de los datos y variables ........................................................................................................ 26

5.1 Datos ............................................................................................................................................................ 26

5.2 Variables ..................................................................................................................................................... 27

6 Resultados empíricos ..................................................................................................................................... 31

6.1 Resultados estimación de la conducta competitiva ................................................................. 32

6.2 Resultados estimación de las señales de intervención ........................................................... 33

7 Conclusiones ...................................................................................................................................................... 35

Referencias ................................................................................................................................................................... 37

3

Índice de apéndices y anexos

APÉNDICE A: Gráficos .............................................................................................................................................. 40

Gráfico 1: “Índices de concentración” ........................................................................................................... 40

Gráfico 2: “Comisiones porcentuales” .......................................................................................................... 41

Gráfico 3: “Gastos prima SIS sobre gastos operacionales totales” .................................................... 41

Gráfico 4: “Ingresos por comisiones” ............................................................................................................ 42

Gráfico 5: “Ingresos por comisiones sobre ingresos totales” ............................................................. 42

Gráfico 6: “Proxies de precios de factores” ................................................................................................ 43

Gráfico 7: “Comisiones porcentuales - Señales de intervención” ...................................................... 44

APÉNDICE B: Tablas ................................................................................................................................................. 45

Tabla 1: “Resumen de la revisión de la literatura” .................................................................................. 45

Tabla 2: “Resultados estimación dinámica” ............................................................................................... 46

Tabla 3: “Resultados estimación señales sin rezagos (D-A)” .............................................................. 47

Tabla 4: “Resultados estimación señales sin rezagos (T-R)” .............................................................. 48

Tabla 5: “Resultados estimación señales con rezagos (D-A)” ............................................................. 49

Tabla 6: “Resultados estimación señales con rezagos (T-R)” ............................................................. 50

ANEXOS .......................................................................................................................................................................... 51

ANEXO 1: “Metodología de Panzar-Rosse (1987)” ................................................................................. 51

ANEXO 2: “Revisión de la literatura que utiliza PR” ............................................................................... 63

ANEXO 3: “Monopolio y elasticidad de la demanda” .............................................................................. 66

ANEXO 4: “Enfoque de intermediación financiera” ................................................................................ 67

ANEXO 5: “Proxies de precios de factores” ................................................................................................. 68

4

1 Introducción

La competitividad dentro de la industria de las administradoras de fondos de pensiones privadas

en Chile ha sido bastante examinada desde la reforma de 1981, la cual instauró el sistema privado

para el servicio de ahorro obligatorio para pensiones en reemplazo del sistema de reparto que

existía hasta ese entonces. Estos cuestionamientos quedan en evidencia en la reforma de 2008, la

cual enfocó diversas medidas hacia la pro-competencia. El sistema privado actual apela a las

fuerzas de mercado, mediante el paradigma de estructura-conducta- desempeño (SCP), en pos de

un buen desempeño y disciplina, sin embargo se ha discutido de forma recurrente el grado de

competencia existente, en particular, en la variable precio que ofrecen las firmas.

La industria de las AFP cuenta con varias características que la hacen candidata para cuestionar el

grado de competencia que en ella existe. El mercado presenta una alta concentración,

actualmente hay seis firmas en la industria y entre 1995 y 2010 no se produjeron nuevas entradas,

ocurriendo sólo fusiones entre las incumbentes, recién el 2010, producto de la reforma de 2008,

ingresa la AFP Modelo al adjudicarse la licitación de nuevos afiliados. La alta concentración se

corrobora con los índices IHH, C3 y C41, donde a partir de 1999 aumenta significativamente la

concentración, volviendo a aumentar en 2010. Esta alta concentración se debe a las fuertes

economías de escala existentes en la industria, como lo corroboran Marinovic y Valdés (2004) y

Agostini, et al. (2009). Lo anterior ha impuesto altas barreras a la entrada de nuevas firmas y

podría ser un indicio para la facilitación de prácticas colusivas, sin embargo, no existe sustento

teórico claro que respalde una relación directa entre mayor concentración y una menor

competencia. La mayoría de los estudios al respecto sugieren que esta relación obedece a la

antigua teoría en organización industrial, la que ha sido ampliamente cuestionada en la literatura

restándole validez.

Otro signo que puede llevar a sospechar acerca de la escasa competencia en la industria es el

hecho de que el servicio que ofrecen las firmas es relativamente homogéneo, lo cual ha sido una

característica empírica regular dentro del universo de carteles detectados, como se explica en

Harrington (2006). En este contexto, la demanda que enfrentan las administradoras aparece muy

poco sensible a cambios en la variable precio, de hecho la sensibilidad respecto del precio que

presenta la demanda ha sido estimada en algunos estudios para la industria, como en los estudios

de Marinovic y Valdés (2010), Berstein y Cabrita (2007), Berstein y Micco (2002), Berstein y Ruiz

(2004). De hecho Marinovic y Valdés (2010) encuentran una elasticidad precio menor que uno en

valor absoluto, lo cual es una característica que facilitaría el actuar anticompetitivo de las firmas.

La literatura empírica para la detección de las prácticas anticompetitivas es amplia y tiene diversos

enfoques, dentro de ellos encontramos el de la Nueva Organización Industrial Empírica (NEIO por

sus siglas en inglés). Ella apunta a observar las conductas de las firmas e inferir respecto de ellas

acerca de la estructura competitiva de las mismas firmas y del mercado. Sobre la base de lo

observado se evalúan ecuaciones derivadas de modelos teóricos determinados bajo distintos

1 Ver Gráfico 1, en APÉNDICE A

5

escenarios de competencia, para ver cuál modelo se ajusta mejor al comportamiento competitivo

observado.

Dentro del enfoque de NEIO se encuentran los trabajos de Bresnahan (1982) y de Panzar y Rosse

(1987), este último busca determinar si las firmas se comportan según un modelo competitivo,

uno de competencia monopolística o un monopolio (u oligopolio coludido). Este test se basa en la

observación empírica que realizaron los autores respecto del impacto que poseen las variaciones

en los precios de los insumos productivos sobre el ingreso de cada firma. Se determina el

estadístico-H como la suma de las elasticidades de los factores productivos con respecto al ingreso

de las firmas y de acuerdo al valor que tenga este estadístico se puede desprender bajo qué

modelo se encuentran compitiendo las firmas. Para la aplicación empírica de este método se

realiza una estimación de la ecuación de ingresos totales como función de los precios de insumos

productivos y otros factores de control mediante un estimador dinámico. Desde las estimaciones

se puede calcular el valor del estadístico-H como la suma de los coeficientes estimados de los

logaritmos de los precios de factores, pudiendo realizar inferencias respecto del comportamiento

competitivo en la industria a partir del valor que tome el estadístico-H.

Este estudio tiene por objetivo principal evaluar la conducta competitiva de la industria de las AFP

en Chile entre los años 2003-2009 desde el enfoque no-estructural de la NEIO, con tal fin se

utilizará el modelo de Panzar-Rosse (1987). El método puede verse como un ejercicio de selección

de un modelo, donde su objetivo es establecer cuál de ellos tiene predicciones coherentes con el

comportamiento competitivo observado implícitamente en los datos, caracterizado según el valor

estimado del estadístico-H. Adicionalmente al objetivo principal, se quiere analizar la influencia

que pudiesen haber tenido sobre los ingresos totales las señales que se dieron en el período

estudiado acerca de una posible intervención regulatoria al mercado.

Sepúlveda (2012) utiliza la metodología Panzar-Rosse para determinar el nivel de competencia

entre las AFP para los años 1996-2008, obteniendo que el mercado mostró un comportamiento

coherente con el modelo monopólico. El presente estudio se diferencia del anterior al permitir

mayor robustez en los resultados, lo cual se detalla en las secciones 3.3 y 5.1, así como también en

el impacto de las señales de intervención del regulador iniciadas en el mercado a partir del

seminario sobre competencia de la Superintendencia de Administradoras de Fondos de Pensiones

(SAFP) y Centro de Estudios Públicos (CEP) a fines de 2004. El trabajo de Sepúlveda presenta dos

cuestiones sustanciales que pudieran complicar la lectura de los resultados, en primer lugar, no

controla por los importantes cambios estructurales que sufrió la industria dentro del período

considerado en el estudio, como fue el cambio regulatorio de fines de 1998 y casi una decena de

fusiones, lo que podría afectar la determinación de ciertos precios de factores. En segundo lugar,

usa balances anuales, estimando un H con muy pocos datos y pocos grados de libertad.

En el presente trabajo se contribuye mediante una estimación robusta que supera las limitaciones

que presenta Sepúlveda, puesto que se consideran datos trimestrales, y un período de estabilidad

en la industria con pocos cambios regulatorios y sólo 2 fusiones.

6

El trabajo se conforma de la siguiente manera, en primer lugar se detallan las características y la

estructura del mercado de las AFP en la sección 2. La sección 3 presenta el marco teórico

relevante, considerando la discusión en la literatura acerca de la medición de la competencia en el

área de la organización industrial, y de manera particular el método desde donde surge el

estadístico-H de Panzar-Rosse, además de los avances y reinterpretaciones de la metodología que

han surgido desde los estudios más recientes. Posteriormente, la sección 4 muestra la

especificación empírica que se utilizará en las distintas estimaciones, la sección 5 describe y analiza

los datos y las variables a utilizar, y la sección 6 exhibe los resultados de las estimaciones.

Finalmente la sección 7 extiende las conclusiones finales.

2 Historia de la competencia de la industria de AFP en Chile

Según Reyes y Castro (2008) los cuestionamientos a la baja competencia entre las AFP se basan

más allá del bajo número de firmas o la alta concentración, en la presencia de altas rentabilidades

en un período de tiempo largo, sin que exista entrada de nuevas firmas en alrededor de 15 años y

sin que los altos márgenes lleven a presionar los precios a la baja. En dicho estudio se muestra que

las rentabilidades sobre patrimonio de las AFP han sido en promedio consistentemente más altas

que las de los bancos para el período 1991-2006. Evaluar si existe espacio para bajar los precios,

requiere de un análisis de la existencia de barreras a la entrada y la intensidad de la competencia,

que es el propósito de este estudio.

2.1 Etapas de la historia de la competencia en la industria

En Chile el diseño del sistema de pensiones estimula a una elección individual de las AFP por parte

de los consumidores como un mecanismo para lograr que las fuerzas competitivas predominen en

el mercado. Con el fin de que dicha elección sea más fácil, las AFP ofrecen un producto

homogéneo y se regulan los productos secundarios que ofrecen, además existe homogeneidad de

precios dentro de cada AFP, puesto que deben cobrar comisiones iguales para todos los afiliados

de una misma AFP. Por ello se espera que los consumidores comparen las rentabilidades, las

comisiones y la calidad del servicio entre las AFP, de modo que elijan la que posea el mejor

servicio considerando esas dimensiones.

Para entender el mercado de las AFP y cuáles factores pueden estar entregando señales de su

grado de competitividad es necesario conocer la historia de esta industria. Ella ha presentado

distintas etapas según las diferentes características que ha exhibido el mercado desde la

implementación del sistema privado. Reyes y Castro (2008), en coincidencia con otros estudios

que tratan este tema, distinguen claramente 4 períodos desde el inicio del sistema hasta hoy:

- Fase inicial entre 1981 y 1990: se caracterizó por presentar altas comisiones y altos costos,

asimismo se observó un aumento respecto de las utilidades de las firmas.

- Fase competitiva entre los años 1991 al 1997: se observó gran variabilidad en el número

de firmas, alcanzando un máximo de 21, lo que fue mano a mano con un aumento en las

7

comisiones y una baja en las utilidades debido al creciente gasto en vendedores y regalos

que se utilizaban para captar clientes. Este mecanismo de regalos e incentivos para captar

afiliados trataba de compensar el hecho de que no se pueden cobrar precios diferentes a

distintos clientes dentro de una misma administradora, es decir, el que no existiera

discriminación de precios al interior de cada firma. Esta fase permite obtener indicios de

cómo opera la competencia en esta industria, considerando que los consumidores son

más inelásticos a cambios en los precios y muy elásticos frente a los regalos. La presencia

de vendedores también reduce el costos de búsqueda de los afiliados lo que facilita el flujo

entre AFP.

- Fase estacionaria entre el año 1998 y el 2009 aproximadamente: las comisiones se

mantuvieron estables, hasta antes de que se comenzaran a sentir señales en el mercado

de una posible intervención2. Las participaciones de mercado (considerando las fusiones)

también se mantuvieron estables y no hubo gran movilidad de firmas, llegando éstas a ser

sólo 5 firmas.

- Fase actual desde el 2009 hasta hoy: existió un cambio estructural en las comisiones, las

cuales venían subiendo desde el final de la fase estacionaria, con una baja drástica luego

del ingreso de una sexta empresa, la AFP Modelo, que se adjudicó la primera licitación de

nuevos afiliados que se originó producto de la reforma. No son comparables las

comisiones porcentuales antes y después de la Reforma, puesto que con la Reforma la

parte de las comisiones correspondiente a prima del Seguro de Invalidez y Sobrevivencia

(SIS) deja de ser de competencia de las AFP y pasa a ser un problema exclusivo de las

Compañías de Seguro.

Las altas rentabilidades de la fase inicial originaron la fase competitiva, la que se caracterizó por un

proceso de fusiones en los noventa para reducir costos producto de las economías de escala en la

industria (Marinovic y Valdés (2004), Agostini et al. (2009)). Sin embargo, las altas rentabilidades

reaparecieron en las dos últimas fases, por lo que las señales de baja competencia observadas en

los últimos períodos pueden tener sus raíces en las altas barreras a la entrada que presenta la

industria y a la inelasticidad de la demanda respecto a las comisiones. A pesar de las altas

rentabilidades observadas en el mercado, éstas no han provocado entrada de nuevos

competidores (salvo la entrada de la AFP Modelo ganadora de la licitación), debido a que el marco

regulatorio de la industria provoca que la escala mínima eficiente para participar en el mercado

sea alta, inhibiendo la entrada, lo que nuevamente pone en evidencia las altas barreras a la

entrada.

El comportamiento observado de las firmas es coherente con baja competencia pues, como se

menciona en Reyes y Castro (2008), se puede comparar con los equilibrios alto (dinámico) y bajo

(estático) del dilema del prisionero, donde las opciones son hacer guerra comercial (confesar) o no

hacer guerra comercial (no confesar). Las altas rentabilidades previas a la etapa competitiva,

originaron una guerra comercial de vendedores en la que no existió cooperación y se compitió de

forma agresiva, terminando todas peor que al inicio, es decir, alcanzando el equilibrio bajo con

2 Ver Gráfico 2, en APÉNDICE A

8

baja utilidad. Esto ocurriría ya que ante la posibilidad de que alguna firma iniciara una guerra

comercial, todas eligen por separado hacer guerra comercial. Posteriormente en la etapa

estacionaria el equilibrio pareciera haberse trasladado al equilibrio dinámico, el cual corresponde

al equilibrio cooperativo o alto, que posee una mayor utilidad, donde lo óptimo es no iniciar una

guerra comercial, pues si alguno se desvía se convertirá en el foco de la guerra comercial. La

misma amenaza frente al desvío sostendría las altas rentabilidades que tiene cada firma y las

comisiones actuales, incluso de los potenciales entrantes.

Bajo la hipótesis del dilema del prisionero puede ser coherente que las firmas hayan entrado en

guerra comercial en la fase competitiva pero no en la fase estacionaria, debido a una posible

cooperación en la última vez. Ello se reflejaría en el traslado del equilibrio estático del juego, en

donde no existe cooperación, hacia el equilibrio dinámico, el que considera cooperación entre los

participantes sujeta al castigo de no cooperación.

2.2 Indicios de la baja competencia

La industria ha presentado desde la fase estacionaria una serie de particularidades que entregan

signos para que se pueda conjeturar la existencia de una baja competencia, las que se originan en

parte a una baja desafiabilidad del mercado y a consumidores insensibles a la variable precio.

Como se explica en Berstein y Ruiz (2005) muchas regulaciones y restricciones marcan a esta

industria, las cuales a pesar de pretender velar por el beneficio de los afiliados debido a su

desinformación y el carácter obligatorio del producto, han generado una serie de características

que parecen limitar las posibilidades de competir libremente de las firmas participantes.

En el estudio de Reyes y Castro (2008) se enumeran cuatro causas que constituyen signos de una

baja competencia: economías de escala, giro único, sensibilidad de la demanda al precio,

estructura de comisiones. Estas causas además de tener un posible efecto individual en la baja

competencia, lo harían también por su combinación.

Como consecuencia de las economías de escala existentes un potencial entrante necesariamente

entrará provocando una guerra de precios, por cuanto estará en desventaja para alcanzar una

escala de producción eficiente, lo cual constituye una gran barrera a la entrada. Esto se asocia

también a la regulación de giro único que deben poseer las firmas de modo que no puedan realizar

actividades distintas de la administración de fondos de pensiones. Esto tiene por una parte dos

ventajas: la primera se refiere a una comparación clara de precios por parte de los afiliados, ya que

el precio refleja el pago por un mismo servicio, y la segunda a privilegiar la administración de los

fondos de pensiones por sobre cualquier otra actividad relacionada. Sin embargo por la otra parte

tiene la desventaja de que dificulta la eficiencia de las firmas, al limitar ciertas formas de

organización que permitan rebajar costos.

Las restricciones de subcontratación derivadas de la regla de giro único afectan entonces a las

barreras de entrada pues elevan el costo medio por AFP, el cual según el estudio de Reyes y Castro

(2008) es decreciente en el número de afiliados (excluyendo los costos de venta y publicidad). Por

ello la ausencia de entrada en la industria podría estar condicionada por el hecho de que además

9

de los servicios financieros deben entregar servicios operacionales y el seguro de invalidez y

sobrevivencia (hasta el primer semestre de 2009), donde este último representa alrededor de un

50% del total de los costos operacionales3.

Entonces, debido a las economías de escala y la barrera a la entrada de la guerra de vendedores

que gatillaría un entrante, se observa que los altos márgenes no implican por sí mismos una

utilidad alta, pues esta podría ser disipada por competencia que eleve los costos medios, como

ocurrió en la etapa competitiva donde el aumento en los costos medios producto del creciente

gasto en vendedores más que compensó al aumento en ingresos producto de las mayores

comisiones cobradas.

La baja sensibilidad de la demanda de mercado respecto a la variable precio es una característica

importante de este mercado. Esta insensibilidad podría parecer racional en el sentido de que

existe un alto costo para los consumidores de informarse y cambiarse de AFP, lo que no superaría

las bajas diferencias en costos que existen entre las firmas. Las consecuencias derivadas de esta

característica son variadas, por ejemplo se puede aumentar la comisión promedio de la industria

aumentando probablemente también los ingresos, ya que si una firma aumenta su comisión

perderá pocos afiliados y obtendrá ganancias, por lo que todas las firmas podrían tener el mismo

comportamiento. De esta forma, la baja elasticidad precio de los afiliados en la industria podría

facilitar la formación de un cartel.

La importancia de lo recién mencionado radica en que los ingresos de las AFP provienen en su

mayoría de las comisiones cobradas a los afiliados. Por otra parte, debido a que el marco

regulatorio vigente impone un carácter de obligatoriedad al servicio, la clientela pasa a ser cautiva

en cuanto al precio4, el cual es un rasgo de la industria que ha sido discutido en algunos estudios.

En Berstein y Ruiz (2005) se supone la existencia de una demanda de consumidores

desinformados, encontrando baja sensibilidad al precio, en el de Marinovic y Valdés (2010) se

realizaron estimaciones empíricas encontrando que para ciertos períodos la elasticidad precio de

la demanda ha sido menor que uno. En este último estudio se considera que a nivel mensual casi

todas las variables explicativas son exógenas producto de las diversas regulaciones, debido a que

las firmas no pueden alterar con frecuencia mensual las comisiones ni el número de vendedores.

Marinovic y Valdés (2010) estiman por separado la elasticidad precio efectiva de los afiliados de la

AFP Cuprum, la cual reúne a clientes de mayores ingresos, los cuales según la Encuesta de

Previsión Social (EPS) son los más informados respecto a precios cobrados y rentabilidad de los

fondos. En el período que comprende los años 1998 al 2002, la elasticidad precio efectiva que

enfrenta Cuprum fue de 0,1 según sus estimaciones, cayendo desde un 0,9 en años anteriores.

Esto puede ocurrir debido a que en dicho período y producto de la drástica disminución de

vendedores, la información de precios hacia los consumidores y por ello incluso los más

informados vieron disminuida su sensibilidad a las comisiones. A su vez, esto muestra que en el

3 Ver Gráfico 3, en APÉNDICE A

4 La obligatoriedad del producto no permite demandar otro bien, se diluye la opción de sustitución.

10

período de la fase estacionaria tanto la demanda que enfrenta cada firma como la industria

presenta una baja sensibilidad a la variable precio.

