Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto Patiño Pascumal, Lourdes Isabela; Alcántara Escolano, Vicentb ab Dpto. Economía Aplicada, Universitat Autónoma de Barcelona, Edificio B, 08193 Bellaterra (Cerdanyola), Campus de Bellaterra Teléfono celular: 637798962. Teléfono: 93581 1276 Fax : 93 581 22 92. E-mail: [email protected], [email protected] *Lourdes Isabel Patiño Pascumal Resumen El estudio tiene como propósito realizar un análisis sobre las necesidades de energía primaria en Colombia para el año 2005, mediante el modelo insumo producto (IO), bajo el supuesto de la tecnología del producto y el supuesto de la tecnología de la industria, utilizando la metodología sugerida por Naciones Unidas (1999). Para su desarrollo se construye la matriz IO para la energía y la matriz IO para los sectores productivos a precios básicos a partir de los cuadros de oferta y de uso de las cuentas nacionales, se utiliza el método RAS para ajustar la matriz construida bajo el supuesto de la tecnología del producto. Las estimaciones de multiplicadores se realizan desde la perspectiva tradicional y considerando el factor de escala con medias ponderadas. El estudio es novedoso en tanto no se ha utilizado esta herramienta para analizar la energía en Colombia. Asimismo, se propone una forma alternativa, desde el punto de vista metodológico, para analizar el consumo de energía primaria de los sectores productivos. En el primer caso, se encontró que las industrias que provocan un mayor impacto potencial, esto es, un efecto difusión y absorción mayor que la media en el consumo de energía primaria son: fabricación de sustancias y productos químicos, fabricación de otros productos minerales no metálicos, transporte terrestre, acuático y aéreo. La industria que más pesa sobre el sistema industrial es la de fabricación de papel y productos de papel, y la industria más influenciada por el sistema industrial es la de otros sectores. En el segundo caso, las industrias clave (ponderando la demanda final y el valor agregado) son: transporte por vía terrestre y otros sectores. Las industrias relevantes por el lado de la demanda son las relacionadas con elaboración de productos alimenticios, bebidas y tabacos, y construcción. Y las industrias relevantes por el lado de la oferta son las que pertenecen a la agricultura, ganadería, caza y silvicultura y fabricación de sustancias y productos químicos. Al considerar las importaciones, las posiciones son parecidas, sólo que ahora la fabricación de sustancias y productos químicos pasa a ser clave, y la fabricación de productos elaborados de metal es relevante por el lado de la oferta. Estos cambios se deben al peso de las importaciones en estas industrias. Palabras clave: input-output, energía primaria, multiplicadores, encadenamientos, sectores clave. Área temática: 05. Desarrollo sostenible y modelos IO en Economía Ambiental. 2 1. Patiño, I; Alcántara, V Introducción El presente trabajo esta orientado a cubrir la escasez de cuadros insumo-producto (input - output en ingles, IO) simétricos en el campo de la energía primaria en Colombia. Esta carencia puede estar explicada porque el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) no confecciona oficialmente los cuadros IO simétricos.1 De igual forma, es importante resaltar que esta técnica aplicada al campo energético es considerada una línea prioritaria en la investigación (Roca et al., 2007a), además ha sido reconocida en la literatura como herramienta potente para relacionar flujos materiales en la economía (Hoekstra, 2005; United Nations, 2000). En la actualidad la energía es un factor determinante para el desarrollo de los países. Sin energía no puede crecer la industria, no se puede superar la pobreza, ni mejorar las condiciones de vida de la población. En este sentido, también hay que anotar que el sector energético es prioridad en Colombia como lo señala Plan Energético Nacional 2003-2020 (MME, 2003). De ahí que, en los próximos decenios, haya que hacer frente a un doble desafío: i) atender las necesidades crecientes de energía y ii) mitigar su impacto en el cambio climático; un elemento que permite el logro de ambos objetivos es la eficiencia energética, por lo que sería relevante saber cuáles son las industrias clave en el consumo de energía primaria (EP) tanto por el lado de la demanda como por el lado de la oferta de energía. La importancia de la estimación radica en las diferentes capacidades de demandar energía por una y otra industria. El trabajo se centra en las necesidades de EP porque permite tener un mejor acercamiento a las necesidades reales de energía, pues a diferencia de la energía final, la EP tiene en cuenta el proceso de transformación y distribución energética. Para la realización del estudio se usan datos estadísticos de la Agencia Internacional de la Energía (IEA, 2007) y del DANE. La utilidad de este estudio estriba en que permite estudiar desde la perspectiva de los requerimientos de EP, la estructura productiva y las modificaciones que sufre el sistema económico ante cambios en la demanda final, asimismo facilita observar la 1 Información suministrada por Julio Alonso Lozano profesional especializado de la Dirección de Síntesis y Cuentas Nacionales del DANE. Bogotá, D.C. Julio 17 2009. JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 3 relevancia relativa de las diferentes industrias y/o sus productos, el grado de conexión y la intensidad de flujos de intercambio para satisfacer sus necesidades de bienes y servicios, destinados tanto para el consumo intermedio como final. El estudio permite tener una mejor visión del contexto colombiano al momento de la formulación de políticas energéticas. El principal logro de este trabajo, se centra en que, por un lado, permite conocer la cantidad de energía primaria consumida por cada actividad económica, y la estructura de costes del proceso productivo capaz de generar este consumo de energía primaria, y de otro lado, permite describir el sistema productivo en términos de una matriz ampliada que recoge la energía primaria consumida por producto y el coste de producción de consumir esta energía, lo que permite identificar las industrias clave y los multiplicadores del consumo de energía. El estudio tiene como propósito analizar las necesidades de energía primaria en Colombia, desde la perspectiva del modelo insumo producto, bajo el supuesto de la tecnología del producto y bajo el supuesto de la tecnología de la industria para el año 2005. Para lograr este propósito se estimaron los multiplicadores del consumo de energía primaria, por el lado de la demanda y por el lado de la oferta, y se identificaron las industrias clave energéticas desde la perspectiva tradicional y considerando el factor escala con medias ponderadas. El trabajo se organiza como sigue: la sección 1 expone la introducción, la sección 2 presenta un breve marco de referencia conceptual y empírico sobre el modelo insumo producto de Leontief, la sección 3 describe el origen de los datos y los componentes metodológicos, la sección 4 muestra el análisis y la discusión de los resultados, sección 5 señala una reflexión crítica sobre los métodos usados y el estudio realizado, y la sección 6 presenta las conclusiones. Por último, se anexan los cuadros de los cálculos realizados. 