descargar archivo

Estimación de la demanda por telefonía móvil y una
proyección para el período 2013-20181
Informe Final
Departamento de Economía
Universidad de Chile
Autores:
Andrés Gómez-Lobo
José Luis Lima
1
Este estudio ha sido financiado por las empresas Claro, Movistar y Entel.
Tabla de contenido
1
2
3
4
5
6
7
Introducción.......................................................................................................................... 1
La industria móvil en Chile .................................................................................................. 3
Los fenómenos emergentes que afectarán la demanda de servicios móviles ..................... 20
3.1
Irrupción de los “smartphones” (teléfonos inteligentes) ............................................. 20
3.2
Precio de las llamadas on-net/off-net .......................................................................... 23
3.3
Portabilidad e ingreso de nuevos actores .................................................................... 26
Revisión bibliográfica internacional................................................................................... 27
4.1
Difusión de telefonía móvil ......................................................................................... 27
4.2
Relación telefonía fija-móvil ....................................................................................... 28
4.2.1
Modelo de difusión.............................................................................................. 29
4.2.2
Modelo de demanda de acceso ............................................................................ 31
4.2.3
Modelo de demanda de uso ................................................................................. 32
4.3
Demanda de telefonía móvil ....................................................................................... 33
4.3.1
Modelo de demanda de acceso ............................................................................ 33
4.3.2
Modelo de demanda de uso ................................................................................. 34
4.4
Relación internet-móvil ............................................................................................... 35
4.5
Diferenciación de precios on-net/off-net ..................................................................... 36
La metodología general de estimación de demanda por acceso y servicios móviles ......... 37
5.1
Modelo de acceso a servicio móvil ............................................................................. 37
5.2
Tráfico y servicios anexos ........................................................................................... 41
5.3
Algunas consideraciones teóricas y prácticas ............................................................. 44
5.4
Datos disponibles ........................................................................................................ 46
5.5
Resultados ................................................................................................................... 47
5.5.1
Modelo acceso ..................................................................................................... 47
5.5.2
Resultados tráficos on-net, off-net, fijo-móvil entrada, fijo-móvil salida ........... 56
5.5.3
Tráficos de larga distancia internacional ............................................................. 69
5.5.4
Servicios complementarios.................................................................................. 73
5.5.5
SMS ..................................................................................................................... 77
Proyección de abonados y tráficos para el período 2013-2018 .......................................... 80
6.1
Supuestos de las proyecciones .................................................................................... 80
6.1.1
Penetración global del servicio............................................................................ 80
6.1.2
Penetración telefonía fija ..................................................................................... 82
6.1.3
Imacec ................................................................................................................. 82
6.1.4
Población ............................................................................................................. 84
6.1.5
Precio de equipos y nivel general de precios de llamadas móviles ..................... 85
6.1.6
Precios llamadas on-net y off-net y tráficos asociados ....................................... 87
6.2
Resultados ................................................................................................................... 92
6.2.1
Abonados............................................................................................................. 92
6.2.2
Tráficos por abonado ........................................................................................... 93
6.2.3
Tráficos totales .................................................................................................. 104
Referencias ....................................................................................................................... 106
1 Introducción
El objetivo del presente estudio es estimar la demanda por telefonía móvil en Chile y
sus servicios relacionados, y realizar una proyección de la demanda, tanto de abonados
como tráficos, hacia el futuro. El objetivo final es proveer información útil y
fundamentada requerida para la fijación del cargo de acceso de la industrial móvil,
proceso que comenzó en el año 2013.
La información utilizada en este estudio son datos agregados de la industria, lo cual
impide un análisis fino del comportamiento individual de las personas en relación a su
demanda por telefonía móvil. Sin embargo, la metodología planteada permite capturar
en forma consistente y parsimoniosa los determinantes de la penetración de telefonía
móvil en Chile, y los tráficos asociados, incluyendo aquellos relacionados con los
servicios anexos (como mensajes de texto, entre otros).
A su vez, las proyecciones de demanda que se presentan más adelante consideran, entre
otros factores, los fenómenos emergentes en esta industria, como la irrupción de los
terminales llamados “inteligentes” (smartphones) durante los últimos años, asociados a
las redes 3G, el crecimiento de las conexiones a internet móvil, y los cambios
regulatorios que afectarán la dinámica de esta industria a futuro principalmente las
Instrucciones de Carácter General Nº2 emitidas por el Tribunal de Defensa de la Libre
Competencia (TDLC) en Diciembre 2012.
Este informe está organizado de la siguiente manera. La siguiente sección describe la
industria de la telefonía móvil en Chile y presenta un resumen de sus estadísticas
principales. Se presenta una comparación entre los abonados y tráficos proyectados con
motivo del último proceso de fijación del cargo de acceso y los valores efectivos que se
evidenciaron ex-post. Esta comparación indica que las proyecciones utilizadas en el
último proceso provenientes de un estudio realizado por el Departamento de
Economía de la Universidad de Chile y que fueron íntegramente aceptadas por el
1
regulador resultaron relativamente acertadas, habida consideración de la dificultad
intrínseca de proyectar la demanda futura de una industria tan dinámica como la móvil.2
Lo anterior genera mayor confianza sobre la metodología utilizada para proyectar la
demanda a partir del año 2013, motivo por el cual en el presente estudio se aplicará una
metodología similar, aunque adaptada a los requerimientos actuales.
La sección 3 presenta una discusión sobre los fenómenos emergentes en esta industria,
incluyendo los cambios regulatorios que afectarán la estructura de la demanda futura
por servicios móviles. Entre los cambios más significativos destaca la eliminación de la
diferenciación en la tarifa para las llamadas on-net/off-net según las Instrucciones
Generales Nº2 emitidas por el TDLC en diciembre 2012. Por otro lado, cualquier
proyección de demanda debe considerar los cambios tecnológicos que están afectando
la industria, como el crecimiento de los terminales inteligentes y los servicios de
internet móvil, entre otros. En esta sección del informe se discuten los posibles alcances
que tendrán estos fenómenos para la demanda futura de servicios móviles.
En la Sección 4 se presenta un resumen de la literatura académica internacional sobre
patrones de demanda de los servicios de telefonía móvil. Esta revisión se realizó con el
objeto de obtener parámetros y tendencias de demanda que podrían ser relevantes para
la demanda de esta industria en Chile.
La Sección 5 presenta el modelo de demanda estimado en el estudio, los datos
disponibles y los resultados de las estimaciones.
Finalmente, la Sección 6 presenta los supuestos para proyectar la demanda para el
período 2013-2018 y los resultados obtenidos.
2
Ver Gómez-Lobo, Rau y Krell (2008).
2
2 La industria móvil en Chile
El desarrollo de la industria móvil en Chile presenta una tendencia acelerada y sostenida
durante los últimos años. Si se analiza la penetración de este servicio, es posible
observar que entre diciembre del 2000 y diciembre del 2007 ésta pasó de 21,97% de la
población a 83,66% de la población, alcanzando a septiembre del año 2012 el 132,57%
de la población. En valores absolutos, el número de abonados móviles pasó de
aproximadamente 3,5 millones a poco más de 23 millones durante el mismo período.3 Si
bien las cifras no son estrictamente comparables con las de Subtel, un estudio para
América Latina publicado por la CAF (Katz, 2012) concluye que la penetración de la
telefonía móvil en Chile es la más alta de Latinoamérica al primer trimestre del 2012, y
muy parecida a la observada en países como Argentina, Brasil, El Salvador, Panamá y
Uruguay, los mismos que se encuentran por encima del promedio (ver Cuadro 1). De
hecho, la penetración de la telefonía móvil en Chile es superior al promedio observado
en Europa y América del Norte durante el mismo período (ver Cuadro 2).
Cuadro 1: Penetración de telefonía móvil en países de América Latina (2010-2012)
País
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Costa Rica
Ecuador
El Salvador
Guatemala
Honduras
México
Nicaragua
Panamá
Paraguay
Perú
República
Dominicana
Uruguay
Venezuela
Total
1er trimestre
2010 (%)
122,96
67,96
93,45
106,41
92,20
56,01
97,03
124,11
82,23
97,30
75,17
56,68
133,53
87,87
73,55
91,65
1er trimestre
2011 (%)
129,23
72,12
109,07
127,94
98,50
71,91
106,62
129,55
91,61
93,11
81,80
62,77
142,34
94,75
81,12
94,79
1er trimestre 2012
(%)
137,49
77,46
128,86
144,94
101,30
84,10
108,71
141,64
98,73
98,11
82,90
72,84
141,41
102,23
92,77
89,31
124,02
101,60
91,00
133,78
103,00
100,86
141,96
105,21
110,82
Fuente: Katz (2012), en base a información de Wireless Inteligence.
3
Estos datos provienen de la página web de Subtel (www.subtel.cl).
3
Por otro lado, un estudio publicado por la ITU en 2012 (ITU, 2012), señala que la
penetración promedio a fines del 2011 era de 122,3% en los países desarrollados y de
77,8% en los países en desarrollo (ver Gráfico 1). Una vez más, y aunque las cifras no
son estrictamente comparables, parece ser que la penetración de la telefonía móvil en
Chile es superior al promedio observado en las economías desarrolladas. Sin embargo,
se debe notar que varios países desarrollados, incluyendo Austria, Finlandia, Portugal e
Italia, tienen penetraciones sobre 150% (OECD, 2013). Es justo en estos países donde
predomina el uso de servicios de prepago (como en Portugal e Italia), según el
documento de la OECD (2013). Esto es interesante, ya que es consistente con lo
observado en Chile donde también predominan los servicios de prepago.
Cuadro 2: Penetración de telefonía móvil por regiones (2010-2012)
Región
América Latina
América del Norte
Asia Pacífico
Medio Oriente
África
Europa
Mundo
1er trimestre
2010 (%)
90,71
87,33
56,30
76,60
38,20
103,86
68,20
1er trimestre
2011 (%)
100,6
87,96
67,60
87,80
45,60
105,42
77,10
1er trimestre 2012
(%)
110,48
102,88
76,70
96,90
53,10
112,50
85,70
Fuente: Katz (2012), en base a información de Wireless Inteligence.
Un modo de adentrarse en la dinámica de la penetración y el tráfico de la telefonía
móvil en Chile es analizar comparativamente las cifras de las proyecciones realizadas en
estudios pasados con las cifras efectivamente observadas ex-post. En el año 2003, en el
marco del proceso de fijación de los cargos de acceso, se realizaron proyecciones del
número de abonados y tráficos para el período de vigencia de los nuevos precios de
acceso, las mismas que resultaron ser demasiado conservadoras para el número de
abonados con diferencias de hasta 100% entre lo real y lo proyectado y demasiado
exageradas para el tráfico. En el marco del siguiente proceso de fijación de los cargos de
acceso, en el año 2008, el Departamento de Economía de la Facultad de Economía y
Negocios de la Universidad de Chile realizó un estudio de demanda cuyos resultados
fueron íntegramente aceptados por la Subtel para fijar estos cargos.4 A continuación se
4
Gómez-Lobo, Rau y Krell (2008).
4
exponen los resultados comparados entre las proyecciones y lo efectivamente observado
durante el último quinquenio.
Gráfico 1: Penetración de telefonía móvil en el mundo, según países desarrollados
o en desarrollo (2000-2011)
Fuente: ITU (2012)
Los Gráficos 2 al 5 muestran las cifras comparadas de la penetración de telefonía móvil
entre el año 2008 y el 2012. En el Gráfico 2 se observa la comparación para la
penetración de la telefonía móvil de contrato, donde se hace evidente que las diferencias
son mínimas; quizás lo más llamativo de esta serie sea la alta variación observada entre
el 2009 y el 2010 (+7%) y la escasa variación observada entre 2011 y 2012 (+1%),
hecho que podría estar reflejando algún indicio de saturación bajo esta modalidad de
acceso. En el Gráfico 3 se observa la comparación para la penetración de la telefonía
móvil prepago, donde se evidencia que las diferencias son mayores que en el caso de la
modalidad de contrato. El Gráfico 4 muestra la penetración a nivel de la industria, sin
diferenciar entre las modalidades contrato y prepago; claramente las diferencias
observadas se deben principalmente a las diferencias ya descritas en la modalidad de
prepago. El Gráfico 5 expone de manera sintética todos los gráficos anteriores.
5
Gráfico 2
Penetración de telefonía móvil de contrato (real
vs proyectado)
50%
40%
30%
20%
Real
10%
Proyectado
0%
2008
2009
2010
2011
2012
24%
27%
34%
38%
39%
Proyectado 23%
26%
30%
33%
36%
Real
Gráfico 3
Penetración de telefonía móvil prepago (real vs
proyectado)
100%
80%
60%
40%
Real
20%
Proyectado
0%
2008
2009
2010
2011
2012
64%
70%
82%
92%
94%
Proyectado 63%
65%
65%
66%
66%
Real
Gráfico 4
Penetración total de telefonía móvil (real vs
proyectado)
140%
120%
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Real
Proyectado
2008
2009
2010
Real
88%
97%
116% 129% 133%
Proyectado
87%
91%
95%
6
2011
99%
2012
102%
Gráfico 5
Penetración de telefonía móvil contrato, prepago y
total (2008-2012)
140%
120%
Real Contrato
100%
Proyectada Contrato
80%
Real Prepago
60%
Proyectada Prepago
40%
Real Total
20%
0%
2008
Proyectada Total
2009
2010
2011
2012
Los Gráficos 6 al 9 muestran las cifras comparadas efectivamente observadas y
proyectadas en el 2008 del número abonados de telefonía móvil en Chile; en general,
las tendencias observadas no son muy distintas a las de penetración, pues ésta se define
como el número de abonados por cada cien habitantes (así, sólo la tasa de crecimiento
de la población introduce ligeros cambios en la tendencia). En el Gráfico 6 se observa
la comparación para los abonados de la telefonía móvil de contrato; en el Gráfico 7 se
observa la comparación para los abonados de la telefonía móvil prepago; el Gráfico 8
muestra la penetración a nivel de la industria, sin diferenciar entre las modalidades
contrato y prepago; finalmente, el Gráfico 9 expone de manera sintética todos los
gráficos anteriores. En todos los casos, las conclusiones son las mismas que fueron
expuestas en el párrafo anterior respecto a la penetración de telefonía móvil.
7
Gráfico 6
Abonados de telefonía móvil de contrato (real vs
proyectado)
8,000,000
7,000,000
6,000,000
5,000,000
4,000,000
Real
3,000,000
Proyectado
2,000,000
1,000,000
0
2008
2009
2010
2011
2012
4,033,678
4,517,200
5,786,405
6,514,402
6,797,988
Proyectado 3,951,541
4,495,409
5,086,615
5,714,242
6,208,254
Real
Gráfico 7
Abonados de telefonía móvil prepago (real vs
proyectado)
18,000,000
16,000,000
14,000,000
12,000,000
10,000,000
8,000,000
6,000,000
4,000,000
2,000,000
0
Real
Proyectado
2008
2009
2010
2011
2012
Real
10,762,915
11,933,023
14,065,837
15,885,567
16,390,382
Proyectado
10,666,82
10,974,49
11,219,95
11,388,51
11,605,32
8
Gráfico 8
Abonados totales de telefonía móvil (real vs
proyectado)
25,000,000
20,000,000
15,000,000
Real
10,000,000
Proyectado
5,000,000
0
2008
2009
2010
2011
2012
Real
14,796,593
16,450,223
19,852,242
22,399,969
23,188,370
Proyectado
14,618,366
15,469,907
16,306,565
17,102,761
17,813,574
Gráfico 9
Abonados de telefonía móvil contrato, prepago y total
(2008-2012)
25,000,000
Real Contrato
20,000,000
Proyectado Contrato
15,000,000
Real Prepago
10,000,000
Proyectado Prepago
Real Total
5,000,000
0
2008
Proyectado total
2009
2010
2011
2012
Los Gráficos 10 al 16 muestran las cifras comparadas efectivamente observadas y
proyectadas en el 2008 del tráfico de telefonía móvil en Chile. El Gráfico 10 muestra
las cifras comparadas del tráfico de minutos de salida contrato-fija, donde se observa
una relativamente buena predicción del modelo, aun cuando sobreestima el tráfico real
en los tres primeros años y no refleja el crecimiento real de 2011; el Gráfico 11 muestra
las cifras comparadas del tráfico de minutos contrato-móvil, donde se observa lo mismo
que en el caso anterior; el Gráfico 12 muestra las cifras comparadas del tráfico de
minutos de salida prepago-fija, en el que se observa que la predicción subestima el
tráfico real; el Gráfico 13 muestra las cifras comparadas del tráfico de minutos prepagomóvil, donde se observa que el tráfico real incluso duplicó al proyectado; el Gráfico 14
9
muestra las cifras comparadas del tráfico de minutos de salida móvil-fija, donde se
observa una relativamente buena predicción del modelo, aun cuando subestima el
tráfico real, lo que obedece a la alta subestimación del tráfico prepago-fija y a la ligera
sobreestimación del tráfico contrato-fija; de otra parte, el Gráfico 15 muestra las cifras
comparadas del tráfico de minutos de entrada fijo-móvil, donde se observa una
relativamente buena predicción del modelo, aun cuando sobreestima estos flujos;
finalmente, el Gráfico 16 muestra las cifras comparadas del tráfico de minutos móvilmóvil, donde se observa una relativamente buena predicción del modelo, a pesar de la
mala predicción del tráfico prepago-móvil.
Gráfico 10
Tráfico de minutos (en miles) de salida contrato - local
(real vs proyectado)
2,000,000
1,500,000
1,000,000
Real
500,000
Proyectado
0
2008
2009
2010
2011
2012
Real
1,569,783
1,559,379
1,557,134
1,747,812
1,402,561
Proyectado
1,698,578
1,724,559
1,690,276
1,611,866
1,501,404
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Gráfico 11
Tráfico de minutos (en miles) de salida contrato móvil (real vs proyectado)
14,000,000
12,000,000
10,000,000
8,000,000
6,000,000
4,000,000
2,000,000
0
Real
Proyectado
2008
2009
2010
7,227,020
7,751,381
9,015,048
Proyectado 8,017,352
9,146,525
10,263,350 11,335,033 12,220,886
Real
2011
2012
12,326,614 10,830,831
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
10
Gráfico 12
Tráfico de minutos (en miles) de salida prepago - local
(real vs proyectado)
1,200,000
1,000,000
800,000
600,000
Real
400,000
Proyectado
200,000
0
2008
2009
2010
2011
2012
Real
845,273
978,479
1,078,282
916,361
602,554
Proyectado
615,525
621,233
657,458
698,346
735,794
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Gráfico 13
Tráfico de minutos (en miles) de salida prepago - móvil
(real vs proyectado)
12,000,000
10,000,000
8,000,000
6,000,000
Real
4,000,000
Proyectado
2,000,000
0
2008
2009
2010
2011
2012
5,078,991
6,873,806
9,158,323
9,605,025
8,398,218
Proyectado 3,803,590
3,006,918
4,346,837
4,738,288
5,137,715
Real
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
11
Gráfico 14
Tráfico de minutos (en miles) de salida móvil - local
(real vs proyectado)
3,000,000
2,500,000
2,000,000
1,500,000
Real
1,000,000
Proyectado
500,000
0
2008
2009
2010
2011
2012
Real
2,415,055
2,537,858
2,635,416
2,664,172
2,005,115
Proyectado
2,314,104
2,345,793
2,347,735
2,310,213
2,237,199
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Gráfico 15
Tráfico de minutos (en miles) de entrada fijo - móvil (real
vs proyectado)
1,600,000
1,400,000
1,200,000
1,000,000
800,000
Real
600,000
Proyectado
400,000
200,000
0
2008
2009
2010
2011
2012
Real
1,314,341
1,120,207
1,036,767
947,056
601,303
Proyectado
1,338,439
1,283,054
1,248,854
1,222,331
1,201,004
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
12
Gráfico 16
Tráfico de minutos (en miles) móvil - móvil (real vs
proyectado)
25,000,000
20,000,000
15,000,000
Real
10,000,000
Proyectado
5,000,000
0
2008
2009
2010
2011
2012
Real
12,306,012
14,625,188
18,173,371
21,931,639
19,229,048
Proyectado
11,819,945
13,153,445
14,610,189
16,073,315
17,358,603
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Los Gráficos 17 al 20 muestran las cifras comparadas efectivamente observadas y
proyectadas en el 2008 del tráfico de minutos promedio por usuario de telefonía
móvil en Chile. El Gráfico 17 muestra las cifras comparadas del tráfico de minutos
promedio de salida desde contrato por usuario, donde se observa una relativamente
buena predicción del modelo; el Gráfico 18 muestra las cifras comparadas del tráfico de
minutos promedio de salida desde prepago por usuario, donde se observa que la
proyección subestima hasta en la mitad a lo realmente observado; el Gráfico 19 muestra
las cifras comparadas del tráfico de minutos promedio de salida por usuario, donde se
observa que el modelo subestima lo real, debido principalmente a lo que ocurre con las
salidas desde prepago; de otra parte, el Gráfico 20 muestra las cifras comparadas del
tráfico de minutos promedio de entrada por usuario, donde ciertamente la predicción del
modelo no fue tan buena, pues es alta la sobreestimación del tráfico real de minutos de
entrada promedio en todos los casos, y donde se aprecia la tendencia decreciente de este
tipo de tráfico. En general, los resultados parecen confirmar un hecho que ya se había
revelado en el estudio anterior: los tráficos promedio están inversamente relacionados
con la penetración del servicio (esto es más claro en la modalidad contrato), lo que es de
esperar pues los últimos en conectarse al servicio serán aquellos que, por distintos
motivos, menos requieren y usan la telefonía móvil y, por lo tanto, tienen un uso
(tráfico) menor al promedio de los ya conectados al servicio.