Con una demanda insensible a los precios, la teoría propone que aumentos en el precio provocan

disminuciones de la cantidad demandada en una menor proporción que el alza de precio. Al

considerar además que es un producto de demanda obligatoria, podría cuestionarse por qué las

AFP no aumentan los precios. Esto puede deberse a varias posibles razones entre las cuales

encontramos dos principales. La primera se refiere a que las firmas se pudieran estar restringiendo

a sí mismas con el fin de evadir fiscalizaciones y con ello evitar las posibles limitaciones

regulatorias que se impondrían en la industria si se percibieran abusos en los cobros de las

comisiones. En esta misma línea encontramos la segunda razón, las firmas podrían encontrarse

bajo una posible auto-regulación colusiva, que busca evitar provocaciones al sistema político o

mantenerse en el equilibrio alto (cooperativo) del dilema del prisionero. La segunda puede reflejar

un temor a la entrada, pues a pesar de que no ha habido entrada desde 1995, sino sólo fusiones,

el que se observaran grandes rentabilidades desencadenaría un proceso competitivo como el que

se vivió en los ’90, por lo que se estarían autocontrolando. Cabe notar que estas explicaciones no

son necesariamente excluyentes.

En general, cuando la competencia en precios es débil la rivalidad tiende a canalizarse en otras

dimensiones. En esta industria la competencia se manifiesta a través de la comunicación provista

por los vendedores, de la valoración de la marca de cada AFP y de los servicios que el trabajador

valora menos que el mayor precio. Este mercado tiene además la particularidad de que el servicio

tiene carácter obligatorio, y los consumidores miopes no lo valoran lo suficiente y/o presentan

altos costos de transacción o búsqueda de informarse (costo que es reducido por la visita de los

vendedores). Debido a la obligatoriedad del servicio y la desinformación de los consumidores, se

arguye frecuentemente que el Estado podría tener un rol más activo para lograr más eficiencia

entre las AFP respecto de otras industrias cuya demanda es voluntaria.

Finalmente, se tiene la rigidez legal existente en la estructura de comisiones que sólo permite un

cobro homogéneo de comisiones para todos los afiliados dentro de una misma administradora (no

se permite discriminar precios por ingresos, edad, educación, etc.). De la fase competitiva se

puede desprender que esta inflexibilidad deja al esfuerzo comercial de los vendedores como la

única opción de competencia intensa entre las AFP. La sensibilidad precio de los afiliados va

cambiando en el tiempo, las personas que comienzan a cotizar presentan un bajo valor del fondo,

serán más sensibles a las comisiones cobradas y menos a la rentabilidad. En cambio, al final de la

vida laboral, cuando el valor del fondo es importante respecto al salario mensual, la sensibilidad a

los precios es menor comparado con la sensibilidad a la rentabilidad.

2.3 Medidas pro-competitivas de la Reforma Previsional de 2008

Debido a la gran cantidad de señales que hacen cuestionar el grado de competencia existente en

el mercado, la reforma busca facilitar el ingreso de nuevos competidores, incrementar la

sensibilidad de la demanda a las variables relevantes y disminuir los costos medios al separar

11

ciertas funciones operativas que no se relacionan directamente con la administración de fondos

de pensiones, lo que se explica en detalle a continuación.

Con ese fin, la reforma cuenta específicamente con las siguientes medidas pro-competitivas, las

que se hicieron públicas en 2008, pero cuya implementación comenzó más tarde:

- Licitación de afiliados entrantes: Se licitan a la AFP que cobre las comisiones más bajas,

solo los afiliados nuevos del sistema. Es una de las medidas más importantes que busca

mejorar la sensibilidad de la demanda, pudiendo disminuir las barreras a la entrada.

- Separación de funciones: extiende subcontratación de funciones, permitiendo que se

externalicen actividades que requieren distintos recursos y capacidades, lo que mejoraría

la eficiencia y disminuye los costos medios.

- Separación del seguro de invalidez y sobrevivencia de las cotizaciones previsionales, se

crea una licitación a nivel de sistema por la prima de este seguro (antes era a nivel de

firmas y a cargo de las AFP), sólo con diferencia de género y sin ajustes por siniestralidad

efectiva. Con la reforma se externaliza exclusivamente a Compañías de Seguro, de forma

agregada para todas las AFP.

- Cambio en la estructura de comisiones cobradas: elimina comisión fija, dejando sólo la

comisión variable del ingreso imponible.

Las tres primeras medidas buscan facilitar la entrada de nuevos participantes a la industria,

disminuyendo las barreras a la entrada, de esta forma se aumentaría la contestabilidad en la

industria. Las tres últimas por su parte intentan permitir que los entrantes tengan una menor

escala eficiente de producción, disminuyendo los costos medios, facilitando su entrada de modo

que no dependa mayoritariamente de tener un gran número de afiliados.

La licitación de afiliados nuevos en cierta forma obliga a los entrantes a discriminar según la

variable precio, debido a que la firma ganadora de la licitación es aquella que ofrece la comisión

más baja. Dicha licitación junto con el cambio en la estructura de comisiones cobradas aumentan

la sensibilidad precio de la demanda, lo que mejoraría una de las características de este mercado

que se presenta como señal de una baja competencia. Tanto la separación de funciones como del

seguro de invalidez y sobrevivencia permiten mejorar la eficiencia y enfocarse prioritariamente en

la administración de las cuentas individuales de los fondos de pensiones.

Estas medidas buscan mejorar el ambiente competitivo de la industria sin sacrificar en

rentabilidades ni en riesgo para los afiliados, lo cual se pretende lograr a través de medidas que

aprovechen las economías de escala de la industria reduciendo el costo medio y manteniendo un

nivel de rentabilidad en línea con el del sistema financiero. De esta forma las medidas buscan

mejorar la desafiabilidad del mercado, aumentar la sensibilidad precio de los consumidores y sacar

ventajas de las diferentes estructuras de costos de cada uno de los distintos procesos productivos.

12

3 Marco teórico

Esta sección expone las bases teóricas que sustentan los análisis de competencia en organización

industrial, junto con los avances y la utilización empírica del método particular que se utiliza en

este trabajo. En la sección 3.1 se identifica el contexto general que sostiene la metodología a

emplear. El desarrollo tanto teórico como empírico de la organización industrial se ha dividido en

dos enfoques: uno estructural y otro no-estructural, generando diversos modelos y tests para

medir el grado de competencia en una industria. El test de Panzar-Rosse se origina en el enfoque

no-estructural y se explica funcionalmente en la sección 3.2, para un ejemplo de la teoría de

intermediación financiera5.

Posteriormente en la sección 3.3 se revisan diversos estudios que han trabajado con la

metodología de Panzar-Rosse y las reinterpretaciones y avances que han ocurrido a partir de estos

estudios. Luego se sintetizan los aportes de la literatura más reciente para interpretar el

estadístico-H en la sección 3.4. Finalmente en la sección 3.5, se analiza la influencia que ha tenido

el uso de estimadores dinámicos para paneles en el supuesto de equilibrio de mercado para el

largo plazo, sobre el cual se basan las inferencias realizadas en la metodología original.

3.1 Evaluación de la competencia en la Organización Industrial

La literatura empírica más antigua en organización industrial buscaba encontrar inferencias acerca

de las relaciones entre la estructura de una industria, en particular su concentración, y su

rentabilidad. Esto se refiere al enfoque estructural en organización industrial, en el que existen

medidas teóricas directas de concentración, como el índice de Lerner de concentración, las cuales

presentan dificultades al momento de su medición debido a la disponibilidad de datos. Además

existen problemas para utilizar estos métodos debido a la dificultad de medir la rentabilidad

efectiva, la posible endogeneidad de la estructura del mercado y la falta de afinidad teórica con las

aplicaciones empíricas.

Dentro del enfoque estructural se examinaron ampliamente las influencias de los costos y el

contexto competitivo sobre los mercados en las rentabilidades de las firmas, lo que se plasmó en

el paradigma de estructura-conducta-desempeño (SCP por sus siglas en inglés) del modelo

presentado por Bain (1951)6. En este modelo la relación causal implica que la estructura de

mercado determina la conducta, la cual a su vez determina el desempeño. Esta causalidad ha sido

criticada, pues empíricamente la relación pareciera ser de doble vía. Según el paradigma de SCP

mayor concentración implica directamente mayor colusión, como proxy de una medida de

concentración se utiliza el índice de Lerner y el índice HHI. Sin embargo la concentración per se no

es un buen proxy de competencia, pues se han encontrado discordancias entre la teoría y los

estudios empíricos.

5 Ver ANEXO 4: “Enfoque de intermediación”

6 Bain, J. (1951). “Relation of profit rate to industry concentration: American manufacturing 1936-1940”,

Quarterly Journal of Economics, Vol. 65, pp. 293-324.

13

Una tendencia más reciente en organización industrial es el uso del enfoque no-estructural para

medir poder de mercado, la que se conoce como la Nueva Organización Industrial Empírica (NEIO

por sus siglas en inglés). Estos modelos tratan de compatibilizar las diferencias entre la teoría y la

empiria que se producían con el uso de modelos estructurales que definían ciertos parámetros de

las estimaciones. Con ese objetivo, proveen técnicas de implementación empírica para el análisis

del comportamiento competitivo de las firmas tanto en la producción como en la estructura de

costos. También desarrollan nuevos métodos para testear comportamientos competitivos, los

cuales han sido bastante utilizados en el análisis de industrias de instituciones financieras. Bajo

esta perspectiva se desarrollaron modelos no estructurales de comportamiento competitivo

estratégicos, los que consideran la interdependencia entre las decisiones de las firmas

individuales. Este modelamiento de comportamiento estratégico es la principal diferencia con el

enfoque estructural.

El enfoque de NEIO combina variables tanto endógenas como exógenas con supuestos de

comportamiento de las firmas para caracterizar el equilibrio de mercado. Luego y utilizando

estática comparativa examinan los tipos de efectos que tendrían cambios en las variables

exógenas sobre algunas variables de mercado observables, suponiendo para ello que la teoría

subyacente es válida. Este método permite formular, con una base teórica firme, implicancias

positivas testeables acerca de comportamientos observables de las firmas, donde la teoría

considera siempre de modo general una demanda especificada con pendiente negativa, costos

especificados y una especificación para la interacción competitiva según el modelo.

Los tests de Bresnahan-Lau (1982) y Panzar-Rosse (1987) son métodos no-estructurales para

evaluar competencia en la línea de la literatura de NEIO. Esta metodología obtiene relaciones de

estática comparativa a partir de la teoría, derivando condiciones de equilibrio bajo distintos

modelos de maximización de beneficios, una ventaja respecto de los enfoques más heurísticos que

sólo se basan en relaciones observadas empíricamente. Sus tests estadísticos están directamente

relacionados a las distintas alternativas de modelación de competencia, pudiendo indicar de forma

directa bajo qué contexto competitivo se encuentran operando las firmas.

El método de Panzar-Rosse se basa en una firma uniproducto en el caso monopólico y varias

firmas uniproducto en los otros casos. Su requerimiento de datos es bajo y permite obtener una

medida continua de competencia en la industria. Por esto aparece como un método idóneo para

utilizar en la medición de competencia en industrias de firmas del ámbito financiero y en el caso

particular de este trabajo, para estimar el grado de competencia en la industria de las AFP.

3.2 El estadístico-H de Panzar-Rosse (1987) 7

La naturaleza competitiva de un mercado en particular puede ser evaluada cualitativamente

usando el estadístico-H de Panzar-Rosse, el cual se aplicará en la industria de las AFP con el objeto

de determinar sus condiciones competitivas. Esta forma de estimación de la competencia testea

directamente la conducta competitiva y el uso del poder de mercado en ausencia de medidas

7 Ver ANEXO 1: “Metodología de Panzar-Rosse (1987)”

14

estructurales directas, considerando las posibles interacciones estratégicas y resultando en un

análisis empírico para determinar bajo qué modelo se comportan los ingresos de la industria.

En el trabajo se desarrollan varios modelos de equilibrio para firmas uniproducto, comprendiendo

el mercado más general con el monopolio (y oligopolio coludido), junto con los modelos de

competencia monopolística y competencia perfecta. Luego, utilizando técnicas estándar de

estática comparativa se demuestra que dichos modelos producen distintas restricciones testeables

de las ecuaciones en forma reducida de ingresos de las firmas. En otras palabras, según el modelo

de competencia en el que opere la industria, se obtendrán las diferentes restricciones para la

relación entre ingresos en forma reducida y precios de factores, por lo que se puede distinguir si el

comportamiento pertenece al contexto de un modelo para mercado monopólico (oligopólico),

competitivo y monopolísticamente competitivo.

Entonces se puede determinar que el efecto de cambios en los precios de factores tendrá distintos

impactos en el ingreso de las firmas según el contexto competitivo en que se encuentren

operando. Por ello el valor de la suma de las elasticidades de la forma reducida del ingreso total de

las firmas respecto de los precios de factores es un indicador directo del tipo de competencia que

se da en la industria. Entonces este test tiene por objetivo determinar qué modelo tiene

predicciones consistentes con el comportamiento competitivo implícito en los datos de las firmas

que operan en el mercado. Así, se considera que las firmas utilizarán distintas estrategias de

precios en respuesta a cambios en los costos de los insumos dependiendo de la estructura

competitiva del mercado en el que operan, por lo tanto, se puede inferir si las firmas operan en un

mercado competitivo o si pueden ejercer poder de mercado al analizar los ingresos de las firmas y

sus respuestas frente a cambios en los costos de factores productivos.

El estadístico-H se determina como la suma de las elasticidades de la forma reducida del ingreso

de las firmas ( ) respecto de los precios de factores ( ):

∑

⁄

Las respuestas de equilibrio de un cambio en los precios de factores sobre el precio y la cantidad

de equilibrio de mercado dependerán de las pendientes de las curvas de oferta y demanda, según

en cuál de los tres contextos competitivos se encuentren operando. En el primer caso,

considerando un monopolista maximizador de beneficios, o un mercado oligopólico en el que se

opera bajo perfecta colusión, un aumento en los precios de factores aumentará el costo marginal,

reduciendo el producto de equilibrio del mercado y por tanto reduciendo los ingresos totales, por

lo que en este caso el estadístico-H no podrá ser positivo, pues si aumentan los costos el ingreso

disminuirá.

En segundo lugar, bajo competencia perfecta, un aumento proporcional de los factores

productivos produce un aumento equiproporcional en el costo marginal y en el costo medio,

debido a la homogeneidad de grado uno en precios de factores (de la función de costos). Entonces

15

para que las firmas puedan continuar operando en el mercado, tendrá que ocurrir un aumento de

precios que compense el aumento en costos. La demanda residual de las firmas es mayor, por la

salida de las firmas ineficientes, de modo que el aumento en costos se traduce directamente en

aumento de precios y por lo tanto los ingresos se mantienen constantes, en cero beneficios.

Consecuentemente, bajo competencia perfecta el estadístico-H será positivo e igual a la unidad.

Este resultado depende íntegramente de que se esté en el equilibrio de largo plazo, es decir,

donde ya haya ocurrido el ajuste de entrada y/o salida de firmas para llegar al equilibrio

competitivo.

Por último se tiene el caso intermedio de competencia monopolística, donde las firmas se

encuentran en su equilibrio de largo plazo. En este caso, a pesar de que actúen como

maximizadoras de beneficios a nivel individual, la libre entrada y salida del mercado resultará en

que obtengan cero beneficios a nivel agregado, por ello, aun cuando las firmas actúen como

monopolistas no podrán ser capaces de ejercer poder de mercado. Entonces el estadístico-H será

igual o menor que la unidad, donde a medida que la elasticidad percibida de la demanda se acerca

a uno este caso se parecerá cada vez más al caso de competencia perfecta, debido a que entrarán

más firmas para satisfacer la demanda8 (dependiendo de la magnitud del cambio en precio

respecto de la del cambio en la cantidad demandada), mientras que a medida que la demanda sea

más inelástica se parecerá al caso monopólico. Por ello en este caso el estadístico-H se encontrará

entre 0 y 1.

Podemos resumir el resultado anterior en la siguiente tabla:

Test de contexto competitivo

H < 0 Monopolio, u oligopolio en colusión (variación conjetural en corto plazo)

0 < H < 1 Competencia monopolística

H = 1 Competencia perfecta, o monopolio en un mercado perfectamente contestable o firma maximizadora de ventas sujeta a restricciones del punto de equilibrio

Test de equilibrio de largo plazo

H < 0 Desequilibrio

H = 0 Equilibrio

En Vesala (1995) se muestra que el estadístico-H es una función creciente de la elasticidad de la

demanda , es decir, que a medida que se ejerce menor poder de mercado va aumentando el

estadístico-H, además se supone que es una función no-decreciente del número de firmas

participantes en el mercado.

Es importante notar que a diferencia del modelo monopólico, los resultados del modelo en

competencia perfecta y competencia monopolística dependen del supuesto de que las firmas

observadas se encuentran en su equilibrio de largo plazo. Por ello es importante testear el

8 Debido al supuesto de que la elasticidad del negativo de la demanda percibida por la firma individual es no-

decreciente en el número de rivales,

16

supuesto empíricamente, como se analiza y se plantea más adelante. En el equilibrio de largo

plazo las firmas obtienen cero beneficios, y el precio y cantidad de equilibrio están completamente

determinados por variables tecnológicas y precios de factores.

En conclusión este método es una herramienta valiosa para evaluar competencia en los mercados,

debido a su simplicidad y transparencia sin faltarle eficiencia, donde el poder de mercado se mide

por el grado en el cual cambios en los factores de producción (costos unitarios) se reflejan en los

ingresos obtenidos. Se infiere el comportamiento competitivo de las firmas basándose en

propiedades de la estática comparativa de las ecuaciones econométricas de la forma reducida de

los ingresos. Este análisis de estática comparativa requiere estimar una ecuación de ingresos en su

forma reducida, considerando que los ingresos totales, a diferencia del precio y la cantidad, son

fácilmente observables. Se estima una regresión en logaritmos donde el ingreso es la variable

dependiente que será explicada por los precios de factores y por factores de control que pudieran

alterar los costos o la demanda, como las variables independientes, de modo que los coeficientes

de los precios de factores determinen las elasticidades para el estadístico-H.

3.3 Utilización y avances de la metodología de Panzar-Rosse

Varios estudios han aplicado la metodología de Panzar-Rosse para evaluar la competencia en las

industrias, en particular se ha utilizado ampliamente en el mercado bancario y en el mercado

financiero en general. En todos ellos se estima el estadístico-H y, previo a los avances en las

estimaciones de paneles dinámicos, se controla la presencia de equilibrio de largo plazo. En primer

lugar detallaré las diferencias con el trabajo de Sepúlveda (2012) y luego se extiende un resumen

de la revisión de la literatura9 respecto de la aplicación empírica de la metodología y los avances

que se han logrado.

La contribución explícita de Sepúlveda (2012) es el expandir a la industria de las AFP una

metodología utilizada anteriormente en bancos, un aporte marginal, pues sí se ha aplicado el

método a otras industrias, entre las que destacan por ejemplo las aerolíneas y transportes. En el

trabajo se realizan estimaciones para un estadístico-H acumulado año a año, mediante un panel

no balanceado de 101 observaciones para 12 años, las que derivan en 71 observaciones en

primeras diferencias, por lo que los primeros tres estadísticos-H acumulados tendrían menos de

30 observaciones y ello podría conllevar problemas de sesgo debido a que no se puede aplicar la

teoría asintótica con un número de observaciones tan pequeño. Por ello la lectura de los

resultados presenta ciertas limitaciones, perdiendo validez su objetivo implícito de determinar una

relación entre medidas de competencia y de concentración. Asimismo, existen cambios drásticos

en los índices de concentración y de competencia que no poseen discusión alguna, pero que

parecieran tener su raíz en los cambios regulatorios a la ley de vendedores en 1997, lo cual no

logra apreciarse con las estimaciones para paneles dinámicos acumulativas.

9 Para una revisión más detallada de la literatura en la medición de competencia y en la aplicación empírica

de la metodología, ver ANEXO 2: “Revisión de la literatura que utiliza PR”, y la Tabla 1, en APÉNDICE B.

17

A diferencia de este trabajo, Sepúlveda (2012) no utiliza un panel balanceado para sus

estimaciones, probablemente debido a que su período considerado (1996-2008) presenta más

volatilidad en los participantes de la industria, donde existen más fusiones de firmas que en el

período más reciente en el que se enfoca este estudio. Los datos que utiliza son anuales, a pesar

de que existen a disposición datos trimestrales. Sus resultados provienen de una especificación

distinta a la que se utiliza en el presente trabajo y que pareciera tener un control por escala

implícito y restringido, lo que se contradice con Bikker et al. (2011)10.