2. Marco de referencia El análisis insumo producto como marco teórico fue desarrollado por el ruso Wassily Leontief2 en 1930. El mismo autor (1975, p. 207) señala que: “el modelo insumo producto constituye una adaptación de la teoría neoclásica del equilibrio general JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 4 Patiño, I; Alcántara, V al estudio de la interdependencia cuantitativa que existe entre aquellas actividades económicas que guardan entre sí una relación recíproca.” Diversos documentos (Bulmer-Thomas, 1982; Muñoz Cidad, 2000; Schuschny, 2005; United Nations, 1999, 2000) presentan las hipótesis del modelo, a saber: homogeneidad, proporcionalidad estricta, ausencia de economías y deseconomías externas, e invarianza de precios relativos. El modelo IO es un conjunto de ecuaciones lineales, que tiene como propósito analizar y medir las relaciones que existen entre los sectores de producción y el consumo de la economía de una nación (Alcaide, 1970; Miller & Blair, 1985). El modelo parte un conjunto de igualdades contables donde se observa que el consumo intermedio más la demanda final equivalen a la producción total. Los parámetros del modelo van a ser los denominados coeficientes técnicos (Alcaide, 1970; Chiang, 1987; Henderson & Quandt, 1981). De estos, existe uno para cada casilla del consumo intermedio, a esta matriz se le denomina matriz de requerimientos directos A porque muestra el tipo y la cantidad de insumos requerido por cada industria para producir una unidad de producto. Luego, resolviendo el sistema por algún método algebraico se obtiene la inversa de Leontief I A 1 , conocida como matriz de requerimientos totales (directos e indirectos), en tanto muestra la cadena de interacciones en los procesos de producción, la expresión ( I A) se conoce como la matriz de Leontief. El modelo de Leontief ha tenido innumerables aplicaciones en distintos países en diversos campos de la economía y el medio ambiente. El mismo Leontief (1970, 1972), lo aplicó para analizar la contaminación ambiental. En el presente estudio la referencia empírica comprende la síntesis de los estudios revisados más relevantes relacionados con el modelo IO desarrollado para estimar los requerimientos energéticos, y algunos estudios relacionados con el modelo IO aplicado a los sectores productivos en Colombia. La comparación entre los diversos estudios es difícil de llevar a cabo debido a la diversidad de metodologías, regiones, y períodos analizados3. Park (1982), Casler y Wilbur (1983), y Wu Chen (1990), realizan desarrollos del modelo IO para ser aplicados al análisis de la energía, considerando la teoría, los supuestos y los problemas asociados con su uso. Casler y Wilbur (1983), explican también el tratamiento a los productos secundarios según la tecnología del producto y la 2 Por el desarrollo de este trabajo Leontief obtuvo el premio Nobel de Economía en 1973. En la mayoría de los estudios sobre el consumo de energía, se parte de la existencia del cuadro IO simétrico, por tanto, no se suele explicar el procedimiento para su obtención. Mientras que los estudios que si lo explican, no desarrollan la aplicación. 3 JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 5 industria. Wu y Chen (1990), elaboran un marco IO estático para analizar la energía en el corto plazo, y para el análisis IO dinámico proponen una solución basada en la teoría de minimización de costes. Al-Ali (1979), realiza un análisis IO de los requerimientos de energía aplicado a la economía escocesa para el año 1973, los resultados muestran la capacidad del modelo IO para analizar las relaciones inter industriales, y la dependencia de la industria de energía de los componentes de la demanda final y del sistema de precios. Hsu (1989), elabora el cuadro IO para Taiwan, año 1978, y estiman los multiplicadores vinculados al uso de la energía y las actividades económicas para 48 sectores. Gould y Kulshreshtha (1986) y Han y Lakshmanan (1994), realizan estudios sobre el consumo de energía para Canadá y Japón, respectivamente. Se encuentra que la demanda final genera un efecto superior al cambio técnico, en la reducción de la intensidad de la energía. Alcántara y Roca (1995), presentan la metodología para estimar la demanda de energía primaria a partir de los balances energéticos, así como las emisiones de carbón generadas por diferentes usos de la energía. Los autores separan los diferentes efectos que explican los cambios en la demanda de energía y emisiones de CO2 para España durante el período 1980-1990. Alcántara y Padilla (2003), analizan los sectores clave en el consumo de la energía final desde la perspectiva IO, y desarrollan un enfoque metodológico focalizado en la estimación de las elasticidades de la demanda del consumo de energía final. Se identifica como sectores clave en España: siderurgia y metalurgia no férrea, químico, transporte interior y otros transportes. Se sugiere diseñar políticas para los sectores que se han clasificado como claves. Mukhopadhyay y Chakraborty (1999),estudian los cambios en el consumo de energía en la India durante el periodo 1973-74 a 1983-84 y 1983-84 a 1991-92, y los factores responsables de estos cambios. Los autores concluyen que los factores de cambio más importantes son la estructura de la demanda final, el cambio técnico y el término de interacción. Garbaccio et al., (1999), también analizan los efectos mixtos de la demanda doméstica, y los efectos de nivel de las importaciones y las exportaciones sobre el consumo de energía para el período 1987-1992 en China. Tiwari (1999), realiza un análisis sectorial de la intensidad de la energía en la India. Se estiman los requerimientos totales y directos de las intensidades de energía para los períodos 19831984 y 1989-1990 usando el cuadro IO para estos años. Los resultados indican que la JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 6 Patiño, I; Alcántara, V intensidad del carbón ha declinado, mientras que el combustible y la electricidad incrementaron durante 1983-1990. Lenzen (2001) realiza un análisis de multiplicadores de la energía y el empleo para Australia usando el modelo IO estático. El mismo autor (2006), utiliza el análisis IO para investigar gases de efecto invernadero y el consumo de EP. Se analiza la producción interna australiana y las importaciones, desglosado a 48 sectores. La principal deficiencia del análisis fue el nivel de agregación de los combustibles utilizados. Roca, et al. (2007b), examinan el consumo final de energía y los requerimientos de EP en Cataluña para el período 1990-1992 y 2003-2005, para realizar el análisis los autores hacen la transformación de los balances energéticos en un cuadro IO, y luego realizan una descomposición tipo “Laspeyres” de los efectos (actividad, sustitución y transformación) que producen los cambios en el uso de la energía. Se encontró que aumentó el consumo de energía en 9 millones de toe, el sector que más contribuye a este aumento es el sector transporte y el efecto más importante es el efecto actividad debido al aumento del consumo final. Park y Heo (2007), estiman los requerimientos totales de energía primaria (EP) de los hogares Koreanos durante el período 1980-2000 usando los cuadros IO. Los resultados del estudio indican que las intensidades de energía directas, indirectas y totales han declinado durante el período de análisis, y también se encuentra que los hogares Koreanos son responsables de aproximadamente el 52% del consumo de EP durante este período. De este total, el 60% corresponde a requerimientos indirectos. García Muñiz et al. (2008), realizan una nueva propuesta para determinar sectores clave a partir de la teoría de redes mediante tres indicadores de multinivel (medidas de centralidad): efecto total, efecto inmediato, y efecto de intermediación. Se usa el método de cluster jerárquico (CONCOR) y clasifican las ramas productivas en once conglomerados equivalentes