13
Este último fenómeno implica que si bien la penetración de telefonía móvil fue
subestimada en las proyecciones del año 2008, este error se compensa automáticamente
por una sobrestimación de los tráficos promedio por usuario de algunos flujos. El
resultado es que los tráficos totales en millones de minutos tienden a ser más cercanos a
lo proyectado, como se vio en los Gráficos 10 al 16.
Gráfico 17
MOU promedio de salida desde contrato (real vs
proyectado)
3,000
2,500
2,000
1,500
Real
1,000
Proyectado
500
0
2008
2009
2010
2011
2012
Real
2,311
2,187
2,048
2,261
1,828
Proyectado
2,459
2,418
2,350
2,266
2,210
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Gráfico 18
MOU promedio de salida desde prepago (real vs
proyectado)
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Real
Proyectado
2008
2009
2010
2011
2012
Real
570
711
808
713
559
Proyectado
414
331
446
477
506
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
14
Gráfico 19
MOU promedio de salida (real vs proyectado)
1,400
1,200
1,000
800
600
Real
400
Proyectado
200
0
Real
Proyectado
2008
2009
2010
2011
2012
1,045
1,132
1,177
1,183
941
967
1,002
1,040
1,075
1,100
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Gráfico 20
MOU promedio de entrada (real vs proyectado)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Real
Proyectado
2008
2009
2010
2011
2012
Real
93
73
58
45
26
Proyectado
91
83
76
71
67
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Como referencias adicionales, aunque no existen proyecciones de tráfico para ellos en el
2008, en el Gráfico 21 se presenta el número de mensajes SMS promedio por mes que
envía cada abonado. Se puede observar que hasta el año 2009 este tráfico por abonado
aumentó, pero a partir de ese año se observa una disminución. Este patrón
probablemente está relacionado con la irrupción de los teléfonos inteligentes
(smartphones) y la expansión de las conexiones móviles a internet desde el año 2009.
Como se discute más adelante, este fenómeno probablemente implique una reducción
15
del uso de SMS (y MMS como veremos a continuación) en la medida que los usuarios
sustituyen estos servicios por aplicaciones internet (como WhatsApp, Skype, etc.).
Gráfico 21
Promedio mensual de tráfico de SMS por abonado
10.00
8.00
6.00
4.00
2.00
0.00
2002
2004
2006
2008
2010
2012
Mensajes SMS por abonado por mes
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Gráfico 22
Promedio mensual de tráfico de MMS por abonado
0.16
0.14
0.12
0.10
0.08
0.06
0.04
0.02
0.00
2010
2011
2012
Mensajes MMS por abonado por mes
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
El Gráfico 22 muestra el número de mensajes MMS promedio por mes por abonado
desde el año 2010 al 2012 (única información disponible en la base de Subtel). Al igual
que en el caso de los mensajes SMS, este tráfico evidencia una reducción por abonado
durante los últimos años. Es proble que este fenómeno esté asociado a la expansión de
los terminales inteligentes y las conexiones móviles, como se discutió más arriba.
16
Gráfico 23
MOU promedio por abonado de llamadas movil-movil
80.0
70.0
60.0
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0
2006
2007
2008
2009
On-Net
2010
2011
2012
Off-net
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
El Gráfico 23 presenta los tráficos de salida móvil-móvil promedio mensual por
abonado separados entre los que terminan en la red de la propia compañía del cliente
(on-net) y los que terminan en la red de otra compañía (off-net). Se puede observar que
los tráficos off-net se han mantenido relativamente estables por cliente, y todo el
crecimiento en el tráfico móvil-móvil ha provenido del incremento en el tráfico
promedio on-net. Esto se debe principalmente al efecto que ha tenido la discriminación
de precios según el destino de las llamadas en los planes móviles actuales. Luego de las
Instrucciones Generales Nº2 emitidas por el TDLC en diciembre 2012, donde se
prohíbe tal discriminación, es probable que a futuro cambie el patrón descrito en el
Gráfico 23. Más adelante en este informe se discuten los probables efectos de este
dictamen del TDLC.
Otro tráfico que no fue analizado en el estudio de demanda del año 2008 son las
llamadas a servicios complementarios. El Gráfico 24 muestra los minutos promedio
mensual por abonado (multiplicado por 1.000) hacia estos servicios. Este tráfico es
bastante menor en comparación con los otros tráficos móviles. Del Gráfico se destaca
que desde el año 2005 a la fecha el tráfico promedio por cliente ha sido relativamente
estable, con un leve aumento durante los últimos años.
17
Gráfico 24
Tráfico de salida hacia servicios complementarios
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
MOU mensual (x 1.000)
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Gráfico 25
Tráfico móvil a larga distancia internacional
0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
MOU promedio mensual (x 1.000)
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
El Gráfico 25 muestra el tráfico promedio mensual por abonado de las llamadas móviles
hacia larga distancia internacional (LDI). Este también es un tráfico marginal dentro de
la industria, por lo cual los minutos por abonados fueron multiplicados por 1.000 para
construir el gráfico. Este tráfico ha evidenciado un aumento del 77% entre el año 2007 y
el 2012 (crecimiento anual promedio de 12%), aunque en términos absolutos los
minutos por abonados siguen siendo bastante modestos.
18
Gráfico 26
Penetración de internet móvil por tipo de tecnología
30.00
25.00
20.00
Penetración 2G
15.00
Penetración 3G
10.00
5.00
0.00
2009
2010
2011
2012
Nota: las cifras de SUBTEL sólo reportan información a septiembre de 2012
Finalmente, el Gráfico 26 muestra la penetración de acceso a internet móvil según
tecnología (2G o 3G). Se puede evidenciar un fuerte crecimiento en las conexiones
móviles durante los últimos años, llegando en el año 2012 a una penetración conjunta de
cerca del 50% de la población. En gran medida este auge se debe a las conexiones
móviles a través de terminales inteligentes (smartphones). Según el TDLC “…la
mayoría de las conexiones a internet móvil se efectúan mediante equipos denominados
smartphones, que sirven también para comunicaciones de telefonía móvil”.5 Es
interesante notar también que la penetración de conexiones 2G está cayendo mientras
que la 3G sigue en aumento. Esto podría sugerir un grado de sustitución entre estas dos
tecnologías, o más probable un desplazamiento de las conexiones hacia tecnología 3G a
medida que los usuarios adoptan los terminales más sofisticados.
5
Párrafo Sexagésimo noveno, TDLC (2012), ‘Instrucciones de Carácter General Nº2/2012’, diciembre.
19
3 Los fenómenos emergentes que afectarán la demanda
de servicios móviles
Existen varios fenómenos emergentes que tendrán un efecto en la demanda por servicios
móviles durante los próximos años y que aún no se evidencian con suficiente claridad
en los datos históricos. En esta sección se discuten estas tendencias y sus probables
efectos con el fin de orientar los supuestos y parámetros con que se proyectará la
demanda a futuro.
3.1 Irrupción de los “smartphones” (teléfonos inteligentes)
Desde hace varios años que los usuarios antiguos y nuevos de telefonía móvil están
cambiando sus terminales por los llamados “smartphones” o teléfonos inteligentes.
Estos terminales, particularmente cuando son utilizados en redes 3G, permiten el acceso
a internet, servicios de correo electrónico y otras aplicaciones.
En Chile, ya más del 50% de los terminales móviles son smartphones. Lo anterior está
asociado también al rápido crecimiento de las conexiones móviles a internet. Como ya
se señaló más arriba, según el TDLC, la mayoría de las conexiones móviles a internet se
realizan mediante estos terminales.6
El Gráfico 27 muestra la penetración de los terminales inteligentes en distintos países
del mundo. Se puede observar que ésta alcanza al menos el 30% de la población en los
países desarrollados y es incluso más alta en algunos países.
Un estudio del Pew Research Center (2012) indica que el 46% de los adultos en Estados
Unidos tenía un terminal inteligente en febrero 2012. Esta proporción ya era mayor que
el número de adultos que tenían un teléfono móvil ‘no inteligente’ (41%).
6
Esta es una tendencia mundial. Según el informe de Accenture (2012) y en base a una encuesta de más
de 17.000 individuos en 13 países, el 69% de los usuarios de internet utilizaron una conexión móvil. 61%
de éstos lo hicieron mediante un Smartphone.
20
Gráfico 27
Nota: Penetración de smartphones como porcentaje de la población (Fuente: Banco Mundial (2012), Information
and Communications for Development 2012, en base a información extraída de Tomi Ahonen Consulting Analysis,
December 2011).
Un estudio de Booz & Co (2012) indica que en Europa Occidental el 47% de los
terminales son Smartphones en el 2011 pero proyecta que llegará a un 81% el 2015.
Siguiendo la tendencia mundial, y la evidenciada en Chile durante los últimos años, es
altamente probable que los smartphones sigan desplazando a los terminales
tradicionales, lo cual estará asociado a un aumento en el número de conexiones internet
móviles. Las proyecciones de demanda deben considerar estas tendencias y más
adelante se presentan los supuestos que se utilizarán en este estudio en relación a este
fenómeno.
El aumento en las conexiones a internet móvil, relacionadas con la irrupción de los
smartphones, particularmente en redes 3G y a futuro en las redes 4G, tendrá efectos
21
sobre los tráficos de los distintos servicios de telefonía móvil. En particular se esperaría
lo siguiente:
•
Aumento de las conexiones de internet móvil y una posible baja en las
conexiones de internet fijo.7
•
Una disminución en los tráficos de voz, SMS y MSM en la medida que los
usuarios utilicen aplicaciones sustitutas de estos servicios mediante internet
móvil (como Whatsup, Skype y aplicaciones similares).
Según el estudio de Acenture (2012), en 13 países del mundo, un 71% de los
usuarios de internet móvil consideraban las llamadas o video-llamadas por
internet como un servicio importante o extremadamente importante. El 61%
(y más en los dos países en desarrollo encuestados) indican que usan sus
conexiones para mensajería instantánea (AOL,Yahoo, Skype, WhatsApp,
etc.).
Booz & Co (2012) en su informe de la industria de telecomunicaciones
mundial indica que los operadores experimentarán una migración de tráfico
de voz y SMS hacia tráfico de datos. Este informe presenta información de
un operador Europeo donde se muestra que un usuario con Smartphone
reduce su tráfico de SMS entre un 60% a 80% en un período de 6 meses
desde la adopción de la aplicación WhatsApp.
Es posible que algo de esto ya se esté evidenciando para el caso de Chile
(ver Gráficos 21 y 22) y existe evidencia internacional, aunque muy
limitada, al respecto.8
7
Según las Instrucciones Generales Nº2 del TDLC, en el párrafo Septuagésimo, este tribunal aún estima
que la internet móvil y fija presentan velocidades muy distintas para que estos dos servicios sean
considerados como sustitutos. Sin embargo, en la medida que aumentan las conexiones móviles en las
redes 3G y a futuro en las redes 4G es probable que se evidencie algún grado de sustitución entre estos
dos servicios. Desafortunadamente, la revisión de literatura internacional que se revisa en el próximo
capítulo no es informativa respecto a este tema.
8
Ver Sección 4.4 más abajo en este informe.
22
Por lo anterior, en el modelo y las proyecciones desarrolladas en este estudio, se intenta
identificar el efecto sobre los tráficos de la penetración por tipo de conexión a internet
móvil (con tecnología 2G o 3G). A medida que la composición de los abonados cambia
hacia terminales smartphones conectados a internet y redes más modernas, los tráficos
también tenderán a cambiar por este motivo.
3.2 Precio de las llamadas on-net/off-net
Las Instrucciones de Generales Nº2/2012 emitidas por el TDLC en diciembre 2012,
instruye a las empresas que, a partir de la fecha en que entre en vigencia el próximo
Decreto de fijación tarifaria de los cargos de acceso, sus planes no podrán diferenciar el
precio por minuto de una llamada (o los minutos incluidos en cada plan) según la red de
destino de la llamada. También establece un período de transición hasta la vigencia del
próximo decreto tarifario, en el que el precio por minuto de llamadas off-net no podrá
ser superior al cargo de acceso más el correspondiente precio por minuto on-net de cada
plan. Durante este período de transición también se impone una restricción análoga a los
minutos ofrecidos dentro del cargo fijo.
Es probable que la entrada en vigencia de las instrucciones del TDLC tenga un impacto
importante en los planes comercializados por las empresas móviles en Chile y, en
consecuencia, en la demanda futura por servicios móviles. Hasta la fecha, la
diferenciación de precios entre llamadas off-net y on-net ha sido una característica
representativa del mercado de la telefonía móvil en Chile.
El TDLC señala en sus instrucciones (párrafo Décimo y Cuadro Nº4 y Nº5) que los
precios de las llamadas off-net son en promedio más de tres veces superiores a los de
on-net para los planes de post-pago, y más del doble en el caso de los planes de prepago. Algo análogo se reporta para los minutos de llamadas off-net y on-net incluidos
dentro del cargo fijo de los distintos planes.
Es razonable suponer, y así lo establece el TDLC, que esta diferenciación ha afectado
los patrones de comportamiento de los usuarios en al menos tres dimensiones. Primero,
en inhibir los tráficos off-net en relación a los tráficos on-net. Segundo, es probable que
23
esta diferenciación haya incentivado a “comunidades de usuarios” (en palabras del
TDLC) a suscribirse con la misma compañía para evitar los altos precios de las llamadas
off-net. Tercero, la diferenciación habría incentivado a los usuarios a tener más de un
equipo activo y en distintas compañías para así aprovechar las tarifas más bajas on-net
dependiendo del destino de las llamadas. A juicio del TDLC esto explicaría en parte la
alta penetración del servicio móvil en Chile donde cerca del 50% de la población con 10
años o más tiene más de un equipo activo.9
Otro efecto explícitamente señalado por el TDLC es que la alta discriminación de las
llamadas off-net/on-net genera una barrera de entrada que favorece a las empresas
establecidas con una mayor base de clientes y limita la competitividad de las empresas
entrantes y/o más pequeñas. Por lo tanto, se puede inferir que la discriminación
evidenciada podría haber resultado en un menor grado de competencia entre las
empresas del sector en relación a un escenario sin esta diferenciación.
Por lo tanto, ¿cuáles serian los efectos esperados en la industria al prohibir la
diferenciación en precios y minutos de las llamadas off-net/on-net?
•
Primero, las tarifas entre llamadas off-net/on-net se equilibrarán en los nuevos
planes, aumentando el precio de las llamadas on-net. El precio de las llamadas
off-net está más relacionado con los cargos de acceso entre las redes. Por lo
tanto, no se esperaría una disminución de este precio, salvo como consecuencia
de una disminución en los cargos de acceso. Algo análogo se esperaría para los
minutos gratis incluidos con el pago fijo de cada plan.
•
La mayor competencia asociada a la eliminación de esta diferenciación de
precios debería inducir una rebaja generalizada de tarifas en la industria.
Además, la portabilidad numérica introducida recientemente y la entrada de
nuevos actores ―fenómenos que se discuten más abajo― debería también
presionar hacia la baja las tarifas de llamadas y otros servicios móviles. Un
efecto contrario sobre las tarifas se debería esperar por la penetración de internet
móvil. A medida que los individuos adoptan planes de internet móvil, para un
9
Párrafo Decimosexto, TDLC (2012), ‘Instrucciones Generales Nº2’, diciembre.
24
mismo presupuesto deberán adoptar planes con menos minutos o precios por
minuto más altos. Por lo tanto, el efecto neto esperado sobre el precio promedio
por minuto no es claro, asunto que se discutirá más abajo cuando se presenten
los supuestos utilizados en las proyecciones.
•
La reestructuración de tarifas discutida en los dos puntos anteriores debería tener
varios efectos sobre la demanda de servicios móviles. En primer lugar, debería
reducir la tendencia a tener dos o más teléfonos por parte de algunos clientes.
Por lo tanto, la alta penetración del servicio que se evidencia en Chile ―superior
a la de países desarrollados― debería estancarse o incluso disminuir con este
cambio. Por otro lado, se debería observar una reducción en los tráficos on-net.
Es importante señalar que las instrucciones generales emitidas por el TDLC aplican a
los nuevos planes comercializados por las empresas. En la medida de que los usuarios
de contrato consideren más convenientes los planes que ya tienen y si la “comunidad de
usuarios” de un cliente ya son clientes de la misma empresa, entonces los efectos
mencionados más arriba deberían ser paulatinos en la medida que los usuarios van
renovando sus planes o se cambian de empresa. Por lo tanto, para el caso de los clientes
de contrato es probable que la dinámica de los efectos sobre los tráficos discutidos en
esta sección dependa del churn de la industria así como el flujo de nuevos usuarios.
Para los de prepago, es probable que el ajuste sea mucho más rápido ya que en general
estos clientes no están adscritos a planes, y pagan las tarifas efectivas de este servicio
que se ajustarán rápidamente a las nuevas condiciones regulatorias.
Desafortunadamente, no se encontró evidencia internacional sobre los efectos del reequilibrio de tarifas on-net/off-net sobre la demanda de servicios móviles que pudiera
servir para parametrizar los posibles efectos de la aplicación de esta medida en Chile.
Más adelante, cuando se presenten los supuestos realizados para proyectar la demanda,
se discutirá cómo se tomaron en cuenta los efectos discutidos en esta sección.
25
3.3 Portabilidad e ingreso de nuevos actores
Otro fenómeno que está afectando la industria móvil en Chile es la introducción de la
portabilidad numérica en Chile a comienzos del 2012.
A su vez, hay dos nuevos actores a la industria, Nextel y VTR, que probablemente
competirán por los clientes establecidos de las otras empresas.
Así, a futuro se esperaría una intensificación de la competencia en la industria, la que
debería tener algún impacto en el nivel general de tarifas de los servicios móviles.
26
4 Revisión bibliográfica internacional
En esta sección se presentar una revisión de la literatura académica internacional sobre
el desarrollo de la industria móvil de donde potencialmente se puedan extraer algunos
parámetros para el modelo de demanda en Chile.
4.1 Difusión de telefonía móvil
En general, el patrón de difusión de la telefonía móvil se describe a través de una
función dinámica en forma de S sea una curva de Bass, de Gompertz o Logística
que permite estimar la velocidad de difusión y el nivel de saturación del mercado bajo la
lógica de que la telefonía móvil se introduce lentamente en el mercado, luego acelera su
crecimiento y finalmente se ralentiza (Botelho & Pinto, 2004; Gamboa & Otero, 2009).