Las variables utilizadas por Sepúlveda como proxies de precios de factores en su especificación

empírica, siguen el enfoque de intermediación. Utiliza 3 precios unitarios de insumos, los cuales

están todos en términos de los activos totales, lo cual implica el uso de un control por escala

implícito, y se determinan de la siguiente forma: gasto en prima del seguro de invalidez y

sobrevivencia (PSIS), gastos en remuneraciones al personal y gastos operativos y administrativos.

Los dos últimos se consideran en la literatura como proxies de precio del trabajo y del capital11, un

mejor proxy del precio del trabajo se obtendría al calcular las remuneraciones sobre el número de

trabajadores, cuyos datos están disponibles. En las estimaciones se observa que el precio de la

PSIS es el único que no aparece como significativo en sus estimaciones, a pesar de que

corresponde a un costo muy importante para las AFP pues representa cerca del 50% de los costos.

El único factor de control que utiliza es el logaritmo natural del patrimonio sobre los activos

totales, el cual también está escalado y tampoco aparece como significativo.

Entre los primeros en aplicar este método encontramos a Nathan y Neave (1989), los cuales

utilizando una muestra de corte transversal anual en el sistema financiero de Canadá entre los

años 1982-1984, estiman el estadístico-H para cada año para grupos separados de bancos, de

compañías de crédito y de compañías hipotecarias. Se encontró que en el año 1982 los datos son

coherentes con un comportamiento bajo competencia perfecta, mientras que para los años 1983-

1984 se rechazan las hipótesis de monopolio y de competencia perfecta, indicando la presencia de

competencia monopolística.

En el año 1995 Vesala realiza un estudio para el mercado bancario en Finlandia, utilizando datos

anuales de corte transversal. Aplican métodos estructurales y no-estructurales encontrando

bastante coherencia en los resultados. Utilizando el método del test de ingresos obtiene que entre

los años 1985-88 y 1991-92 los resultados son coherentes con competencia monopolística,

mientras que en 1989-1990 lo son con competencia perfecta.

En 2004 Coccorese busca analizar la competencia en el mercado bancario en Italia, para lo cual

utiliza un panel de bancos entre los años 1997-1999. Se obtiene un estadístico-H para ese período

el cual indica que la obtención de ganancias de los bancos es consistente con un comportamiento

de competencia monopolística.

10

Ver ANEXO 2: “Revisión de la literatura que utiliza PR” 11

Ver ANEXO 5: “Proxies de precios de factores”

18

Aprovechando las técnicas econométricas de los paneles, Delis et al. (2008) estima el estadístico-H

y el parámetro de conducta de Bresnahan y Lau (1989) en tres paneles de bancos en Grecia, Latvia

y España en los años 1993-2004. Propone una estimación dinámica del estadístico-H y la compara

con la estática, donde la mayor motivación para usar un estimador dinámico es la importancia

estadística de controlar por dinámicas de corto plazo en los datos. La formulación resuelve el

problema de inferencia al utilizar datos no-estacionarios. Encuentra que los resultados estáticos

subestiman el poder de mercado respecto de su contraparte dinámica.

Bikker et al. (2011)12 plantean que no son válidas para medir la conducta competitiva en la

industria las especificaciones que utilizan una ecuación de precios mediante una función escalada

de los ingresos u otras especificaciones que controlen por tamaño de las firmas. Esto quiere decir

en la práctica que las especificaciones donde la variable dependiente se defina como razón de una

variable de tamaño (activos totales) o si se utiliza como regresor una variable de tamaño, se

obtendrán resultados sesgados. Si la regresión estimada mantiene estadísticamente constante la

cantidad producida (como al controlar por el logaritmo de los activos totales), entonces los

coeficientes de H representan la respuesta de los ingresos totales a los precios de factores para

una escala fija de producto, es decir, el cambio en precios por el producto fijo. Los autores

muestran que en este caso H será positivo para todo monopolio (u oligopolio) cuya ecuación de

ingresos totales sea controlada por escala. Para el análisis empírico de este planteamiento utilizan

un panel de bancos en 67 países.

Un estadístico-H apropiado debe provenir de una ecuación de ingresos no escalada, lo que en

algunos casos requeriría información adicional de costos, del equilibrio de mercado y de la

elasticidad precio de la demanda de mercado. El test H entonces sería un test de una cola, donde

un estadístico-H estimado positivo es inconsistente con competencia imperfecta, pero un H

negativo puede ser consistente con competencia perfecta si el mercado se encuentra en

desequilibrio estructural.

Entonces, el problema se da cuando existe competencia imperfecta entre las firmas, lo cual en los

términos propuestos por Panzar-Rosse se refiere al caso de cuando el estadístico-H es negativo.

Por ejemplo si un monopolista se enfrenta a una demanda perfectamente inelástica13, no habrán

ajustes de cantidad si cambia el precio, por lo que el ingreso se moverá en la misma dirección que

el precio, el cual en equilibrio tiene la misma dirección que el costo marginal. Entonces el ingreso

total se moverá en la misma dirección que los precios de factores, por lo que H será positivo,

siempre que la demanda sea inelástica. La condición que descarta esta situación es la de igualdad

de costo marginal e ingreso marginal, que se debe dar en presencia de maximización e implica una

demanda elástica en los niveles de producto de equilibrio en el caso más puro.

Considerando los resultados del estudio de Bikker et al. (2011), Sun (2011) en su Working Paper

utiliza la metodología de Panzar Rosse para un panel de bancos de la Unión Europea, de Estados

12

El working paper al que se tuvo acceso es de 2010, el cual se publica posteriormente en 2011, ver Bikker et al. (2011), en Referencias. 13

Ver ANEXO 3: “Monopolio y elasticidad de la demanda”

19

Unidos y del Reino Unido. Realiza las estimaciones considerando las especificaciones con y sin

control por escala de las regresiones obteniendo que el resultado no difiere de forma significativa.

Lo mencionado en Bikker et al. (2011) acerca del escalamiento de las funciones de ingresos y los

controles por escala, adquiere mayor robustez empírica en el trabajo de Goddard y Wilson (2009).

Ellos demuestran empíricamente, mediante sus diversas simulaciones, que una mala

especificación de la ecuación de ingresos como una ecuación de precios, ya sea por escalar la

variable dependiente o por la inclusión de los activos totales como variable de control, constituye

una forma de sesgo por mala especificación que afectan a la estimación del estadístico-H. Además

ellos prueban que una estimación de paneles estática por efectos fijos en un contexto de ajuste

parcial y no instantáneo, resulta en un estadístico-H sesgado hacia cero, por lo que es más

correcto realizar las estimaciones mediante paneles dinámicos, lo que se detalla más adelante en

la sección 3.5.

3.4 Reinterpretación del estadístico-H

Siguiendo el razonamiento presentado en Bikker et al. (2011), el test de Panzar-Rosse se presenta

como un test de conducta de una sola cola, sujeto a advertencias adicionales: un H positivo es

inconsistente con cualquier forma de competencia imperfecta, pero un H negativo puede surgir

desde varias condiciones, como competencia de corto plazo o competencia de largo plazo con

costos medios constantes. La competencia de corto plazo ocurre cuando aún no han ocurrido las

salidas y/o entradas de firmas frente a shocks de demanda o de costos.

Podemos reinterpretar los resultados de H considerando la estimación de la ecuación de ingresos

sin escala de la siguiente forma:

H > 0 : Incompatible con competencia imperfecta, esté o no en equilibrio, por lo tanto no

se necesita información adicional para rechazar la presencia de competencia imperfecta.

Si se rechaza la hipótesis nula de que H sea negativo, sin el control por escala, se descarta

la existencia de monopolio, la presencia de un cartel o alguna conducta oligopólica

maximizadora de beneficios.

H = 1 : Refleja un equilibrio competitivo de largo plazo, un monopolio natural contestable

o firmas maximizadoras de ventas sujetas a restricción del punto de equilibrio, como ya se

ha explicado en secciones previas.

H < 0 : Este caso es el que tiene una reinterpretación, pues se observa que no distinguiría

entre competencia perfecta y competencia imperfecta, se necesita mayor información

para determinar el comportamiento. Con información de costos si se descarta la presencia

de costo medio constante en la producción, aun así la competencia de largo plazo

generará un H positivo, por lo que si se rechaza la hipótesis de H=1, ello no implicará por

sí solo rechazar competencia perfecta. Por otra parte, la información respecto del

equilibrio estructural de largo plazo del mercado permite discernir respecto de las

opciones existentes para obtener conclusiones claras.

20

En este caso la prueba empírica de equilibrio de largo plazo que se realiza estimando la regresión

de interés utilizando como variable dependiente el ROE adquiere una enorme relevancia. Los

estadísticos-H obtenidos de esta regresión, es decir el HE, se utilizan como prueba conjunta de

conducta competitiva y equilibrio estructural de largo plazo. Esto se debe a que no rechazar la

hipótesis nula de que HE sea negativo implica que el mercado se encuentra en equilibrio de

monopolio, de oligopolio o de competencia de corto plazo, ya sea controlando o no por el

logaritmo del total de activos.

Finalmente, el testeo conjunto de H y HE presenta las siguientes interpretaciones:

Si H = 1 y HE = 0 : las firmas se encuentran en un equilibrio competitivo de largo plazo, pues

como ya vimos, la conjetura de competencia perfecta de largo plazo depende

íntegramente del supuesto de equilibrio de largo plazo.

Si H < 0 y HE < 0 : el mercado se encuentra operando bajo un equilibrio monopólico,

equilibrio oligopólico o equilibrio competitivo de corto plazo (no de largo plazo).

Si H > 0 y HE < 0 : Conducta competitiva con cierto grado de desequilibrio estructural, es

decir, puede encontrarse en la transición al equilibrio de largo plazo o estar afecto a algún

mecanismo que provoque un desequilibrio estructural en el mercado.

Es necesario notar que las implicancias de conducta bajo un modelo anticompetitivo y bajo

competencia monopolística con equilibrio de largo plazo, siguen vigentes luego de estas

reinterpretaciones.

Estos resultados, como ya se mencionó, están probados empírica y teóricamente por los trabajos

de Goddard y Wilson (2009) y por Bikker et al. (2011), por medio de las distintas simulaciones y

demostraciones que realizan en sus trabajos.

3.5 El equilibrio de largo plazo en el contexto de un análisis dinámico

Como se ha explicado previamente, el supuesto de equilibrio de largo plazo determina el resultado

del estadístico-H bajo competencia perfecta, no así en el caso monopólico. Esto puede tener

implicancias en las interpretaciones del grado de competencia en la industria, sin embargo, los

avances econométricos en estimaciones dinámicas permiten disipar los problemas que genera el

desequilibrio estático.

En Goddard y Wilson (2009) se identifican las implicancias, para el estadístico-H, del sesgo por

errores de especificación en la ecuación de ingresos, el cual surge cuando el ajuste hacia el

equilibrio de mercado en respuesta a shocks de precios de factores es parcial y no instantáneo. El

ajuste parcial requiere la inclusión de una variable dependiente rezagada en la ecuación de

ingresos, de modo que la especificación debe tener una estructura dinámica, por lo que la versión

estática que se utiliza en estudios anteriores, sin una variable dependiente rezagada, queda mal

especificada y produce resultados sesgados. La estimación de una ecuación de ingresos, con o sin

rezagos, mediante un estimador estático produce un estadístico-H estimado que está muy sesgado

hacia cero.

21

La aplicación de un estimador de panel dinámico apropiado sobre una ecuación de ingresos

dinámica correctamente especificada permite estimar el estadístico-H prácticamente sin el sesgo

mencionado. Según Goddard y Wilson (2009) la estimación de paneles dinámicos permite al

investigador evaluar la velocidad de ajuste hacia el equilibrio directamente, a través del

coeficiente estimado de la variable dependiente rezagada. Esto elimina la necesidad de una

hipótesis de mercado de equilibrio de largo plazo, es decir, hace innecesaria la estimación de la

ecuación de interés con el ROE como la variable dependiente, considerando el ajuste instantáneo

como un caso especial.

Entonces si el modelo utilizado para calcular el estadístico-H está correctamente especificado, un

supuesto de equilibrio de mercado no es esencial para la identificación precisa del estadístico-H.

Un modelo empírico especificado correctamente permite la estimación del estadístico-H, sin

graves problemas de sesgo o inconsistencia, bajo las condiciones de ajuste instantáneo o de ajuste

parcial.

De todas formas, se estimará el equilibrio de largo plazo en las estimaciones mediante el

estimador para paneles estáticos que se realizan para analizar las señales del mercado respecto de

una posible intervención regulatoria.

4 Especificación empírica

Siguiendo la metodología de Panzar-Rosse (1987) las AFP se pueden considerar como firmas

uniproducto modeladas bajo un enfoque de intermediación en su rol de intermediarias

financieras. Estas firmas producen el servicio de administración de cuentas individuales de fondos

de pensiones, entregando un bien a un precio homogéneo para todos los cotizantes de cada firma,

frente al cual no existe mucha sensibilidad precio. Las firmas tienden a diferenciarse en variables

de calidad por ejemplo, pero el servicio básico que prestan es muy homogéneo, en particular en la

variable precio.

La aplicación de la metodología a la industria de las AFP es el objetivo central de este trabajo, la

metodología y la estrategia empírica para determinar el comportamiento competitivo de las

firmas participantes se presenta en las secciones 4.1 y 4.2, mientras que en las secciones 4.3 y 4.4

se presenta la estrategia empírica para un análisis de las señales de intervención al mercado que

pudieron haber afectado a la tendencia creciente que tuvieron las comisiones cobradas desde el

año 2004.

4.1 Estimación del estadístico-H

El estadístico-H se utiliza como un parámetro indicador del tipo de competencia en la industria, en

períodos de tiempo determinados. Para una sola firma el ingreso de equilibrio está dado por la

cantidad de equilibrio multiplicado por el precio de equilibrio, variables que por separado no son

fácilmente observables, a diferencia del ingreso total que puede obtenerse de forma directa a

partir de los estados financieros. Tanto el precio como la cantidad dependen de los costos, de la

22

demanda y del contexto competitivo en el que esté operando la firma, por lo que los

desplazadores de costo y de demanda deben incluirse como factores de control en la función de

ingresos, mientras que la conducta competitiva en la que opera el mercado incide en los valores

que puede tomar el test.

Siguiendo la nomenclatura de Panzar-Rosse, para una firma en el tiempo , se define el ingreso

total como:

Así el ingreso total puede ser explicado como función de distintas variables independientes, las

que en la función corresponden a los precios de factores ( ) y a los factores de control que

afecten los ingresos totales , ya sea como desplazadores de la demanda o de los

costos.

Para incorporar las reinterpretaciones de Bikker et al. (2011) y los resguardos empíricos de

Goddard y Wilson (2009), se realizarán estimaciones de paneles dinámicos con y sin control por

escala, de modo de comparar ambos estadísticos-H. La ecuación a estimar posee una

especificación dinámica, la cual incluye un rezago de la variable dependiente y también incluye un

rezago de las variables independientes, como se muestra en la ecuación dinámica presentada a

continuación:

∑

∑

∑

Donde es la constante, es el coeficiente de la variable dependiente rezagada, los y son

los coeficientes de los precios de factores contemporáneos y rezagados respectivamente, y los

son los coeficientes de los factores de control utilizados.

La especificación lineal en logaritmos permite reducir el sesgo de simultaneidad, de acuerdo a De

Bandt y Davis (2000). Además, es el efecto individual para la firma y es el error aleatorio

para la firma en el momento , donde se supone que ( | ) , donde es el vector de

variables explicativas.

El estadístico-H se define como la suma de las elasticidades del ingreso total respecto de los

precios de factores, por lo que estadístico-H de corto plazo considera sólo los coeficientes de los

precios de factores contemporáneos y se obtiene directamente de la siguiente forma:

∑

23

Adicionalmente en este caso podemos calcular el estadístico-H de largo plazo considerando los

coeficientes de los precios de factores contemporáneos y de los rezagos, como se muestra en la

siguiente fórmula:

∑

∑

Desde un punto de vista econométrico, se pueden obtener inferencias respecto de H mediante

distintos test de hipótesis. Al observar que se rechaza la hipótesis nula de H ≤ 0, se excluye la

posibilidad de comportamiento bajo monopolio; rechazar la hipótesis nula de H ≤ 1 no permite

rechazar la existencia de conducta bajo competencia perfecta; mientras que rechazar las hipótesis

de H ≤ 0 y H = 1, pero no H ≤ 1 implica que sólo el modelo de competencia monopolística es

consistente con los datos.

4.2 Estrategia empírica para el estadístico-H

La estimación empírica mediante el Método Generalizado de Momentos (GMM por sus siglas en

inglés) presenta la ventaja sobre otros procedimientos de que no impone ninguna restricción

sobre la distribución de las variables, necesitando solamente un conjunto de condiciones de

momento.

En este caso se utilizará el método de estimación de sistemas de Arellano-Bover/Blundell-Bond

para paneles dinámicos. El estimador de Arellano-Bond forma condiciones de momento utilizando

rezagos en nivel de la variable dependiente y de las variables predeterminadas con primeras

diferencias de los errores. Arellano y Bover (1995) y Blundell y Bond (1998) muestran que si el

proceso autorregresivo es muy persistente o cuando la razón del efecto-panel sobre el error

se hace muy grande, las variables en nivel son instrumentos débiles. De este modo, propusieron

un estimador de sistema que utiliza condiciones de momento adicionales en las cuales los regazos

en diferencias de la variable dependiente sean utilizados como instrumentos para la ecuación en

diferencias, por lo que deben ser ortogonales a los niveles del error, lo que supone que el efecto a

nivel de panel de las primeras diferencias no está relacionado con las primeras diferencias de la

variable dependiente.

Debido a que esta estimación es lineal en los parámetros, se utilizará el comando xtdpd en Stata,

el cual además tiene la ventaja de que posee mayor flexibilidad en la determinación de los

instrumentos, lo que es una gran ventaja al estimar un panel largo (N pequeño y T grande) como el

de este trabajo, pues el número de instrumentos crece con el tiempo, como se explica en

Roodman (2006). Entonces gracias a la flexibilidad del comando se puede controlar que la

cantidad de instrumentos no crezca desmedidamente y luego se puede corroborar con el test de

Sargan que las ecuaciones estimadas no estén sobreidentificadas.

Es importante notar que la estimación de paneles dinámicos no requiere de ningún control por

algún efecto tiempo que sea de carácter común a todas las observaciones, puesto que ellos están

considerados en la metodología, por lo que no es necesario controlar por eventos temporales

24

como por ejemplo la crisis financiera. Asimismo, la estimación por metodologías de paneles

controla por los efectos fijos de los individuos en la muestra, con lo cual cualquier tendencia

individual queda controlada.

Por otro lado, hay que recordar que, como se explicó en la sección 3.5, el supuesto de equilibrio de

mercado de largo plazo en la industria no es necesario bajo una estimación empírica dinámica

para datos de panel. De todas formas, el control del equilibrio de largo plazo sí es requisito al

utilizar estimadores de paneles estáticos de efectos fijos, lo cual también se realiza en este trabajo

y se describe en las próximas dos secciones.

4.3 Estimación de las señales de intervención al mercado

En el período estudiado, la industria estuvo recibiendo distintas señales de una posible

intervención en el mercado. Estos efectos en el tiempo son comunes a todos los individuos, por lo

que no pueden ser identificados mediante la estimación dinámica de paneles. Por ello utilizaremos

un estimador de paneles estáticos para aislar estos efectos temporales, ello a pesar de las

falencias que implica, puesto que el objetivo en este caso no es en primer lugar la determinación

de la conducta competitiva existente, si no el análisis del impacto de las señales de intervención en

el mercado.

Para este propósito, se estima una especificación estática y una dinámica del modelo planteado

anteriormente. Esta última tiene la misma forma que la que se utiliza para la estimación dinámica

del estadístico-H, la cual posee rezagos de la variable dependiente y de las independientes. La

primera especificación no posee rezagos de las variables, presentando la siguiente forma:

∑

∑

Donde es la constante, los son los coeficientes de los precios de factores, los son los

coeficientes de los factores de control utilizados, es el efecto individual para la firma y es

el error aleatorio para la firma en el momento , donde se supone que ( | ) ,

donde es el vector de variables explicativas.

La diferencia es, que en este caso se utiliza un estimador para paneles modelados de forma

estática, el cual se explica en la siguiente sección. Sin embargo, se muestran los resultados de la

especificación estática y de la dinámica con este estimador.