estructuralmente, siendo el bloque relacionado con los sectores energéticos, el bloque de intermediación y el bloque de transporte y metalurgia, los que tiene mayores efectos en el conjunto de indicadores analizados. JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 7 En el caso de Colombia los cuadro IO han sido elaborados por consultores del Departamento de Planeación Nacional, e investigadores para ser utilizados en las matrices de contabilidad social, modelos de equilibrio general computable y modelos IO dinámicos. Se tiene conocimiento que pertenecen a instituciones como: CEGA4, Banco de la República y FEDESARROLLO5. Los trabajos se centran en el sector productivo y sus multiplicadores. Bonet Morón (2000), desarrolla el modelo IO para predecir el comportamiento de los sectores de la economía regional del Caribe colombiano utilizando dos componentes: el modelo IO lineal y un modelo econométrico no lineal. Duque et al., (2005), realizan un análisis de los multiplicadores de producción a partir del cuadro IO simétrico para Colombia, año 1994, bajo el supuesto de la tecnología del producto. A nivel de columnas, se encontró que los tres mayores multiplicadores de producción son: carne y pescado, cuero y calzado, y productos lácteos. A nivel de filas estos multiplicadores son: servicios de intermediación financiera, electricidad y gas. No fue posible realizar un análisis comparado con otros períodos dado que no se tuvo conocimiento de trabajos similares. Banguero et al., (2006), estimaron el cuadro IO simétrico para la región del Valle del Cauca en Colombia, año base de 1994, utilizando un enfoque indirecto y basados en el método de ajuste biproporcional RAS. La principal dificultad fue la homologación de estadísticas económicas regionales. Se encontró que los sectores claves son: productos de molinería, papel e imprenta y transporte terrestre. 3. Datos y Métodos 3.1. Datos La información estadística necesaria para realizar el análisis de los requerimientos directos e indirectos de energía proviene de dos fuentes: i) los balances energéticos elaborados por la Agencia Internacional de Energía (IEA, 2007), y ii) los cuadros de las cuentas nacionales anuales elaborados por el DANE. Los datos estadísticos del consumo de energía se refieren a fuentes primarias6 (energía que se 4 Corporación de Estudios Ganaderos y Agropecuarios. Fundación para la Educación Superior y el Desarrollo. Se entiende por energía primaria aquella energía que se obtiene de los recursos o fuentes naturales disponibles en forma directa (tales como, energía hidráulica, eólica y solar), o indirecta (después de realizar un proceso minero, como el petróleo, el gas natural, el carbón mineral, etc.) sin necesidad de emplear un proceso de transformación. 5 6 JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 8 Patiño, I; Alcántara, V obtiene de los recursos o fuentes naturales disponibles) y secundarias7, y comprenden la energía proveniente de carbón y productos del carbón, crudo, gas natural líquido, y materias primas, energía hidroeléctrica, gas natural, electricidad, combustibles renovables y residuos, productos derivados del petróleo, e importación de electricidad y refinados del petróleo. La unidad de cuenta común es la tonelada equivalente de petróleo. Los datos de las Cuentas Nacionales del DANE8, año 2005, comprenden los cuadros de oferta y uso, y los cuadros de equilibrio económico general. Las cuentas están valoradas en pesos corrientes.9 En el estudio no se han utilizado variables de datos proxies, pues en todos los casos los datos provienen de estadísticas oficiales de instituciones gubernamentales reconocidas internacionalmente para la medición de estas variables. Equation Chapter (Next) Section 1 3.2. Métodos La metodología utilizada se basa en la formulación de un cuadro IO simétrico para el sector productivo y un cuadro IO para la energía. Posteriormente, se enlazan los dos procedimientos mediante una tabla correlativa, dando lugar a una matriz ampliada que facilita la estimación del modelo de oferta y el modelo de demanda. Este proceso se presenta desglosado en cinco componentes técnicos: i) Tratamiento a los cuadros de oferta y de uso para el desarrollo del modelo IO siguiendo la metodología de Naciones Unidas (1999) y de Avonds et al. (2007) y Cañada (2001). La conversión se centra básicamente en dos aspectos: a) el cambio de valoración de los bienes y servicios de precios de compra a precios básicos, y b) el tratamiento a las importaciones. En el primer caso, se requiere construir cinco matrices de 58x75 referidas a las matrices de impuestos, de subvenciones, de márgenes de comercialización y de transporte a partir del cuadro de uso . Luego, a la matriz de uso valorada a precios de compra se les resta las matrices estimadas, y se le reasignan los márgenes de 7 La energía secundaria es aquella que resulta de la transformación (física, química o bioquímica) de los recursos energéticos naturales. El único origen posible es un centro de transformación. Son fuentes secundarias: la electricidad, y toda la cadena de derivados del petróleo, el carbón mineral y el gas. 8 Algunas limitaciones de la información se relacionan la valoración del cuadro de uso a precios de adquisición y no a precios básicos, la no distinción de las importaciones destinadas a la demanda final y el consumo intermedio, y la necesidad de confeccionar los cuadros de equilibrio, año base 2000. 9 Al 16 de julio de 2009 la tasa de cambio correspondiente a un dólar americano es de $2013,3 pesos colombianos y la de un euro es de $2814,7 pesos colombianos. Datos tomados http://es.exchange-rates.org/converter/EUR/COP/1/Y JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 9 comercialización y transporte, y finalmente, se obtiene la matriz de uso a precios básicos, de esta forma se logran precios uniformes y se evita asignación incorrecta de insumos (Hoekstra, 2005). En el segundo caso, el tratamiento a las importaciones, se sigue el procedimiento sugerido por Lora (2008)10 y Naciones Unidas (parágrafo 6.20 y 6.25), que indican que las importaciones deben asentarse como valores negativos y formar parte de la demanda final (United Nations, 1999). Diseño del modelo insumo producto bajo el supuesto de la tecnología de la ii) industria y bajo el supuesto de la tecnología del producto (Cañada, 2001; Duque et al., 2005; Rueda Cantuche & Raa, 2007). El ajuste del último modelo se realizó usando el método biproporcional RAS (Bacharach, 1970; United Nations, 1999). El marco en el cual se desarrolla el modelo insumo producto de los sectores productivos puede ser de diferentes tipos: industria por industria o producto por producto. Éste consiste en un cuadro IO simétrico que se elabora mediante el uso de cuatro métodos matemáticos, dos haciendo supuestos acerca de la estructura tecnológica, y los otros dos formulando supuestos acerca de la estructura de venta (Hoekstra, 2005). En este trabajo se consideraron los supuestos de la estructura tecnológica por ser los más usados en diferentes países (Alemania, Bélgica, Estados Unidos, España, Francia, Holanda, entre otros). Según Jansen y Raa (1990), el supuesto de la tecnología del producto, resulta plausible económicamente, y satisface varios criterios, tales como: balance material, balance financiero, invarianza de escala, e invarianza de precios, y el supuesto de la tecnología de la industria tiene dos ventajas: i) la matriz de coeficientes técnicos A, siempre es positiva y ii) la matriz de uso y de oferta pueden ser rectangulares y la matriz A siempre es cuadrada. Siguiendo el Handbook de Naciones Unidas (1999), a continuación se presenta las ecuaciones para estimar el cuadro IO según la estructura tecnológica de la industria y la del producto. El primer caso, supone que todos los productos de una industria se han desarrollado con la misma estructura de insumos, en forma matricial, esto es: AI ,cc BD 10 (1.1) Lora (2008) realiza una reflexión similar sobre el tratamiento a las importaciones en la sección 13.2 de su libro. JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 10 Patiño, I; Alcántara, V Donde AI ,cc es una matriz producto por producto de 58 x58 , que describe los productos que se requieren directamente para producir otros productos, B es una matriz de coeficientes de utilización, y D es una matriz de participación en el mercado. El segundo caso, supone que todos los productos (principal o secundario) tienen la misma estructura de insumos cualquiera que sea la industria que lo produzca. La ecuación en forma matricial es: ACcc UV 1 (1.2) Ahora, la matriz ACcc es producto por producto de 58 x58 , U es una matriz intermedia del cuadro de uso (producto por industria) y V una matriz del cuadro de oferta (producto por industria), y es invertible si es cuadrada, esto es, que el número de industrias es igual al número de productos, pero como este es un supuesto poco realista, para cumplir con este requerimiento matemático se debe recurrir a la agregación. Para verificar el proceso realizado se realiza la prueba multiplicando la inversa de Leontief de la matriz por la demanda final. Dado que la matriz que se obtiene presenta algunos valores negativos pequeños, estos se ajustan aplicando el método de ajuste biproporcional RAS . El cual consiste en encontrar un conjunto de multiplicadores r y s para ajustar las columnas y las filas, de modo que las casillas de la matriz ajustada sumarán los totales de filas y columnas requeridos. Bacharach (1970) señala que el método tiene una solución única y convergente. iii) Transformación de los balances energéticos en un modelo insumo producto siguiendo la metodología propuesta por Alcántara y Roca (1995) y Roca et al. (2007b). El procedimiento desarrollado por los autores se basa en la adaptación del modelo insumo producto al campo de la energía, y tiene como propósito convertir la energía final en energía primaria. Este proceso se puede sintetizar en los siguientes pasos: a) elaboración del cuadro de entradas y salidas de energía, b) estimación de la matriz de coeficientes de transformación de la energía, c) estimación de la matriz de Leontief, d) estimación de la matriz inversa de Leontief, e) realización de la prueba para verificar que los resultados son correctos, f) definición de la matriz de consumos de JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 11 energía primaria , g) estimación del vector de consumos EP según las actividades económicas . iv) Estimación de los requerimientos directos e indirectos de energía de los distintos sectores productivos a partir de los modelos insumo-producto desarrollados. Para llevar a cabo esta estimación fue necesario articular los procesos (ii) y (iii) mediante una correlativa elaborada a partir de la Clasificación Industrial Internacional Uniforme (CIIU), revisión 3, a dos dígitos, que une la nomenclatura de los balances energéticos de la Agencia Internacional de Energía, la nomenclatura adaptada a Colombia elaborada por el DANE, (2005) según la revisión 3 de Naciones Unidas. La correlativa permitió confeccionar los cuadros insumo-producto simétricos a 19 sectores, y posteriormente construir una matriz ampliada (utilizando la inversa de Leontief y la inversa de Ghosh) que recoge los costos de producción de las ramas de actividad económica y la energía primaria consumida por estas actividades. v) El análisis de la información se realiza mediante la estimación de los índices de Rasmussen (1956) y de los multiplicadores del consumo de energía industrial de la oferta y la demanda, y la definición de sectores clave (Alcántara & Padilla, 2003; Hoekstra, 2005; Machado et al., 2001; Pulido & Fontela, 1993). Para estimar los índices propuestos por Rasmussen (1956), se utilizó la inversa de Leontief y se obtuvo el índice de poder de dispersión U. j (capacidad de impactar) de los efectos de una industria sobre el conjunto industrial, y el índice de sensibilidad de dispersión U.i que mide el efecto absorción, ambos referidos a los elementos de las filas Fi y las columnas Fj , respectivamente, señalados en la ecuación11. U. i 1 n F.i 1 n Fi n 2 j 1 i (1,2 ,...,n ) (1.3) U .j 1 n F. j 1 n Fj n 2 j 1 j (1, 2, ..., n ) (1.4) Los promedios normalizados con respecto a la media total se definen como: 1 n 1 n F 2 F. j 2 .i n j n i (1.5) 11 Un elemento Fij señala el consumo de energía (o el incremento de la misma) de la industria i por unidad de demanda final. JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 12 Patiño, I; Alcántara, V Los resultados obtenidos se pueden clasificar según los criterios de decisión del índice de Rasmussen y del multiplicador de medias ponderadas explicados por Pulido & Fontela, (1993) y Alcántara (1995), y de este modo identificar las industrias clave. Criterio de decisión índice de Rasmussen uj 1 uj 1 ui 1 Industrias clave en la EP Industrias que son arrastradas al consumo de EP ui 1 Industrias que arrastran el consumo de EP Resto de industrias Criterio de decisión multiplicador medias ponderadas uvi u uvi u u yi u Industrias clave en el consumo de EP Industrias impulsoras del consumo de EP según la demanda u yi u Industrias impulsoras del consumo de EP según la oferta Resto de industrias Para calcular los multiplicadores de oferta y demanda se estimaron los modelos IO de demanda y de oferta de energía, con base en la inversa de Leontief, la inversa de Ghosh, y el vector de coeficientes directos de energía . Este último estimado a partir del vector fila de los balances energéticos y la producción a precios básicos del cuadro IO simétrico. Matricialmente esto es: ˆ I A 1 Modelo demanda (1.6) or o I D 1 (1.7) Modelo oferta Para suavizar los sesgos se introducen los pesos de la oferta y la demanda mediante dos vectores de distribución de demanda final y valor agregado Y 1 V 1 . Por tanto, se redefinen los multiplicadores de oferta y demanda. i i u y T I A ( yˆ ) 1 (1.8) 1 uv vˆ I D (1.9) Luego, se establece el multiplicador medio U* uy u n uv u n (1.10) Finalmente, se realizan las mismas estimaciones, pero considerando las importaciones: u ym T I A ( yˆ ) (1.11) 1 1 uvm vˆ I D (1.12) Para identificar las industrias clave, en los tres casos se utiliza el criterio de decisión de los multiplicadores de medias ponderadas presentados en el cuadro de decisión. JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 4. 