Se han realizado diversas estimaciones basadas en este modelo, incluyendo el realizado
por la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile con motivo del
proceso de revisión de los cargos de acceso en el año 2008. El modelo de penetración
estimado en esa ocasión es una versión del modelo de difusión.
En cuanto a estudios internacionales, en general ya no son muy relevantes para el
contexto chileno. Por ejemplo, en un estudio para estimar la demanda de uso de
telefonía móvil en 41 naciones durante el período 1998-2004, a partir de un modelo de
difusión logística a nivel de país se estimaron (a través de mínimos cuadrados no
lineales) el nivel de saturación, el punto de inflexión de la curva logística y la velocidad
de difusión la tasa de crecimiento de la suscripción de la telefonía móvil 2G. Los
resultados señalaron que, en promedio, el nivel de saturación de la telefonía móvil es de
76% de la población, la tasa de crecimiento de la suscripción en relación a su distancia
con el nivel de saturación es de 19% y el punto de inflexión debió producirse alrededor
del último trimestre del 2000. Más importante aún, la estimación para Chile mostró que
el nivel de saturación es de 56% de la población, la tasa de crecimiento de la suscripción
27
en relación a su distancia con el nivel de saturación es de 18% y el punto de inflexión
debió producirse alrededor del tercer trimestre del 2001 (Grajek & Kretschmer, 2009).10
A pesar de que las cifras de saturación de estudios pasados ya no parecieran ser muy
relevantes, igualmente se puede aprender del signo e intensidad de ciertos determinantes
de la penetración de telefonía móvil. El modelo de difusión incorpora una serie de
variables explicativas, categorizables como variables socioeconómicas, variables del
mercado y variables institucionales. Así, el nivel de educación y de ingresos, la edad, la
penetración de la telefonía fija y de la telefonía móvil, la heterogeneidad de las
tecnologías móviles, los precios y el grado de competencia en el mercado de telefonía
móvil afectan la velocidad de la difusión y el nivel de saturación de la telefonía móvil
(Samanta, Woods & Ghanbari, 2010).
Diversos estudios, utilizando este modelo, han encontrado evidencia sobre los
determinantes que afectan positivamente la difusión de las tecnologías en
telecomunicaciones: el nivel de ingresos (Frank, 2004; Sundqvist, Frank &
Puumalainen, 2005; Lee & Cho, 2007), el nivel de educación (Andonova, 2006;
Garbacz & Thompson, 2007), la competencia (Gruber & Verboven, 2001; Rouvinen,
2006), entre otros. Una variable que cobra relevancia en este análisis es cuál es el papel
que juega la extensión de la red telefonía fija en la difusión de la telefonía móvil, pues si
éstos servicios se sustituyen, la introducción de la telefonía móvil estaría generando
elementos adicionales de competencia en el mercado de las telecomunicaciones. Este
asunto se discute a continuación.
4.2 Relación telefonía fija-móvil
En términos teóricos, la relación sustitución/complementariedad entre telefonía fija y
telefonía móvil se explica desde dos ángulos: 1) Desde la perspectiva de la demanda:
partiendo de la hipótesis de que la telefonía fija y la telefonía móvil se sustituyen,
podría observarse que a medida que la red de telefonía móvil se va expandiendo, una
reducción en el precio de las llamadas efectuadas desde teléfonos fijos conduce a un
10
Estos resultados ya son bastante irrelevantes para el caso de Chile, que hace años ya supero este nivel
de penetración.
28
aumento de las llamadas hacia teléfonos móviles, lo que genera un aumento de las
llamadas de retorno desde éstos hacia aquellos, lo que permitiría establecer una relación
de complementariedad entre ambos servicios; 2) Desde la perspectiva de la oferta: a) en
países en desarrollo, los altos costos de introducción de la red de telefonía fija en
relación a los costos de introducción de la red de telefonía móvil podrían derivar en
diferenciales de precios de acceso que generan incentivos a la sustitución entre ambos
servicios (esta relación no es tan clara en países desarrollados, con altas tasas de
penetración y con bajos costos marginales de acceso a telefonía fija); b) la expansión de
la oferta de telefonía móvil genera incentivos al acceso a telefonía móvil como
consecuencia de las externalidades positivas de red (Vogelsang, 2010).
4.2.1 Modelo de difusión
Existe variada evidencia sobre la relación de sustitución o complementariedad entre la
telefonía fija y la telefonía móvil. Una forma de analizar la relación de
sustitución/complementariedad es observar el patrón de difusión de la telefonía móvil,
donde el tamaño de la red de telefonía fija es una de las variables explicativas. Diversos
estudios han aportado evidencia empírica al respecto en una y otra dirección según
se describe a continuación:
•
En un estudio para la Unión Europea en el período 1992-1997, se reportó que
existe una relación negativa entre el número de líneas telefónicas fijas y la
penetración de la telefonía móvil (Gruber & Verboven, 2001).
•
En un análisis para países de Europa Central y del Este, se evidenció que
mientras más expandida se encuentre la red de telefonía fija, más rápida es la
penetración de la telefonía móvil (Gruber, 2001).
•
En un estudio para Coreo del Sur entre 1991 y 1998, se encontró evidencia de
que un incremento de 1% en el acceso a telefonía móvil genera una reducción de
entre 0.10% y 0.18% de conexiones fijas nuevas y un aumento de entre 0.14% y
0.22% de desconexiones de líneas fijas (Sung & Lee, 2002).
29
•
En una investigación para países africanos entre 1985 y 1997, se encontró que
existe una correlación positiva entre el número de líneas fijas y el número de
abonados móviles (Hamilton, 2003).
•
En un análisis para países de la OCDE y Taiwán en el período 1980-2001, se
reportó que la penetración de la telefonía fija tiene efectos negativos en la
difusión de la telefonía móvil (Jang, Dai & Sung, 2005).
•
En una análisis para Vietnam entre 1995 y 2006, se evidenció que el tamaño de
la red de telefonía fija afecta positivamente la penetración de la telefonía móvil
(Hwang, Cho & Viet, 2009).
•
En un estudio para Taiwán entre 1989 y 2007, se concluyó que la difusión de la
telefonía fija afecta negativamente la difusión de la telefonía móvil (Chu, Wu,
Kao & Yen, 2009).
Así, aun cuando la evidencia empírica no resulta concluyente, se ha argumentado que
las diferencias observadas en los resultados son consecuencia del período en que se
realiza el análisis: si se analiza la dinámica correlacional entre ambos servicios al
momento de introducción de la telefonía móvil, se observará que ésta juega un rol
complementario a la telefonía fija, incluso en un escenario de bajo acceso a telefonía
fija, mientras que si el análisis se realiza en un momento en que el mercado de la
telefonía móvil va madurando y los niveles de penetración aumentan, la diferenciación
de servicios y los efectos de red hacen posible la sustitución entre la telefonía fija y la
telefonía móvil (Banerjee & Ros, 2004). Este tipo de análisis se encuentra expuesto a
una serie de dificultades: en primer lugar, es imprescindible contar con una serie de
tiempo relativamente larga; luego, los modelos de penetración son, por lo general, no
estructurales y no suponen una situación de equilibrio; finalmente, este tipo de modelos
aporta poco al análisis del efecto de la difusión de la telefonía móvil sobre la
penetración de la telefonía fija (Vogelsang, 2010).
30
4.2.2 Modelo de demanda de acceso
El análisis de las estimaciones de las elasticidades-precio cruzadas de la demanda de
acceso a telefonía móvil respecto al precio de la telefonía fija (y viceversa) resulta otra
forma de adentrarse en la relación de sustitución/complementariedad existente entre la
telefonía fija y la telefonía móvil. En general, se pueden distinguir dos tipos de análisis
econométrico para este fin: 1) A partir de la estimación de modelos dinámicos en los
que la variable dependiente es el nivel de acceso a la telefonía móvil, para los que se usa
información agregada; o 2) A partir de la estimación de modelos de elección binaria, ya
sean logit o logit anidados, utilizando información microeconómica.
•
En un análisis para el mercado norteamericano en los años 2000 y 2001, se
evidenció que la elasticidad-precio cruzada de la demanda de acceso a telefonía
móvil respecto al precio de acceso a la telefonía fija es de entre 0,13 y 0,18 y de
entre 0,22 y 0,26 en el sentido inverso, aunque éste último resultado es
estadísticamente no significativo (Rodini, Ward & Woroch, 2003).
•
En un estudio realizado para 53 países en desarrollo entre 1996 y 2003, se
encontró que la elasticidad-precio cruzada de la demanda de acceso a telefonía
móvil respecto al precio de acceso a la telefonía fija no es estadísticamente
significativa, mientras que es de entre 0,04 y 0,06 respecto al precio de uso de la
telefonía fija; de otra parte, la elasticidad-precio cruzada de la demanda de
acceso a telefonía fija respecto al precio de acceso a la telefonía móvil es de 0,02 y de entre -0,08 y -0,17 respecto al precio de uso (Garbacz & Thompson,
2007).
•
En una investigación realizada en la India con información del año 2003, se
concluyó que la elasticidad-precio cruzada de la demanda de acceso a telefonía
móvil respecto al precio de acceso a la telefonía fija es de 0,34 y de 9,7 respecto
al precio de uso de la telefonía fija (Narayana, 2008).
•
En un análisis para el mercado chino en el período 1998-2007, se encontró que
la elasticidad-precio cruzada de corto plazo de acceso a telefonía móvil respecto
al precio de acceso a la telefonía fija es de entre 0,28 y 0,32; de otra parte, la
31
elasticidad-precio cruzada de corto plazo de acceso a telefonía fija respecto al
precio de acceso a la telefonía móvil es de entre 0,19 y 0,23. En ambos casos,
estos valores se duplican en el largo plazo (Ward & Zheng, 2012).
En general, la evidencia sugiere que la telefonía móvil en cuanto a su acceso es un
sustituto de la telefonía fija, aunque no existe consenso en la dirección contraria. En este
sentido, es fundamental analizar el comportamiento del precio relativo entre ambos
servicios.
4.2.3 Modelo de demanda de uso
Otro
aspecto
que
puede
evaluarse
para
identificar
la
relación
de
sustitución/complementariedad existente entre la telefonía fija y la telefonía móviles es
la elasticidad-precio cruzada de la demanda de uso de telefonía móvil respecto al precio
de la telefonía fija. Son pocos los estudios que se han realizado al respecto y, aún más,
han predominado los estudios de elasticidad-precio cruzada de la demanda de uso de la
telefonía fija respecto a los precios de la telefonía móvil (Yoon & Song, 2003; Ward &
Woroch, 2004; Briglauer, Schwarz & Zulehner, 2009). Sin embargo, es posible hacer
referencia a dos estudios en los que se utilizan datos a nivel de firma y se estiman
paneles dinámicos con variables instrumentales para eliminar posibles problemas de
endogenidad en los precios:
•
Un estudio para 41 países durante el período 1998-2004 evidenció que la
elasticidad-precio cruzada de la demanda de uso de telefonía móvil no es
significativa respecto al precio de uso de telefonía fija (Grajek & Kretschmer,
2008).
•
Un estudio desarrollado para Turquía entre 2002 y 2006, reportó que, a nivel
agregado, la elasticidad-precio cruzada de la demanda de uso de telefonía móvil
respecto al precio de uso de telefonía fija es de 0,26. Sin embargo, la elasticidadprecio cruzada de la demanda de uso de telefonía móvil pre-pago respecto al
precio de uso de telefonía fija es de 0,33, mientras que la elasticidad-precio
cruzada de la demanda de uso de telefonía móvil post-pago respecto al precio de
32
uso de telefonía fija es de 0,17, aunque es estadísticamente no significativa
(Karuka, Haucap & Heimeshoff, 2011).
Así, no existe evidencia concluyente respecto a la sustitución en el uso entre telefonía
móvil y telefonía fija, hecho que está marcado por la insuficiencia de investigación en
esta dirección.
4.3 Demanda de telefonía móvil
De otra parte, un aspecto importante a investigar es cuál es la sensibilidad de la
demanda de telefonía móvil respecto a los precios observados en su propio mercado. Al
igual que en el caso de las elasticidades-precio cruzadas, se pueden distinguir dos
“demandas”, la de acceso y la de uso.
4.3.1 Modelo de demanda de acceso
Se utilizan los mismos modelos que para la estimación de las elasticidades-precio
cruzadas de acceso. Esto ocurre porque los precios de acceso y uso, tanto de la telefonía
fija como de la telefonía móvil, son variables explicativas del mismo modelo. La
evidencia empírica se revisa a continuación:
•
En un análisis para el mercado norteamericano en los años 2000 y 2001, se
reportó que la elasticidad-precio de la demanda de acceso a telefonía móvil es de
-0.43 con respecto a su precio de acceso y de -0,17 con respecto a su precio de
uso, mientras que la elasticidad-precio de la demanda de acceso a la red fija es
de entre -0,62 y -0,69 con respecto al precio de acceso (Rodini, Ward &
Woroch, 2003).
•
En un estudio para Japón en el período 1996-1999, se mostró que la elasticidadprecio de la demanda de uso de telefonía móvil se ubica en un rango entre -1,3 y
-2,4 (Iimi, 2005).
33
•
En un estudio realizado para 53 países en desarrollo entre 1996 y 2003, se
encontró que la elasticidad-precio de la demanda de acceso a telefonía móvil es
de entre -0,20 y -1,26 con respecto al precio de uso y de -0,03 con respecto al
precio de acceso, mientras que la elasticidad-precio de la demanda de acceso a
telefonía fija es de entre -0,11 y -0,13 con respecto al precio de acceso y no es
estadísticamente significativa con respecto al precio de uso (Garbacz &
Thompson, 2007).
•
En una investigación realizada en la India con información del año 2003, se
concluyó que la elasticidad-precio de la demanda de acceso a telefonía móvil es
de -0,32 con respecto al precio de acceso y de -9,48 con respecto al precio de
uso (Narayana, 2008).
•
En un análisis para el mercado chino en el período 1998-2007, se encontró que
la elasticidad-precio de acceso a la telefonía móvil en el corto plazo es de entre 0,30 y -0,38, mientras que la elasticidad-precio de acceso a la telefonía fija en el
corto plazo es de entre -0,20 y -0,26 (Ward & Zheng, 2011).
La evidencia parece sugerir que el acceso a telefonía es un bien inelástico tanto respecto
a su precio de acceso como respecto a su precio de uso, sin que exista consenso sobre
qué precio afecta más la demanda.
4.3.2 Modelo de demanda de uso
Al igual que en el modelo de demanda de acceso, se utilizan los mismos modelos que
para la estimación de las elasticidades-precio cruzadas de acceso. Los resultados que se
muestran a continuación son reflejo de la escasa evidencia empírica al respecto:
•
Aunque no se refiere específicamente a elasticidades-precio, un estudio para 41
países durante el período 1998-2004 evidenció que por cada centavo de dólar
que aumenta el precio de uso del móvil, un usuario reduce en 6,6 minutos en
promedio su uso mensual (Grajek & Kretschmer, 2008).
34
•
En un estudio desarrollado para Turquía entre 2002 y 2006, se reportó que, a
nivel agregado, la elasticidad-precio de la demanda de uso de telefonía móvil es
de -0,28 en el corto plazo y de -0,45 en el largo plazo. El análisis diferenciado
entre pre y post pago mostró que la elasticidad-precio de la demanda de uso de
telefonía móvil pre-pago es de -0,20 en el corto plazo y de -0,33 en el largo
plazo, mientras que en el caso de la telefonía móvil post-pago es de -0,36 en el
corto plazo y de -0,72 en el largo plazo (Karucuka, Haucap & Heimeshoff,
2011).
Nuevamente, la evidencia pareciera sugerir que la demanda por uso de telefonía móvil
es inelástica su propio precio.
4.4 Relación internet-móvil
Diversas estimaciones hacen referencia a un boom en el uso de internet móvil, tanto en
cuanto al número de usuarios como al tráfico generado (IDATE, 2009; Cisco Systems,
2009). Este crecimiento podría afectar el tráfico de mensajería de texto y llamadas, pues
el internet móvil permitiría sustituir estos servicios, aunque es posible que la sustitución
esté asociada también a la habilidad de los usuarios para operacionalizar sus equipos en
relación a éstas funciones (por ejemplo, los SMS podrían ser sustituidos por el internet
móvil si este es usado en equipos que por diversos motivos como la comodidad del
teclado permiten agilizar el envío de texto).
Es evidente el déficit de estudios en esta dirección. Dentro de esta escasez, resalta el que
mediante un modelo de regresión multivariado Gerpott (2010) analizó el
comportamiento de 304 usuarios de internet móvil en Alemania e intentó estimar cuál es
el impacto de la adopción de ésta tecnología en el tráfico saliente y entrante de mensajes
de texto y llamadas. Los resultados aportan, básicamente, dos conclusiones: 1) La
intensidad en el uso de internet móvil afecta negativamente la cantidad de SMS
salientes y entrantes, aunque lo hace muy poco (un SMS menos por mes por cada 34,76
MB de tráfico de internet), independientemente de si la conexión a internet se realiza a
través de laptops o equipos móviles; 2) No existe evidencia de sustitución entre la
intensidad de uso de internet móvil y el tráfico de llamadas salientes y entrantes,
35
resultado que es idéntico entre quienes utilizan laptops o equipos móviles para
conectarse a internet.
Se debe considerar que el estudio anterior sólo presenta evidencia para un país y de 304
usuarios. Sin embargo, son consistentes con lo observado en Chile, al menos en lo
referente a los tráficos SMS. El Gráfico 21 muestra un cambio de tendencia en los
tráficos de SMS desde el año 2009. Una hipótesis para explicar este cambio seria el
crecimiento de las conexiones móviles a partir de ese año.
4.5 Diferenciación de precios on-net/off-net
Se ha argumentado que la discriminación de precios on-net/off-net constituye una
barrera de entrada a la competencia, en el sentido de que las empresas ya instaladas y
con alto número de abonados la utilizan como incentivo para que los usuarios decidan
no cambiarse de compañía, reforzando el efecto de red (Hoernig, 2007; López & Rey,
2009). De hecho, un análisis del mercado surcoreano de telecomunicaciones a través de
un modelo logit evidenció que los consumidores prefieren afiliarse a aquellas empresas
con un alto número de abonados y que la diferenciación tarifaria es una de las fuentes de
éste efecto (Kim & Kwon, 2003). Sin embargo, resulta interesante observar que en
algunos mercados europeos han sido las empresas entrantes más pequeñas las que han
decidido aplicar este esquema de precios basados en la idea de que a los usuarios no les
interesa tanto la participación global de una compañía en el mercado, sino la
participación de una compañía en su red social aquellos con quienes ellos eligen
efectivamente comunicarse (Gabrielsen & Bagstad, 2008), teoría que ha sido
contrastada empíricamente con buenos resultados (Birke & Swann, 2006; Corrocher &
Zirulia, 2009).
Desafortunadamente, no existen estudios que indiquen el efecto sobre los tráficos de
revertir la diferenciación de precios on-net/off-net que ocurrirá en esta industria en Chile
en el futuro cercano. Así, no es posible extraer lecciones de la experiencia internacional
para predecir el posible efecto de esta medida impuesta por e TDLC en Chile.
36
5 La metodología general de estimación de demanda por
acceso y servicios móviles
El objetivo final de este estudio es estimar un modelo empírico para la industria móvil
en Chile. Siguiendo la aproximación de Gómez-Lobo, Rau y Krell (2008) en lo que
sigue se desarrolla un modelo análogo al de ese estudio pero incorporando la
complejidad adicional de que los clientes (tanto de pre-pago como de contrato) pueden
ahora también optar por tener una conexión a internet móvil (2G o 3G) junto a su
servicio de telefonía móvil.
5.1 Modelo de acceso a servicio móvil
Se asume que los individuos tienen una serie de opciones en cuanto al servicio móvil.