Dentro de los factores de control se incluirán además de los desplazadores de demanda y costos,

variables que tengan patrones temporales como una dummy para el número del trimestre, con el

fin de capturar efectos estacionales, y otra para el período de la crisis financiera. Además, con el

fin de testear las señales presentes en el mercado, se utilizará una variable discreta de mensajes

del mercado ( )14, justificando empíricamente el uso de las magnitudes discretas de la

14

Ver sección 5.2 para una descripción y justificación de la variable.

25

variable mediante una comparación con los valores de los coeficientes de variables que separen

las distintas señales consideradas.

4.4 Estrategia empírica del análisis de señales

En el sentido estricto, todos los paneles son dinámicos, ya que permiten aprovechar las

características longitudinales de estos datos. Sin embargo, se les llama modelos de paneles

dinámicos a aquellos que incluyen una variable dependiente rezagada dentro de los regresores.

Los rezagos hacen que la estimación se complique bastante, de hecho, con efectos fijos el rezago

de las primeras diferencias está correlacionado con el error individual, por lo que se obtienen

estimadores sesgados, como se discutió en secciones previas a través del trabajo de Goddard y

Wilson (2009). Así los modelos de paneles dinámicos no deben estimarse mediante efectos fijos, ni

otras técnicas de esa índole, sino que deben utilizarse técnicas de variables instrumentales, como

la estimación utilizada en la estrategia para determinar el estadístico-H.

Considerando lo anterior, y dado que los estimadores dinámicos capturan cualquier efecto tiempo

que sea común a todas las observaciones, la estrategia empírica para poder lograr analizar el

efecto tiempo de las señales de intervención en el mercado, será mediante un estimador de datos

de panel con efectos fijos con un error autorregresivo de primer orden, lo que se realiza a través

del comando xtregar con la opción fe, para la especificación estática y dinámica. De este modo, al

controlar por efectos temporales con este estimador podríamos aislar el efecto de las señales de

aumento de la posibilidad de intervención.

En el contexto de la utilización de un estimador estático, los modelos de competencia perfecta y

monopolística dependen crucialmente del supuesto de que las firmas son observadas en su

equilibrio de largo plazo, no así el caso del monopolio15. Para testear esta hipótesis se puede

suponer que en los mercados competitivos las firmas igualan las tasas de retorno entre ellas, de

modo que las tasas de retorno no deberían estar correlacionadas de forma significativa

estadísticamente con los precios de factores, es decir, en equilibrio las rentabilidades de las firmas

no deberían estar correlacionadas con los precios de factores. Sin embargo, como se mostró en la

sección 3.5, este supuesto se hace innecesario en un análisis mediante un estimador empírico

dinámico.

Para testear la existencia de equilibrio de largo plazo en el mercado, se puede estimar la ecuación

de interés usando el ROE (retorno sobre patrimonio) como la variable dependiente en lugar del

ingreso total, de modo de obtener el estadístico-H para este caso y testear si éste puede ser igual

a cero. Este mecanismo ha sido ampliamente utilizado en la literatura (ver, por ejemplo, Shaffer

(1982), Molyneux et al. (1996)).

15

Ver ANEXO 1: “Metodología de Panzar-Rosse (1987)”

26

Entonces la ecuación a estimar queda de la siguiente forma:

∑

∑

∑

Se sigue la misma nomenclatura que en las otras ecuaciones, en este caso es el coeficiente de

la variable dependiente rezagada y son los coeficientes de los precios de factores rezagados.

El estadístico HE se calcula de la misma forma que el estadístico H en la sección 4.1, en este caso

un valor de HE < 0 implica que no hay equilibrio y un valor de HE = 0 prueba el equilibrio.

De esta forma podemos determinar si la firma se encuentra en equilibrio de largo plazo y

podemos obtener la interpretación en forma conjunta de H con el HE para determinar el

comportamiento competitivo al estimar las regresiones.

5 Descripción de los datos y variables

El cálculo del estadístico-H sólo requiere datos a nivel de firmas acerca de ingresos totales y de

precios de factores, además de los datos para los factores de control que sean utilizados. Mayor

información de costos no es requerida, aunque es necesaria la inserción de alguna variable que

desplace demanda o costos, lo cual se realiza típicamente mediante la inclusión de los factores de

control mencionados.

5.1 Datos

Los datos necesarios para la aplicación de la metodología se obtuvieron desde los estados

financieros de las firmas participantes, los cuales en el caso chileno se encuentran a disposición

pública en el sitio web de la Superintendencia de Pensiones16. La base de datos construida cuenta

con los balances trimestrales y los estados de resultados trimestrales17 de las AFP vigentes para

cada trimestre del período que comprende los años 2003 al 2009. Además se utilizaron los datos

del número de trabajadores18 y del número de vendedores que figuran en las notas de los estados

financieros.

La industria de las AFP en el período de estudio no presenta ninguna entrada de firmas, de hecho

desde 1995 a 2010 no hubo nuevas entradas, sólo presentan fusiones o cambios de nombre. En el

primer trimestre de 2004 la AFP Plan Vital se fusiona con la AFP Magíster, dando lugar a la AFP

16

www.spensiones.cl 17

Los estados de resultados se trimestralizaron pues en el formato original se presentan en forma acumulada para los cuatro trimestres de cada año. 18

AFP Provida no cuenta con la serie completa de número de trabajadores sino con algunas observaciones. Fue completada utilizando el valor de tendencia entre los valores que sí se tenía disponibles.

27

Plan Vital; en el primer trimestre de 2005 la AFP Summa Bansander cambia de nombre a AFP

Bansander; y en el segundo trimestre de 2008 la AFP Bansander y la AFP Santa María se fusionan

dando lugar a la AFP Capital.

Aprovechando esta estabilidad del mercado en el período que comprende el presente estudio, se

consideraron las firmas como una sola desde antes de su fusión, obteniendo de esta forma un

panel balanceado de 5 firmas.

A continuación se detalla la composición de firmas de las variables de individuos utilizadas en las

estimaciones:

- CAP1 corresponde a:

• 2003q1 a 2004q4: AFP Summa Bansander junto con la AFP Santa María.

• 2005q1 a 2008q1: AFP Bansander junto con la AFP Santa María.

• 2008q2 a 2009q2: AFP Capital (fusión de las anteriores).

- CUP: Para todo el período 2003q1 a 2009q2 corresponde a AFP Cuprum.

- HAB: Para todo el período 2003q1 a 2009q2 corresponde a AFP Habitat.

- PLI1 corresponde a:

• 2003q1 a 2003q4: AFP Magíster junto con AFP Plan Vital.

• 2004q1 a 2009q2: AFP Plan Vital (resultante de la fusión de las anteriores).

- PRV: Para todo el período 2003q1 a 2009q2 corresponde a AFP Provida.

El período de estudio, 2003 a 2009, constituye un período bastante estable en la industria.

Comprende justo los años posteriores al cambio de la regulación de los multifondos en el 2002

hasta los años anteriores a la separación del seguro de invalidez y sobrevivencia ocurrida a fines

de 2009 y a la entrada de la AFP Modelo en 2010. Este período forma parte de la fase estacionaria

de la industria y también incluye los anuncios de intervención que ocurrieron previos a la

promulgación de la reforma en 2008, en la etapa previa a su implementación.

Para trabajar con variables en términos reales, todas se controlan por una medida de inflación

oficial, el índice de precios al consumidor (IPC)19. La serie original tiene carácter mensual, en este

caso particular se formó una serie trimestral que utiliza el valor del IPC para el mes que

corresponde al final de cada trimestre. De este modo se puede determinar que los cambios en

ingresos y costos no correspondan a aumentos del nivel de precios sino a shocks que afecten sus

precios.

5.2 Variables

La elección de variables de costo, precio y producto sigue el ya mencionado enfoque de

intermediación, donde las AFP son consideradas intermediarios financieros que recaudan y

combinan los fondos depositados por los afiliados para producir fondos individuales de pensiones.

Por ello las estimaciones requieren datos de ingresos de las firmas y de precios de factores

19

Serie estadística oficial publicada por el Banco Central de Chile en www.bcentral.cl

28

productivos y otros factores de control a nivel de firmas20. Todas las variables están controladas

por inflación mediante el uso del índice de precios al consumidor.

La variable dependiente que representa a los ingresos totales, corresponde a la cuenta de ingresos

por comisiones, que provienen de las comisiones totales cobradas a cada cotizante sobre su fondo

acumulado y representan casi la totalidad de los ingresos totales21. Este ingreso además figura

como el ingreso de la operación de intermediación, por lo que es coherente con el enfoque de

intermediación para determinar el producto y los insumos de estas firmas. En las estimaciones de

la especificación estática del modelo, se utiliza como variable dependiente el retorno sobre el

patrimonio (ROE)22 en vez de los ingresos totales, con el fin de determinar la presencia de

equilibrio de largo plazo en la industria, como fue explicado en la sección 4.4.

Las variables independientes utilizadas son los precios de insumos productivos y los factores de

control. Se consideran los precios unitarios de los tres insumos considerados siguiendo el enfoque

de intermediación, junto con el costo unitario de la prima del seguro de invalidez y sobrevivencia

(PSIS), el cual es muy importante para esta industria pues presenta un gran porcentaje sobre los

costos totales23, los cuales se describen a continuación:

- Precio unitario de trabajo (w1): razón de gastos en personal sobre empleados totales.

Considera las remuneraciones al personal administrativo y las remuneraciones al

personal de ventas sobre el número de trabajadores y de vendedores.

- Precio unitario de fondos (w2): razón de los gastos de manejo de los fondos sobre los

fondos manejados. Considera el valor neto del manejo de fondos, por lo que incluye

las cuentas de gastos financieros, gastos administrativos24 e ingresos financieros,

sobre el encaje25, un proxy de los dineros manejados en la operación de

intermediación.

- Precio unitario de capital físico (w3): razón de gastos administrativos (no relativos a la

administración de fondos) sobre activos fijos. Corresponden a gastos arriendos,

cargos por servicios, seguridad, sistemas de información y comunicación, entre otros,

lo que se traduce a las cuentas de gastos de comercialización, gastos de computación,

otros gastos no operacionales sobre los activos fijos.

- Precio unitario de la PSIS (w4): razón del gasto en la prima del seguro de invalidez y

sobrevivencia sobre el número total de afiliado.

20

Para una descripción gráfica ver APÉNDICE A 21

Ver Gráfico 5, en APÉNDICE A 22

ROE se calcula como la razón de la utilidad del ejercicio sobre patrimonio (capital y otras reservas). 23

Ver Gráfico 3, en APÉNDICE A 24

En las notas a los Estados Financieros se explicita que los gastos administrativos corresponden en a gastos de administración de los fondos que manejan las AFP. 25

El encaje representa por obligación un 1% del fondo total de las AFP y debe reinvertirse en sus propios fondos de pensiones.

29

El precio unitario del trabajo fue comparado con el Índice de Remuneraciones, la serie publicada

por el INE26 para determinar la tendencia del precio de la mano de obra. Se encontró que este

índice presenta una correlación de entre un 25% y un 60% con la variable proxy del precio del

trabajo, según la AFP que se considere. La baja correlación encontrada puede explicarse, más que

por diferencias en habilidades, por las diferencias salariales que posee el sector financiero

respecto de otros sectores, como el manufacturero por ejemplo.

Cabe notar que en esta industria los trabajadores reciben en promedio el salario promedio de

mercado, sin embargo, los vendedores reciben su salario de acuerdo a las captaciones de afiliados

que logren. Este salario escalonado según el número de afiliados captados que reciben los

vendedores puede explicar también la baja correlación encontrada entre los salarios y el Índice de

Remuneraciones. Por ello, no sería necesario un control por productividad de la variable proxy del

precio unitario del trabajo mediante una deflactación por el Índice de Remuneraciones, ya que se

descartaría una distorsión de los resultados por cambios en la productividad.

Se consideran además factores de control que puedan afectar los costos o la demanda de la

industria. Entre estos tenemos el apalancamiento de las firmas, la razón ácida, la tasa de política

monetaria trimestral promedio y el promedio trimestral de la tasa de desempleo27. La razón ácida

es un indicador de solvencia de corto plazo, que mide la si las firmas son capaces de enfrentar sus

pasivos de corto plazo de forma inmediata, esto es relevante pues para la administración de

fondos las AFP requieren liquidez. El apalancamiento mide la capacidad de las firmas de enfrentar

sus obligaciones de largo plazo, mientras que la razón ácida hace lo mismo, pero a corto plazo. Los

problemas de liquidez podrían afectar el costo de fondos de las firmas, impactando en los costos

del proceso de intermediación de las firmas. La tasa de política monetaria afecta los costos de

intermediación también, mientras que la tasa de desempleo afecta la demanda en el sentido de

que la enorme mayoría de los cotizantes son trabajadores formales que dejan de cotizar mientras

estén desempleados.

Sin embargo, como era de esperarse, el apalancamiento está muy correlacionado positivamente

con la razón ácida y el desempleo posee una alta correlación negativa con la tasa de política

monetaria, por lo que sólo se utilizará una variable de cada par. De acuerdo a las correlaciones

entre las variables de interés se usarán el apalancamiento y el desempleo, mostrando además que

los resultados y conclusiones no difieren significativamente respecto del uso de tasa de política

monetaria y razón ácida como variables de control.

En la estimación estática se propone el uso de una variable que capture las distintas señales que

afectaron al mercado acerca de las probabilidades de una intervención en el período de estudio.

Esto viene motivado por la tendencia creciente que tuvieron los ingresos por comisiones28 desde

el año 2004 en adelante, cayendo posteriormente junto con la entrada de la AFP Modelo. Para

26

Instituto Nacional de Estadísticas, Chile, www.ine.cl 27

La tasa de política monetaria y la tasa de desempleo fueron obtenidas de las series oficiales publicadas en la página del Banco Central de Chile, www.bcentral.cl 28

Ver Gráfico 4, en APÉNDICE A

30

analizar las señales de intervención se construyó una variable discreta que tome valores crecientes

a medida que van dándose dichas señales de intervención, esta variable se denomina y se

define de la siguiente forma:

Período mens Señal

2003q1-2004q3 0 Nivel estabilizado, aún no presenta señales.

2004q4-2005q2 1 Seminario del CEP sobre competencia: intervención regulatoria

2005q3-2006q1 2 Aparece la reforma previsional en las propuestas presidenciales

2006q2-2006q4 3 Se forma el consejo asesor de la reforma previsional, con M. Bachelet

2007q1-2007q4 4 Anuncio de contenidos de la reforma, proyecto de ley entra a discusión

2008q1-2009q2 5 Se aprueba reforma previsional en el Congreso

La estructura utilizada para esta variable puede justificarse en los aumentos que ocurrieron en las

comisiones porcentuales en el tiempo29, los cuales fueron mencionados en la sección 2.1, en

relación con los eventos que ocurrieron que hicieron que se hiciera más probable una intervención

regulatoria en el mercado. Para testear la validez estadística de los valores discretos que toma la

variable se compararán los valores con los valores de los coeficientes de las variables

dummy anuales para los años 2004 a 2008 (este último año incluye los dos primeros trimestres de

2009), es decir, con las variables , , , , .

Se puede observar a simple vista que la variable representa simplemente una tendencia

creciente en el tiempo, lo cual es coherente con la hipótesis de que las firmas vayan aumentando

sus comisiones al ir relajando su poder de mercado frente a una probabilidad de intervención que

va aumentando, en un contexto en el cual no pueden hacer nada al respecto30. A medida que

aumenta la probabilidad de intervención a través de las distintas señales que se reciben en el

mercado, las firmas comienzan a utilizar de manera menos restringida su poder de mercado, en

vista de la disminución de dicho poder de mercado que sufrirán con las reformas que se

comenzaban a discutir. Así, la variable busca darle una explicación particular a la tendencia

creciente a partir de 2004 que tuvieron las comisiones porcentuales cobradas, a partir de lo que va

ocurriendo en la industria. La AFP Plan Vital se escapa por sobre las otras AFP al aumentar por

sobre el resto sus comisiones, sin embargo, su peso en la muestra es bajo pues de la industria esta

firma posee apenas entre un 3%-4% de participación de mercado. Por lo demás, con estimaciones

de paneles se controlan por los efectos fijos individuales, aislando las diferencias individuales

entre las firmas.

En esta estimación, debido a que no captura los efectos tiempo comunes a todas las

observaciones (como ocurre mediante los estimadores dinámicos), también se incluye un control

temporal por trimestre, para controlar los posibles efectos del ciclo anual. De este modo, se tienen

tres variables dummy, una para los primeros trimestres, otra para los segundos trimestres y una

29

Ver Gráfico 7, en APÉNDICE A 30

La intervención se hace cada vez más probable, pero no existe ninguna acción de parte de las firmas que pueda mitigar la probabilidad de intervención.

31

para los terceros trimestres. Además en el caso de referencia, se controla por los efectos que pudo

tener la crisis financiera entre los años 2007-2009, con una variable dummy para esos años.

6 Resultados empíricos

En las tablas 2-631 se encuentran los resultados empíricos de las estimaciones realizadas La tabla 2

presenta la metodología Panzar-Rosse para determinar el comportamiento competitivo de la

industria y las tablas 3-6 presentan los resultados del análisis de las señales de intervención

regulatoria que se dieron en el mercado.

En la tabla 2 se presentan cuatro columnas, en las cuales las primeras dos corresponden a los

resultados que consideran como variable dependiente al ingreso total no escalado, mientras que

las dos últimas consideran la variable dependiente escalada. En cada par de columnas la primera

utiliza el desempleo y el apalancamiento como variables de control mientras que la segunda utiliza

la tasa de política monetaria y la razón ácida.

De manera bastante similar, se exponen las tablas 3-6. Las dos primeras tablas corresponden a la

estimación por efectos fijos de la especificación estática, la primera de ellas considera el

desempleo y el apalancamiento como variables de control mientras que la segunda utiliza la tasa

de política monetaria y la razón ácida. Una organización análoga tienen las tablas 5 y 6, las que

muestran los resultados para las estimaciones por efectos fijos de las especificaciones dinámicas,

es decir, que poseen rezagos. Cada una de estas tablas posee nueve columnas, donde las primeras

tres columnas corresponden a distintas especificaciones con el ingreso total como variable

dependiente, las siguientes tres columnas utilizan el ingreso total escalado como variable

dependiente y las últimas tres columnas corresponden al retorno sobre el patrimonio como

variable dependiente para determinar el equilibrio de largo plazo del mercado.

Todas las especificaciones utilizan las variables de control para el número de trimestre y los

desplazadores correspondientes a cada tabla. En cada trío de columnas, la primera corresponde a

la especificación que considera la variable dummy de la crisis financiera, la segunda considera a la

variable discreta de los mensajes en el mercado respecto de una intervención y la tercera utiliza

las variables dummy anuales para los períodos en que se perciben las señales de intervención.

Estos controles temporales se aplican de a una en las especificaciones y no de forma acumulativa

con el fin de comparar los valores discretos de la variable mensajes para cada período con los

coeficientes de las variables dummy anuales.

31

Ver Tablas 2-6, en Apéndice B

32

6.1 Resultados estimación de la conducta competitiva

De acuerdo a lo expuesto más arriba, la ecuación estimada utiliza tanto los ingresos totales no

escalados como escalados, y para una firma en el tiempo puede escribirse de la siguiente

manera:

∑

Donde son los ingresos totales ( es la variable escalada), los precios de factores

están especificados de la misma forma que en la sección 5.2 y los son los siguientes pares de

variables y , para cada columna.

En las estimaciones que utilizan la variable dependiente no escalada se observa que el rezago de la

variable dependiente es significativo, lo que permite reforzar el uso de una especificación

dinámica. El precio unitario del trabajo aparece como significativo y posee un coeficiente negativo,

lo que podría explicarse en el efecto que tienen los vendedores en la forma de competencia que

se da en esta industria regulada. El precio unitario del capital no aparece como significativo y el de

la administración de fondos lo es al 10%. Por su parte, el precio unitario de la PSIS aparece

significativo al 1%, lo que es coherente con la estructura de costos de las firmas en la industria. Es

importante notar que esta significancia no aparece en el estudio de Sepúlveda (2012).

Se observa que las distintas especificaciones de variables de control prácticamente no alteran las

magnitudes, los signos ni la significancias de los regresores. Esta también ocurre en las

estimaciones con la variable dependiente escalada, sólo que en comparación a la estimación no

escalada mantienen los signos pero varían las significancias.

La estimación fue realizada por variables instrumentales mediante el estimador de paneles

dinámicos de Arellano-Bover/Blundell-Bond, por lo que el control de sobreidentificación en las

estimaciones es relevante. En las tablas se presentan la probabilidad observada en el test de

Sargan de sobreidentificación, encontrando que las estimaciones no presentan ese problema.