13 Análisis y discusión de resultados El análisis se centra en el consumo de energía primaria de cada industria, el cual esta determinado por la importancia de sus producciones en la demanda final y por los requerimientos que otras industrias hacen de sus productos como insumos intermedios (elaborados con mas o menos energía), es decir se trata de observar en que medida el incremento de la demanda final de cada industria incrementa el consumo de energía primaria (directa e indirectamente) en el sistema industrial, es decir, la capacidad para impulsar o arrastrar el consumo de energía por parte de cada industria. Esto, sin olvidar algunos factores que limitan los resultados, tales como: los supuestos del modelo, la existencia de tecnologías tradicionales, y las transacciones informales no monetarias presentes en el país. 4.1. Requerimientos totales, indirectos y directos de energía primaria La estimación de los requerimientos directos e indirectos de energía primaria se obtiene a partir del vector de coeficientes directos de EP y la inversa de Leontief 1 I A , mientras que los requerimientos directos se calculan a partir de la matriz de coeficientes técnicos A , y el vector de coeficientes directos de EP. En el primer caso, cada elemento indica el consumo de energía primaria total ocasionado por unidad de demanda final, y en el segundo caso, señala el consumo de energía primaria directo generado por unidad de demanda final. Los gráficos 4.1.1 y 4.1.2 ilustran el comportamiento de las 19 industrias para ambos supuestos tecnológicos según las necesidades directas y totales de cada industria. Es interesante comparar ambas estimaciones y observar que las necesidades indirectas superan ampliamente las necesidades directas. Gráficos 4.1.1 y 4.1.2 Asimismo, es importante subrayar como característica de la economía colombiana que bajo ambos supuestos tecnológicos el coeficiente total más alto de las 19 industrias, es el referido a la fabricación de otros productos minerales no metálicos (10) con un valor de 0,37 toe. Este valor indica la energía primaria (en toneladas equivalentes de petróleo) requerida directamente (0,05) en la producción de cada bien, más la EP requerida de demandas indirectas (0,32) provenientes de otras industrias, que a la vez aportan insumos para la producción de dicho bien. Esta interpretación es similar JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 14 Patiño, I; Alcántara, V para el resto de los coeficientes. El coeficiente total menor es el de explotación de minas y canteras (3) con un valor de 0,024. Cuadro 4.1 Bajo ambos supuestos, el coeficiente directo mayor es el que pertenece a fabricación de sustancias y productos químicos (9) con un valor de 0,08 toe. Este coeficiente señala la EP requerida directamente en la producción de cada bien de la industria de sustancias y productos químicos. El coeficiente directo menor es el de transporte acuático (17) cuyo valor es 0,07 toe. Por lo tanto, los resultados sugieren que para el desarrollo de una política de conservación de la energía, no sólo se deben considerar los requerimientos directos, sino también los requerimientos indirectos, en especial de aquellas industrias con valores de toe más elevados. 4.2. Determinación de las industrias clave desde la perspectiva tradicional La técnica utilizada para definir las industrias clave en el consumo de energía primaria es la planteada por Rasmussen (1956)12, mediante el cálculo de los índices de poder de dispersión U. j y sensibilidad de dispersión U.i utilizando la inversa de Leontief (ecuación 3.30 y 3.31). A partir de los índices estimados se pueden clasificar el consumo energético del sistema de industrias, considerando, por un lado, su capacidad de impulsar el consumo de energético relativo de cada industria (esto teniendo en cuenta su rol como distribuidor de insumos intermedios a las diferentes industrias) verticalmente integradas, y por otro lado, su poder de arrastre en el consumo de EP como demandante de insumos. Las industrias clave bajo ambos supuestos, son las que presentan un índice mayor a la unidad, lo que pone en evidencia la industrias con un mayor efecto difusión y absorción en el consumo de EP, a saber: fabricación de sustancias y productos químicos (9), fabricación de otros productos minerales no metálicos (10), y transporte por vía terrestre (16), acuática (17) y aérea (18) (Ver gráficos 4.2.1 y 4.2.2). Esto significa que estas industrias tienen la mayor capacidad para arrastrar y ser arrastradas por el sistema industrial. En este sentido, es importante tener en cuenta que en la JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 15 definición de los indicadores se incluye el efecto interno de la propia industria. La industria que impulsa el consumo de EP es la fabricación de papel y de productos de papel e impresión (8), o sea que, al aumentar la demanda final de la industria de papel los aumentos en el consumo de EP se dispersan a través del sistema de industrias (ver cuadro 4.2). Gráficos 4.2.1 y 4.2.2 Mientras que la industria que es arrastrada a consumir energía primaria es otros sectores (19). Esto significa, que esta industria demanda energía primaria de forma significativa al sistema global de industrias. La razón de su importancia puede explicarse porque esta industria agrupa 15 sectores de la economía colombiana relacionados básicamente con servicios. Finalmente, se encuentran el resto de las industrias, las cuales no provocan efectos significativos en el sistema industrial, ni reaccionan en forma relevante ante tales efectos, pues su crecimiento no afecta a las industrias que les suministran insumos (elaborados con más o menos energía), ni a los que utilizan sus productos como insumos intermedios. Los índices de Rasmussen presentan varias limitaciones, algunas de ellas las menciona el mismo autor en su libro. Siendo Skolka (1986) el que ha realizado la crítica más fuerte al sugerir que no se utilicen más en economía, de ahí que su trabajo sea citado en distintos trabajos relacionados con el tema (Alcántara & Padilla, 2003; Ciaschini & Socci, 2007; Pulido & Fontela, 1993). En este estudio coincidimos con Alcántara(1995), al considerar que las críticas son válidas cuando los índices se utilizan para medir encadenamientos (hacia delante y hacia atrás), y no como medidas de impacto potencial, en tanto son índices intrínsecos al modelo insumo producto. 4.3. Determinación de los multiplicadores ponderados e industrias clave El análisis de los multiplicadores permite organizar las industrias teniendo en cuenta su capacidad para influir sobre las demás, en este caso, los multiplicadores del modelo IO de demanda se obtienen considerando la inversa de Leontief I A 1 y los multiplicadores del modelo IO de oferta se obtienen con la inversa de Ghosh I D . 1 Rasmussen señala que “no puede definirse la “industria clave” de manera única. La definición debe depender exclusivamente del problema a tratar” (Rasmussen, 1956 pág. 135). 12 JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 16 Patiño, I; Alcántara, V En general, los multiplicadores13 bajo el supuesto de la tecnología de la industria y de la tecnología del producto presentan diferencias marginales, por lo que la definición de industrias clave y las industrias relevantes por el lado de la oferta y la demanda son los mismas, de ahí que a lo largo de la exposición nos referimos a ambos casos simultáneamente, sin hacerlo explícito. Del mismo modo, hay que mencionar que la ordenación de las industrias es muy parecida para ambos supuestos. A continuación se presentan tres casos. Caso 1: Multiplicadores simples de oferta y demanda, donde se supone que la demanda final y el valor agregado presentan un cambio unitario. Según el criterio de decisión son industrias clave aquellas que presentan un consumo de EP mayor que la media, a saber: fabricación de sustancias y productos químicos (9), fabricación de otros productos minerales no metálicos (10), transporte por vía terrestre (16); acuática (17) y aérea (18). Por el lado de la demanda, la industria relevante en el consumo de EP es la fabricación de papel e impresión (8), siendo esta la industria que potencialmente presenta encadenamientos hacia atrás en el consumo de EP, ante una variación de una unidad en la demanda final, dando respuesta a la pregunta de dónde viene el consumo de EP. Por el lado de la oferta, la industria relevante en el consumo de EP es la relacionada con otros sectores (19) y elaboración de productos