En primer término, está la decisión de tener o no este servicio. Pero también debe
decidir qué tipo de plan quiere tener (contrato o pre-pago), qué terminal (smartphone u
otro), y en caso de tener un Smartphone, si optar por un plan con conexión a internet
móvil o no. También es posible tener una conexión de internet móvil aparte del servicio
de telefonía móvil, aunque esta demanda es menor y se ignora en lo que sigue.11
Por lo tanto, la decisión que enfrentan los individuos es bastante compleja. Con fines
analíticos, esta decisión se puede separar en varios pasos secuenciales. Lo importante de
tener en cuenta es que postular un proceso secuencial de decisión no implica que el
individuo tome su decisión de esta forma. Generalmente, la decisión será simultánea
para todas las alternativas y opciones disponibles. La creación de un “árbol de decisión”
como la que se presenta a continuación sólo tiene por propósito agrupar opciones que
son más parecidas (o sustitutas) entre ellas de acuerdo a las preferencias del individuo.
Una estructura de decisión que parece razonable dado los datos disponibles, es la que se
presenta en la Figura 1. En un primer nivel, el individuo decide si tener un teléfono
móvil de pre-pago o de contrato, o en caso contrario no estar conectado al servicio.
11
Con los datos públicamente disponible no es posible incorporar este servicio en la estimación ya que se
desconoce cuántos de los clientes de internet móvil no de terminal inteligente tienen también un servicio
de telefonía móvil.
37
Condicional a tener un teléfono móvil, debe decidir si contratar un plan de acceso móvil
a internet (2G o 3G) o no tener acceso a internet a través de su móvil.
Figura 1: Estructura de decisión del individuo
Sin móvil
Sin internet
Móvil
Prepago
Móvil
Contrato
Con acceso a
Internet (2G o 3G)
Sin internet
Con acceso a
Internet (2G o 3G)
La agrupación propuesta tiene la siguiente propiedad razonable en cuanto a las
preferencias y restricciones de los individuos. Si baja el precio de los planes de internet
móvil de pre-pago, por ejemplo, bajo la estructura propuesta es más probable que
usuarios de pre-pago sin conexión a internet móvil adquieran ahora este servicio, en
relación a los clientes de contrato.12
A pesar de que la estructura anterior sugiere una estimación mediante un modelo
denomina ‘Logistico Anidado’ (McFadden, 1978), la falta de información disponible
para este estudio impide utilizar esa estrategia de estimación.13 Siguiendo el trabajo de
Gómez-Lobo, Rau y Krell (2008), en este estudio se estiman las preferencias mediante
el modelo logístico multinomial. Esto requiere asumir que la sustitución entre las cuatro
opciones de servicios sólo depende de las participaciones de mercado relativas de cada
opción.
12
Es posible evaluar estructuras más complejas donde dentro de cada plan de pago el individuo primero
evalúa si quiere o no tener acceso a internet y luego, en que de querer acceso, opta por la tecnología. En
este caso habría que agregar un tercer nivel al árbol de decisión.
13
La base de datos no contiene información sobre los precios de los planes de prepago o contrato, ni
tampoco sobre los precios de los planes de internet móvil en cada caso, por lo que difícilmente se pueden
identificar parámetros de una estructura anidada como la propuesta. Más adelante se presenta la
información disponible en la base de datos.
38
En términos más formales, cada individuo tiene 5 opciones mutuamente excluyente: m.
La opción de no tener teléfono móvil se denomina m=0, mientras que cada una de las
otras seis opciones son m=ij donde i indexa el tipo de plan (p = prepago; c= contrato) y
j indexa el servicio internet (s = sin internet móvil; c = con internet móvil).
Se asume que la utilidad de cada alternativa viene dada por:
U hij = V ij + ε hij
(1)
donde Uhij es la utilidad que recibe el individuo h de consumir tener el servicio m=ij,
siendo Vij la utilidad promedio de dicho servicio (común a todos los individuos) y εhij es
un término de heterogeneidad de las preferencias por el plan ij entre los individuos h.
La utilidad promedio se modela como una función lineal de las características de cada
plan:
Vhij = αij ( Z ) + β ⋅ (yh − rij ) − γ ⋅ pi + ηij
(2)
donde, yh es el ingreso del individuo h, rij representa el costo fijo del servicio ij,
incluyendo el costo de compra o el arriendo mensual del terminal, pi es el precio
promedio por minuto de una llamada del servicio i y ηij es una variable que refleja las
características no observables (para el analista) del servicio ij pero que sí influye en la
decisión de los individuos.14 Los parámetros de la función son αij(Ζ), β, y γ, donde
αij(Ζ) es una función lineal de un vector de variables explicativas Z.
La función αij(Ζ) merece especial atención. Esta función representa la utilidad promedio
que genera a los individuos tener el servicio ij. Esta utilidad estará asociada al beneficio
que le proporciona al individuo poder estar comunicado y, especialmente, poder recibir
llamadas y/o acceso a internet móvil para las modalidades que tienen este servicio. En
consecuencia, las variables del vector Z incluirá el precio de las llamadas desde los
14
El precio por minuto del uso del teléfono móvil no difiere según se tiene o no internet móvil por lo que
pi no difiere entre tener o no internet móvil. Además, como se discutirá más adelante, tampoco se cuenta
con un precio por minuto de llamada diferenciada entre prepago y contrato.
39
teléfonos fijos, desde otros móviles y el nivel de actividad económica que determina
indirectamente el número de llamadas realizadas. Así, se puede postular que αij(Z):
αij ( Z ) = α1ij ⋅Y + α 2 fijo ⋅ pfijo + ∑α3k ⋅ pk
(3)
k
donde Y es un indicador del nivel agregado de actividad económica, pfijo es el precio de
una llamada desde un teléfono fijo, y pk es el precio por minuto de una llamada desde un
teléfono con el servicio de prepago o contrato respectivamente.15 La especificación (3)
implica que en el agregado no será posible distinguir entre el coeficiente α3k por un lado
y el parámetro γ de la ecuación (2) para cada modo de pago respectivamente.
La utilidad indirecta de no tener ni teléfono de prepago ni contrato es:
Vi 0 = α io + β ⋅ y + ε i 0 .
(4)
El presente modelo requiere una normalización para identificar todos los coeficientes.
La opción convencional, adoptada aquí, es normalizar αi0 a cero. Con esta
normalización, las constantes de las ecuaciones (2) tienen la interpretación de reflejar la
utilidad promedio de cada opción, sobre la utilidad que genera la opción de no tener
ninguna de las dos opciones de teléfono móvil.
Por último, εhij representa factores no observables que afectan la utilidad de tener un
teléfono de prepago para el individuo h. Siguiendo el desarrollo convencional de este
tipo de modelos (McFadden, 1973), se asume que estos parámetros de preferencias no
observables tienen una distribución Gumbel (Valor Extremo Tipo I). Con este supuesto,
la participación de mercado de cada alternativa ij se puede representar por la siguiente
ecuación:16
s 
ln  ij  = αij (Z) − β ⋅ rij − γ ⋅ pij + θ ij
 s0 
15
(5)
El precio relevante es el precio por minuto de prepago o contrato, por lo que no es necesario indexar
por el servicio o no de internet móvil.
16
Ver Berry (1994) o Gómez-Lobo, Rau y Krell (2008) para los pasos de este desarrollo.
40
donde sij es la participación de mercado del servicio ij y s0 es la participación de
mercado de la opción de no tener celular.
La ecuación (5) puede ser estimada con los datos agregados de la industria para cada
modalidad. El sistema de ecuaciones (5) se puede estimar simultáneamente para tomar
en cuenta posibles correlaciones entre los errores, θ, de cada modalidad ij. También se
debe considerar que los precios de los servicios móviles son endógenos a la demanda de
uso por estos servicios, por lo que es necesario estimar las ecuaciones utilizando
variables instrumentales.
Un problema particular surge por el hecho de que la penetración de la telefonía móvil
supera el 100% en Chile. Las participaciones de mercado sim y s0 deben ser menores a
uno, por lo que se requiere normalizar el ‘mercado relevante’ antes de poder calcular
estas participaciones de mercado. En este trabajo, el mercado relevante asume que todos
los habitantes podrían tener hasta dos teléfonos móviles en promedio. Con esta
normalización es posible calcular participaciones de mercado entre 0 y 1.
5.2 Tráfico y servicios anexos
Para modelos los tráficos, primero se calculan los MOU de cada tipo de flujo para la
industria agregada. Se consideraron cuatro tipos distintos de flujos:
•
Tráfico de salida desde teléfonos móviles a teléfonos fijos (tráfico de salida
hacia redes fijas)
•
Tráficos de entrada hacia redes móviles provenientes de redes fijas (tráfico de
entrada desde redes de telefonía fija)
•
Tráfico de salida desde teléfonos móviles hacia teléfonos móviles de redes de
otras compañías (tráfico de salida móvil exo-red)
•
Tráfico de salida desde teléfonos móviles hacia teléfonos móviles de redes de la
misma compañía (tráfico de salida intra-red)
•
Tráfico de mensajes (SMS, MMS u otros)
•
Tráfico de larga distancia internacional, tanto de entrada como de salida
41
También es importante señalar que a nivel de la industria, los tráficos de entrada hacia
las redes móviles provenientes de otras redes móviles, tienen que ser iguales a los
tráficos de salida desde redes móviles (off-net y on-net) por lo que al modelar los flujos
de salida, se está también modelando los flujos de entrada.
Formalmente, los MOU de cada tipo de tráfico se modelaron como un sistema de
ecuaciones relacionadas, con la siguiente especificación genérica:
im
im
ln(MOU sfim ) = α 0sf
+ α1sf
⋅Y + α 2imsf ⋅ psfim + δsf′im ⋅ Xsfim + ε sfim
im
im
im
ln(MOUorim ) = α 0or
+ α1or
⋅Y + α 2or
⋅ porim + δor′im ⋅ Xorim + εorim
im
im
im
ln(MOUirim ) = α 0ir
+ α1ir
⋅Y + α 2ir
⋅ pirim + δir′im ⋅ Xirim + εirim
(7)
im
im
im
ln(MOUefim ) = α 0ef
+ α1ef
⋅Y + α 2ef
⋅ pf + δef′im ⋅ Xefim + εefim
im
im
im
im
im
im
′im ⋅ Xsms
ln(MOU sms
) = α 0sms
+ α1sms
⋅Y + α 2imsms ⋅ psms
+ δsms
+ ε sms
Donde los MOU son los minutos promedio por abonado, el subíndice sf representa los
flujos de salida hacia redes fijas, or los flujos de salida hacia otras redes móviles (offnet), ir los flujos de salida hacia la red de la propia compañía (on-net), ef el flujo de
entrada desde redes de telefonía fija y sms son el número de mensajes SMS y MMS. Se
estima un sistema separado para cada servicio im.
En términos generales, cada flujo puede depender de diversas variables, incluyendo: el
nivel de ingreso o actividad económica, Y, y el precio relevante. Para los flujos de
salida, este precio corresponde al precio promedio por minuto de la modalidad (prepago,
contrato). En el caso de los flujos on-net, este precio es distinto que para una llamada
off-net, lo mismo para los flujos hacia una red fija. Para el flujo de entrada y dado el
esquema de “quien llama paga” operativo en Chile, el precio relevante es el que
enfrenta el que hace la llamada desde una red fija. Por lo tanto, este precio es el precio
promedio de una llamada de telefonía fija. Ahora, como este precio incluye tanto
llamadas hacia otras redes fijas y sabemos que el precio es mayor para una llamada
hacia una red móvil que fija, por lo que un precio más apropiado para incluir en la
ecuación de MOU de entrada desde redes fijas podría ser el cargo de acceso a las redes
móviles. En la aplicación empírica se probará cada una de estas opciones.
42
El vector X contiene una serie de variables para controlar por los sesgos de selección
que se pueden producir en los tráficos de cada tipo de abonado. Como se discute en la
próxima sección, es muy probable que entre los abonados con contrato exista una sobre
representación de individuos con una intensidad alta de llamadas y poca sensibilidad al
precio por minuto. Entre los conectados de prepago es probable que exista una sobre
representación de individuos con una menor demanda por llamadas pero superior a la de
los individuos sin servicio móvil. Más aún, esta composición se modificará con cambios
en los precios y otras variables del modelo. Por lo tanto, es necesario incluir algunas
variables que corrijan por este sesgo de selección.
Para corregir por sesgo de selección se utilizarán varias alternativas. Una primera
alternativa es incorporar la tasa de penetración del servicio, como una variable
explicativa adicional en el vector X. Complementario con lo anterior, también se
incluyeron en algunas especificaciones las variables de corrección de Dubin y
McFadden (1984) definida en la siguiente sección de este informe.
El sistema de ecuaciones (7) se estima simultáneamente para tomar en cuenta posibles
correlaciones entre los errores, ε, entre ecuaciones. También se toma en cuenta que los
precios pueden estar correlacionados con el término de error en cada ecuación,
especialmente si se considera que los precios para la telefonía móvil se definieron como
un precio promedio por minuto, por lo que estarán afectados por variaciones aleatorias
del número de minutos de tráfico de cada período. Por ello, el método de estimación
debe considerar que los precios de la telefonía móvil pueden ser endógenos.
Por último, es necesario señalar que si bien el sistema de ecuaciones (7) tiene una
similitud con un sistema de demanda, no todas las ecuaciones de tráfico son demandas
en un sentido estrictamente económico. Por ejemplo, una de las ecuación del sistema (7)
son los tráficos promedio recibidos por un abonado de telefonía móvil. Hasta cierto
punto, este flujo es exógeno al individuo que recibe las llamadas y por lo tanto no se
puede considerar como una ‘demanda’ por parte del abonado receptor.
43
5.3 Algunas consideraciones teóricas y prácticas
La decisión discreta de qué servicio adquirir no es independiente del número y duración
de las llamadas que este individuo espera realizar, ni tampoco del número de llamadas
que espera recibir, ni del beneficio de los otros servicios que ofrece cada opción. En
definitiva, la utilidad de tener un teléfono móvil depende justamente de su capacidad
para recibir y hacer llamadas, mandar mensajes o acceder a internet móvil.
Esto implica que la selección de servicio dependerá del uso de estos servicios (acceso a
internet, minutos de salida, minutos de entrada, etc.) bajo cada modalidad. En términos
teóricos el problema de elección del individuo es un problema que se denomina
“discreto/continuo” en la literatura ya que existe una elección discreta de qué modalidad
adoptar, junto con una decisión continua de cuantas unidades de cada servicio consumir
bajo cada modalidad (minutos).
Ambas decisiones (la discreta y la continua) dependen de los mismos parámetros de la
función de utilidad. Por lo tanto, en estricto rigor, los parámetros de la función de
utilidad que determinan la decisión de optar por una modalidad de telefonía móvil,
también deben estar presentes en la decisión de cuántos minutos u otros servicios
consumir bajo cada modalidad. Más aún, ambas decisiones deberían derivarse de una
misma función de utilidad.
En el Anexo 1 se muestra con un modelo simplificado donde sólo se considera la
demanda por llamadas de telefonía móvil que las demandas de tráfico y acceso están
relacionadas. Sin embargo, se muestra que imponer dicha relación implica adoptar
formas funcionales bastante restrictivas.
En principio entonces, se podría estimar simultáneamente el modelo que consiste en el
sistema de demanda (7) y la ecuación de utilidad indirecta (2). Sin embargo, para los
propósitos del presente trabajo hay varias dificultades que hacen inviable esta
alternativa empírica.
En primer lugar, el interés del presente estudio es estimar una ecuación de demanda
para varios tipos de tráficos distintos (salidas hacia redes fijas, salidas off-net/on-net,
44
entradas desde redes fijas, SMS). En principio, es posible ampliar el modelo estructural
para acomodar varias demandas, pero implica asumir formas funcionales poco realistas.
Por ejemplo, Fen, Fullerton y Gan (2005) estiman un modelo de elección de automóvil,
junto con la demanda por kilómetros manejados y la edad del auto comprado. Estas
últimas dos variables son continuas. Sin embargo, la forma funcional adoptada para que
exista una plena consistencia entre las ecuaciones de demanda y la función de utilidad
indirecta implica ciertas restricciones al comportamiento de los individuos; entre ellas,
que el efecto ingreso es el mismo para la demanda de todas las variables continuas.
En segundo lugar, estimar un modelo completamente estructural requiere, idealmente,
contar con una base de datos a nivel de individuos, siendo que en nuestro caso sólo
contamos con información agregada para la industria.
En tercer lugar, la información disponible para este estudio es limitada. Los modelos
estructurales por lo general requieren más información para estimar parámetros con
cierto grado de precisión, o al menos más que modelos reducidos más simples.
Por lo motivos anteriores, el modelo empírico desarrollado en este trabajo es un modelo
reducido donde no se imponen las restricciones de igualdad de parámetros entre las
demandas acceso y de tráfico (las ecuaciones de los sistemas (6) y (7)). Sin embargo,
intenta recoger el espíritu de un modelo estructural, incorporando en las ecuaciones de
tráfico la penetración de la modalidad de servicio y corrigiendo por sesgo de selección,
asunto que se discute a continuación.
Para los propósitos del presente estudio, el modelo presentado en el Anexo 1 revela otro
asunto de suma importancia para el análisis econométrico. Las demandas de tráfico (7)
dependen de un parámetro no observable, η. Aun cuando en la población, el promedio
de este parámetro puede ser cero, entre aquellos que optan por tener un teléfono móvil,
especialmente uno de contrato, este parámetro ya no tiene un valor esperado de cero.
Más aún, como el valor esperado de este parámetro depende de la decisión de la
modalidad adoptada por el individuo, decisión que depende a su vez de los precios por
minuto de los servicios de cada modalidad, el valor esperado de η entre aquellos que
45
optan por una opción en particular será una función del precio por minuto de esta
opción. En términos más formales:
E η im, pim  ≠ 0 .
(8)
Esto significa que si se estiman las ecuaciones (7) para cada modalidad por separado,
existirá un problema clásico de endogeneidad en la estimación y los parámetros
estimados serán sesgados e inconsistentes. Este es un ejemplo clásico de sesgo de
selección. Intuitivamente, entre los que tienen teléfono móvil de contrato, por ejemplo,
están aquellos con mayor valoración relativa por el servicio y cuyas demandas por
tráfico son menos sensibles a variaciones en el precio por minuto.
Dubin y McFadden (1984), Barrios (2004) y Bourguignon, Fournier y Gurgand (2008)
proponen varios métodos para estimar el modelo de demanda bajo estas condiciones. En
el modelo empírico que se estimará más adelante en este proyecto se explorará la
inclusión de los términos de corrección por sesgo de selección en las ecuaciones de
tráfico según lo que se desprende de esta literatura.
5.4 Datos disponibles
Los datos utilizados son agregados para la industria entregada por la Subsecretaría de
Telecomunicaciones. Contiene información de abonados y tráficos de voz, mensuales,
separados entre clientes de prepago y contrato (entre otros), desde abril 2006 hasta
diciembre 2012. Esta base también incluye información del número de abonados con
internet móvil (2G y 3G).
La base anterior fue complementada con información públicamente disponible en la
página web de la Subtel sobre el número de mensajes SMS y MMS mensuales, sin
diferenciar por tipo de cliente.
La principal debilidad de la base es que no contiene información de precios de los
servicios de esta industria. Para ello se obtuvo del Índice de Precios al Consumidor del
INE se obtuvieron los índices de precios de equipos de telefonía móvil, de una conexión
46
a internet banda ancha fija, del pack de servicio telefónico (que puede incluir TV cable
o Internet además de telefonía fija), del precio por minuto de llamada desde un teléfono
fijo y del precio por minuto de llamada desde un teléfono móvil (sin diferenciar si es
una llamada on-net u off-net), y el agregado de Precios al Consumidor, o IPC. Esta
información está disponible desde enero 2009 hasta la fecha.
Como variable de ingreso o actividad económica se utiliza el Índice de Actividad
Económica Mensual (IMACEC) publicado por el Banco Central de Chile.17
Finalmente, también se construyó una variable de precios de equipos utilizando la serie
de “Telephone Hardware, calculators, and otehr consumer information ítems” del
Índice de Precios al Consumidor de Estados Unidos (CPI). Este índice fue transformado
a pesos utilizando el tipo de cambio nominal promedio mensual reportado por el Banco
Central de Chile. El propósito de genera esta variable es que es exógena a las
particularidades del mercado local. Sin embargo, esta variable tiene una correlación de
0,94 con la índice para el precio del equipo móvil del IPC publicado por el INE.