La conducta competitiva implícita en los datos y determinada a través del estadístico-H muestra

que el estadístico de corto plazo no es estadísticamente distinto de cero, tomando valores de

y según las variables de control utilizadas. Esto da indicios de una competencia

monopolística muy baja y de monopolio. La probabilidad de que el estadístico tenga el mismo

signo que el observado en la estimación corresponde a (

), la que en este caso

corresponde a , por lo que la evidencia apunta en dirección hacia competencia

monopolística.

33

Sin embargo, considerando la especificación dinámica del modelo, podemos aprovechar de las

variables rezagadas para calcular el estadístico-H de largo plazo. Este es negativo para ambas

especificaciones y no es estadísticamente distinto de cero. Nuevamente, probabilidad de que el

estadístico tenga el mismo signo que el observado en la estimación corresponde a (

), la

cual corresponde a en este caso, de modo que la metodología presenta evidencia

para identificar conducta monopólica para en la industria de las AFP.

Las estimaciones con la ecuación escalada poseen diferencias en la magnitud del valor estimado

del estadístico-H de corto plazo, además en una de las especificaciones se rechaza

estadísticamente que el valor del estadístico sea igual a cero, lo que es coherente con los sesgos

mencionados en Bikker et al. (2011) para las estimaciones escaladas. Sin embargo, el estadístico-H

de largo plazo en estas estimaciones también presenta evidencia de comportamiento monopólico

entre las firmas.

6.2 Resultados estimación de las señales de intervención

Para la estimación de las señales del mercado se utiliza un estimador estático de efectos fijos y un

término de error autorregresivo de primer orden, con el fin de poder capturar su efecto en el

tiempo. La ecuación a estimar en primera instancia, corresponde a la especificación estática del

modelo, la cual se presenta siguiendo la nomenclatura anterior de la siguiente forma para una

firma en el tiempo :

∑

Las distintas columnas difieren cuál es la variable dependiente utilizada, o

, las que corresponden a la variable de ingresos totales, no escalada y escalada, y al

retorno sobre el patrimonio, respectivamente. También se diferencian en , es decir, en el

conjunto de controles utilizados, ahora se utilizan las variables dummy por trimestre y las variables

dummy de crisis, dummies anuales y la variable de las señales, de forma separada en distintas

especificaciones, como se explicó al inicio de esta sección.

Como se observa en las tablas 3 y 4 en el APÉNDICE B, las cuales se diferencian en el uso de los

factores de control, los coeficientes de los precios de factores de las estimaciones para los ingresos

totales poseen los mismos signos que en la estimación de paneles dinámicos presentada en la

sección anterior. Nuevamente el coeficiente del precio unitario del PSIS es significativo y positivo.

Se observa que la variable es significativa y su inclusión aumenta el R2 de las estimaciones

en ambas tablas. Las dummies anuales también son todas significativas, poseen un patrón

creciente y aumentan aún más el R2 de la estimación. De esta forma se puede ver que el modelo

es más explicativo cuando incluye las variables y las dummies respecto del caso de

referencia que no las incluye, por lo que sí existe un indicio de que las señales de intervención

afectaron el mercado.

34

Siguiendo con las ecuaciones de ingresos totales, presentadas en las primeras tres columnas de

cada tabla, se observa que los coeficientes de las dummies anuales son crecientes y el patrón es

muy similar al que se utilizó para construir la variable de señales de intervención regulatoria,

, de hecho la relación entre los coeficientes utilizada en ésta última es válida

estadísticamente al comparar la relación entre los coeficientes de las dummies anuales, como se

muestra en la siguiente tabla:

Se observa que no se puede rechazar la hipótesis nula de que los coeficientes de la dummies

anuales tengan el mismo patrón que la variable . Esto muestra evidencia de que las señales

de intervención en el mercado sí pudieron haber tenido un impacto en las comisiones cobradas y

con ello en los ingresos totales32, lo cual ya fue discutido en secciones previas. El hecho de que la

variable indicadora de las señales del mercado es más restrictiva que las dummies anuales puede

estar incidiendo en que el R2 sea mayor al utilizar las dummies.

Estas características no logran ser captadas en la estimación escalada, que es una estimación de

una ecuación de precios, las cuales sin embargo mantienen la mayoría de los signos de los

coeficientes, pero poseen diferencias en la significancia de las variables, lo que ocurre por el sesgo

existente en esta metodología.

En estas estimaciones el equilibrio de largo plazo no se puede rechazar en algunas especificaciones

mientras que sí es rechazado en otras, lo que puede deberse a un ajuste parcial y no instantáneo

en el mercado como se discutió previamente.

Con el fin de darle robustez a los resultados y a esta situación de desequilibrio en la estimación de

corto plazo se aplica el estimador de efectos fijos a la especificación dinámica del modelo, como se

discutió en la sección 4.4. Estas estimaciones se presentan en las tablas 5 y 6, donde se observa

que sus resultados son muy similares a los obtenidos en la especificación estática.

Estas estimaciones presentan coherencia de signos y de significancia en las distintas respecto de

las otras estimaciones, el precio unitario del trabajo tiene un coeficiente negativo y significativo al

5%, mientras que el precio unitario de la PSIS es significativo al 1%, nuevamente en coherencia a la

Ver Gráficos 2 y 7, en APÉNDICE A

Test Tabla 3 Tabla 4

coeficiente[ann2]/coeficiente[ann1]=2 F( 1, 106) 0.54 0.1

Prob > F 0.4627 0.7526

coeficiente[ann3]/coeficiente[ann1]=3 F( 1, 106) 0.03 0.27

Prob > F 0.8695 0.6019

coeficiente[ann4]/coeficiente[ann1]=4 F( 1, 106) 0.41 0.02

Prob > F 0.5227 0.8988

coeficiente[ann5]/coeficiente[ann1]=5 F( 1, 106) 1.59 0.23

Prob > F 0.2095 0.6331

Nota: Considera los coeficientes pertenecientes a las estimaciones que usan los ingresos

totales como variable dependiente, en ambas tablas

35

estructura de costos de la industria. Desde estos resultados es posible calcular el estadístico-H de

corto y de largo plazo. Se observa que el valor del estadístico-H de corto plazo es positivo y

cercano a cero, indicando competencia monopolística, mientras que el de largo plazo es negativo,

coherente con monopolio.

En ellas se observa que no se puede rechazar la existencia de equilibrio de largo plazo en la

industria en todas las especificaciones y que la variable de mensajes se ajusta prácticamente para

todos los coeficientes, lo que permite reforzar el hecho de que sí existió una influencia de las

señales de intervención respecto del comportamiento competitivo de las empresas, el cual se vio

reflejado en un aumento en los ingresos totales.

7 Conclusiones

El trabajo ha utilizado la metodología de Panzar-Rosse (1987) en su versión dinámica, con todas las

consideraciones adicionales que han desarrollado distintos autores para mejorar la utilización del

test, con el fin de analizar la conducta competitiva en la industria de las AFP en Chile. El análisis

también distingue el efecto que tuvieron en el mercado, específicamente en los ingresos totales,

las señales de intervención regulatoria que ocurrieron en el tiempo y que fueron aumentando la

probabilidad de que efectivamente ocurriese una intervención. Este análisis se realiza en base a

una especificación tanto estática como dinámica mediante un estimador de efectos fijos. Las

ecuaciones de ingresos totales con distintas especificaciones se estiman para el panel de las AFP

en Chile para el período 2003-2009.

Los resultados del análisis dinámico del comportamiento competitivo permiten indicar la

existencia de conducta monopólica para la industria evaluada, lo cual se sostiene aún en la

estimación del modelo estático. Esto se deriva de la obtención de un estadístico-H de largo plazo

negativo, el cual no es estadísticamente distinto de cero. Al comparar el estadístico-H de largo

plazo con el de corto plazo se obtiene que éste último posee valores cercanos a cero y de

magnitud muy pequeña, tanto negativos como positivos. Esto es coherente con el resultado de

Delis et al. (2008) en el que se menciona que las estimaciones estáticas subestiman el poder de

mercado, así como con el resultado de Goddard y Wilson (2009), en el que se menciona que los

resultados mediante una estimación por efectos fijos están sesgados hacia cero.

La evidencia empírica observada en las estimaciones indica que las distintas señales de una

intervención regulatoria en el mercado tuvieron un efecto significativo y creciente en el tiempo

sobre los ingresos totales, lo que es coherente con su tendencia en el tiempo. Esto se observó

mediante una variable discreta que iba aumentando su valor a medida que se daba una nueva

señal de intervención en el mercado, cuyas magnitudes discretas fueron corroboradas mediante

una comparación con variables dummy para los distintos períodos.

Estos resultados se relacionan con la hipótesis de que las firmas podrían haber estado en una

coordinación implícita para evitar una guerra comercial entre ellos, auto-restringiéndose a sí

36

mismos en el ejercicio de su poder de mercado. De este modo, esta conjetura permitiría inferir

que a medida que se hacía más probable la intervención al mercado, las firmas podrían haber

relajado sus restricciones autoimpuestas y ello podría justificar el alza en las comisiones y en los

ingresos totales.

Estos resultados pueden tener implicancias para políticos e investigadores, ya que permitirían dar

una justificación empírica para las conjeturas de una baja competencia en la industria que

originaron las reformas pro-competitivas de 2008. Debe notarse que los resultados obtenidos

están sujetos a las limitaciones que posee la literatura de la NEIO, es decir, a las críticas

mencionadas por Einav y Levin (2010) acerca de la validez de los proxies utilizados y de las

estrategias econométricas. Sin embargo, permiten obtener indicios del comportamiento

competitivo que se da en el mercado, por lo que logran aportar al análisis empírico de la

competencia en la industria de las AFP.

37

Referencias

Agostini, C., Saavedra, E., Willintong, M. (2009). “Fusión Procompetitiva y Economías de Escala en

el Mercado de AFPs”. Working paper ILADES- Universidad Alberto Hurtado.

Arellano, M., Bover, O. (1995). “Another Look at the Instrumental Variables Estimation of Error-

component Models”, Journal of Econometrics, Vol. 68, pp. 29–51.

Ashenfelter, O., Sullivan, D. (1987). “Nonparametric Tests of Market Structure: An Application to

the Cigarette Industry”, Journal of Industrial Economics 35: 483-498.

Barajas, A., Steiner, R., Salazar, N. (2000). “The Impact of Liberalization and Foreign Investment in

Colombia’s Financial Sector”, Journal of Development Economics, Vol. 63, pp. 157–96.

Berger, A.N., Humphrey, D.B. (1992). “Measurement and efficiency issues in commercial banking”,

pp. 24-79 in Z. Griliches, ed., Output Measurement in the service sectors, National Bureau of

Economic Research, Studies in Income and Wealth, vol. 56, Chicago: University of Chicago Press.

Berstein, S., Cabrita, C. (2007). "Los Determinantes de la Elección de AFP en Chile: Nueva Evidencia

a Partir de Datos Individuales". Estudios de Economía, Vol. 34 N°1.

Berstein, S., Micco, A. (2002). "Turnover and Regulation: The Chilean Pension Fund Industry",

Documento de Trabajo 180, Banco Central de Chile.

Berstein, S., Ruiz, J. (2005). “Sensibilidad de la demanda con consumidores desinformados: El

caso de las AFP en Chile”, Documento de Trabajo N° 4, SAFP, www.spensiones.cl.

Bikker, J.A., Groeneveld, J.M. (1998). “Competition and concentration in the EU banking industry”,

Research Series Supervision No. 8, De Nederlandsche Bank, Amsterdam.

Bikker, J., Haaf, K. (2002). “Competition, Concentration and their Relationship: An Empirical

Analysis of the Banking Industry”, Journal of Banking and Finance, Vol. 26, pp. 2191–214.

Bikker, J., Shaffer, S., Spierdijk, L. (2011). “Assessing competition with the Panzar-Rosse model: The

role of scale, costs and equilibrium”, Review of Economics and Statistics, Posted online May 19,

2011.

Blundell, R., Bond, S. (1998). “Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data

Models”, Journal of Econometrics, Vol. 87, pp. 115–43.

Bresnahan, T.F. (1982). The oligopoly solution concept is identified. Economic Letters, Vol. 10, pp.

87–92.

Claessens, S., Laeven, L. (2004). “What Drives Bank Competition? Some International Evidence”,

Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 36, pp. 563–83

38

Coccorese, P. (2004). “Banking competition and macroeconomic conditions: a disaggregate

analysis”, Journal of Financial Markets Institutions and Money, Vol. 14, pp.203-19.

Davis, E.P. (2000). “Pension funds, financial intermediation and the new financial landscape”,

Discussion paper PI-0010, 2000, The Pension Institute, United Kingdom.

De Bandt, O., Davis, P. (2000). “Competition, Contestability and Market Structure in European

Banking Sectors on the Eve of EMU”, Journal of Banking and Finance, Vol. 24, pp. 1045–66.

Delis, M., Staikouras, C.K., Varlagas, P. (2008). “On the measurement of market power in the

banking industry”, Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 53, pp. 1023-1047.

Einav, L., Levin, J. (2010). “Empirical Industrial Organization: A Progress report”, Journal of

Economic Perspectives, Vol. 24, N°2, pp. 145-162

Fischer, T., Kamerschen, D.R. (2003). “Measuring competition in the U.S. airline industry using the

rosse-panzar test and cross-sectional regression analyses”, Journal of Applied Economics, Vol. VI,

No. 1, 73-93.

Goddard, J., Molyneux, P., Wilson, J.O.S., Tavakoli, M. (2007). “European banking: an overview”,

Journal of Banking and Finance, Vol. 35, pp. 1911–1935

Goddard, J., Wilson, J.O.S (2009). “Competition in banking: a disequilibrium approach”, Journal of

Banking and Finance, Vol. 33, pp. 2282–92.

Harrington, J.E. (2006). “How do cartels operate?”, Foundations and trends in Microeconomics, 1,

Vol. 2, pp. 1-105.

Marinovic, I., Valdés, S. (2004). "Economías de Escala en la Industria de AFP". Presentado en

Seminario Desafíos del Sistema Chileno de Pensiones Cobertura y Competencia, CEP-SAFP.

Mester, L.J. (2008). “Optimal Industrial Structure in Banking,” Handbook of Financial

Intermediation, Arnoud Boot and Anjan Thakor, eds. Amsterdam: North-Holland, pp. 133–62.

Molyneux, P., Lloyd-Williams, M., Thornton, J. (1994). “Competitive conditions in European

banking”, Journal of Banking and Finance, Vol. 18, pp. 445–459.

Molyneux, P., Lloyd-Williams, M. , Thornton, J. (1996). “Competition and Market Contestability in

Japanese Commercial Banking”, Journal of Economics and Business, Vol. 48, pp. 33–45.

Nathan, E., Neave, A. (1989). “Competition and contestability in Canada’s financial system:

empirical results”, Canadian Journal of Economics, Vol. 22, pp. 576-94.

Panzar, J.C., Rosse, J.N. (1987). “Testing for monopoly equilibrium”. Journal of Industrial

Economics, Vol. 25, pp. 443–456.

39

Roodman, D. (2006). “How to do xtabond2”. North American Stata Users' Group Meetings 2006 8,

Stata Users Group.

Reyes, G., Castro R. (2008), “Medidas pro-competencia de la reforma previsional”. Documento de

Trabajo N° 29, Superintendencia de AFP.

Rosse, J., Panzar, J. (1977). “Chamberlin vs Robinson: an empirical study for monopoly rents”, Bell

Laboratories Economic Discussion Paper.

Sepúlveda, J.P. (2012). “On the relationship between concentration and competition: evidence

from the Chilean private pension system On the relationship between concentration and

competition: evidence from the Chilean private pension system”, Applied Economic Letters, 19:14,

pp. 1385-1389.

Shaffer, S. (1983). “Non-structural measures of competition: towards a synthesis of alternatives”,

Economic Letters, Vol. 12, pp. 349-53.

Sullivan, D. (1985). “Testing Hypotheses about Firm Behavior in the Cigarette Industry”,Journal of

Political Economy, Vol. 93, pp. 586-598.

Sun, Y. (2011, Junio). “Recent developments in european bank competition”, IMF Working Paper

N° 11/146, European Department.

Tsutsui, Y., Kamesaka, A. (2005). “Degree of competition in the Japanese securities industry”,

Journal of Economics and Business, Vol. 57, pp.360-374.

Valdés, S., Marinovic, I. (2005). “La demanda de las AFP chilenas: 1993-2002”, Documento de

Trabajo N° 369, Instituto de Economía, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Vesala, J. (1995). “Testing for competition in banking: behavioral evidence from Finland”, Bank of

Finland Studies.

Wong, H.S. (1996). “Market structure and the role of consumer information in the physician

services industry: An empirical test”, Journal of Health Economics, Vol. 15, pp. 39-160.

Yildirim, H.S., Philippatos, G. C. (2007a). “Competition and Contestability in Central and Eastern

European Banking Industry”, Managerial Finance, 33 (3) pp. 195-209

Yildirim, H.S., Philippatos, G.C. (2007b). “Restructuring, consolidation, and competition in Latin

American banking markets”, Journal of Banking and Finance, Vol. 31, pp. 629-639.

40

APÉNDICE A: Gráficos

Gráfico 1: “Índices de concentración”

41

Gráfico 2: “Comisiones porcentuales”

Gráfico 3: “Gastos prima SIS sobre gastos operacionales totales”

42

Gráfico 4: “Ingresos por comisiones”

Gráfico 5: “Ingresos por comisiones sobre ingresos totales”

43

Gráfico 6: “Proxies de precios de factores”

44

Gráfico 7: “Comisiones porcentuales - Señales de intervención”

45

APÉNDICE B: Tablas

Tabla 1: “Resumen de la revisión de la literatura”

Autores Países Período Resultado Var.dependiente Escalar

Shaffer (1982) EEUU (Nueva York) 1979 MC log(TI) log(TA)

Nathan y Neave (1995) Canada 1982-1984 MC ('83-'84), PC ('82) log(II) log(TA)

Molyneux et al. (1994) Francia, Alemania, Italia, España y UK 1986-1989 MC, M: Italia (1987-89) log(II/TA) log(TA)

Vesala (1995) Finlandia 1985-1992 MC: 1985-88/1991-92,

PC: 1989-90log(II) log(E), log(FA)

Molyneux et al. (1996) Japón 1986-1988 M:1986, MC: 1988 log(II) log(TA), log(TD)

Bikker y Groeneveld (1998) 15 países de la UE 1989-1996 MC log(II/TA) log(TA)

De Bandt y Davis (2000) Francia, Alemania, Italia y EEUU 1992-1996 MC: todos, M:Francia y

Alemania, bancos chicoslog(II) y log(TI) log(E)

Barajas et. Al (2000) Colombia 1985-1998 MC log(II) log(TA), log(E)

Bikker y Haaf (2002) 23 países OECD 1988-1998 MC:casi todos los países

(PC no se rechaza en

algunos casos)

log(II/TA) log(TA)

Coccorese (2004) Italia 1997-1999 MC log(II) y log(TI) log(TA)

Claessens y Leaven (2004) 50 países 1994-2001 MC log(II/TA), log(TI/TA) log(TA)

Yildirim y Philippatos (2007a) 14 países europa oriental y Rusia 1993-2000 M:Macedonia y Eslovaquia,

MC: el resto

log(II/TA), log(TI/TA) log(TA), (IB/STF),

log(E/TA), (TL/TA)

Yildirim y Philippatos (2007b) 11 países latinoamericanos 1993-2000 MC log(TI/TA) log(TA), log(E), log(FA)

Delis et al. (2008) Grecia, España y Latvia 1993-2004 M no se rechaza log(TI) no

Goddard y Wilson (2009) Países del G7 2001-2007 MC:Francia y Alemania,

PC:Italia, M:Japón, Reino

Unido y EEUU

log(II), log(TI) no, log(TA)

Bikker et al. (2011) 63 países 1993-2004 Variado log(TI) y log(TI/TA) no, log(TA)

Sun (2011) 10 países de la UE y EEUU 2001-2007 CM log(TI) no

Sepúlveda (2012) Chile 1996-2008 M log(TI) log(E/TA)

Notación: II (ingreso por intereses), TA (total activos),TI (total ingreso), E (patrimonio), FA (activos fijos); M (monopolio), MC (comp. monopolística), PC (comp. perfecta); IB (dep. interbancarios), STF(dep.de corto plazo)

Resumen de la revisión de literatura

46

Tabla 2: “Resultados estimación dinámica”

VARIABLES (1) (2) (3) (4)

L.lncicom/L.lnsicom 0.861*** 0.807*** 0.595*** 0.582***(0.0794) (0.0770) (0.0819) (0.0841)

lnw1 -0.172** -0.140** -0.180 -0.119Precio unitario del trabajo (0.0727) (0.0699) (0.115) (0.119)

L.lnw1 0.137** 0.138** -0.224** -0.160(0.0673) (0.0646) (0.112) (0.114)

lnw2 0.0932* 0.0809* 0.252*** 0.245***Precio unitario de admin. fondos (0.0501) (0.0458) (0.0747) (0.0709)