alimenticios, bebidas y tabaco (5), por tanto, ambas industrias potencialmente generan encadenamientos hacia delante en el consumo de EP, cuando cambian los insumos primarios en una unidad, y responden la pregunta hacia dónde va el consumo de EP (ver gráficos 4.3.1 y 4.3.2). El resto de sectores son independientes, es decir que las reacciones de estas industrias ante cambios unitarios están por debajo de la media (ver cuadro 4.3). Caso 2: Multiplicadores ponderados de oferta y demanda, donde se considera un cambio unitario y la distribución de la demanda final y el valor agregado, lo que permite obtener multiplicadores efectivos y no sólo potenciales. Las industrias clave, desde el punto de vista de la oferta y la demanda corresponden a: transporte por vía terrestre (16) y otros sectores (19). Como se puede observar, sólo permanece como industria clave, desde el punto de vista potencial y efectivo, el transporte terrestre, lo que subraya su importancia como objeto de estudio 14. Valga resaltar que esta industria 13 Un multiplicador representa una expresión cuantitativa que señala el cambio de una variable (usualmente endógena) generado por una variable que se ha modificado (puede ser una fuerza exógena), esto bajo el supuesto de la existencia de interdependencias asociadas al sistema (http://faculty.washington.edu/krumme/207/inputoutput. Duque et. al, 2005). 14 El consumo final del gas natural ha aumentado desde el 2001. JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 17 tiene una alta dependencia de los derivados del petróleo, de ahí la importancia de impulsar energías alternativas para este medio de transporte. Las industrias relevantes por el lado de la demanda son: elaboración de productos alimenticios, bebidas, y tabacos (5) y construcción (15), siendo estas las industrias las que generan un encadenamiento hacia atrás en el consumo de EP, es decir que estas industrias llevan a cabo un arrastre efectivo en el consumo de EP, puesto que provocan en otras industrias un mayor consumo de energía “al utilizar insumos elaborados con más energía”. Las industrias relevantes por el lado de la oferta son: agricultura, ganadería, caza y silvicultura (1), energía (4) y fabricación de sustancias y productos químicos (9). Estas industrias generan encadenamientos hacia delante en el consumo de energía primaria (ver gráficos 4.4.1 y 4.4.2). Por ejemplo, la industria de sustancias y productos químicos usa en sus productos la energía como no energía, y al proveer sus productos a otras industrias estimula el consumo de EP. El resto de sectores son independientes. Los cambios de posición de las industrias de transporte por vía acuática y aérea (antes como industrias clave) y de la industria de papel y productos de papel (antes relevante por la demanda) confirman lo que hemos planteado desde el inicio, esto es, que su relevancia era sólo potencial, no real (Ver cuadro 4.4). Caso 3: multiplicadores ponderados por la demanda final y el valor agregado con importaciones, este caso es similar al anterior, la diferencia estriba en que ahora se pondera considerando las importaciones, por lo tanto, la interpretación y el criterio de decisión es similar. Las posiciones son parecidas, sólo que ahora la fabricación de sustancias y productos químicos pasa a ser clave, y la fabricación de productos elaborados de metal es relevante por el lado de la oferta (Ver gráficos 4.5.1 y 4.5.2). Estos cambios se deben al peso de las importaciones (Ver cuadro 4.5). En general, al diseñar una política energética se debe centrar la atención en los procesos productivos de las industrias relevantes, y aquellas que presenten mayores en encadenamientos con el sistema industrial, siempre bajo el contexto de las hipótesis del modelo y la situación país. 5. Gráficos 4.3.1; 4.3.2; 4.4.1; 4.4.2; 4.5.1; 4.5.2 Reflexión crítica sobre el modelo IO y los modelos estimados Las críticas al modelo IO lo han acompañado desde mediados del siglo XX. Valga subrayar que son las principales ventajas del modelo las que implican a la vez las JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 18 Patiño, I; Alcántara, V mayores limitaciones. De ahí que las críticas se centren en las hipótesis, al afirmar que éstas son enormemente simplistas, especialmente las relacionadas con el hecho de que la función de producción es lineal y homogénea, así como el carácter estático del modelo y los aspectos relacionados con la estabilidad temporal de los coeficientes técnicos. En relación con este último aspecto, el modelo invalida la posibilidad de que existan economías de escala y asume que todas las industrias tienen la misma tecnología y el mismo nivel de eficiencia. Por otro lado, el modelo elimina todos los efectos precio en la sustitución de insumos, esto es, que los factores son ilimitados y no hay sustitución entre insumos intermedios e insumos primarios. (Cañada & Toledo, 2001; Hawdon & Pearson, 1995; Muñoz Cidad, 2000; Pearson, 1989; Raa & Rueda Cantuche, 2007; Stone, 1961) En cuanto a los supuestos con los cuales se desarrollan el cuadro IO simétrico, el supuesto de la tecnología de la industria es rechazado porque considera que los productos son hechos con la misma estructura de insumos (Hoekstra, 2005). Adicionalmente, el supuesto exige que las participaciones en el mercado sean constantes, algo poco realista. La interacción entre este supuesto y las participaciones en el mercado hace que se violen tres criterios: balance financiero, invarianza de escala e invarianza de precios, sólo se cumple el balance material (United Nations, 1999). En contraste, el supuesto de la tecnología del producto cumple los cuatro criterios mencionados, sin embargo, la crítica se centra en la primera estimación que se realiza de la matriz IO con valores negativos,15 que daría lugar a multiplicadores negativos con falta de significación económica. Esto se soluciona con consulta a expertos, encuestas y métodos matemáticos (RAS)16. (Cañada, 2001; United Nations, 1999). Sin embargo, dado que el cuadro IO bajo este supuesto es teóricamente equivalentes al modelo IO de Leontief, este es considerado como la mejor opción (Hoekstra, 2005). En este estudio la transferencia de productos secundarios e insumos asociados (bajo ambos supuestos) se realiza por medio de métodos matemáticos. Aunque hasta el momento no hay métodos que puedan derivar satisfactoriamente el cuadro IO simétrico (United Nations, 1999). En particular, Steenge (1990), señala que cualquier 15 Ocasionados por errores de medida, precios no uniformes, agregación de bienes y tecnologías distintas. También hay quienes consideran al RAS sólo como una herramienta mecánica donde la lógica económica es reemplazada por la precisión del cálculo (Rueda Cantuche y Raa, 2004). 