5.5 Resultados
5.5.1 Modelo acceso
A continuación se presentan los resultados del modelo de estimación de penetración de
abonados. Como se indicó en la Sección 5.1 y Figura 1 de este informe, se definieron
cinco opciones:
•
Sin acceso a telefonía móvil (sa)
•
Servicio móvil de prepago:
o Sin acceso a internet (pp/si)
o Con acceso a internet móvil (2G o 3G) (pp/ci)
•
Servicio móvil de contrato:
o Sin acceso a internet (c/ci)
o Con acceso a internet móvil (2G o 3G) (c/ci)
17
http://www.bcentral.cl/estadisticas-economicas/series-indicadores/index.htm
47
Además, se debe recordar que la penetración total en Chile es mayor al 100% (hay más
de un abonado por persona) por lo que las penetraciones fueron normalizadas
multiplicando la población por dos.18
Cuadro 3: Resultados Modelo de Penetración
Contrato c/
internet
Prepago c/
internet
Contrato s/
internet
Prepago s/
internet
Ln(sc/ci/ssa)
(1)
Ln(spp/ci/ssa)
(2)
Ln(sc/si/ssa)
(3)
Ln(spp/si/ssa)
(4)
Ln (Imacec)
3.186***
2.712**
1.508***
2.258***
(0.589)
(1.062)
(0.478)
(0.364)
Ln (Precio equipo mov. US)t-1
-0.532*
-0.347
-0.954***
-0.534***
Variables
(0.274)
(0.493)
(0.222)
(0.169)
-7.523***
-8.589**
-0.209
-2.049*
(1.850)
(3.337)
(1.501)
(1.144)
2.125
1.676
1.446
1.350
(2.089)
(3.768)
(1.695)
(1.292)
Febrero
0.162***
0.117
0.0822*
0.118***
(0.0543)
(0.0980)
(0.0441)
(0.0336)
Marzo
-0.219***
-0.222**
-0.0678
-0.124***
(0.0581)
(0.105)
(0.0471)
(0.0359)
Abril
-0.166***
-0.138
-0.0290
-0.0997***
(0.0514)
(0.0927)
(0.0417)
(0.0318)
Mayo
-0.0955*
-0.0997
-0.0825**
-0.116***
(0.0518)
(0.0934)
(0.0420)
(0.0320)
Junio
-0.0859*
-0.0964
-0.0516
-0.111***
(0.0479)
(0.0864)
(0.0389)
(0.0296)
Julio
-0.0148
-0.0350
-0.0328
-0.0697**
(0.0474)
(0.0854)
(0.0384)
(0.0293)
Agosto
-0.0489
-0.0286
-0.0633
-0.0973***
(0.0489)
(0.0883)
(0.0397)
(0.0303)
Septiembre
-0.0242
-0.0276
-0.0971**
-0.0962***
Ln (Precio min. movil)t-1
Ln (Precio min. fijo)t-1
(0.0490)
(0.0883)
(0.0397)
(0.0303)
Octubre
-0.193***
-0.170*
-0.113**
-0.176***
(0.0548)
(0.0989)
(0.0445)
(0.0339)
Noviembre
-0.229***
-0.218**
-0.119**
-0.196***
(0.0596)
(0.107)
(0.0483)
(0.0368)
Diciembre
-0.377***
-0.277*
-0.189***
-0.265***
(0.0795)
(0.143)
(0.0645)
(0.0492)
Constante
-14.22***
-12.96**
-3.706
-8.124***
(3.157)
(5.693)
(2.562)
(1.952)
47
0.987
47
0.960
47
0.941
47
0.981
Observaciones
R2
Nota: Error estándar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
18
Implícitamente, esta normalización implica que la penetración máxima en Chile seria de dos teléfonos
móviles por persona.
48
El Cuadro 3 muestra las estimaciones de las ecuaciones del modelo logístico
multinomial. Cada columna presenta los resultados para una de las opciones
(normalizada por la opción de no tener teléfono móvil). La primera columna es para los
abonados de contrato con plan de acceso a internet móvil. La segunda columna es para
los abonados de prepago con plan de acceso a internet móvil. La tercera y cuarta
columna es para contrato y prepago sin acceso a internet móvil, respectivamente.
Las variables independientes incluyen el logaritmo del IMACEC, para controlar por la
evolución de la actividad económica, el logaritmo del precio de equipos de teléfonos en
Estados Unidos (expresado en pesos chilenos utilizando el tipo de cambio nominal del
mes), el precio por minuto de telefonía móvil según registrado por el INE en el IPC, el
precio por minuto de una llamada desde un teléfono fijo, según registra el INE en el
IPC, y variables discretas mensuales. Las tres variables de precios han sido previamente
deflactadas por el IPC y se incluyen con un mes de rezago en las ecuaciones.19
Se puede ver que en general todas las variables tiene el signo esperado. La actividad
económica aumenta la penetración de los cuatro servicios, y con un coeficiente mayor
en el caso de los servicios con internet móvil. El precio del equipo móvil de EEUU,
usado como proxy del precio doméstico, es significativo en tres de las cuatro ecuaciones
y tiene el signo esperado. El precio por minuto también tiene el signo esperado y es
negativo con excepción de la ecuación de servicio de contrato sin internet. Se debe
recordar que este precio no distingue entre el precio de un minuto prepago del minuto
contrato. Desafortunadamente, no se pudo contar con otra información para el presente
estudio. Finalmente, el precio promedio de una llamada desde la red fija, aumenta la
penetración de la telefonía móvil (en sus cuatro modalidades) pero no es
estadísticamente significativo en ninguna de las ecuaciones.
Los Gráficos 28 a 31 muestran la evolución de la penetración en cada uno de los
distintos servicios, junto con los valores predichos por el modelo anterior.
19
En el caso de los precios por minuto, fijo y móvil, el rezago tiene por finalidad evitar problemas de
endogeneidad. En el caso del precio de los equipos telefónicos el rezago tiene por finalidad controlar por
considerar que los precios internacionales de los equipos no se transmiten a los precios domésticos
inmediatamente.
49
El Cuadro 4 presente el mismo modelo, pero eliminando las variables que no fueron
estadísticamente significativas en los modelos del Cuadro 3.20 Se puede observar que
los coeficientes que permanecen en las ecuaciones son estables, en el sentido que no
difieren mucho de las presentadas en el Cuadro 3. Por otro lado, los Gráficos 32 a 36
muestran que este modelo más parsimonioso ajusta bastante bien a las cifras efectivas
de la penetración de cada servicio.
Gráfico 28: Penetración real versus estimada del servicio de contrato y con acceso
a internet
20
Se mantuvieron todas las variables discretas mensuales. Se eliminaron variables que individualmente
no fuese significativas a un nivel de significancia de 10%.
50
Gráfico 29: Penetración real versus estimada del servicio de pre-pago y con acceso
a internet
Gráfico 30: Penetración real versus estimada del servicio de contrato sin acceso a
internet
51
Gráfico 31: Penetración real versus estimada del servicio de pre-pago sin acceso a
internet
52
Cuadro 4: Resultados Modelo de Penetración eliminando variables no
significativas
Variables
Ln (Imacec)
Ln (Precio equipo mov. US)t-1
Ln (Precio min. movil)t-1
Contrato c/ Prepago c/ Contrato s/ Prepago s/
internet
internet
internet
internet
Ln(sc/ci/ssa) Ln(spp/ci/ssa) Ln(sc/si/ssa) Ln(spp/si/ssa)
(1)
(2)
(3)
(4)
3.282***
2.894***
1.420***
2.237***
(0.530)
(0.996)
(0.346)
(0.280)
-0.350*
-0.816***
-0.419***
(0.207)
(0.164)
(0.129)
-6.794***
-8.483***
(0.931)
(1.528)
-1.715***
Febrero
0.173***
0.130
(0.0525)
(0.0950)
(0.0416)
(0.0318)
Marzo
-0.218***
-0.231**
-0.0581
-0.118***
(0.0576)
(0.104)
(0.0448)
(0.0344)
Abril
-0.172***
-0.149
-0.0277
-0.101***
(0.0510)
(0.0917)
(0.0410)
(0.0312)
Mayo
-0.0982*
-0.107
-0.0783*
-0.115***
(0.0515)
(0.0932)
(0.0409)
(0.0312)
Junio
-0.0872*
-0.104
-0.0503
-0.110***
(0.0483)
(0.0861)
(0.0395)
(0.0299)
Julio
-0.0182
-0.0426
-0.0335
-0.0709**
(0.0477)
(0.0854)
(0.0390)
(0.0296)
Agosto
-0.0488
-0.0303
-0.0590
-0.0950***
(0.0491)
(0.0886)
(0.0393)
(0.0299)
Septiembre
-0.0109
-0.0146
-0.0842**
-0.0859***
(0.302)
0.0832**
0.121***
(0.0486)
(0.0876)
(0.0386)
(0.0295)
Octubre
-0.187***
-0.169*
-0.101**
-0.168***
(0.0545)
(0.0994)
(0.0417)
(0.0322)
Noviembre
-0.233***
-0.231**
-0.112**
-0.193***
(0.0587)
(0.106)
(0.0457)
(0.0351)
Diciembre
-0.374***
-0.289**
-0.170***
-0.254***
(0.0775)
(0.143)
(0.0563)
(0.0441)
Constante
-15.63***
-15.63***
-4.035*
-8.645***
(2.843)
(4.541)
(2.411)
(1.820)
47
0.987
47
0.960
47
0.939
47
0.980
Observaciones
R2
Nota: Error estandar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
53
Gráfico 32: Penetración real versus estimada del servicio de contrato y con acceso
a internet, modelo parsimonioso
Gráfico 33: Penetración real versus estimada del servicio de pre-pago y con acceso
a internet, modelo parsimonioso
54
Gráfico 34: Penetración real versus estimada del servicio de contrato sin acceso a
internet, modelo parsimonioso
Gráfico 35: Penetración real versus estimada del servicio de pre-pago sin acceso a
internet, modelo parsimonioso
55
Para proyectar la demanda hacia el futuro se utiliza el modelo parsimonioso para el caso
de los abonados. Los resultados para los modelos de tráficos se presentan en las
siguientes secciones.
5.5.2 Resultados tráficos on-net, off-net, fijo-móvil entrada, fijo-móvil
salida
Los modelos de tráfico se estimaron separadamente entre aquellos on-net, off-net, fijo
móvil entrada y fijo-móvil salida, y los de larga distancia internacional, mensajería y
servicios complementarios. Esto por cuanto los primeros cuatro están diferenciados en
la base de datos entre pre-pago y contrato, mientras que mensajería no lo está. Por otro
lado, los tráficos de larga distancia internacional y servicios complementarios se asume
que obedecen a otras dinámicas que los cuatro tráficos más comunes (on-net, off-net,
fijo entrada, fijo salida). A continuación se presentan los resultados para estos últimos
cuatro tráficos.
Antes de proseguir es instructivo examinar los tráficos promedio por cliente durante los
últimos años para poder destacar algunos patrones que se evidencia en esta información.
El Gráfico 36 presenta los MOU de los cuatro tráficos para los clientes de contrato
mientras que el Gráfico 37 presenta la misma información para los clientes de prepago.21
Con respecto a los tráficos promedio por cliente de contrato, destaca que los tráficos
móvil-móvil on-net son los más importantes, siendo entre 100 y 140 minutos por mes
por abonado. También destaca que, con excepción de una baja en el año 2010, este
tráfico presenta un aumento gradual en el tiempo, pasando de poco más de 100 minutos
promedio mensual en el año 2009 a más de 120 minutos promedio mensual hacia el
final del período. Los tráficos móvil-móvil off-net también muestran un aumento
durante el período, pasando de cerca de 45 minutos promedio mensual por abonado
hasta el comienzo del 2011 hasta llegar a cerca de 60 minutos promedio hacia finales
del 2012.
21
Ambos gráficos presentan la misma información del Gráfico 17 al 20 pero desagregando entre clientes
de prepago y de contrato.
56
Gráfico 36: MOU efectivo cliente de contrato
Lo otro que se destaca del Gráfico 36 es que los flujos móvil-fijo, tanto de entrada como
de salida, muestran una disminución a lo largo de todo el período, tal vez con una
tendencia a estabilizarse durante los últimos dos años.
Para los clientes de prepago, los flujos móvil-fijo, tanto de entrada como de salida,
también muestran una disminución marcada durante el período. Los flujos on-net, luego
de un período de aumento se han tendido a estabilizar mientras que los flujos off-net
muestran una disminución durante el período.
Para proyectar estos flujos hacia el futuro, una posibilidad sería utilizar las tendencias
que se evidencian en los gráficos con un aumento tendencial en los flujos promedio
móvil-móvil (off-net y on-net) de los clientes de contrato, un estancamiento o
disminución de estos flujos para los clientes de prepago, y una disminución en los
tráficos fijo-móvil para ambos tipos de clientes.
57
Gráfico 37: MOU efectivo cliente de prepago
Sin embargo, es razonable suponer que la dinámica de los tráficos obedece a factores
sistemáticos que se pueden estimar para así proyectar con mayor certeza los flujos
futuros. De allí que en este estudio se postule estimar un modelo estadístico, presentado
en abstracto en la Sección 5.2 del presente informe, que dé cuenta de la evolución de los
tráficos y que permita proyectar éstos hacia el futuro en función de algunas variables
explicativas.
Entre los factores más importantes que creemos que influye en la dinámica de los
tráficos es la penetración del servicio. Como ya se señaló más arriba en este informe, y
como se demuestra en el modelo presentado en el Anexo 1, es razonable postular que a
medida que aumenta la penetración del servicio, los tráficos promedio caen. Esto por
cuanto, los abonados marginales son probablemente individuos cuya demanda por el
servicio es menor. De lo contrario, probablemente se habrían conectado antes. Por
ejemplo, en la medida que el número de abonados aumenta por que este servicio se
extiende hacia grupo de edad más jóvenes (10 a 16 años) o por individuos que quieren
tener dos o más móviles para poder aprovechar las ofertas on-net de distintas empresas,
se tendería a esperar una reducción en los tráficos promedio. En el primer caso, por que
58
los grupos de edad más jóvenes puede que tengan teléfono para recibir llamadas de sus
padres y estar ubicables por éstos, pero no por una demanda de comunicación regular.
En el caso de los individuos con más de un teléfono, los tráficos promedio caen debido
a que la misma demanda por comunicación (expresada en minutos) del individuo ahora
se reparte en más de una cuenta.
Por lo tanto, en los modelos de tráfico que se estimaron, se puso especial énfasis en el
efecto que tiene la penetración (tanto de pre-pago, contrato como de telefonía fija) en
explicar la dinámica de los MOU.
Otros factores importantes que influyen en los tráficos promedio son el precio de los
servicios, la actividad económica y posibles efectos de red. Éstos últimos se refieren a
que un abonado puede que utilice más el servicio en la medida que existan más personas
conectadas.
Antes de presentar los modelos finales estimados en el marco del presente proyecto, se
discuten primero algunos resultados generales que se obtuvieron luego de muchas
estimaciones exploratorias:
1) La penetración de internet móvil (tanto agregada como diferenciada entre
prepago y contrato) no pareciera explicar la dinámica de los tráficos on-net, offnet, entrada fijo-móvil, salida móvil-fijo. En ninguno de los modelos
exploratorios estimados para estos tráficos resultó significativa estadísticamente
alguna de las variables relacionadas con internet móvil.22 Sí resultó significativa
para explicar los tráficos de mensajería, como se discutirá más adelante. Por lo
tanto, estos resultados son consistentes con el estudio en Alemania que se
resumió en la Sección 4.4, donde la penetración de internet móvil afectó los
tráficos de mensajería pero no los de voz.
2) El precio por minuto de telefonía móvil tomada del IPC sólo resultó ser una
variable significativa en los tráficos de pre-pago. En los modelos de tráfico de
22
Se probaron distintas definiciones de la penetración de internet móvil, incluyendo la penetración
absoluta de este servicio así como la proporción de abonados con internet sobre los abonados totales de
prepago y contrato, respectivamente.
59
contrato, esta variable no fue estadísticamente significativa. Esto es razonable,
toda vez que los planes de contrato incluyen un conjunto de minutos gratis con
el pago del cargo fijo, variable no disponible en la base de datos. Además,
debido a la preponderancia de los abonados de prepago entre los abonados de la
industria, es probable que el precio incluido en el IPC sea representativo del
precio de esta modalidad de servicio. Por ambas razones, es esperable que la
variable de precio por minuto disponible (la del IPC) sea más relevante para
explicar el comportamiento en los servicios de prepago que en los servicios de
contrato.
3) El índice de actividad económica no pareciera explicar la dinámica de los flujos
con excepción de los de entrada fijo-móvil, y algunos de larga distancia y
servicios complementarios. Así, si bien la actividad económica explicaría el
aumento de la penetración de la telefonía móvil en Chile, una vez que los
individuos están conectados al servicio, los cambios en la actividad económica
no pareciera afectar mucho la intensidad con que se usa la telefonía móvil. En el
caso de las entradas desde redes fijas hacia móviles, es posible que la actividad
económica general sí tenga un efecto significativo debido a la alta proporción de
empresas e instituciones que cuentan con servicios de red fija.
4) La evolución del cargo de acceso para llamadas a móviles no está relacionada
con la dinámica de los flujos fijo-móvil de entrada, con excepción de los de
entrada LDI y SSCC para clientes de prepago. Es probable que los otros tráficos
estén relacionados con otro tipo de fenómeno como, por ejemplo, la proporción
de teléfonos fijos bloqueados para llamadas a teléfonos móviles o, en el caso de
las empresas e instituciones, el nivel de actividad económica.
5) Por último, la inclusión de variables de corrección de sesgo de selección, en
particular las propuestas por Dubin y McFadden (1984) construidas a partir del
modelo de abonados, no fueron significativas en la mayoría de las estimaciones.
Cuando sí fueron significativas, eliminaban los efectos de las variables de
penetración en las ecuaciones de tráficos. Esto último sugiere que las variables
de penetración están controlando por sesgo de selección en estas ecuaciones ya
60
que serían co-lineales con las variables propuestas por Dubin y McFadden
(1984).
A continuación se presentan los resultados de los modelos de tráfico estimados. Si bien
se realizaron muchas estimaciones preliminares y exploratorias, por razones de espacio
sólo se presentan los modelos preferidos finales. Los puntos anteriores resumen las
conclusiones generales de las estimaciones preliminares.
Del Cuadro 5 se desprende que los MOU off-net y móvil fijo de salida de los clientes de
contrato están inversamente relacionados con la penetración del servicio. Esto es
esperable como se ha comentado anteriormente en este informe. Por otro lado, el MOU
de los tráficos on-net aumentan con la penetración. Como se vio en el Gráfico 36, estos
tráficos han aumentado durante los últimos años. Una posible explicación es que como
consecuencia de la diferenciación de tarifas entre las llamadas on-net y off-net, que es
más marcada para los planes de contrato que los de prepago, se haya incentivado la
migración de “comunidades de usuarios” hacia una misma compañía, aumentando los
tráficos on-net para este tipo de abonados.
Los tráficos off-net aumentan con la penetración de prepago. Esto es razonable ya que a
medida que hay más usuarios de prepago, hay más clientes donde llamar. Este efecto
sería un efecto de red, en que mientras más individuos estén conectados al servicio,
mayor es el beneficio de estar conectado también ya que hay una red más amplia de
usuarios a quien llamar. Sin embargo, el coeficiente de la penetración de contrato es
mayor en términos absolutos que el coeficiente asociado a la penetración de prepago,
por lo que para aumentos similares en ambas penetraciones, predomina el efecto
negativo sobre los MOU de la penetración de contrato.
Para el caso de los tráficos fijo-móvil de entrada, la penetración de clientes de contrato
no pareciera afectar los flujos, pero sí afecta el MOU la penetración de la telefonía fija y
el nivel de actividad económica. Finalmente, los MOU rezagados en un mes de cada
ecuación también afectan los respectivos tráficos.
61
Como se mencionó, el precio de un minuto de llamada no fue significativo en explicar
los tráficos de los clientes de contrato, por las razones expuestas en el punto (2) de más
arriba.