L.lnw2 -0.168*** -0.164*** -0.0988 -0.0979(0.0451) (0.0424) (0.0760) (0.0748)

lnw3 0.0203 0.0208 -0.0270 -0.00954Precio unitario del capital (0.0195) (0.0182) (0.0340) (0.0337)

L.lnw3 -0.0116 -0.0134 -0.0624* -0.0611*(0.0216) (0.0202) (0.0361) (0.0363)

lnw4 0.0978*** 0.0836*** 0.157*** 0.142***Precio unitario de la PSIS (0.0296) (0.0277) (0.0477) (0.0480)

L.lnw4 -0.0870** -0.0942*** -0.0763* -0.0796(0.0342) (0.0313) (0.0463) (0.0499)

desempleo -0.00747 -0.0191Desempleo (0.00764) (0.0131)

apal -0.0412 -0.0252Apalancamiento (0.0666) (0.107)

tpmp 0.0123** 0.00709Tasa de política monetaria (0.00568) (0.0101)

racida 0.0549* 0.0724Razón ácida (0.0302) (0.0499)

Observaciones 125 125 125 125

Número de AFP 5 5 5 5

Test de Sargan 0.8962 0.8229 0.4539 0.3989

H 0.0390 0.0450 0.2020 0.2592

H=0 0.22 0.31 2.21 3.21

Prob>F 0.6424 0.58 0.1367 0.071

HLP -0.6472 -0.4577 -0.6399 -0.3327

HLP=0 0.38 0.45 1.39 0.35

Prob>F 0.5365 0.5022 0.2389 0.553

Resultados Estimador Dinámico

lncicom lnsicom

Notas:La tabla muestra los resultados de la estimación dinámica. Las variables dependientes lncicom y

lnsicom , representan el logartimo del ingreso total no escalado y escalado por el total de activos,

respectivamente. Las variables precedidas por "L." representan el rezago de esa variable. H y

HLP representan al estadístico-H de corto y de largo plazo, respectivamente. Los test de Wald

junto con sus p -values (Prob>F) testean la hipótesis de H=0 y HLP=0 , siguiendo una distribución

F. Errores estándar entre paréntesis, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.

47

Tabla 3: “Resultados estimación señales sin rezagos (D-A)”

VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

lnw1 -0.0601 -0.174*** -0.169*** -0.0469 -0.0318 -0.0424 0.139 -0.0899 -0.0916Precio unitario del trabajo (0.0661) (0.0530) (0.0483) (0.0970) (0.0981) (0.101) (0.165) (0.193) (0.181)

lnw2 -0.0580 0.0376 0.0538 0.194** 0.188** 0.189** -0.350** -0.239 -0.104

(0.0504) (0.0405) (0.0375) (0.0794) (0.0801) (0.0835) (0.136) (0.145) (0.141)

lnw3 0.0229 0.00437 -0.00367 0.0222 0.0196 0.0242 -0.128** -0.156*** -0.155***Precio unitario del capital (0.0190) (0.0149) (0.0138) (0.0290) (0.0290) (0.0300) (0.0553) (0.0554) (0.0545)

lnw4 0.140*** 0.0759*** 0.0814*** 0.168*** 0.173*** 0.175*** -0.00521 -0.0719 -0.0650Precio unitario de la PSIS (0.0281) (0.0229) (0.0208) (0.0428) (0.0436) (0.0450) (0.0786) (0.0828) (0.0793)

desempleo -0.0375***0.0286*** 0.0243* 0.0321 0.0203 0.0233 -0.0180 -0.000179 -0.0715Tasa de desempleo (0.0103) (0.00837) (0.0138) (0.0228) (0.0234) (0.0339) (0.0242) (0.0264) (0.0507)

apal 0.113* 0.176*** 0.180*** -0.0667 -0.0622 -0.0663 0.149 0.207 0.184Apalancamiento (0.0667) (0.0481) (0.0460) (0.110) (0.111) (0.113) (0.162) (0.151) (0.151)

trq1 -0.0461** -0.0139 -0.0626*** 0.0439 0.0371 0.0489 0.0487 0.0530 0.0242(0.0230) (0.0182) (0.0164) (0.0342) (0.0337) (0.0367) (0.0675) (0.0681) (0.0648)

trq2 0.00949 -0.0237 -0.0549*** -0.0105 -0.00532 0.000717 0.0654 0.0578 0.0912(0.0232) (0.0181) (0.0190) (0.0366) (0.0371) (0.0445) (0.0654) (0.0652) (0.0710)

trq3 0.00534 -0.0441**-0.0562*** -0.0502 -0.0411 -0.0398 0.0389 0.0303 0.106(0.0225) (0.0176) (0.0202) (0.0367) (0.0371) (0.0466) (0.0668) (0.0666) (0.0792)

mens 0.0928*** -0.0269 0.0387* 0.00779

(0.00614) (0.0197) (0.0213) (0.0753)

ann1 0.122*** -0.00528 0.0332

(0.0231) (0.0738) (0.124)

ann2 0.219*** -0.0590 0.0237

(0.0355) (0.105) (0.167)

ann3 0.376*** -0.0580 -0.0572

(0.0450) (0.120) (0.144)

ann4 0.444*** -0.124 0.403***

(0.0399) (0.123) (0.116)

ann5 0.500*** -0.123

(0.0321) (0.119)

dum79 0.218*** -0.0719 0.0331

(0.0269) (0.0609) (0.0705)

Observaciones 125 125 125 125 125 125 121 121 121

Número de AFP 5 5 5 5 5 5 5 5 5

R-cuadrado ajustado 0.570 0.793 0.814 0.149 0.150 0.120 0.120 0.123 0.216

H 0.0450 -0.0562 -0.0370 0.337 0.349 0.345 -0.344 -0.556 -0.416

H=0 0.283 0.713 0.352 7.253 7.624 6.638 2.104 5.061 3.076

Prob>F 0.596 0.400 0.554 0.00819 0.0068 0.0114 0.150 0.0265 0.0825

Notas:

Precio unitario de adm. fondos

La tabla muestra los resultados de la estimación mediante especificación estática. La variables dependientes lncicom y lnsicom ,

representan el logartimo del ingreso total no escalado y escalado por el total de activos, respectivamente., lnretorno representa

el logartimo del ROE Las variables ann_ representan los años 2004 a 2008 (esta última incluye hasta 2009q4), dum79

representa una dummy para los años de crisis y mens representa la variable mensajes y trq_ representa dummies para el

número del trimestre. H representa al estadístico-H. Los test de Wald junto con sus p -values (Prob>F) testean la hipótesis de

H=0 , siguiendo una distribución F. Errores estándar entre paréntesis, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.

Resultados Estimación Señales sin rezagos (D-A)

lncicom lnsicom lnretorno

48

Tabla 4: “Resultados estimación señales sin rezagos (T-R)”

VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

lnw1 -0.0798 -0.166*** -0.149*** -0.0415 -0.0210 -0.0158 0.188 -0.246 -0.354*Precio unitario del trabajo (0.0593) (0.0463) (0.0413) (0.0984) (0.0988) (0.101) (0.161) (0.192) (0.191)

lnw2 -0.0265 0.0961** 0.0956*** 0.220*** 0.198** 0.192** -0.413*** -0.141 -0.0149Precio unitario de adm. fondos (0.0454) (0.0379) (0.0335) (0.0803) (0.0817) (0.0828) (0.129) (0.143) (0.145)

lnw3 0.0308* 0.0215 0.0167 0.0152 0.0148 0.0263 -0.0948* -0.138*** -0.177***Precio unitario del capital (0.0171) (0.0133) (0.0120) (0.0288) (0.0286) (0.0297) (0.0538) (0.0523) (0.0533)

lnw4 0.139*** 0.0966*** 0.104*** 0.163*** 0.173*** 0.183*** 0.0448 -0.0636 -0.0927Precio unitario de la PSIS (0.0254) (0.0203) (0.0182) (0.0430) (0.0436) (0.0448) (0.0782) (0.0787) (0.0772)

tpmp 0.0184*** -0.00442 0.00956 -0.00181 0.00348 0.0208 -0.0171 -0.0545*** -0.0627*Tasa de política monetaria (0.00659)(0.00592) (0.00783) (0.0130) (0.0136) (0.0196) (0.0170) (0.0195) (0.0337)

racida 0.0450* 0.0489** 0.0397** 0.0363 0.0356 0.0398 -0.0269 -0.0509 -0.0413Razón ácida (0.0245) (0.0190) (0.0170) (0.0423) (0.0420) (0.0427) (0.0680) (0.0620) (0.0608)

trq1 -0.0306 -0.0258 -0.0601*** 0.0353 0.0343 0.0599 0.0390 0.0216 -0.0280(0.0207) (0.0158) (0.0151) (0.0343) (0.0336) (0.0381) (0.0684) (0.0674) (0.0690)

trq2 -0.00362 -0.00735 -0.0273* 0.0151 0.0155 0.0405 0.0304 0.0112 -0.0176(0.0200) (0.0153) (0.0148) (0.0333) (0.0328) (0.0370) (0.0637) (0.0601) (0.0637)

trq3 -0.0284* -0.0191 -0.0298** -0.0175 -0.0200 -0.00924 0.0125 0.0296 0.0166(0.0170) (0.0130) (0.0116) (0.0278) (0.0277) (0.0285) (0.0606) (0.0604) (0.0583)

mens 0.0754*** -0.0336 0.0784*** 0.163*

(0.00778) (0.0206) (0.0225) (0.0835)

ann1 0.0732*** -0.0576 0.386***

(0.0271) (0.0724) (0.133)

ann2 0.135*** -0.158 0.485***

(0.0375) (0.101) (0.154)

ann3 0.260*** -0.178 0.418**

(0.0422) (0.115) (0.202)

ann4 0.304*** -0.265* 0.520***

(0.0508) (0.137) (0.117)

ann5 0.436*** -0.163

(0.0411) (0.122)

dum79 0.150*** -0.0647 0.0193

(0.0300) (0.0626) (0.0679)

Observaciones 125 125 125 125 125 125 121 121 121

Número de AFP 5 5 5 5 5 5 5 5 5

R-cuadrado ajustado 0.456 0.629 0.675 0.137 0.148 0.130 0.121 0.172 0.233

H 0.0634 0.0480 0.0668 0.356 0.365 0.386 -0.276 -0.589 -0.638

H=0 0.658 0.632 1.547 7.534 7.939 8.451 1.339 5.895 7.344

Prob>F 0.419 0.428 0.216 0.01 0.00574 0.0044 0.250 0.0169 0.00789

Notas:

La tabla muestra los resultados de la estimación mediante especificación estática. La variables dependientes lncicom y lnsicom ,

representan el logartimo del ingreso total no escalado y escalado por el total de activos, respectivamente., lnretorno representa el

logartimo del ROE Las variables ann_ representan los años 2004 a 2008 (esta última incluye hasta 2009q4), dum79 representa

una dummy para los años de crisis y mens representa la variable mensajes y trq_ representa dummies para el número del

trimestre. H representa al estadístico-H. Los test de Wald junto con sus p -values (Prob>F) testean la hipótesis de H=0 , siguiendo

una distribución F. Errores estándar entre paréntesis, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.

Resultados Estimación Señales sin rezagos (T-R)

lncicom lnsicom lnretorno

49

Tabla 5: “Resultados estimación señales con rezagos (D-A)”

VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

L.lncicom/L.lnsicom 0.428*** 0.170* 0.0959 0.648*** 0.668*** 0.668*** -0.164 -0.107 -0.277**(0.102) (0.0922) (0.0925) (0.0731) (0.0761) (0.0778) (0.110) (0.112) (0.110)

lnw1 -0.156** -0.207*** -0.170*** -0.216* -0.214* -0.267** 0.194 0.152 0.179Precio unitario del trabajo (0.0639) (0.0511) (0.0486) (0.110) (0.114) (0.117) (0.178) (0.192) (0.170)

L.lnw1 0.0574 -0.0579 -0.0155 -0.294*** -0.303** -0.324*** 0.417** 0.350* 0.442***(0.0616) (0.0533) (0.0472) (0.112) (0.116) (0.115) (0.180) (0.197) (0.167)

lnw2 0.0207 0.0765* 0.0733** 0.159* 0.172* 0.184** -0.340** -0.309** -0.227Precio unitario de adm. fondos (0.0483) (0.0393) (0.0364) (0.0825) (0.0886) (0.0909) (0.145) (0.154) (0.145)

L.lnw2 -0.151*** -0.0624 -0.0556 -0.209** -0.207** -0.153 -0.170 -0.160 -0.150(0.0486) (0.0406) (0.0380) (0.0851) (0.0896) (0.0938) (0.147) (0.156) (0.150)

lnw3 0.0152 0.000325 -0.0115 0.00331 -0.00101 -0.00726 -0.117** -0.126** -0.129**Precio unitario del capital (0.0175) (0.0142) (0.0134) (0.0315) (0.0324) (0.0335) (0.0569) (0.0598) (0.0582)

L.lnw3 0.00110 -0.0219 -0.0206 -0.0195 -0.0230 -0.0316 -0.0270 -0.0275 -0.0436(0.0185) (0.0151) (0.0138) (0.0332) (0.0350) (0.0353) (0.0592) (0.0630) (0.0597)

lnw4 0.0966*** 0.0591*** 0.0570*** 0.189*** 0.176*** 0.181*** -0.0231 -0.0421 -0.0369Precio unitario de la PSIS (0.0265) (0.0217) (0.0200) (0.0466) (0.0487) (0.0494) (0.0809) (0.0864) (0.0814)

L.lnw4 -0.0444 -0.0595** -0.0584*** -0.0380 -0.0568 -0.0572 0.100 0.0838 0.0681(0.0299) (0.0237) (0.0214) (0.0487) (0.0525) (0.0531) (0.0787) (0.0838) (0.0785)

desempleo -0.0155 0.0214** 0.0191 0.00719 -0.000744 0.0279 -0.00563 -0.0168 -0.0616Desempleo (0.0110) (0.00885) (0.0131) (0.0174) (0.0172) (0.0322) (0.0268) (0.0283) (0.0517)

apal 0.129* 0.179*** 0.205*** 0.0248 0.0534 0.0314 0.0325 0.0913 0.0616Apalancamiento (0.0670) (0.0512) (0.0465) (0.0984) (0.0974) (0.101) (0.167) (0.166) (0.166)

mens 0.0849*** -0.00492 -0.00698(0.0105) (0.0153) (0.0277)

ann1 0.131*** 0.0531 -0.0284(0.0247) (0.0542) (0.0855)

ann2 0.220*** 0.0559 -0.0273(0.0389) (0.0857) (0.137)

ann3 0.362*** 0.140 -0.0590(0.0517) (0.117) (0.188)

ann4 0.441*** 0.0439 -0.220(0.0546) (0.103) (0.168)

ann5 0.499*** 0.00964 0.133(0.0552) (0.0857) (0.153)

Observaciones 120 120 120 120 120 120 114 114 114

Número de AFP 5 5 5 5 5 5 5 5 5

R-cuadrado ajustado 0.611 0.786 0.850 0.519 0.516 0.502 0.152 0.103 0.250

H -0.0238 -0.0707 -0.0514 0.136 0.133 0.0909 -0.287 -0.324 -0.215

H=0 0.101 1.341 0.769 0.979 0.905 0.386 1.415 1.657 0.828

Prob>F 0.751 0.250 0.383 0.325 0.344 0.536 0.237 0.201 0.365

HLP -0.2808 -0.3281 -0.2227 -1.2045 -1.3778 -1.4298 0.0292 -0.0705 0.0797

HLP=0 1.722 7.656 5.198 3.815 3.764 3.878 0.0109 0.0492 0.103

Prob>F 0.192 0.00674 0.0248 0.0536 0.0552 0.0518 0.917 0.825 0.749

lnretorno

Las variables dependientes lncicom y lnsicom , representan el logartimo del ingreso total no escalado y escalado por el total de

activos, respectivamente. lnretorno representa el logaritmo del ROE. Las variables precedidas por "L." representan el rezago de

esa variable. La variable mens representa la variable mensajes y ann_ es una dummy anual para 2004 a 2008 (esta última incluye

hasta 2009q4) (no se presentan: trq_, dummies para el número del trimestre; dum79, dummy para los años de crisis). H y HLP

representan al estadístico-H de corto y de largo plazo, respectivamente. Los test de Wald junto con sus p -values (Prob>F) testean

la hipótesis de H=0 y HLP=0 , siguiendo una distribución F. Errores estándar entre paréntesis, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.

Resultados Estimación Señales con rezagos (D-A)lncicom lnsicom

Notas:

50

Tabla 6: “Resultados estimación señales con rezagos (T-R)”

VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

L.lncicom/L.lnsicom 0.461*** 0.221** 0.166* 0.665*** 0.672*** 0.671*** -0.115 -0.104 -0.280**(0.0991) (0.0924) (0.0930) (0.0723) (0.0758) (0.0777) (0.109) (0.110) (0.107)

lnw1 -0.137** -0.184*** -0.134*** -0.201* -0.178 -0.205* 0.0717 -0.0894 0.0492Precio unitario del trabajo (0.0628) (0.0527) (0.0511) (0.109) (0.113) (0.116) (0.187) (0.198) (0.162)

L.lnw1 0.0580 -0.0530 -0.0113 -0.308*** -0.293** -0.324*** 0.401** 0.220 0.399**(0.0596) (0.0545) (0.0486) (0.110) (0.114) (0.113) (0.185) (0.199) (0.159)

lnw2 0.0427 0.134*** 0.119*** 0.204*** 0.187** 0.208** -0.396*** -0.251 -0.217Precio unitario de adm. fondos (0.0456) (0.0403) (0.0380) (0.0764) (0.0882) (0.0906) (0.142) (0.157) (0.149)

L.lnw2 -0.110** -0.00477 -0.00158 -0.156* -0.182** -0.129 -0.264* -0.186 -0.139(0.0445) (0.0408) (0.0396) (0.0808) (0.0865) (0.0924) (0.147) (0.153) (0.148)

lnw3 0.0124 -0.00448 -0.0133 -0.00932 -0.00453 -0.00980 -0.0841 -0.109* -0.134**Precio unitario del capital (0.0169) (0.0144) (0.0139) (0.0304) (0.0315) (0.0328) (0.0550) (0.0565) (0.0568)

L.lnw3 -0.0179 -0.0403** -0.0452*** -0.0413 -0.0348 -0.0539 0.0339 0.0117 -0.0236(0.0182) (0.0155) (0.0145) (0.0326) (0.0345) (0.0350) (0.0590) (0.0612) (0.0587)

lnw4 0.100*** 0.0698*** 0.0760*** 0.181*** 0.176*** 0.189*** 0.00776 -0.0500 -0.0562Precio unitario de la PSIS (0.0256) (0.0221) (0.0206) (0.0455) (0.0478) (0.0484) (0.0801) (0.0833) (0.0791)

L.lnw4 -0.0604** -0.0718***-0.0730*** -0.0684 -0.0686 -0.0856 0.170** 0.125 0.112(0.0300) (0.0247) (0.0230) (0.0487) (0.0529) (0.0536) (0.0803) (0.0831) (0.0778)

tpmp 0.0178*** 0.00277 0.0206** 0.0129 0.0115 0.0373* -0.0413**-0.0648***-0.0930**Tasa de política monetaria (0.00647) (0.00597) (0.00911) (0.0112) (0.0123) (0.0221) (0.0195) (0.0223) (0.0428)

racida 0.0633** 0.0644*** 0.0561*** 0.0668 0.0525 0.0671 -0.0946 -0.114 -0.0717Razón ácida (0.0247) (0.0207) (0.0193) (0.0438) (0.0435) (0.0445) (0.0786) (0.0775) (0.0744)

mens 0.0712*** -0.0119 0.0505*(0.0110) (0.0164) (0.0285)

ann1 0.0906*** -0.00737 0.149(0.0287) (0.0599) (0.104)

ann2 0.131*** -0.0887 0.372**(0.0431) (0.0909) (0.166)

ann3 0.243*** -0.0411 0.436**(0.0527) (0.111) (0.198)

ann4 0.269*** -0.185 0.367(0.0675) (0.138) (0.258)

ann5 0.406*** -0.0546 0.274*(0.0574) (0.0904) (0.162)

Observaciones 120 120 120 120 120 120 114 114 114

Número de AFP 5 5 5 5 5 5 5 5 5

R-cuadrado ajustado 0.616 0.752 0.811 0.527 0.519 0.503 0.133 0.122 0.292

H 0.0187 0.0163 0.0470 0.174 0.180 0.182 -0.401 -0.499 -0.357

H=0 0.0621 0.0647 0.611 1.566 1.634 1.653 2.610 3.943 2.554

Prob>F 0.804 0.800 0.436 0.214 0.204 0.202 0.110 0.0500 0.114

HLP -0.2081 -0.1971 -0.1008 -1.1928 -1.2168 -1.2477 -0.0543 -0.2966 -0.0078

HLP=0 0.892 2.381 0.856 3.328 3.021 3.111 0.0342 0.935 0.00115

Prob>F 0.347 0.126 0.357 0.0711 0.0853 0.0810 0.854 0.336 0.973

Resultados Estimación Señales con rezagos (T-R)lncicom lnsicom lnretorno

Notas:Las variables dependientes lncicom y lnsicom , representan el logartimo del ingreso total no escalado y escalado por el total de

activos, respectivamente. lnretorno representa el logaritmo del ROE. Las variables precedidas por "L." representan el rezago de

esa variable. La variable mens representa la variable mensajes y ann_ es una dummy anual para 2004 a 2008 (esta última incluye

hasta 2009q4) (no se presentan: trq_, dummies para el número del trimestre; dum79, dummy para los años de crisis). H y HLP

representan al estadístico-H de corto y de largo plazo, respectivamente. Los test de Wald junto con sus p -values (Prob>F) testean

la hipótesis de H=0 y HLP=0 , siguiendo una distribución F. Errores estándar entre paréntesis, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.