16 JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 19 optimización futura de los modelos estadísticos tendrá que incorporar inter (o incluso intra) correlaciones. Por otra parte, el vector fila de EP estimado a partir del modelo IO de los balances energéticos de la IAE, están subestimados porque no considera las pérdidas de energía, ni la EP necesaria para extraer y transportar el petróleo y la electricidad importada. En este sentido, es importante subrayar que el estudio supera la limitación señalada en el trabajo de Alcántara y Roca(1995) y Roca et. al. (2007b), en tanto considera las demandas de bienes y servicios del resto de la economía por parte de la industria energética mediante el cuadro IO. El cuadro IO cumplen las siguientes identidades: para cada industria los insumos son iguales a los productos, para el conjunto de industrias la suma de recursos nacionales son iguales a los empleos nacionales, y por último, el valor añadido sin importaciones es igual a la demanda final sin importaciones17. Asimismo, al multiplicar la inversa por la demanda final se obtiene la producción nacional 582.514.600 (millones de pesos), para ambas tecnologías. Las matrices de multiplicadores de producción del modelo IO de demanda y de oferta cumplen las propiedades que garantizan su consistencia: i) todos los elementos de la matriz son positivos, y ii) los elementos de la diagonal son mayores o iguales que uno. En relación con los balances energéticos es importante anotar que al multiplicar la inversa de la matriz de necesidades totales de EP por el consumo final de energía, se obtiene la EP estimada, con una diferencia mínima de 0.2 con respecto a la energía primaria real cuyo valor es de 28.586 toe18. En general, siempre que se disponga de una buena base de datos, el enfoque IO ofrece la posibilidad de llevar a cabo un análisis de equilibrio general, y sirve como instrumento para desarrollar modelos económicos que describan la actividad económica. De ahí, su éxito en la aplicación como modelo IO en distintos países y esquema de planificación de las estadísticas de las cuentas nacionales a nivel internacional. 6. Conclusiones El trabajo contribuye al conocimiento de las relaciones entre las distintas industrias colombianas desde la perspectiva del consumo de energía, y aporta un par de cuadros IO simétricos aplicados al consumo de energía primaria, mediante el uso de los balances 17 Considerando las precisiones estadísticas de definición de conceptos. JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 20 Patiño, I; Alcántara, V energéticos y los sectores productivos en Colombia, en este sentido, el estudio es pionero puesto que no se había construido una herramienta de este tipo para apoyar el análisis de la energía. En su confección se utilizó la visión metodológica y analítica de Naciones Unidas, y se desarrolló de tal forma que pueda ser replicable para otros países. El estudio analiza las necesidades de EP para el año 2005, desde la perspectiva del modelo IO, bajo el supuesto de la tecnología del producto y de la tecnología de la industria. Se encontró que las industrias clave con impacto potencial son: sustancias y productos químicos, productos minerales no metálicos y transporte terrestre, acuático y aéreo. Mientras que las industrias clave con impacto efectivo (considerando el factor de escala) son: transporte por vía terrestre u otros sectores. Al incluir las importaciones la industria de sustancias y productos químicos pasa también a ser clave, debido al peso de las importaciones. Los multiplicadores de energía evidencian un vínculo crucial entre el sistema industrial y los recursos energéticos, por lo que permite a los tomadores de decisión, evaluar mejor (de manera lógica y cuantitativa) el desarrollo de alternativas sobre el uso de la energía. Todo esto sujeto a las hipótesis del modelo. Si bien, la metodología provee una buena guía para detectar industrias relevantes, deber ser complementada con estudios de caso con el fin de conocer a profundidad el rol de cada industria. A futuro sería deseable analizar la evolución del consumo de EP y realizar una mayor desagregación del sector transporte, dado su impacto sobre el consumo de EP. Así como un análisis de cambio estructural del consumo de energía primaria, evaluando el rol de las importaciones y las exportaciones en la demanda doméstica de energía primaria, esto considerando la expansión del comercio internacional. 7. Agradecimientos Se agradecen los comentarios realizados al presente trabajo de investigación a los profesores Henry Duque, Carmen Ramos, Miguel A. Tarancón y al seminario interno del grupo de investigación de la Facultad de C.C. Económicas y Empresariales de la Universidad de Zaragozaab, y mi mayor agradecimiento, al Programa alβan, por la beca de estudios que posibilitó mi estancia en España.a 18 La diferencia puede estar explicada por la información estadística o los métodos de conversión utilizados. JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 21 Cuadro 4.1. Coeficientes totales, indirectos y directos de consumo de EP Índices de Rasmussen Tecnología del producto Tecnología de la industria Modelo IO Tecnologia de la industria Descripción 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Coeficientes Coeficientes totales_I indirectos_I Coeficientes directos_I Coeficientes Coeficientes Coeficientes totales_P indirectos_P directos_P Indice de poder Orden de dispersión Uj según IPD Modelo IO Tecnologia del producto Índice de Sensibilidad de Dispersión Ui Orden según ISD Indice de poder de dispersión Uj Índice de Sensibilidad Orden Orden de según IPD según ISD Dispersión Ui Agricultura, ganadería, caza y silvicultura (01, 02) 0,082 0,057 0,025 0,079 0,056 0,023 0,582 13 0,540 9 0,550 14 0,519 9 Pesca (05) 0,026 0,011 0,014 0,026 0,012 0,014 0,182 17 0,000 16 0,181 17 0,000 16 Explotación de minas y canteras 0,024 0,011 0,013 0,025 0,012 0,013 0,171 19 0,000 17 0,173 19 0,000 17 Energía Elaboración de productos alimenticios y bebidas, y tabacos (15) 0,026 0,013 0,012 0,026 0,013 0,012 0,182 18 0,000 18 0,177 18 0,000 18 0,109 0,075 0,034 0,112 0,076 0,036 0,773 10 0,414 10 0,774 10 0,403 10 Fabricación de productos textiles y cuero ( 17) 0,110 0,072 0,038 0,112 0,075 0,037 0,778 9 0,320 12 0,776 9 0,314 12 Producción de madera y fabricación de productos de madera, etc, ( 20) 0,103 0,072 0,032 0,103 0,071 0,031 0,732 11 0,369 11 0,711 11 0,362 11 Fabricación de papel y de productos de papel, e impresión ( 21) 0,148 0,107 0,040 0,151 0,110 0,041 1,045 6 0,831 8 1,048 6 0,824 8 Fabricación de sustancias y productos químicos (24 ) 0,350 0,272 0,078 0,368 0,282 0,086 2,478 2 4,277 1 2,553 2 4,449 Fabricación de otros productos minerales no metálicos (26) 0,377 0,327 0,050 0,379 0,328 0,051 2,674 1 2,858 3 2,627 1 2,820 3 Industria no específica: caucho, muebles, residuos 0,119 0,062 0,057 0,126 0,066 0,059 0,840 7 0,236 13 0,872 7 0,235 14 Fabricación de productos básicos de la metalúrgia (27) 0,117 0,085 0,032 0,117 0,086 0,031 0,830 8 0,928 7 0,813 8 0,966 7 Fabricación de productos elaborados de metal (28) Fabricación de vehículos automotores, y otros equipos de transporte ( 34) 0,077 0,046 0,031 0,098 0,059 0,038 0,549 14 0,233 14 0,678 12 0,242 13 0,062 0,037 0,025 0,067 0,042 0,025 0,442 15 0,000 19 0,466 15 0,000 19 Construcción 0,093 0,038 0,055 0,094 0,039 0,055 0,658 12 0,033 15 0,652 13 0,033 15 Transporte por vía terrestre; transporte por tuberías ( 60) 0,317 0,309 0,008 0,317 0,309 0,008 2,245 3 3,542 2 2,198 3 3,511 2 Transporte por vía acuática ( 61) 0,305 0,297 0,007 0,304 0,297 0,007 2,158 4 2,043 4 2,111 4 1,996 4 Transporte por vía aérea ( 62) 0,181 0,164 0,017 0,181 0,164 0,017 1,280 5 1,132 6 1,254 5 1,097 6 Otros sectores 0,057 0,041 0,016 0,056 0,041 0,015 0,400 16 1,244 5 0,385 16 1,228 5 1 Coeficientes directos e indirectos e índices de Rassmusen según tecnología del producto y la industria. Colombia 2005 Cuadro 4.2 Índices de poder de dispersión y sensibilidad de dispersión Cuadro 4.3. U*=0,14 Multiplicadores simples según el supuesto de la tecnología de la industria y el producto. Colombia 2005 JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 22 Patiño, I; Alcántara, V Cuadro 4.4. U*=0,0043 Multiplicadores ponderados por la demanda final y el valor agregado. Supuesto de la tecnología de la industria y del producto. Colombia 2005 Cuadro 4.5. U*=0,005 Multiplicadores ponderados por la demanda final y el valor agregado (con