Cuadro 5: Resultado estimación MOU clientes contrato
Variables
Penetración contrato
Ln(On-net)
(1)
0.446***
Ln(Off-net)
(2)
-1.297*
(0.120)
(0.761)
Penetración pre-pago
Ln(Fijo
entrada)
(3)
Ln(Fijo salida)
(4)
-0.793***
(0.175)
0.812**
(0.399)
Penetración fijo
10.19***
(3.012)
Ln(Imacec)
0.697**
(0.336)
Variable dep. rezagada
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Constant
Observaciones
R2
0.639***
0.680***
0.799***
0.642***
(0.0700)
(0.0736)
(0.0379)
(0.0657)
-0.0595*
-0.0917***
-0.0228
-0.0690***
(0.0305)
(0.0275)
(0.0462)
(0.0255)
0.153***
0.123***
0.266***
0.182***
(0.0315)
(0.0289)
(0.0464)
(0.0271)
-0.00748
-0.0265
-0.0306
-0.0129
(0.0305)
(0.0278)
(0.0446)
(0.0254)
0.00749
0.0355
0.0246
0.0611**
(0.0304)
(0.0276)
(0.0445)
(0.0254)
0.0465
0.00317
0.0445
0.0253
(0.0305)
(0.0284)
(0.0432)
(0.0253)
0.0281
0.0723***
0.0614
0.0616**
(0.0304)
(0.0280)
(0.0429)
(0.0254)
0.0470
0.0487*
0.0744*
0.0599**
(0.0304)
(0.0280)
(0.0432)
(0.0253)
-0.0173
-0.00104
-0.0167
0.00137
(0.0304)
(0.0283)
(0.0429)
(0.0253)
0.0938***
0.0669**
0.0696
0.0897***
(0.0307)
(0.0280)
(0.0465)
(0.0256)
0.00474
0.0122
0.0181
0.0130
(0.0304)
(0.0286)
(0.0472)
(0.0253)
0.0635**
0.0577**
-0.00525
0.0828***
(0.0304)
(0.0280)
(0.0570)
(0.0254)
1.534***
1.001***
-5.002**
1.374***
(0.311)
(0.236)
(2.133)
(0.269)
59
0.806
59
0.834
59
0.918
59
0.943
Nota: error estándar entre paréntesis; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.
62
Los Gráficos 38 al 41 muestran los flujos efectivos y los predichos con los modelos
presentados en el Cuadro 5. Se puede observar un buen ajuste para todos los flujos.
Gráfico 38: MOU efectivo y estimado: on-net contrato
Gráfico 39: MOU efectivo y estimado: off-net contrato
63
Gráfico 40: MOU efectivo y estimado: fijo-móvil entrada contrato
Gráfico 41: MOU efectivo y estimado: fijo-móvil salida contrato
64
Cuadro 6: Resultado estimación MOU clientes prepago
Variables
Ln(Precio por minuto)t-2
Ln(Fijo
entrada)
(3)
Ln(On-net)
(1)
Ln(Off-net)
(2)
-1.712*
-1.775*
-1.568*
(0.874)
(1.049)
(0.802)
Penetración contrato
Ln(Fijo salida)
(4)
1.717*
(1.038)
Penetración pre-pago
-0.544*
-2.503***
-3.126***
-1.587***
(0.315)
(0.799)
(0.385)
(0.398)
0.706***
0.330***
-0.0156
0.591***
(0.0781)
(0.104)
(0.124)
(0.0706)
-0.0839***
-0.110**
-0.116***
-0.108***
(0.0321)
(0.0459)
(0.0439)
(0.0323)
Marzo
0.0388
-0.134***
-0.0144
0.0274
(0.0309)
(0.0443)
(0.0440)
(0.0318)
Abril
-0.0388
-0.157***
-0.107***
-0.143***
(0.0302)
(0.0483)
(0.0411)
(0.0310)
0.0353
-0.166***
-0.102**
-0.0333
(0.0307)
(0.0494)
(0.0438)
(0.0339)
-0.0634**
-0.225***
-0.140***
-0.0943***
(0.0305)
(0.0546)
(0.0453)
(0.0340)
Julio
0.00731
-0.190***
-0.111**
-0.0741**
(0.0312)
(0.0550)
(0.0440)
(0.0339)
Agosto
0.00751
-0.180***
-0.0689
-0.0758**
(0.0301)
(0.0506)
(0.0428)
(0.0323)
-0.0349
-0.187***
-0.144***
-0.0909***
(0.0300)
(0.0516)
(0.0426)
(0.0330)
-0.0272
Variable dep. rezagada
Febrero
Mayo
Junio
Septiembre
Octubre
0.0242
-0.132***
0.0260
(0.0299)
(0.0512)
(0.0455)
(0.0329)
Noviembre
-0.000195
-0.138***
-0.0348
-0.0451
(0.0303)
(0.0507)
(0.0400)
(0.0329)
Diciembre
0.00780
0.0127
0.0270
0.0306
(0.0305)
(0.0432)
(0.0403)
(0.0303)
1.486***
2.976***
3.998***
1.943***
(0.432)
(0.575)
(0.497)
(0.391)
46
46
46
46
0.843
0.900
0.976
0.977
Constant
Observaciones
R
2
Nota: error estándar entre paréntesis; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.
El Cuadro 6 muestra los resultados de las estimaciones de los tráficos de prepago. Como
se señaló más arriba, en este caso el precio por minuto es significativo y tiene el signo
esperado, salvo para las llamadas entrantes donde este precio es menos relevante.23 Los
coeficientes estimados implican elasticidades de los tráficos al precio bastante altas, de 23
Los resultados son muy parecidos si es que en lugar de introducir el precio por minuto rezagado en dos
meses, se incluye el precio rezagado un mes pero instrumentalizado con el precio del mes pasado.
65
1,5 a -1,8, dependiendo del flujo, en el corto plazo, e incluso mayores en el largo plazo.
Estas elasticidades son muy superiores a las elasticidades reportadas en la literatura
académica internacional revisada en la Sección 4 de este informe. Además, estas
elasticidades implican que, todo lo demás constante, el gasto de los clientes aumenta a
medida que disminuye el precio. En la próxima sección, donde se presentan las
proyecciones y los supuestos que las sustentan, volveremos sobre este punto.
La penetración de prepago tiene el efecto esperado negativo sobre cada uno de los
MOU, y al igual que en el caso de los clientes de contrato, existe un efecto de red
cruzado con los clientes de la otra modalidad en el caso de los flujos off-net.
Cada ecuación incorpora la variable dependiente rezagada en un mes, aunque en la
ecuación de tráficos fijo-móvil de entrada este rezago no parece ser significativo.24
Los Gráficos 42 a 45 muestran los MOU efectivos y predichos para cada uno de los
cuatro tráficos, respectivamente. Se puede observar un buen ajuste del modelo a los
tráficos históricos.
24
Eliminar esta variable de la estimación no altera casi nada las estimaciones ni las proyecciones que se
presentan más adelante en este informe. Se decidió no excluir esta variable del modelo de entrada fijomóvil para mantener la consistencia con los otros modelos.
66
Gráfico 42: MOU efectivo y estimado: on-net prepago
Gráfico 43: MOU efectivo y estimado: off-net prepago
67
Gráfico 44: MOU efectivo y estimado: fijo-móvil entrada prepago
Gráfico 45: MOU efectivo y estimado: fijo-móvil salida prepago
68
5.5.3 Tráficos de larga distancia internacional
Los tráficos de larga distancia internacional son bastante menores que los cuatro tráficos
discutidos en la sub-sección anterior, promediando menos de un minuto por cliente
tanto de entrada como de salida.
En el caso de estos tráficos, se denota un aumento notorio en el MOU de entrada, tanto
para clientes de prepago como contrato, en marzo del 2010, presumiblemente como
consecuencia del terremoto acaecido a finales de febrero de ese año. Por lo tanto, en el
modelo estimado para los flujos de entrada se incluyó una variable discreta que toma el
valor de uno para ese mes y cero en todos los otros meses.
Los resultados de las estimaciones se muestran en el Cuadro 7. En el caso de los clientes
de contrato, la actividad económica influye positivamente tanto en los flujos de entrada
como de salida. La penetración del servicio de contrato afecta los tráficos de entrada
para estos clientes, pero no los de salida. Por último, la variable dependiente rezagada
en un mes es significativa para explicar los flujos de entrada pero no los de salida para
el caso de los clientes de contrato.
En el caso de los clientes de prepago, los tráficos de entrada están inversamente
relacionados con la penetración de prepago. En el caso de los tráficos de salida para
estos clientes, el precio por minuto rezagado dos meses, reduce este flujo. Otra variable
relevante en la determinación de este flujo, es la variable dependiente con un mes de
rezago.
Como se explico más arriba, la variable discreta de marzo 2010 es significativa en los
modelos de flujo de entrada de larga distancia internacional, tanto para los clientes de
contrato como de prepago.
Los Cuadros 46 a 49 muestran los flujos efectivos y los estimados según los modelos
presentados en el Cuadro 6 para cada uno de los cuatro flujos de larga distancia
internacional.
69
Cuadro 7: Resultado estimación tráficos LDI
Variables
Clientes contrato
Ln(entrada) Ln(salida)
(1)
(2)
Clientes prepago
Ln(entrada) Ln(salida)
(3)
(4)
Ln(Precio por minuto)t-2
-0.922**
(0.438)
Penetración contrato
-2.138**
(0.848)
Penetración pre-pago
-2.026***
(0.154)
Dummy marzo 2010
0.238***
0.328***
(0.0759)
Ln(Imacec)
Variable dep. rezagada
Febrero
(0.0578)
1.795**
1.862***
(0.699)
(0.295)
0.617***
0.213***
0.675***
(0.0909)
(0.0596)
(0.0998)
0.0294
0.285***
-0.0284
-0.150***
(0.0552)
(0.0927)
(0.0396)
(0.0564)
-0.0231
0.0474
-0.0210
-0.0416
(0.0636)
(0.0933)
(0.0413)
(0.0547)
Abril
-0.264***
-0.0621
-0.182***
-0.157***
(0.0461)
(0.0923)
(0.0373)
(0.0543)
Mayo
-0.129***
-0.119
-0.0520
-0.0510
(0.0452)
(0.0926)
(0.0377)
(0.0573)
-0.137***
-0.134
-0.136***
-0.137**
(0.0401)
(0.0920)
(0.0372)
(0.0555)
-0.0818**
-0.114
-0.136***
-0.148**
(0.0392)
(0.0919)
(0.0373)
(0.0580)
Agosto
-0.127***
-0.0943
-0.131***
-0.0486
(0.0413)
(0.0925)
(0.0374)
(0.0597)
Septiembre
-0.0809**
-0.0835
-0.187***
-0.106*
(0.0403)
(0.0923)
(0.0376)
(0.0567)
-0.124**
-0.0850
-0.0898**
0.00173
(0.0518)
(0.0947)
(0.0383)
(0.0569)
-0.190***
-0.160*
-0.0898**
-0.0750
(0.0584)
(0.0961)
(0.0374)
(0.0545)
Diciembre
-0.297***
-0.234**
-0.0536
0.0604
(0.0901)
(0.103)
(0.0371)
(0.0548)
Constant
-7.847***
-9.662***
0.846***
-0.465***
(3.000)
(1.365)
(0.0796)
(0.163)
48
48
46
46
0.796
0.540
0.973
0.874
Marzo
Junio
Julio
Octubre
Noviembre
Observaciones
R
2
Nota: error estándar entre paréntesis; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.
70
Gráfico 46: MOU efectivo y estimado, LDI entrada para clientes de contrato
Gráfico 47: MOU efectivo y estimado, LDI salida para clientes de contrato
71
Gráfico 48: MOU efectivo y estimado, LDI entrada para clientes de prepago
Gráfico 49: MOU efectivo y estimado, LDI salida para clientes de prepago
72
5.5.4 Servicios complementarios
Otro tráfico menor es el de los servicios complementarios. En este caso, los tráficos de
entrada podrían depender del cargo de acceso, aunque en las estimaciones finales esta
variable no resultó ser estadísticamente significativa. En los tráficos de salida, el precio
relevante no es fácil de determinar, ya que muchas llamadas son gratis (a los números
800, por ejemplo) o el precio lo determina quien otorga el servicio complementario. Por
este motivo, no fue posible estimar algún efecto precio para estos tráficos. Los modelos
preferidos sólo dependen de la penetración del servicio y los tráficos rezagados en un
mes, aparte de las variable estacionales mensuales.
El Cuadro 8 muestra los resultados de los modelos preferidos para estos tráficos. En el
caso de los clientes de contrato, los flujos de entrada depende negativamente de la
penetración de prepago, posiblemente como consecuencia del menor uso de estos
servicios por los abonados prepago marginales. En el caso de los flujos de salida, el uso
por cliente depende positivamente del número de clientes de contrato.
Para el caso de los clientes de prepago, la penetración de este servicio reduce el tráfico
promedio por abonado.
Los Gráficos 50 a 53 muestran los tráficos efectivos y estimados por cliente para cada
uno de los cuatro tráficos de servicios complementarios del Cuadro 8.
73
Cuadro 8: Resultado estimación tráficos servicios complementarios
Variables
Penetración contrato
Cliente contrato
Ln(entrada)
Ln(salida)
(1)
(2)
1.476***
Clientes prepago
Ln(entrada)
Ln(salida)
(3)
(4)
(0.438)
Penetración pre-pago
Variable dep. rezagada
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Constant
Observaciones
R2
-0.408*
-2.008***
(0.239)
(0.541)
-0.656***
(0.175)
0.707***
0.504***
0.608***
0.493***
(0.0995)
(0.128)
(0.100)
(0.115)
-0.158***
0.162
-0.0766
0.0719
(0.121)
(0.0524)
(0.110)
(0.0578)
0.260**
0.0883*
0.216**
0.0828
(0.120)
(0.0516)
(0.110)
(0.0570)
-0.0805
0.129
-0.111**
0.0545
(0.120)
(0.0560)
(0.109)
(0.0600)
0.0490
0.0388
0.0897
0.0238
(0.120)
(0.0519)
(0.109)
(0.0580)
-0.113*
0.121
-0.107**
0.129
(0.121)
(0.0542)
(0.110)
(0.0596)
0.124
-0.0189
0.0600
-0.0452
(0.121)
(0.0518)
(0.109)
(0.0575)
0.201*
-0.0639
0.161
-0.0712
(0.121)
(0.0524)
(0.109)
(0.0581)
0.286**
-0.0776
0.156
-0.136**
(0.120)
(0.0521)
(0.109)
(0.0575)
0.261**
0.0124
0.197*
0.0122
(0.120)
(0.0519)
(0.109)
(0.0571)
0.156
-0.0551
0.250**
-0.0338
(0.121)
(0.0532)
(0.109)
(0.0583)
-0.103*
0.137
-0.0310
0.135
(0.121)
(0.0525)
(0.115)
(0.0603)
-0.809**
-0.275**
0.249
0.0713
(0.326)
(0.118)
(0.200)
(0.0929)
48
0.630
48
0.847
48
0.931
48
0.793
Nota: error estándar entre paréntesis; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.
74
Gráfico 50: MOU efectivo y estimado, SSCC entrada para clientes de contrato
Gráfico 51: MOU efectivo y estimado, SSCC salida para clientes de contrato
75
Gráfico 52: MOU efectivo y estimado, SSCC entrada para clientes de prepago
Gráfico 53: MOU efectivo y estimado, SSCC salida para clientes de prepago
76
5.5.5 SMS
Finalmente, el último flujo que se analizó es el de mensajería SMS y MMS. Estos flujos
están expresados en el número de mensajes por mes por abonado y no están separados
entre clientes de contrato y prepago, por lo que se estima un modelo para el agregado.
En el caso de estos tráficos, la discusión de la Sección 3 de este informe sugiere
fuertemente que la irrupción de las conexiones móviles a internet podría generar una
reducción importante en los mensajes de textos enviados por los usuarios. Por lo tanto,
en el modelo estimado para estos flujos se puso especial atención en la incorporación de
la penetración de internet móvil (agregada por red 2G y 3G) como variable explicativa.
Los resultados se presentan en el Cuadro 9.
En este caso el modelo preferido incorpora la penetración de internet móvil, que afecta
negativamente el número de mensajes enviados por cliente, y la variable dependiente
rezagada.
El Gráfico 54 muestra los tráficos efectivos de mensajería y los predichos por el modelo
para el período en cuestión.
77
Cuadro 9: Resultado estimación tráficos mensajería (número de mensaje SMS y
MMS por abonado por mes)
Ln(número SMS + MMS)
(1)
-0.258**
(0.100)
0.584***
(0.150)
-0.108***
(0.0270)
0.110***
(0.0321)
-0.0368
(0.0276)
0.00948
(0.0271)
-0.0292
(0.0271)
-0.00815
(0.0275)
0.00727
(0.0275)
-0.0307
(0.0273)
0.0330
(0.0282)
-0.0273
(0.0272)
0.0124
(0.0276)
0.982***
(0.357)
48
0.854
Variables
Penetración internet
Variable dep. rezagada
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Constant
Observaciones
R2
Nota: error estándar entre paréntesis; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.
78
Gráfico 54: Tráfico efectivo y estimado, número SMS y MMS por cliente por mes
79
6 Proyección de abonados y tráficos para el período
2013-2018
6.1 Supuestos de las proyecciones
En esta sección se presentan los supuestos utilizados para proyectar los abonados y los
tráficos en base al modelo estimado anteriormente y para el período 2013 hasta
diciembre 2018.
6.1.1 Penetración global del servicio
La penetración de la telefonía móvil en Chile (como porcentaje de la población) ya
supera ampliamente la cifra promedio de países desarrollados, como se documento en la
Sección 2 del presente informe. También Chile presenta una cifra superior a todos los
países de la región, aunque por un margen menor que en comparación con países
desarrollados.
Es probable que el fenómeno anterior se deba en parte a los efectos de la discriminación
de precios off-net/on-net que ha caracterizado la industria móvil en Chile. El TDLC, en
su Instrucciones Generales Nº2 de diciembre 2012, opina que esta discriminación ha
sido un factor importante que explica la alta penetración evidenciada en Chile, donde
los individuos tenían incentivos de tener varios teléfonos móviles para realizar llamadas
según la red de destino de las mismas.25
Por lo tanto, es probable que con la eliminación de la discriminación off-net/on-net el
incentivo a tener más de un teléfono móvil disminuya, como se discutió en la Sección
3.1 de este informe. Esto implica que el comportamiento de la penetración evidenciada
en Chile en el pasado no será informativo sobre su evolución futura y el modelo
estimado no se podría utilizar para proyectar esta variable. Para ello es necesario hacer
supuestos razonables respecto a la evolución de la penetración del servicio a la luz de
los cambios regulatorios introducidos por el TDLC.
25
Párrafo Decimosexto, TDLC (2012), ‘Instrucciones Generales Nº2’, diciembre.
80
Para proyectar el número de abonados, se podría postular que esta tasa se acercará a la
tasa promedio (o del país con mayor penetración) entre los desarrollado. Sin embargo,
para no arriesgar sub-estimar los abonados, en este estudio se hacen los supuestos que a
continuación se detallan y que implican un mayor número de abonados a futuro en
relación al presente:
•
Se supone que durante el año 2013 (12 meses) la penetración sigue creciendo de
acuerdo a los modelos estimados en este estudio.
•
A partir del 2014, que es cuando además se termina el período de transición
establecido por el TDLC que permite cobrar precios diferenciados entre
llamadas off-net y on-net, se asume que la penetración global de la telefonía
móvil (prepago más contrato) se mantiene constante al nivel del último valor
proyectado para el 2013 (diciembre de ese año).
•
La proporción relativa de los servicios de contrato, prepago, con y sin internet a
partir del 2014 sigue el patrón determinado por los modelos de abonados
estimados en este informe, pero estos modelos sólo afectan el número relativo
de abonados entres estos servicios, siendo el número absoluto determinado de
acuerdo a lo que se señala en el punto anterior.