51

ANEXOS

ANEXO 1: “Metodología de Panzar-Rosse (1987)”

A continuación se describe en forma extensa el método de Panzar-Rosse (1987).

El análisis de Panzar-Rosse es un resultado directo de una desconcertante regularidad empírica

que hallaron los autores. Analizando los monopolios locales de periódicos en Estados Unidos,

encontraron que los coeficientes de precios de factores productivos en las ecuaciones de

beneficios en forma reducida que estaban estimando eran persistentemente positivos, lo cual

parecía contraintuitivo en un mercado de monopolios locales sin restricciones. La teoría explica

que un desplazamiento hacia arriba en la curva de costo marginal llevaría a una reducción de la

producción y los ingresos de equilibrio, es decir, un aumento de la curva de costo marginal lleva a

una reducción del producto e ingreso de equilibrio. En el estudio sus ecuaciones estimadas de

ingresos no eran consistente son la hipótesis de equilibrio monopólico, debido al signo positivo (y

no negativo como predice la teoría) de los coeficientes de precios de insumos.

Es así como buscaron aprender algo desde el rechazo de su hipótesis, viendo si otros modelos

económicos llegaban a las mismas conclusiones testeables. En particular cada “monopolio” de

periódicos era el único en ciertas áreas de mercado y competía con otros proveedores de

información, como revistas y estaciones de televisión, por lo que la teoría de competencia

monopolística fue la primera hipótesis alternativa que testearon, bajo este modelo competitivo la

conclusión testeable sí era consistente con coeficientes de precios de factores positivos.

El objetivo de este test es determinar qué modelo tiene predicciones coherentes con el

comportamiento competitivo de las firmas implícito en los datos. Considerando que las firmas

utilizarán diferentes estrategias de precios en respuesta a cambios en los costos de los insumos

dependiendo de la estructura competitiva del mercado en el que operan, se puede inferir si las

firmas operan en un mercado competitivo o pueden ejercer poder de mercado al analizar los

ingresos de las firmas y sus respuestas frente a cambios en los costos de factores productivos.

Mediante la metodología se puede testear directamente la conducta competitiva y el uso del

poder de mercado en ausencia de medidas estructurales directas, analizando de forma empírica

bajo qué modelo se comportan los ingresos de la industria. En particular, se estima la suma de las

elasticidades de la forma reducida de los ingresos ( ) con respecto de los precios de factores

productivos ( ), lo cual se denomina el estadístico-H. Este estadístico nos dice cuánto cambia

porcentualmente el ingreso de equilibrio de las firmas frente a un cambio de un uno por ciento en

los precios de factores, lo cual sirve para inferir en qué contexto competitivo operan las firmas. El

poder de mercado de las firmas, como se explica en Vesala (1995), puede medirse entonces por la

medida en que los cambios en precios unitarios de factores se reflejan en los ingresos obtenidos.

De todas maneras, hay que recordar que tanto el precio como la cantidad de equilibrio dependen

de las pendientes de las curvas de oferta y demanda. Este análisis de estática comparativa

requiere estimar una ecuación de ingresos en su forma reducida, considerando que los ingresos

totales, a diferencia del precio y la cantidad, son fácilmente observables.

52

Derivación de las hipótesis testeables

Panzar-Rosse plantean un modelo en forma reducida, que proviene de un modelo estructural. Un

modelo estructural es un modelo estocástico del comportamiento de agentes económicos, el cual

reúne las relaciones entre las variables endógenas, las exógenas y los parámetros. Un sistema de

ese tipo puede reformularse considerando la variable endógena en función de las variables

exógenas, esto da pie a un modelo en forma reducida, el cual es una distribución condicional de

variables endógenas en variables exógenas.

Se consideran varios modelos de equilibrio para firmas uniproducto, comprendiendo el mercado

más general con el monopolio (y oligopolio en colusión), competencia monopolística y

competencia perfecta. Utilizando técnicas estándar de estática comparativa se demuestra que

dichos modelos producen distintas restricciones testeables de las ecuaciones en forma reducida

de ingresos de las firmas, las que deben ser satisfechas por cualquier firma maximizadora de

beneficios cuyas elecciones no se vean afectadas por interacciones estratégicas o amenazas de

entrada.

Las restricciones están sujetas a distintos modelos de competencia, por lo que se puede distinguir

si el comportamiento de las firmas pertenece a cualquiera de los siguientes: modelo para mercado

monopólico (oligopólico), competitivo y monopolísticamente competitivo. De este modo, la

hipótesis de monopolio maximizador de utilidades permite restricciones testeables de los

parámetros estimados de las ecuaciones de ingreso en forma reducida. Si se refuta empíricamente

esta hipótesis estaríamos diciendo entonces que se rechaza el supuesto de que los ingresos de la

firma son independientes de las decisiones de los rivales que posea, ya sean actuales o

potenciales.

a. Monopolio

La intuición nos dice que los ingresos de un monopolista responden en la dirección opuesta al

cambio en los precios de factores, de modo que un aumento de un uno por cierto los precios de

los factores productivos provocará un uno por ciento de aumento en los costos marginales (por la

dualidad), reduciendo por tanto el producto de equilibrio y el ingreso.

Entonces, para obtener la implicancia testeable del equilibrio monopólico se considera la función

de ingresos donde es un vector de variables de decisión que afectan los ingresos de

la firma, mientras es un vector de variables exógenas que desplazan la función de ingresos. Es

natural interpretar como el vector del nivel de producto, sin embargo en general se considera

una versión más libre donde podría representar para un monopolista distintas variables tales

como precios, gastos en publicidad o niveles de calidad. La función de costos

depende directa o indirectamente de , donde es el vector de los m precios de factores y es el

vector de variables exógenas que afectan los costos. Entonces los beneficios netos de un

monopolista se pueden expresar como:

(1.1) –

53

Sean:

{ }

{ }

Además se define:

Entonces:

(1.2)

(1.3)

Pues en la parte derecha de ambas desigualdades no se están minimizando costos. Luego, por la

homogeneidad lineal de en precios de factores, podemos reescribir (1.2):

(1.4)

Multiplicamos ambos lados de (1.3) por y juntamos el resultado con (1.4), obteniendo:

(1.5)

Dividiendo ambos lados de (1.5) por , se obtiene:

(1.6) ⁄ ( ) ⁄

La ecuación (1.6) representa el concepto de la derivada del ingreso respecto de los precios de

factores, cuando . Entonces debido al signo de la derivada, se observa que un aumento

proporcional en los costos produce una disminución en los ingresos de la firma. Suponiendo que

es diferenciable, se toma el límite de (1.6) cuando :

(1.7)

La ecuación (1.7) ocurre para cada uno de los precios de factores, luego se multiplica por

y sumando en precios de factores se obtiene:

(1.8) ∑

Entonces para un monopolista la suma de las elasticidades precio de factores de la forma reducida

del ingreso total debe ser no-positiva. El estadístico-H representa cuál sería el cambio porcentual

en los ingresos de equilibrio si todos los precios de factores cambian un 1%.

54

De la dualidad del problema de optimización de las firmas sabemos que un aumento de un 1% en

precios de factores lleva a un aumento de un uno por ciento de todas las curvas de costos de las

firmas, por lo que podemos replantear como el efecto en los ingresos del monopolista si los

costos aumentan en un uno por ciento. Así la estimación de H permite mover curvas de costos de

forma implícita, disponiendo solamente de datos de insumos y/o de producto .

Entonces este estadístico no puede ser positivo en el caso de un monopolista maximizador de

beneficios, por lo que un análisis empírico que obtenga un H estimado significativamente mayor

que cero permitirá rechazar la hipótesis de que las firmas actúan como “monopolistas o firmas

que actúan en forma independiente”, donde los ingresos de las firmas no dependen de las

decisiones de los actuales o potenciales rivales. Bajo monopolio un aumento en los precios de

factores aumenta los costos marginales, reduciendo el producto de equilibrio y, por tanto, reduce

los ingresos totales. Es importante notar que en este caso no se ha hecho ningún supuesto

respecto del equilibrio de largo plazo, sólo ha bastado la hipótesis de maximización de beneficios

por sí misma.

Siguiendo las líneas de este modelo, Vesala (1995) prueba que el mismo resultado se mantiene

para el caso de competencia monopolística sin amenaza de entrada, es decir, con un número fijo

de firmas operando en el mercado ( . Este caso considera una demanda inversa percibida típica

para cada firma 33, la cual supone: (i)

, (ii)

, (iii)

,

donde

es el negativo de la elasticidad de la demanda percibida por cada una

de las firmas. Este último supuesto implica que un aumento del número de sustitutos hace más

elástica la demanda, disminuyendo el poder de mercado de las firmas incumbentes. De este modo

cada firma elige su nivel de producto óptimo que maximiza sus beneficios , la cual debe

resolver:

(1.9)

Entonces en equilibrio cada firma iguala sus costos marginales a sus ingresos marginales dadas las

acciones de los otros participantes, por lo que resuelve implícitamente para .

Diferenciando con respecto a cada uno de los precios de factores contenidos en el vector, es decir

con respecto a , obtiene:

(1.10)

Podemos reescribir (1.10) de la siguiente forma:

(1.11) ( )

33

En esta demostración se omiten los subíndices de firma j (pj, yj, ej, wij), con el único fin de facilitar la comparación visual de esta demostración con la demostración anterior y mantener la nomenclatura del paper original.

55

Por el Lema de Shephard se iguala a la demanda condicional por el factor i (

, de

modo que considerando también el Lema de Roy tenemos:

(1.12)

Además sabemos que la condición de segundo orden de la maximización de beneficios es

negativa:

(1.13) ( ) [

]

Entonces podemos reescribir (1.11) utilizando (1.12) y (1.13):

(1.14)

[

]

La forma reducida de los ingresos de cada firma en este modelo es de la siguiente forma:

(1.15)

Diferenciando (1.15) con respecto a :

(1.16)

[

]

⁄

Sabemos que el corchete en la ecuación (1.16) representa el ingreso marginal , utilizando lo

encontrado en (1.14) reescribimos (1.16):

(1.17)

El signo de (1.17) se obtiene claramente de (1.13) y considerando que las firmas operan donde el

ingreso marginal y los costos marginales de cada factor son positivos. Finalmente, multiplicando

por y sumando para cada uno de los m precios de factores se obtiene:

(1.18) ∑

∑

Podemos reescribir el ingreso marginal, , en función de la elasticidad de la demanda percibida

por cada firma:

(1.19)

(

)

Entonces usando (1.19) el estadístico-H de cada firma se puede escribir como:

(1.20) (

)

El resultado se obtiene bajo el supuesto de elasticidad de la demanda mayor a uno, el ingreso

marginal y el costo marginal positivo y negativo, además de considerar los precios de factores

56

como exógenos a las firmas en la industria. Así, el estadístico-H será no-positivo para el caso de

competencia monopolística sin amenaza de entrada. Con una elasticidad de la demanda unitaria el

estadístico-H toma un valor de cero, en este caso, el estadístico H es una función decreciente de la

elasticidad percibida de la demanda.

En este caso que propone firmas que actúan de forma monopólica, debido a la barrera a la

entrada existente, el estadístico-H derivado es para cada firma individual, es decir, es un . Este

resultado nos permite aventurar que sólo teniendo datos de una sola firma se podría conocer su

conducta competitiva, para una firma que tenga poder de mercado al participar en un mercado de

este tipo.

Luego se analiza la existencia de otros modelos que sean consistentes con valores positivos de H

estimado. Los modelos de competencia monopolística, competencia perfecta y el oligopolio de

variación conjetural son consistentes con valores positivos del estadístico. En ellos las funciones de

ingresos individuales dependen de las decisiones de sus potenciales o actuales rivales, por lo que

es necesario el supuesto del equilibrio de largo plazo.

Shaffer (1983) muestra que H es igual a la unidad para un monopolio natural en un mercado

perfectamente contestable, así como para firmas maximizadoras de ventas sujetas a restricciones

del punto de equilibrio.

b. Competencia monopolística

Este análisis se basa en el modelo de equilibrio Chamberliniano, donde la interdependencia de los

participantes se da por medio del supuesto de que la libre entrada y salida del mercado resultará

en la obtención de cero beneficios en equilibrio. De este modo, a pesar de que las firmas actúen

como monopolistas no son capaces de ejercer poder de mercado.

El inverso de la demanda que enfrenta una firma monopolísticamente competitiva es de la forma

, dependiendo del producto , del número de rivales y de variables exógenas . Se

asume que y que . La elasticidad del negativo de la demanda percibida por la firma

individual,

, es no-decreciente en el número de rivales, .

Las firmas que se encuentran en un modelo de competencia monopolística satisfacen dos

condiciones importantes: (a) Equilibrio individual a nivel de firmas, se da una maximización de

beneficios como si fueran monopolistas maximizadores de beneficios, (b) equilibrio de la industria,

lo que deriva de la condición de tangencia Chamberliniana, según la cual debido a la libre entrada

y salida de firmas del mercado, las firmas obtienen cero beneficios económicos y el precio se

iguala al costo marginal para cada banco. Ambas condiciones se presentan a continuación, para

cada firma34:

(2.1a)

34

Nuevamente se omiten los subíndices j.

57

(2.1b)

Para todas las firmas , donde el número de bancos es ahora endógeno. Los valores de

equilibrio , y se encuentran en forma reducida en función de . Diferenciando

ambas condiciones con respecto a se obtiene:

(2.2a)

(2.2b)

Despejando para

en (2.2a) y para

en (2.2b) considerando la condición (2.1a), obtenemos:

(2.3a)

[

] [

]

(2.3b)

[

]

Entonces resolviendo para

, considerando el Lema de Shephard y ( )

debido a la condición de segundo orden de la maximización de beneficios y al supuesto

que determina , obtenemos:

(2.4)

[

] [

]

(

)

Reescribiendo (2.2b) obtenemos:

(2.5)

El estadístico-H se construye desde (2.5) multiplicando por y sumando para cada uno de

los m precios de factores:

(2.6) ∑

∑

∑

Utilizando las condiciones (2.1a) y (2.1b) podemos determinar que ∑(

)

y que

∑ . Es importante notar que debido a que el ingreso óptimo, el costo y el costo

marginal son positivos se puede determinar que en este caso .

Luego, utilizando as extensiones de las condiciones (2.1a) y (2.1b) y lo encontrado en (2.4) se

puede reescribir (2.6) como:

(2.7)

∑(

)

58

Utilizando la definición de ingreso óptimo para este modelo y recordando que para los

óptimos se tiene , podemos reescribir el paréntesis de la parte derecha de (2.7) de la

siguiente forma:

(2.8)

(

)

Entonces podemos reescribir usando (2.8):

(2.9)

{ } (

)

La condición de para el caso de competencia monopolística proviene de que la

elasticidad precio de la demanda percibida tiene la propiedad de , donde ,

de modo que:

(2.10)

{ }

{ }

Como el denominador es positivo,

y por lo tanto

. Además

sabemos que , y , de modo que .

Este caso refleja la solución perfectamente competitiva a medida que la elasticidad percibida de la

demanda se acerca a infinito. El único supuesto adicional al supuesto de maximización de

beneficios y convencionalidad de demanda y costos, es el de , que representa un aumento

de la elasticidad de la demanda percibida que enfrentan las firmas a medida que aparecen nuevos

sustitutos (o nuevas firmas).

En Vesala (1995) se concluye que observar un estadístico-H positivo indicará que los datos son

consistentes con competencia monopolística, pero no con maximización individual de beneficios,

como sería con el caso monopólico, de este modo las firmas producen más y el precio es menor

que el óptimo individual. Este modelo entonces permite obtener un caso intermedio entre el de

competencia perfecta y el de monopolio.

c. Equilibrio competitivo de largo plazo

Cuando la estructura de mercado es perfectamente competitiva, un cambio proporcional en todos

los precios de factores se obtendrá un aumento en la misma proporción de los costos marginales y

medios, lo cual no afecta el producto de equilibrio de las firmas. Para que las firmas se puedan

mantener operando tendrán que aumentar los precios para poder cubrir el aumento en costos.

Entonces las firmas ineficientes saldrán y las firmas que quedan enfrentarán una demanda residual

mayor, por lo que en el equilibrio aumentará el precio. Así aumentarán los ingresos en la misma

proporción que el aumento en los costos.

Los cambios en precios de factores llevan a entrada y salida de firmas en el largo plazo, afectando

el precio y cantidad de equilibrio, es decir e en el mercado perfectamente competitivo. En

59

este caso, lo beneficios de las firmas y la condición de primer orden se escriben de la siguiente

forma:

(3.1a)

(3.1b)

Diferenciando totalmente (3.1) y (3.2) con respecto a los precios de factores, obtenemos el

siguiente sistema de ecuaciones para las variables

:

(3.2a)

(3.2b)

Mediante la Regla de Cramer se resuelve para

, se reemplazan términos considerando el Lema

de Shephard y se obtiene:

(3.3a)

|

|

|

|

(3.3b)

|

|

|

|

Considerando que , se obtiene usando (3.3a) y (3.3b):

(3.4)

Multiplicando por

y sumando en precios de factores:

(3.5) ∑(

) (

) (

)∑

∑

Utilizando las definiciones de costo total y marginal, (3.1a) y (3.1b), obtenemos que la suma de las

elasticidades precio de factor es igual a uno:

(3.6) (

) ( )

(

)

Entonces bajo el modelo de competencia perfecta y para un mercado que opera en su equilibrio

de largo plazo, un aumento proporcional en los precios de insumos producirá un aumento

equiproporcional en los ingresos, debido a que el producto no cambia y los precios aumentan en la

misma proporción que los costos, considerando el caso límite de una demanda perfectamente

60

elástica en el mercado. El estadístico será igual a uno también en el caso de firmas maximizadoras

de ventas sujetas a restricciones en el punto de equilibrio.

d. Oligopolio en variación conjetural

Este modelo considera interacciones estratégicas de un número fijo de firmas productoras de un

bien homogéneo. Cada firma elige su producto de equilibrio para maximizar sus beneficios,

donde ∑ es la restricción de producto total de la industria y

es la demanda inversa de mercado. La C.P.O. de la maximización de beneficios de la k-ésima

firma:

(4.1) ⁄

La variación conjetural mide el cambio en el producto de la industria que la k-ésima

firma percibe de un incremento marginal en . Si el mercado se comporta

competitivamente, mientras que si se comporta colusivamente.

Considerando un equilibrio simétrico tal que y se tiene , obtenemos:

(4.2)

El producto oligopólico de la firma como función implícita de las variables , , y . Asumiendo

que el grado de coordinación oligopólica, medido por no está afectado por cambios en precios

de factores. Diferenciamos totalmente (4.2) con respecto a precios de factores:

(4.2)

Donde es requerido para la estabilidad del equilibrio

simétrico. Se puede ver que si se pondera (4.2) por precios de factores y se suma sobre ellos

resulta ∑ (

) ∑ (

)

, pues el costo marginal es positivo.

Considerando que y que es valor de equilibrio de la

curva marginal del ingreso de la industria, derivamos con respecto a los precios de factores:

(4.3)

Sumando para precios de factores y multiplicando por

, como en los casos anteriores,

obtenemos:

(15) ∑(

) (

) ∑(

) (

)

61

Si se tendrá que es positivo, por lo que será negativo. En esta clase de oligopolio no

hay ninguna restricción que haga que el producto agregado de la industria se restrinja a la parte

elástica de a curva de demanda.