importaciones). Supuesto de la tecnología de la industria y del producto. Colombia 2005 JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto JEIOAB09 23 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009 24 8. Patiño, I; Alcántara, V Bibliografía Al-Ali, H. M. (1979). Input-output analysis of energy requirements - An application to the Scottish economy in 1973. Energy Economics, 1(4), 211-218. Alcaide, I. A. (1970). Análisis input output. Madrid Guadiana de Publicac. Alcántara, V. (1995). Economía y contaminación atmosférica: hacia un nuevo enfoque desde el análisis input-output. Unpublished Tesis doctoral, Universitat de Barcelona, Barcelona. Alcántara, V., & Padilla, E. (2003). "Key" sectors in final energy consumption: an input-output application to the Spanish case. Energy Policy, 31(15), 1673-1678. Alcántara, V., & Roca, J. (1995). Energy and CO2of analysis and some results for 1980-90. Energy Economics, 17(3), 221-230. Avonds, L., et al. (2007). Supply and use tables for Belgium 1995-2002: Methodology Compilation. Belgium: Federaal Planbureau. Bacharach, M. (1970). Biproportional matrices input output change. Great Britain: Cambridge University Press. Banguero Lozano, H., et al. (2006). Estimación de la matriz insumo producto simétrica para el valle del cauca - año 1994. Cali: Universidad Autónoma de Occidente. Bonet Morón, J. (2000). La matriz insumo-producto del caribe colombiano, Documentos de trabajo sobre economía regional: Banco de la República. Bulmer-Thomas, V. (1982). Input output analysis in developing countries. New York: John Wiley y Sons Ltd. Cañada, M. A. (2001). Una nota sobre coeficientes y modelos multiplicadores a partir del nuevo sistema input-output del SEC-95. Madrid: Subdirección General de Cuentas Nacionales INE. Chiang, A. (1987). Métodos fundamentales de economía matemática. México: Mc Graw Hill. DANE -Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2005). Clasificación Industrial Internacional Uniforme de todas las actividades económicas. CIIU Revisión 3.1. adaptada para Colombia. Santa fé de Bogotá: DANE. Duque, S. H., et al. (2005). Analisis de los Multiplicadores de producción a partir de la matriz insumo producto simetrica Para Colombia – año de 1994. Paper presented at the I Jornadas de Análisis Input Output Garbaccio, R. F., et al. (1999). Why has the energy - output ratio fallen in China? Energy Journal, 20(3), 63-91. García Muñiz, A. S., et al. (2008). Key Sectors: A New Proposal from Network Theory. Regional Studies, 42(7), 1013–1030. Gould, B. W., & Kulshreshtha, S. N. (1986). An interindustry analysis of structural change and energy use linkages in the Saskatchewan economy. Energy Economics, 8(3), 186-196. Han, X., & Lakshmanan, T. K. (1994). Structural changes and energy consumption in the Japanese economy 1975-1985: an input output analysis. Energy Journal, 15(3), 165188. Henderson, & Quandt. (1981). Teoría Microeconómica. Barcelona: Editorial Ariel. Hoekstra, R. (2005). Economic Growth Material Flows and the environment. New applications of structural decomposition analysis and physical input output tables. Cheltenham: Edward Elgar Publishers Hsu, G. J. Y. (1989). Energy multipliers for economic analysis : An input-output approach. Energy Economics, 11(1), 33-38. IEA -International Energy Agency. (2007). Energy Balances of non-OECD countries 20042005. Paris: International Energy Agency Jansen, P. K., & Raa, T. t. (1990). The Choice of Model in the Construction of Input-Output Coefficients Matrices. International Economic Review, 31(1), 213-227 Lenzen, M. (2001). A Generalized Input Output Multiplier Calculus for Australia. Economic Systems Research,, 13(1), 1-28. Lenzen, M. (2006). Primary energy and greenhouse gases embodied in Australian final consumption: an input-output analysis. Energy Policy, 26(6), 495-506. JEIOAB09 Albacete – 30 Sept. -2 Oct. de 2009 Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia desde la perspectiva del modelo insumo producto 25 Leontief, W. (1970). Environmental repercussions and the economic structure — an input– output approach. The Review of Economics and Statistics, 52(3), 262-271. Leontief, W. (1972). Air pollution and the economic structure: empirical results of input–output computations. In A. Brody & A. Carter (Eds.), Input - Output Techniques (pp. 9-30). Amsterdan: North-Holland Publishing Company. Leontief, W. (1975). Análisis input output. Barcelona: Ediciones Orbis, S.A. Lora, E. (2008). Técnicas de medición económica. Metodología y aplicaciones en Colombia. Bogotá, D.C.: Alfaomega Colombiana, S.A. Machado, G., et al. (2001). Energy and carbon embodied in the international trade of Brazil: an input-output approach. Ecological Economics, 39(3), 409-424. Miller, R. E., & Blair, P. D. (1985). Input Output Analysis, Foundations and Extensions. New York: Prentice Hall International Inc. MME-Ministerio de Minas y Energía. (2003). Plan Energético Nacional. Estrategia Energética Integral, Visión 2003 - 2020. Bogotá: Unidad de Planeación Minero Energética. Mukhopadhyay, K., & Chakraborty, D. (1999). India´s energy consumption changes during 1973-74 to 1991-92. Economic System Research, 11(4), 423-437. Muñoz Cidad, C. (2000). Las cuentas de la nación. Introducción a la economía aplicada. (Segunda ed.). Madrid: Civitas Ediciones, S.L. Park, H.-C., & Heo, E. (2007). The direct and indirect household energy requirements in the Republic of Korea from 1980 to 2000--An input-output analysis. Energy Policy, 35(5), 2839-2851. Park, S. H. (1982). An input-output framework for analysing energy consumption. Energy Economics, 4(2), 105-110. Pulido, A., & Fontela, E. (1993). Análisis input output: modelos, datos y aplicaciones. Madrid: Editorial Pirámide. Rasmussen, N. P. (1956). Studies in InterSectoral Relations. Amsterdam: North Holland Publishing Company. Roca, J., et al. (2007a). Actividad económica, consumo final de energía y requerimientos de energía primaria en Cataluña, 1990-2005. Análisis mediante el uso de los balances energéticos desde una perspectiva input output. Barcelona: Universitat Autònoma de Barcelona. Roca, J., et al. (2007b). Anàlisi del Metabolisme Energètic de l`Economia Catalana (AMEEC). Consum final d`energia. Barcelona: Estudi encarregat pel Consell Assessor per al Desenvolupament Sostenible (CADS). Generalitat de Catalunya. Rueda Cantuche, J. M., & Raa, T. t. (2007). Symmetric input - output tables: products or industries? Paper presented at the II Jornadas de análisis input - output. Crecimiento, demanda y recursos naturales. Schuschny, A. R. (2005). Tópicos sobre el modelo de insumo-producto: teoría y aplicaciones, CEPAL - Serie estudios estadísticos y prospectivos No. 37. Santiago de Chile: División de Estadística y Proyecciones Económicas, Naciones UNidas Skolka, J. (1986). Input-Output Multipliers and Linkages. Steenge, A. E. (1990). The commodity technology revisited : Theoretical basis and an application to error location in the make-use framework. Economic Modelling, 7(4), 376-387. United Nations. (1999). Handbook of input-output table compilation and analysis. Studies in Methods, Handbook of National Accounting Serie F, No. 74 ST/ESA/STAT/SER.F/74. New York: United Nations, Statistics Division, Department for Economic and Social Affairs United Nations. (2000). Handbook of National Accounting. Integrated enviromental economic accounting an operational manual, Serie F No. 78. New York: United Nations Publication. Wu, R. H., & Chen, C. Y. (1990). On the application of input-output analysis to energy issues. Energy Economics, 12(1), 71-76. JEIOAB09 Albacete – 30 sept. – 2 oct. 2009