Suponer una penetración global constante desde el 2014 en adelante tiende a
sobrestimar la penetración, ya que con la eliminación de la discriminación de tarifas
entre las llamadas on-net/off-net se esperaría que gradualmente esta tasa comience a
bajar en el futuro. Esto por cuanto ya no existirá el incentivo de mantener varios
servicios con compañías distintas para reducir el gasto en telefonía móvil aprovechando
las ofertas de precios on-net de cada operador.
Sin embargo, tampoco se puede estar seguro de que la penetración disminuirá, ya que
según la información presentada en la Sección 2 de este informe, países como Austria,
Finlandia, Portugal e Italia tienen penetraciones sobre 150% y es justamente en estos
países donde predominan los abonados de prepago (OECD, 2013). Por lo tanto, el
supuesto de penetración constante a partir del 2014 parece razonable.
81
6.1.2 Penetración telefonía fija
En algunos modelos una de las variables explicativas es la penetración de la telefonía
fija. Por lo tanto, se debe proyectar esta variable hacia el futuro.
La penetración de este servicio viene cayendo en Chile, particularmente entre clientes
residenciales. Para proyectar esta variable se asume que la penetración de telefonía fija
disminuye un 3,2% anual, que la tasa de disminución promedio de este servicio desde el
año 2009 hasta el 2012.
Como se utiliza el modelo parsimonioso para proyectar abonados (Cuadro 4 de la
Sección 5.5.1) el precio por minuto de telefonía fija no es relevante y no es necesario
proyectar esta variable hacia el futuro.
6.1.3 Imacec
Para proyectar el IMACEC, primero se analizan las propiedades de esta serie. El
IMACEC sufrió un cambio metodológico en el año 2008, generándose una nueva serie
que recoge aproximadamente el 100% de las actividades económicas en Chile. El
análisis estadístico demostró que la serie (en logaritmos) es estacionaria alrededor de
una tendencia sin evidencia de ningún quiebre estructural en dicha tendencia.26 Así,
también se observa una fuerte presencia de estacionalidad mensual en la serie. El
siguiente gráfico resume la serie original del IMACEC utilizada en este estudio.
Un análisis econométrico simple, cuya estimación se presenta a continuación, indica
que la tasa de crecimiento promedio del periodo 2008-2012 fue de 0,035% mensual o
4,3% anual. Por consiguiente, para la proyección del ingreso se supondrá que dicha tasa
de crecimiento se mantiene para el periodo 2013 – 2018. Dicha proyección también
incorporará el comportamiento estacional estimado de la serie. No obstante, para los
26
El test de Phillips Perron (con tendencia) de la serie mostró un estadístico Z(rho) igual a -40.9, siendo
el crítico al 1% de significancia igual a -26.1. Al ser un test de bajo poder que acepta la nula de raíz
unitaria con mayor frecuencia al nivel de significancia, no resulta necesario realizar otros tests
adicionales. Asimismo, un test secuencial de quiebre estructural no demostró la presencia de quiebre en
ningún periodo.
82
primeros meses del año 2013 se utilizará los datos reales que hayan sido publicados por
el Banco Central de Chile a la fecha de entrega de este estudio de demanda.
Gráfico 55: IMACEC
83
Cuadro 10: Modelo para proyectar IMACEC
Variable
Tendencia
Coeficientes
0.00353***
(0.000213)
Febrero
-0.0503***
(0.0177)
Marzo
0.0573***
(0.0177)
Abril
0.0327*
(0.0177)
Mayo
0.0345*
Junio
0.0183
Julio
0.0107
(0.0177)
(0.0177)
(0.0177)
Agosto
0.0157
Septiembre
0.0102
(0.0177)
(0.0177)
Octubre
0.0476**
Noviembre
0.0503***
(0.0178)
(0.0178)
Diciembre
0.104***
Constante
4.528***
(0.0178)
(0.0136)
Observaciones
R2
60
0.901
Nota: error estándar entre paréntesis,
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: elaboración propia en base a los datos del IAMCEC del Banco Central de Chile.
6.1.4 Población
Para poder obtener el número absoluto de abonados y tráfico es necesario convertir las
proyecciones de penetración utilizando las cifras de población nacional. Para ello se
utilizan las cifras estimadas por el INE a partir del Censo 2002.
84
6.1.5 Precio de equipos y nivel general de precios de llamadas móviles
Para evaluar la posible evolución futura de los precios de los distintos servicios, en esta
sección se presenta un análisis de los índices de precios de equipos de telefonía
obtenido del CPI de Estados Unidos, como se describió en la sección 5.4, y del precio
por minuto de llamada desde un teléfono móvil (sin diferenciar si es una llamada on-net
u off-net), este último publicado por el Instituto de Estadísticas y Censos (INE) junto
con el IPC en su página web.27
Los dos precios señalados fueron deflactados utilizando el IPC. Cabe señalar que desde
al año 2009 el IPC también sufrió una modificación metodológica, cambiando la
canasta básica que se utiliza como referencia para su construcción. A continuación se
presentan los gráficos de los índices de precios deflactados por IPC.
Gráfico 56: Índice de precio de equipos telefónicos móviles, en pesos chilenos y
deflactado por IPC
250.00
200.00
150.00
100.00
50.00
Fuente: Elaboración propia con información publicada por el INE.
27
http://www.ine.cl/canales/chile_estadistico/estadisticas_precios/ipc/nuevo_ipc/nuevo_ipc.php
85
Nov-12
Sep-12
Jul-12
Mar-12
May-12
Ene-12
Nov-11
Sep-11
Jul-11
Mar-11
May-11
Ene-11
Nov-10
Sep-10
Jul-10
May-10
Mar-10
Ene-10
Nov-09
Jul-09
Sep-09
May-09
Mar-09
Ene-09
0.00
móvil, deflactado por IPC
Gráfico 57: Índice de precio minuto de llamada telefonía móvil,
Fuente: Elaboración propia con información publicada por el INE.
Como se puede apreciar en los gráficos, el precio de internación de los equipos (precio
EEUU por tipo de cambio nominal) presenta una tendencia decreciente durante todo el
periodo, con una tasa promedio de crecimiento anual de -7,5% entre el 2011 y 2012.
2012 El
índice de precios del minuto de llamada de telefonía móvil, también presenta una
tendencia decreciente durante el periodo 2009–2012,
2009 2012, con una tasa promedio de
crecimiento anual de -3,6%
% al año. Sin embargo, esta tasa ha sido menor (en términos
absolutos) durante el último año, llegando a un -2,4%
2,4% durante el último semestre del
2012.
Aparte de los antecedentes anteriores, es necesario tomar en cuenta los fenómenos
emergentes que están afectando esta industria y que se discutieron en la Sección 3 del
presente informe. Existen varios fenómenos con efectos diversos sobre la evolución de
los precios promedio. Por un lado, es esperable que la introducción de la portabilidad, la
eliminación de la discriminación de precios off-net/on-net y la entrada de nuevos actores
ac
implica un mayor nivel de competencia.28 Por otro lado, la creciente penetración de
telefonía móvil implica que para un mismo presupuesto, los abonados tendrán que
tomar planes de voz con menos minutos, lo cual implica un aumento implícito en el
28
En la siguiente sección se discute el efecto sobre los precios on-net y off-net.
86
precio por minuto. Más abajo se fundamente el hecho de que los usuarios gastan un
monto relativamente estable en sus servicios de telefonía móvil.
El efecto neto en el precio por minuto es difícil de determinar. Sin embargo,
considerando que durante el 2012 ya se había implementado la portabilidad numérica y
una reducción de la diferenciación de precios on-net/off-net, se toma este período (y en
particular los últimos seis meses) como indicativo de la evolución futura de precios.
Se proponen entonces las siguientes tasas de crecimiento para proyectar los índices de
precio para el periodo 2013–2018:
•
Para el índice de precio de equipos de telefonía móvil, una tasa de crecimiento
anual de –7,5%. (Efecto de disminución en el cargo de acceso y fin de la
discriminación puede aumentar el precio de los equipos.)
•
Para el índice de precios del minuto de telefonía móvil, una tasa de crecimiento
anual de -2,4% al año.
6.1.6 Precios llamadas on-net y off-net y tráficos asociados
A pesar del supuesto de disminución en el precio promedio por minuto general de una
llamada móvil, las Instrucciones Nº2 del TDLC, que impiden una discriminación de
precios entre estos dos tráficos, implicará un rebalanceo de tarifas. Por un lado se
esperaría un aumento en el precio para llamadas on-net y posiblemente una disminución
para el precio off-net.
Aparte de la dificultad inherente en predecir la posible evolución de estos precios se
suma el hecho de que en los modelos de tráficos on-net y off-net de los clientes de
contrato, no se pudo establecer una elasticidad precio para estos flujos, por lo que
cualquier supuesto de precios no afectaría estos flujos del modelo. Por lo tanto, la
proyección tendrá que establecer un mecanismo ad-hoc para proyectar estos flujos
futuros en el caso de los clientes de contrato.
87
Para estos últimos clientes se hacen los siguientes supuestos:
•
Se proyectan los flujos on-net y off-net según los modelos estimados para estos
clientes presentados en la Sección 5 de este informe
•
Como estos clientes pueden permanecer con sus actuales planes, la
convergencia de tarifas off-net/on-net no será inmediata. Se asume que una
proporción creciente de clientes de contrato tiene un plan que no discrimina
entre tarifas. Esta proporción va creciendo de acuerdo al churn promedio de la
industria. De acuerdo a información presentada por dos empresas, la proporción
de bajas sobre el total de clientes de contrato (Churn) es en promedio de un
2,1% mensual. Se asume una tasa de 2,0% mensual para el futuro.
Todos los nuevos clientes de contrato a partir de enero 2013 se asume que
tienen un contrato que no discrimina tarifas. Por otro lado, un porcentaje de los
clientes de contrato a diciembre del 2013, van emigrando mensualmente (dado
por el parámetro definido anteriormente) hacia un contrato que no discrimina
tarifas.
•
Todos los clientes de contrato que tienen un plan que no discrimina tarifas
tienen un tráfico on-net/off-net de 50%-50%. En otras palabras, para estos
clientes, se suman primero los MOU on-net y off-net de acuerdo a lo que
determinan los modelos, y luego se reasigna el total en un 50% on-net y 50%
off-net.
El supuesto de tráficos 50%-50% on-net/off-net de los clientes con planes que
no discriminan en precios entre estas llamadas, se fundamente en la siguiente
información. Según una muestra de tráficos de clientes con planes sin
discriminación de la empresa Telefónica, los tráficos promedio por cliente onnet representan el 54% de los tráficos promedio por cliente móvil-móvil, siendo
el 46% restante los tráficos promedio off-net. Para Entel, las cifras equivalentes
(promedio período de 24 meses) de sus clientes con planes sin discriminación
son de 54% on-net y 46% off-net para los clientes de contrato sin internet, 49%
88
y 51% para los clientes de contrato con internet, y 55%-45% para los clientes de
prepago.
Es razonable esperar que los tráficos en un escenario sin discriminación de
precios on-net/off-net no sea proporcional a la participación de mercado de las
empresas. Esto por cuanto muchas líneas son contratadas por un mismo RUT,
ya sea por una empresa o por un jefe de hogar. Como la estructura de llamadas
se concentra en unos pocos números, al tener al grupo familiar o a los
empleados todos como clientes de una misma empresa genera un sesgo hacia
tráficos on-net. Las cifras presentadas en el párrafo anterior aval este fenómeno
y fundamentan el supuesto 50%-50% asumido para las proyecciones.
•
Para los clientes que permanecen con los contratos antiguos, se asume un
tráfico de acuerdo al modelo on-net y off-net estimados en este estudio.
Para proyectar los tráficos on-net y off-net de los clientes de prepago, es posible
capturar un efecto del rebalanceo de precios sobre estos flujos. Primero, se establece el
efecto de este rebalanceo en los precios y luego se explica la forma en que se utilizó esta
información en la proyección de estos tráficos.
Según el Cuadro Nº 4 de las Instrucciones del TDLC, en diciembre 2011, el precio
promedio por minuto de una llamada on-net de los planes de prepago era de $80,1
mientras que el promedio para las llamadas off-net era de $258,9. Como los flujos de
prepago on-net fueron de 45.048 millones de minutos durante ese mes, y los off-net de
8.617 millones, el ingreso promedio por minuto de los clientes de prepago fue de $108,8
durante diciembre 2011.
De acuerdo a las cifras anteriores, el precio de una llamada on-net debería aumentar en
un 35,8% y la de off-net debería disminuir en un 58% para equilibrarse las tarifas.
•
Se asume entonces que para los clientes de prepago, la tarifa promedio por
minuto de llamadas on-net aumenta un 35,8% en un período de transición de un
año (los doce meses del 2013), mientras que la tarifa off-net de prepago
disminuye un 58% durante el mismo período. Pero este cambio debe considerar
también la rebaja general de tarifas de un 4% anual, lo cual disminuye un poco
89
el alza de la tarifa on-net y disminuye aún más el precio off-net durante el primer
año.
•
Se asume que los nuevos clientes de prepago, así como una proporción de los
antiguos clientes que crece de acuerdo al churn, tienen planes que no
discriminan y por lo tanto se aplican los cambios tarifarios definidos
anteriormente. De acuerdo a la información entregada por dos empresas del
sector, el churn de este servicio es mayor que el de contrato y fue en promedio
de un 4% mensual. Se asume esta misma tasa para el futuro.
•
Los clientes que permanecen con sus planes tarifarios tienen flujos determinados
por los modelos estimados para on-net y off-net.
Un problema particular que se enfrenta en el caso de los flujos on-net y off-net de
prepago es que las elasticidades precio estimadas para estos flujos (ver Cuadro 6) son
mucho más altas que las esperadas. Estas elasticidades son de -1,5 para los tráficos de
salida a fijo, -1,7 para los MOU on-net y -1,8 para los tráficos off-net, en el corto plazo.
En el largo plazo, son incluso mayores, llegando a ser de -4 o -5.
Debido a la magnitud de los cambios de precios on-net y off-net, asumidos, además de
la reducción anual en el precio promedio, estas elasticidades implican tráficos por poco
creíbles hacia el futuro, llegando incluso para el caso de los tráficos off-net a superar los
200 minutos por abonado, más 40 veces los flujos actuales.
Es probable que estos resultados se deban a la forma funcional utilizada para modelar
los tráficos, que implican parámetros constantes independientemente del nivel de
precios o de tráficos. Además, fueron estimados con datos de un período en que los
cambios de precios fueron menos pronunciados que los que se asume para los precios
on-net y off-net.
Las elasticidades estimadas están, además, muy por sobre el rango reportado para otros
países según la literatura internacional. La revisión de la Sección 4.3.2 de este informe
indica que la demanda por tráfico es inelástica con respecto a su precio, incluso en el
largo plazo y también para tráficos de prepago.
90
Por último, las elasticidades y las proyecciones que implican de usarlas sin
cuestionamiento, tienen la propiedad de que incrementan significativamente el gasto de
los usuarios en este servicio. Es una característica conocida de esta industria que el
gasto promedio de los clientes de prepago se mantiene relativamente constante, al
menos durante los últimos años. El Gráfico 58 por ejemplo, muestra la carga por
abonado de prepago de una de las empresas de telefonía móvil que entregó dicha
información. Se puede observar que la recarga promedio por cliente ha sido bastante
estable durante los últimos años.
Gráfico 58: Carga promedio por abonado de prepago ($ por mes)
4,000
3,800
3,600
3,400
3,200
3,000
2,800
2,600
2,400
2,200
Nov-12
Sep-12
Jul-12
May-12
Mar-12
Ene-12
Nov-11
Sep-11
Jul-11
May-11
Mar-11
Ene-11
Nov-10
Sep-10
Jul-10
May-10
Mar-10
Ene-10
2,000
Por los motivos anteriores, no resulta conveniente utilizar las elasticidades precio
estimadas para los flujos de prepago. Como alternativa, se asume exógenamente que
estos parámetros son iguales a -1 en el largo plazo. Esto implica que, todo lo demás
constante, ante disminuciones en el precio por minuto, los usuarios aumentan el número
de minutos de llamadas, pero gastan lo mismo que antes.29
29
Se ajustó la constante de las ecuaciones donde se cambio esta elasticidad para empalmar los tráficos
históricos con las proyecciones con la nueva elasticidad. Dicho ajuste se hizo gradualmente en un período
de 24 meses.
91
Se debe señalar que el supuesto de una elasticidad de -1 en el largo plazo para estos
flujos es mayor a la reportada para otros países, como se describió en la sección 4.3.2 de
este informe.
6.2 Resultados
A continuación se presentan los resultados de las proyecciones. Primero se presentan las
proyecciones de penetración y abonados, luego las proyecciones de tráficos por
abonado, y finalmente la proyección de tráficos totales.
Estas proyecciones fueron realizadas en una planilla Excel. En el Anexo 2 se presenta
una breve descripción de este modelo y como cambiar los supuestos de las
proyecciones.
6.2.1 Abonados
El Cuadro 11 muestra la penetración estimada para el último mes de cada año. La
penetración agregada crece hasta 149% y luego se mantiene constante. Esta cifra
máxima es menor a la penetración de países como Austria, Finlandia, Italia y Portugal
(OECD, 2013) pero mayor al promedio de los países de la OECD.
El Cuadro 12 muestra el número total de abonados al final de cada año. Aunque la
penetración agregada se mantiene constante, el número de abonados sigue creciendo
como consecuencia del crecimiento poblacional.
92
Fecha
dic-09
dic-10
dic-11
dic-12
dic-13
dic-14
dic-15
dic-16
dic-17
dic-18
Fecha
dic-09
dic-10
dic-11
dic-12
dic-13
dic-14
dic-15
dic-16
dic-17
dic-18
Cuadro 11: Penetración al final de cada año
Penetración Contrato
Penetración Prepago
Con
Sin
Con Internet Sin Internet
Internet
Internet
10,2%
16,4%
11,5%
58,6%
15,3%
18,4%
15,3%
66,6%
21,5%
16,1%
24,4%
67,3%
22,2%
16,9%
28,2%
70,7%
28,4%
16,3%
31,5%
71,8%
31,3%
14,6%
34,6%
67,4%
34,3%
13,0%
37,8%
62,8%
37,0%
11,6%
40,9%
58,4%
39,6%
10,4%
43,9%
53,9%
42,2%
9,2%
46,9%
49,5%
Penetración
Total
96,7%
115,6%
129,3%
138,0%
147,9%
147,9%
147,9%
147,9%
147,9%
147,9%
Cuadro 12: Número total de abonados al final de cada año
Abonados Contrato
Abonados Prepago
Con
Sin
Total
Con Internet Sin Internet
Internet
Internet
Abonados
1.727.602
2.789.598
1.963.230 9.969.793 16.450.223
2.628.314
3.158.091
2.627.138 11.438.699 19.852.242
3.726.511
2.787.891
4.231.203 11.654.364 22.399.969
3.886.664
2.960.833
4.921.329 12.361.928 24.130.754
4.984.277
2.860.319
5.522.015 12.597.794 25.964.405
5.547.301
2.585.319
6.131.353 11.928.459 26.192.432
6.129.185
2.319.825
6.758.597 11.212.840 26.420.447
6.658.580
2.096.849
7.362.151 10.505.148 26.622.728
7.189.287
1.883.668
7.970.367 9.781.694 26.825.016
7.715.463
1.681.952
8.576.772 9.053.112 27.027.299
6.2.2 Tráficos por abonado
Los Gráfico 59 a 75 muestra la proyección de los MOU para cada tipo de tráfico y
cliente. El Cuadro 13 presenta los resultados numéricos para estos tráficos.