En este caso de variación conjetural del oligopolio, las interacciones estratégicas de un número fijo

de firmas pueden ser consistentes con valores positivos de H, en general no se restringe el valor de

H. Cuando este modelo oligopólico se encuentra en perfecta colusión se comporta como un

monopolio, de modo que el valor de H será no-positivo.

Resumen de las hipótesis empíricas

El estadístico-H se determina como la suma de las mencionadas elasticidades de la forma reducida

del ingreso de las firmas ( ) respecto de los precios de factores ( ):

∑

Las respuestas de equilibrio de un cambio en los precios de factores en el precio y la cantidad

dependen de las pendientes de las curvas de oferta y demanda:

- En el caso de un monopolista maximizador de beneficios, o un mercado oligopólico en

perfecta colusión, un aumento en los precios de factores aumenta los costos marginales,

reduciendo el producto de equilibrio y por tanto reduce los ingresos totales, por lo que el

estadístico-H no puede ser positivo.

- En competencia perfecta un aumento proporcional de los factores productivos produce un

aumento equiproporcional en el costo marginal y medio, debido a la homogeneidad de

grado uno en precios de factores (de la función de costos), entonces el producto de

equilibrio no cambia y el aumento en costos se traduce en aumento de precios y los

ingresos se mantienen constantes. Por lo que bajo competencia perfecta el estadístico-H

es positivo, pero no mayor que la unidad.

- El caso de competencia monopolística es un caso intermedio, donde las firmas se

encuentran en su equilibrio de largo plazo obtienen cero beneficios, debido al ajuste que

ocurre con la entrada y/o salida de firmas, por lo que el estadístico H es igual o menor que

la unidad.

Entonces se puede determinar que el efecto de cambios en los precios de factores tendrá distintos

impactos en el ingreso total de las firmas según el contexto competitivo en el que ellas se

encuentren operando. Por ello el valor de la suma de las elasticidades de la forma reducida del

ingreso respecto de los precios de factores es un indicador del tipo de competencia en la industria.

A continuación se presenta una tabla que resume las principales hipótesis empíricas, las cuales no

consideran otros supuestos complementarios fuera de maximización de beneficios y demanda y

costos convencionales. El rango del estadístico-H comprende los valores positivos menores o

iguales que la unidad y el intervalo negativo.

62

Debe recordarse que una limitación de este enfoque es que la relación entre el valor de H y la

competencia no se mantiene para ciertos equilibrios oligopólicos. Los supuestos sobre los que

descansan estas hipótesis la maximización de beneficios, el equilibrio en la industria y funciones de

costos e ingresos convencionales. Como se explica en De Bandt y Davis (2000), el modelo es un

test conjunto de la teoría subyacente y el comportamiento competitivo.

63

ANEXO 2: “Revisión de la literatura que utiliza PR”

Aplicación empírica de la metodología

La literatura para determinar el ambiente competitivo en el que operan las empresas, lo cual ha

sido de gran interés para investigadores y políticos, comenzó basándose en el paradigma SCP

(estructura-conducta-rendimiento, por sus siglas en inglés), donde una alta concentración permitía

mayores rentabilidades al disminuir los costos de colusión. Por otra parte, se discutía que la

presencia de economías de escala y la eficiencia permitía obtener a las firmas grandes mayores

rentabilidades en mercados concentrados.

La aplicación empírica bajo el paradigma SCP ha generado numerosas críticas por enfatizar

estructura por sobre conducta, lo que ha resultado en el análisis alternativo de competencia que

considera la extracción de inferencias acerca de la estructura del mercado o de la competencia a

partir de la conducta observada. Este enfoque es el que se conoce como Nueva Organización

Industrial Empírica (NEIO), el cual ha sacado ventaja de las estimaciones indirectas de la relación

para determinar el equilibrio “ingreso marginal iguala a costo marginal” (cuyos datos no son

observables), mediante la observación de las implicancias de la determinación de precios de

equilibrio en los patrones de cambio que puedan darse en otras variables.

Como se explica en Goddard et al. (2007), la metodología de Panzar-Rosse (1987) sigue el enfoque

precedente, basándose en la observación del impacto que tienen sobre los ingresos de las firmas

un cambio en los precios de factores. Este método requiere que las firmas sean tratadas como

firmas uniproducto. Este requerimiento es consistente con el enfoque de intermediación35

utilizado ampliamente para describir la producción de instituciones financieras, principalmente

para la industria de los bancos, donde las firmas se analizan como intermediarios financieros.

Con el fin de inferir el comportamiento competitivo de las firmas basándose en propiedades de la

estática comparativa de las ecuaciones econométricas de la forma reducida de los ingresos, se

estima una regresión en logaritmos que tiene como variable dependiente el ingreso y como

variables independientes a los precios de insumos y a factores de control que pudieran alterar los

costos o la demanda. Los coeficientes de los precios de factores determinan las elasticidades para

la construcción del estadístico-H, cuyo mecanismo e intuición ya fueron revisados en la sección

anterior.

Siguiendo el enfoque de intermediación en los estudios para industrias financieras, se utilizan

regularmente los precios de tres factores productivos: el capital financiero, el capital físico y el

trabajo, en general, de los cuales se determinar sus proxies36. De este modo, se pueden llevar a

cabo las estimaciones considerando una ecuación de ingresos totales simple y lineal en base a los

proxies de los precios de los tres insumos mencionados y otros factores de control que desplacen

la demanda o los costos.

35

Ver ANEXO 4: “Enfoque de intermediación” 36

Ver ANEXO 5: “Proxies de precios de factores”

64

Literatura que ha utilizado el test

Existen numerosos estudios que han examinado la estructura competitiva de variados mercados,

con una gran utilización en mercados financieros, principalmente de bancos. Los estudios en su

mayoría arrojan resultados de competencia monopolística y monopolio, probablemente debido al

sesgo de investigación existente, ya que se estudian aquellos mercados en los que existen indicios

de baja competencia.

Como se menciona en Bikker et al. (2011), la aplicación del test de Panzar-Rosse no está limitada a

la industria financiera solamente. Por ejemplo Panzar y Rosse (1977) aplicó el test a la industria de

los periódicos, Sullivan (1985) y Ashenfelter y Sullivan (1987) trabajaron en la industria de los

cigarrillos, Fischer y Kamerschen (2003) estudiaron la industria de las aerolíneas en E.E.U.U, Wong

(1996) utilizó el test para analizar un grupo de físicos, y Tsutsui y Kamesaka (2005) estimaron el

estadístico-H para la industria japonesa de securitización.

Volviendo al caso de las industrias financieras con la cual está íntimamente ligado el presente

trabajo, encontramos una gran cantidad de estudios empíricos que aplican la metodología. Como

se describe en De Bandt y Davis (2000), para el caso de los bancos se utilizan distintas

especificaciones en la literatura, por ejemplo, Molyneux et al. (1994) y Bikker y Groeneveld (1998),

que se enfocan en bancos de la unión europea, utilizan la razón de ingresos por intereses sobre

activos totales como variable dependiente, mientras en Nathan y Neave (1989) y Vesala (1995),

para Canadá y para bancos finlandeses respectivamente, usan los logaritmos de los ingresos por

intereses.

Esta elección pareciera ser la más apropiada considerando las bases teóricas sobre las cuales se

define la metodología como se menciona en Vesala (1995) y recientemente en Bikker et al. (2011).

Como la ecuación de ingresos totales sobre activos totales representa en realidad una ecuación de

precios, ello se desvía de la teoría en la que se basa el test, pues la estática comparativa se realiza

sobre una ecuación de ingresos totales. Por otra parte, la elección de especificar el modelo en

logaritmos puede reducir el sesgo de simultaneidad y permite obtener directamente las

elasticidades necesarias para obtener el estadístico-H estimado.

Como se observa en la Tabla 137, en orden cronológico encontramos diversos estudios publicados

que utilizan la metodología. Hasta hace pocos años la aplicación empírica del test era de forma

estática para muestras de corte transversal y con controles por tamaño (donde algunas estaban

además escaladas en la variable dependiente), derivando posteriormente en estimaciones

dinámicas sobre muestras de panel sin escalamiento ni control por escala. Shaffer (1982) aplicó la

metodología de PR a un corte transversal de bancos en Nueva York en 1979, encontrando que los

datos no son coherentes con competencia perfecta ni con monopolio. Nathan and Neave (1989)

rechazaron las hipótesis de monopolio y competencia perfecta para el período 1983-1984

mediante estimaciones anuales sobre datos de corte transversal para el mercado bancario

canadiense, además del mercado de compañías de créditos y el hipotecario, mientras que para el

37

Ver Tabla 1, en APÉNDICE B

65

año 1982 no se podía rechazar la existencia de competencia perfecta. Molyneux et al. (1994)

utilizó el análisis de forma anual para una muestra de bancos de Alemania, Reino Unido, Francia,

Italia y España para el período entre 1986 a 1989. En él encontró que había evidencia de

competencia monopolística para todos los países, excepto para Italia que parecía comportarse en

un contexto monopólico, sin embargo sus estimaciones se realizaron sobre una variable

dependiente escalada. La industria bancaria finlandesa entre los años 1985-1992 fue estudiada por

Vesala (1995), donde se determinó que existió conducta del tipo competencia perfecta para los

años 1989-90 y competencia monopolística para todo el resto. La conducta de los bancos

comerciales japoneses fue determinada como monopólica en 1986 y de competencia

monopolística en 1988 por Molyneux et al. (1996) para un corte transversal de países. Bikker y

Haaf (2002) también usan una variable dependiente escalada para un corte transversal de 23

países de la OECD, encontrando en su mayoría competencia monopolística.

Posteriormente se comenzaron a utilizar paneles de datos para la aplicación de la metodología,

además de comenzar a evitar el uso de variables dependientes escaladas por tamaño. Algunos

estudios sí las utilizaron como el de Bikker y Groeneveld (1998) en el que utilizan datos de corte

transversal y de panel para 15 países de la Unión Europea entre los años 1989 a 1996,

encontrando evidencia de competencia monopolística; junto con otros estudios como los de

Claessens y Leaven (2004), Yildirim y Philippatos (2007a) y Yildirim y Philippatos (2007b). Dentro

De los estudios que no utilizaron las variables escaladas encontramos otros trabajos como el de De

Bandt y Davis (2000) en el cual mediante datos de panel para Francia, Alemania, Italia y Estados

Unidos observan que los datos son consistentes con competencia monopolística para todos los

países, excepto para los bancos pequeños en Francia y Alemania que parecieran comportarse bajo

monopolio. Luego, Coccorese (2004), analizando la industria bancaria italiana a nivel nacional y

regional encuentra evidencia de competencia monopolística.

Dentro de los estudios más recientes se consideran los avances y reinterpretaciones de la

metodología hechos por Bikker et al. (2011) y Goddard y Wilson (2009). El primer estudio justificó

teóricamente que el uso de variables escaladas y de controles por escala convierte la ecuación de

ingresos totales con una de precios, como ya se había mencionado en Vesala (1995), lo que no es

consistente con la teoría subyacente en el test y por tanto hace inaplicable la estática

comparativa. Incluso al dividir las variables por una variable de tamaño se estaría escalando

implícitamente la ecuación. El segundo estudio analiza mediante simulaciones los efectos que

tienen las diferencias en estimaciones de paneles estáticas y dinámicas, encontrando la existencia

de sesgo hacia cero para el estadístico-H en las primeras. Además prueban empíricamente las

diferencias que se obtienen en el estadístico-H según las distintas especificaciones propuestas por

Bikker et al. (2011). Delis et al. (2008) y Sun (2011), incorporan los nuevos avances en sus estudios

y encuentran conducta del tipo monopólico y de competencia monopolísticamente,

respectivamente. Sepúlveda (2012) analiza la industria de las AFP en Chile incorporando estos

avances y determinando la presencia de comportamiento monopólico, sin embargo presenta un

control por escala implícito al utilizar todas sus variables independientes como razón de los activos

totales.

66

ANEXO 3: “Monopolio y elasticidad de la demanda”

La elasticidad precio de la curva de demanda que enfrenta un monopolista determina si el ingreso

marginal que recibe el monopolista es positivo (demanda elástica) o negativo (demanda

inelástica). Esta relación es importante en la decisión de producción de la maximización de

beneficios que se obtiene al igualar costo marginal con ingreso marginal, lo que implica que un

monopolio maximiza sus beneficios sólo en la parte elástica de la demanda.

Para desempeñarse como un monopolista, muchas veces una firma debe producir un bien que no

tenga sustitutos cercanos, de modo que los consumidores estén obligados a que si compran el

bien, lo hagan comprándoselo al monopolista. Esta disponibilidad de sustitutos es clave

determinando la elasticidad de la demanda, mientras más sustitutos tenga un bien, los

consumidores podrán cambiarse de bien frente a cambios en precios, de modo que serán más

sensibles a cambios en precios y por tanto la demanda será más elástica.

Entonces un monopolista prefiere producir un bien que tenga pocos sustitutos y por tanto su

demanda sea más inelástica, pero una demanda inelástica produce que el ingreso marginal sea

negativo, impidiendo llegar al máximo de beneficios, lo cual parece contradictorio.

Sin embargo, el beneficio se maximiza cuando se iguala costo marginal con ingreso marginal, por

lo que en ese punto no existe forma de aumentar el beneficio al cambiar las variables. Entonces el

que no se encuentre en el punto óptimo no significa que no esté maximizando beneficios, si no

que no alcanzó el máximo, que aún tiene espacio para aumentar sus beneficios, por ejemplo

subiendo el precio.

Si un monopolio enfrenta una demanda inelástica puede precisamente aumentar los precios, ya

que debido a que el aumento en precios será mayor, en términos porcentuales absolutos, que la

disminución en cantidad, de este modo si aumenta el precio, aumentan los ingresos.

67

ANEXO 4: “Enfoque de intermediación financiera”

Enfoque de intermediación financiera para analizar instituciones financieras

Al definir qué es lo que está produciendo una institución financiera, como se plantea en Mester

(2008), ha existido cierto desacuerdo en la literatura. Han aparecido dos enfoques a nivel general

que se distinguen en qué consideran como producto e insumos: el enfoque de la producción y el

enfoque de la intermediación. El primero se enfoca en los costos operacionales (capital físico y

trabajo), considerando el número y tipo de cuentas como el producto final. El enfoque de

intermediación considera el proceso productivo como uno de intermediación financiera, por lo

que el producto en este caso se determina por el valor en moneda del volumen de fondos

intermediados, mientras que los insumos corresponden a trabajo, capital físico y los fondos

manejados en la intermediación.

Para ciertos propósitos, el enfoque intermediación puede ser el más adecuado, como se discute en

Berger y Humphrey (1992). Por ejemplo, en un estudio acerca de costos de los fondos o de la

rentabilidad, un modelo en forma reducida donde las formas de recaudación son exógenas puede

ser el mejor, como en el caso que estamos estudiando. Este enfoque es el que se utiliza

mayormente para analizar instituciones financieras y se ha desarrollado teniendo en cuenta en

forma principal a los bancos. En este caso, utilizaremos el enfoque de intermediación financiera

para determinar el producto y los insumos usados en el proceso productivo de las AFP, del mismo

modo que en la literatura que ha trabajado con la metodología de Panzar-Rosse lo ha hecho al

estudiar instituciones financieras.

Siguiendo el enfoque de intermediación, en Davis (2000) se describen las diversas funciones que

cumplen las AFP en el mercado financiero y se da una definición de las AFP acorde al enfoque. Los

fondos de pensiones se pueden definir como una forma de inversionista institucional que capta,

reúne e invierte los fondos aportados por los patrocinadores y beneficiarios (según sea el caso de

beneficio o contribución definida) para posteriormente proveer los futuros derechos de pensión

de los beneficiarios. Entonces para realizar este proceso requiere trabajadores, capital físico y

liquidez de fondos para realizar las operaciones de inversión.

68

ANEXO 5: “Proxies de precios de factores”

Los estudios que aplican la metodología de Panzar-Rosse en mercados financieros se apoyan en el

enfoque de intermediación financiera para determinar los insumos relevantes: trabajo, capital

físico y los fondos manejados en la intermediación. Ellos sólo necesitan datos de estados

financieros para crear los proxies de los precios de factores. A continuación detallamos las

variables utilizadas en algunos de los estudios para bancos e instituciones financieras más

relevantes.

Dentro de los primeros estudios encontramos el de Nathan y Neave (1989) en el cual se define el

precio unitario del trabajo (PL) como gastos en salarios y remuneraciones sobre el número de

trabajadores, considerando salario anual, remuneraciones y beneficios por empleado equivalente

full-time. El precio unitario del capital (PK) como gastos anuales en premisas, muebles, accesorios

y equipamiento sobre el total de esos artículos o sobre el número de sucursales. Y el precio

unitario de fondos (PF) como gasto en intereses sobre depósitos totales.

Del mismo modo, Molyneux et al. (1996) utilizan las mismas definiciones de los proxies de precios

de factores que Nathan y Neave (1989), considerando como factores de control el total de activos

de cada banco, los depósitos de mercado totales, la razón de efectivo y depósitos institucionales

sobre los depósitos totales, la razón de préstamos comerciales e industriales sobre los préstamos

totales y una dummy para identificar los 13 bancos más grandes. Coccorese (2004) también define

los proxies de precios de factores de la misma forma que Nathan y Neave (1989), e incorpora

controles por activos totales, la razón de capital de riesgo sobre activos totales y la razón de

préstamos sobre los activos totales.

Por otra parte, Vesala (1995) utiliza la variable WAGE como proxy del precio del trabajo

calculándola como gastos en salarios y remuneraciones totales sobre empleados full-time. DEP se

calcula como los gastos anuales en depósitos no-bancarios sobre el total de eso depósitos y FUND

como la razón de otros gastos en intereses sobre otras obligaciones de pasivos.

Distintas especificaciones para la variable dependiente presenta De Bandt y Davis (2000), ya sea

como ingresos por intereses o ingresos totales. Definen el precio unitario del trabajo como los

gastos en personal sobre el número de empleados a fin de año o sobre los depósitos y préstamos.

El precio unitario de los fondos como el gasto en intereses sobre depósitos y otros pasivos. El

precio unitario del capital se define como otros gastos no de intereses sobre el total de activos.

Además utiliza como indicadores de capacidad al patrimonio y los activos fijos más el efectivo y

cuentas de bancos y otros activos no operacionales. Utiliza variables exógenas como los préstamos

sobre el total de activos y una razón de depósitos.

Barajas et al. (2000) también usan diferentes especificaciones de la variable dependiente: ingreso

por intereses e ingreso neto. Como los precios unitarios de factores usan el costo del trabajo sobre

activos (WASS), la tasa de interés promedio de los depósitos (id) y otros costos no financieros

sobre activos totales (OC). También incluye el total de activos y el patrimonio como variables de

69

escala y la razón de préstamos sobre activos y depósitos a la vista sobre el total de depósitos como

variables de control.

En la especificación presentada por Bikker y Haaf (2002) los proxies de los precios de insumos de

los bancos son AFR, PPE y PCE. El primero representa el precio unitario de fondos y se determina

como los gastos anuales en intereses sobre los fondos totales, el segundo simboliza el precio

unitario del trabajo que se calculó como los gastos en personal sobre los activos totales y el

tercero, el precio unitario del capital, se obtuvo de los gastos en capital físico y otros gastos sobre

los activos fijos.

En el estudio de Claessens y Laeven (2004) los proxies de precios de factores se determinan como

la razón de gastos en intereses sobre el total de depósitos más el dinero de financiación del

mercado para el precio de los depósitos, la razón de gastos en personal sobre el total de activos

para el precio unitario del trabajo, y gastos administrativos más otros gastos operacionales sobre

el total de activos para el precio del capital.

Dentro de los estudios más recientes que incorporan los avances en la metodología encontramos

el de Delis et al. (2008), en él el precio unitario del trabajo se determina como la razón de gastos

en remuneraciones, salarios, y otros gastos relacionados sobre el total de trabajadores. El precio

unitario de los fondos se calcula como la razón de los gastos en intereses sobre el total de fondos

intermediados. El precio unitario del capital se calcula como los gastos administrativos (como

arriendos, cargos por servicios, seguridad, sistemas de comunicación e información, seguros,

publicidad, depreciación) sobre el total de activos fijos.

El estudio que más se asemeja al presente trabajo es el de Sepúlveda (2012), en el cual utiliza

como precio unitario del trabajo los gastos en personal sobre activos totales, a pesar de que están

a disposición los datos de trabajadores, lo que mejoraría el proxy. El precio unitario del capital lo

calcula como gastos operativos y administrativos sobre activos totales y no considera el precio

unitario del manejo de fondos. Sí considera un costo importante para la industria de las AFP, el

precio unitario de la prima del seguro de invalidez y sobrevivencia (PSIS), definiéndolo como el

gasto en PSIS sobre activos, aunque no le aparece como significativo en sus estimaciones.