93
94
20.00
10.00
0.00
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Ago-18
30.00
Ago-18
40.00
Mar-18
50.00
Mar-18
60.00
Oct-17
70.00
Oct-17
80.00
May-17
90.00
May-17
MOU Salida a Móvil contrato
Dic-16
Gráfico 60: MOU off-net cliente contrato
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 59: MOU on-net cliente contrato
MOU onnet contrato
160.00
140.00
120.00
100.00
80.00
60.00
40.00
20.00
0.00
95
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Ago-18
6.00
Ago-18
7.00
Mar-18
8.00
Mar-18
MOU entrada desde Fijo contrato
Oct-17
Gráfico 62: MOU fijo-móvil de entrada cliente contrato
Oct-17
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 61: MOU fijo-móvil de salida cliente contrato
MOU Salida a Fijo contrato
35.00
30.00
25.00
20.00
15.00
10.00
5.00
0.00
96
Ago-18
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Ago-18
0.00
Mar-18
5.00
Mar-18
10.00
Oct-17
15.00
Oct-17
20.00
May-17
25.00
May-17
MOU salida a Móvil prepago
Dic-16
Gráfico 64: MOU off-net cliente prepago
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 63: MOU on-net cliente prepago
MOU onnet prepago
70.00
60.00
50.00
40.00
30.00
20.00
10.00
0.00
97
7.00
6.00
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Ago-18
8.00
Ago-18
9.00
Mar-18
10.00
Mar-18
MOU entrada desde Fijo prepago
Oct-17
Gráfico 66: MOU fijo-móvil de entrada cliente prepago
Oct-17
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 65: MOU fijo-móvil de salida cliente prepago
MOU Salida a Fijo prepago
9.00
8.00
7.00
6.00
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
98
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Ago-18
0.50
Ago-18
0.60
Mar-18
0.70
Mar-18
0.80
Oct-17
0.90
Oct-17
MOU entrada LDI contrato
May-17
Gráfico 68: MOU LDI de entrada cliente contrato
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 67: MOU LDI de salida cliente contrato
MOU salida LDI contrato
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
99
0.20
0.10
0.00
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Ago-18
0.30
Ago-18
0.40
Mar-18
0.50
Mar-18
0.60
Oct-17
0.70
Oct-17
MOU entrada LDI prepago
May-17
Gráfico 70: MOU LDI de entrada cliente prepago
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 69: MOU LDI de salida cliente prepago
MOU salida LDI prepago
0.40
0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
100
0.02
0.01
0.00
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Ago-18
0.03
Ago-18
0.04
Mar-18
0.05
Mar-18
0.06
Oct-17
0.07
Oct-17
MOU entrada SSCC contrato
May-17
Gráfico 72: MOU SSCC de entrada cliente contrato
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 71: MOU SSCC de salida cliente contrato
MOU salida SSCC contrato
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
101
0.02
0.00
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Ago-18
0.04
Ago-18
0.06
Mar-18
0.08
Mar-18
0.10
Oct-17
0.12
Oct-17
MOU entrada SSCC prepago
May-17
Gráfico 74: MOU SSCC de entrada cliente prepago
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 73: MOU SSCC de salida cliente prepago
MOU Salida SSCC prepago
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
102
Ago-18
Mar-18
Oct-17
May-17
Dic-16
Jul-16
Feb-16
Sep-15
Abr-15
Nov-14
Jun-14
Ene-14
Ago-13
Mar-13
Oct-12
May-12
Dic-11
Jul-11
Feb-11
Sep-10
Abr-10
Nov-09
Jun-09
Ene-09
Gráfico 75: SMS y MMS por cliente
Salida SMS - MMS por abonado
12.00
10.00
8.00
6.00
4.00
2.00
0.00
Cuadro 13: MOU por tipo de tráfico y cliente
103
6.2.3 Tráficos totales
El Cuadro 14 muestra los tráficos totales, que se obtiene multiplicando los MOU por
tipo de abonados. Las cifras del cuadro corresponden a los totales anuales.
104
Cuadro 14: Minutos totales de tráfico (miles de minutos)
105
7 Referencias
Accenture (2012), Mobile Web Watch 2012, Accenture consulting.
Andonova, V. (2006). Mobile phones, the internet and the institutional environment.
Telecommunications Policy, Vol. 30, Pages 29–45.
Banerjee, A. & Ros, A. (2004). Patterns in global fixed and mobile telecommunications
development: a cluster analysis. Telecommunications Policy Vol. 28, Pages 107–132.
Barrios, J.A. (2004), ‘Generalized simple selection bias correction under RUM’,
Economic Letters, 85, 129-132.
Berry, S. (1994), ‘Estimating Discrete Choice Models of Product Differentiation’,
RAND Journal of Economics, 25(2), pp. 242-262.
Birke, D. & Swann, G. (2006). Network effects and the choice of mobile phone
operator. Journal of Evolutionary Economics, Vol. 16, Pages 65–84.
Botelho, A. & Pinto, L. (2004). The diffusion of cellular phones in Portugal.
Telecommunications Policy, Vol. 28, Pages 427-437.
Bourguignon, F., M. Fournier y M. Gurgand (2008), ‘Selection Bias Correction Based
on the Multinomial Logit Model: Monte Carlo Comparisons’, Journal of Economic
Surveys, 21(1), 174-205.
Calzada, J. & Valletti, T. (2008). Network competition and entry deterrence. Economic
Journal, Vol. 112, Pages 1223–1244.
Cisco Systems (2009). Cisco visual networking index: Global mobile data traffic
forecast
update.
Recuperado
de:
http://www.cisco.com/en/US/solutions/collateral/ns341/ns525/ns537/ns705/ns827/white
_paper_c11-520862.html
Chu, W., Wu, F., Kao, K. & Yen, D. (2009). Diffusion of mobile telephony: An
empirical study in Taiwan. Telecommunications Policy, Vol. 33, Pages 506-520.
Corrocher, N. & Zirulia, L. (2009). Me and you and everyone we know: An empirical
analysis on consumers’ choices and local network externalities in mobile
communications. Telecommunications Policy, Vol. 33, Pages 68–79.
Dubin, J.A. y D.L. McFadden (1984), ‘An Econometric Analysis of Residential Electric
Appliance Holdings and Consumption’, Econometrica, 52(2), pp. 345-362.
Feng, Y., D. Fullerton y L. Gan (2005), ‘Vehicle Choices, Miles Driven and Pollution
Policies’, NBER Working Paper 11553, National Bureau of Economic Research,
August.
106
Frank, L. (2004). An analysis of the effect of the economic situation on modeling and
forecasting the diffusion of wireless communications in Finland. Technological
Forecasting and Social Change, Vol. 71, Pages 391-403.
Gabrielsen, T. & Vagstad, S. (2008). Why is on-net traffic cheaper than off-net traffic?
Access markup as a collusive device? European Economic Review, Vol. 52, Pages 99–
115.
Gamboa, L. & Otero, J. (2009). An estimation of the pattern of diffusion of mobile
phones: The case of Colombia. Telecommunications Policy, Vol. 33, Pages 611-620.
Garbacz, C. & Thompson, H. (2007). Demand for telecommunication services in
developing countries. Telecommunications Policy, Vol. 31, Pages 276-289.
Gerpott, T. (2010). Impacts of mobile internet use intensity on the demand for SMS and
voice services of mobile network operators: An empirical multi-method study of
German mobile Internet customers. Telecommunications Policy, Vol. 34, Pages 430443.
Gómez-Lobo, A., Rau, T. & Krell, R. (2008). Estimación de la demanda por telefonía
móvil y una proyección para el período 2009-2013. Departamento de Economía,
Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile.
Grajek, M. & Kretschmer, T. (2009). Usage and diffusion of cellular telephony, 1998–
2004. International Journal of Industrial Organization, Vol. 27, Pages 238-249.
Gruber, H. (2001). Competition and innovation: the diffusion of mobile
telecommunications in Central and Eastern Europe. Information Economics and Policy,
Vol. 13, Pages 19–34.
Gruber, H. & Verboven, F. (2001). The diffusion of mobile telecommunications
services in the European Union. European Economic Review, Vol. 45, Pages 577-588.
Hamilton, J. (2003). Are main lines and mobile phones substitutes or complements?
Evidence from Africa. Telecommunications Policy, Vol. 27, Pages 109–133.
Haucap, J. & Heimeshoff, U. (2011). Consumer behaviour towards on-net/off-net price
differentiation. Telecommunications Policy, Vol. 35, Pages 325–332.
Hoernig, S. (2007). On-net and off-net pricing on asymmetric telecommunications
networks. Information Economics and Policy, Vol. 19, Pages 171–188.
Hwang, J., Cho, Y. & Viet, N. (2009). Investigation of factors affecting the diffusion of
mobile telephone services: An empirical analysis for Vietnam. Telecommunications
Policy, Vol. 33, Pages 534–543.
IDATE (2009). Mobile Internet services. IDATE News, 455. Recuperado de:
/http://www.idate.fr/2009/pages/?all=f_actualite&id=561&idl=22S
107
Iimi, A. (2005). Estimating demand for cellular phone services in Japan.
Telecommunications Policy, Vol. 29, Pages 3–23.
International Telecommunication Union (2012). Measuring the Information Society.
Jang, S., Dai, S. & Sung, S. (2005). The pattern and externality effect of diffusion of
mobile telecommunications: the case of the OECD and Taiwan. Information Economics
and Policy, Vol. 17, Pages 133–148.
Karucuka, M., Haucap, J. & Heimeshoff, U. (2011). Competition in Turkish mobile
telecommunications markets: Price elasticities and network substitution.
Telecommunications Policy, Vol. 35, Pages 202–210.
Katz, R. (2012). La Infraestructura en el Desarrollo Integral de América Latina:
Telecomunicaciones. Corporación Andina de Fomento (CAF).
Kim, H. & Kwon, N. (2003). The advantage of network size in acquiring new
subscribers: A conditional logit analysis of the Korean mobile telephony market.
Information Economics and Policy, Vol. 15, Pages 17–33.
Lee, M. & Cho, Y. (2007). The diffusion of mobile telecommunications services in
Korea. Applied Economics Letters, Vol. 14, Pages 477–481.
Lopez, A., & Rey, P. (2009). Foreclosing competition through access charges and price
discrimination. IDEI Working Paper N. 570.
McFadden, D. (1978), ‘Modeling the choice of residential location’, Transportation
Research Record 673, 72–77.
Narayana, M. (2008). Substitutability between mobile and fixed telephones: evidence
and implications for India. CIRJE, University of Tokyo, Discussion Paper CIRJE-F550.
OECD (2013), OECD Communications Outlook
http://dx.doi.org/10.1787/comms_outlook-2013-en.
2013,
OECD
Publishing.
Pew Research Center (2012), ‘46% of American adults are smartphone owners’, Pew
Research Center’s Internet & American Life Project, March 1. Disponible en:
http://pewinternet.org/Reports/2012/Smartphone-Update-2012.aspx.
Rodini, M., Ward, M. & Woroch, G. (2003). Going mobile: substitutability between
fixed and mobile access. Telecommunications Policy, Vol. 27, Pages 457–476.
Rouvinen, P. (2006). Diffusion of digital mobile telephony: Are developing countries
different? Telecommunications Policy, Vol. 30, Pages 46–63.
Samanta, S., Woods, J. & Ghanbari, M. (2010). Modelling the demand for mobile
phone subscription: A progress report. Journal of Telecommunications Management,
Vol. 3, Pages 273–289.
108
Sundqvist, S., Frank, L. & Puumalainen, K. (2005). The effects of country
characteristics, cultural similarity and adoption timing on the diffusion of wireless
communications. Journal of Business Research, Vol. 58, Pages 107-110.
Sung, N. & Lee, Y. (2002). Substitution between mobile and fixed telephones in Korea.
Review of Industrial Organization, Vol. 20, Pages 367–374.
Vogelsang, I. (2010). The relationship between mobile and fixed-line communications:
A survey. Information Economics and Policy, Vol. 22, Pages 4–17.
Ward, M. & Zheng, S. (2012). Mobile and fixed substitution for telephone service in
China. Telecommunications Policy, Vol. 36, Pages 301–310.
Yoon, C. & Song, Y (2003). Telecom development in Korea: substitution and
integration of fixed–mobile services and regulatory implications. Communications and
Strategies, Vol. 52, Pages 257–270.
109
Anexo 1: La relación entre los minutos de tráfico y la opción de plan a contratar
En este anexo se demuestra que la decisión del plan de pago (prepago o contrato), de
conexión a internet móvil, y de tipo de tecnología de conexión (2G o 3G) no es
independiente de los tráficos de los distintos servicios que el individuo espera realizar
bajo cada opción. En este sentido, los precios de los tráficos y servicios de cada opción
también son determinantes en la decisión del tipo de plan y tecnología a contratar.
Para demostrar lo anterior, se presenta un modelo más simple que el propuesto en este
informe. Se asume que el individuo sólo tiene tres opciones, no tener telefonía móvil,
tener telefonía móvil de prepago o tener telefonía móvil de contrato. Por simplicidad, en
el presente modelo no separamos las llamadas entre aquellas dirigidas a una red fija, a
una red móvil de otra compañía, o a un cliente de la misma empresa móvil.30
Siguiendo a Fen, Fullerton y Gan (2005), supongamos que la utilidad que recibe un
individuo es:
(
U i j = U i mij , cij ,ηi
)
(A1)
donde i indexa al individuo, mij es el número de minutos de llamadas que haría el
individuo i bajo la modalidad j (j = sn (sin teléfono móvil), pp (teléfono de prepago) o
cc (teléfono de contrato)), cij es la cantidad consumida de otros bienes y servicios en la
economía en caso de que el individuo i opte por la modalidad j y ηi es un parámetro de
“gusto” o preferencia del individuo i, no observable por un analista externo. La recta
presupuestaria para la modalidad j sería:
p j ⋅ mi j + c i j = y i − r j
(A2)
donde rj es el costo de comprar un aparato móvil bajo la modalidad j y el precio de la
canasta de otros bienes y servicios, c, se ha normalizado a 1.31 El precio rj debería
30
Este es esencialmente el modelo desarrollado en Gómez-Lobo, Krell y Rau (2008) y que se reproduce
aquí.
31
Esto implica que el precio por minuto de una llamada, así como el ingreso, deben expresarse en
unidades de la canasta de otros bienes y servicios. Esto se logra utilizando precios e ingresos reales
(deflactados por el IPC, por ejemplo).
110
expresarse como el valor de arriendo del aparato en un período igual al que se están
midiendo los ingresos (diario, mensual, o anual).32
Para el caso en que el individuo opte por no tener teléfono móvil (j = sm), el precio por
minuto y el costo de un aparato, son cero, por lo que el consumo de otros bienes y
servicios del individuo bajo esta opción, csm, es igual a su ingreso.
El individuo maximiza la utilidad que podría obtener bajo cada modalidad (j = sm; j =
pp y j = cc) considerando la recta presupuestaria en cada caso. El resultado es la utilidad
indirecta de la opción j:
(
)
Vi j yi − r j , p j ,η i .
(A3)
La demanda por minutos bajo cada modalidad se puede obtener de la función de utilidad
indirecta, utilizando la identidad de Roy:
∂Vi j
mij = −
∂p j
∂Vi j
= f ( yi − r j , p j ,η i ) .
(A4)
yi
Finalmente el individuo opta por la modalidad k que le da la utilidad más alta:
k V k =

i

Max Vi j  .
j∈{sm , pp ,cc}

(A5)
El desarrollo anterior demuestra que la decisión de comprar o no un móvil y el tipo de
móvil, están íntimamente relacionado con la decisión de los minutos de tráfico a
demandar. La demanda por minutos, ecuación (A4), está relacionada con la utilidad de
cada opción, ecuación (A3), a través de la Identidad de Roy. Esto refleja que en la
32
Este análisis no se considera que en la realidad los planes son mucho más complejos que un precio por
minuto y un precio de “arriendo” del aparato, con pagos fijos mensuales y minutos gratis hasta un cierto
límite y un precio distinto para los minutos adicionales. Por la falta de información respecto a la
diversidad de planes en oferta, en el modelo desarrollado en esta sección —y posteriormente en el modelo
empírico— se asume que los planes de contrato o prepago se pueden representar por el precio medio de
un minuto para cada modalidad.
111
opción de conectarse o no al servicio —condición (A5)— el tráfico demandado juega
un papel importante en la utilidad relativa que le genera al individuo cada opción.
Para facilitar la comprensión del modelo, y siguiendo a Fen, Fullerton y Gan (2005), en
lo que sigue se asume una forma funcional específica (semi-log) para la demanda de
tráfico:
( )
(
)
ln mij = α 0j − α y ⋅ yi − r j + α pj ⋅ p j + ηi .
(A6)
Esta función de demanda está asociada a la siguiente función de utilidad indirecta:
Vi j =
1 (α y ⋅( yi − r j )−ηi ) 1 (α oj +α pj ⋅ p j )
e
− je
.
αy
αp
(A7)
Es conveniente analizar la utilidad indirecta (A7). Mientras más bajo sea el precio por
minuto del tráfico (pj) de una opción, mayor es la utilidad de esa opción. Por otro lado,
mientras más alto sea el precio de arriendo de la opción j, rj, menor es la utilidad de esa
opción. Estas observaciones ilustran la esencia de la opción enfrentada por el individuo:
él puede optar por un tipo de teléfono móvil más caro (rj más alto), pero asociado a un
precio por minuto más bajo. Ahora, el parámetro de gustos no observable, ηi, juega un
papel importante en esta decisión. Mientras más alto sea este parámetro, más alta es la
demanda por minutos de la ecuación (A6). Pero, además, más baja es la importancia
relativa del precio fijo, rj, en relación al precio por minuto, pj, en la decisión.33 O sea,
para un mismo nivel de ingresos, aquellos individuos que tienen una demanda más alta
por telefonía móvil (η alto), serán aquellos que optan también por un plan de contrato
con un precio fijo más alto y un precio variable más bajo.
El análisis anterior tiene varias implicancias. En primer lugar, y como ya se mencionó
anteriormente, la decisión de tener o no un teléfono móvil y de qué tipo, por un lado, y
la decisión de cuántos minutos de tráfico realizar, no son independientes. En segundo
33
Esto último se puede demostrar analizando como cambia la utilidad marginal del precio fijo (que es
negativa) cuando aumenta el parámetro no observable. Esta segunda derivada es positiva, lo que indica
que la desutilidad por un precio fijo más alto se hace más cercana a cero y, por ende, menos importante en
relación a la utilidad marginal de una baja en el precio, que es independiente del parámetro no observable.
112
lugar, para un mismo nivel de ingresos, aquellos que tienen una demanda más alta por
minutos de tráfico serán aquellos que optan preferentemente por el tipo de plan de
contrato. Los que tienen una demanda intermedia, optan preferentemente por un plan de
pre-pago, y aquellos con una demanda baja por llamadas prefieren no conectarse al
servicio. Naturalmente, en la realidad, la decisión dependerá también del nivel de
ingresos del individuo, que afecta tanto la desutilidad relativa del precio fijo, como la
demanda por minutos.
113
Anexo 2: Modelo de proyección
En la hoja “Modelo” del archivo Excel “Modelo de Proyección Demanda.xlsx”, se
incorporan los la información histórica utilizada en las estimaciones, los resultados de
las estimaciones, así como las respectivas proyecciones para el periodo 2013 – 2018, en
forma mensual, de los abonados, tráficos, mensajes.
Asimismo se presenta información de las variables explicativas utilizadas en las
estimaciones y sus proyecciones para el mismo periodo temporal.
Las tasas de
crecimiento anual de las variables explicativas se presentan en la parte superior de la
hoja “Modelo”, para los años 2013 a 2018, tabla que se reproduce a continuación:
Año
Imacec
CPI_int pminmov pminfijo camovil
2013
2014
2015
2016
2017
2018
4.30%
4.30%
4.30%
3.00%
3.00%
3.00%
-7.50%
-7.50%
-7.50%
-7.50%
-7.50%
-7.50%
-2.40%
-2.40%
-2.40%
-2.40%
-2.40%
-2.40%
-2.00%
-2.00%
-2.00%
-2.00%
-2.00%
-2.00%
-1.40%
-1.40%
-1.40%
-1.40%
-1.40%
-1.40%
psms
penfijo
Población
INE
-8.30%
-8.30%
-8.30%
-8.30%
-8.30%
-8.30%
-3.90%
-3.90%
-3.90%
-3.90%
-3.90%
-3.90%
17,556,815
17,711,004
17,865,185
18,001,964
18,138,749
18,275,530
donde,
Imacec:
Índice de Actividad Económica Mensual
CPI_int:
Índice de precio del precio de un aparato móvil en EEUU e
internado en Chile
Pminmov:
Índice de precio del minuto de llamada de telefonía móvil
Pminfijo:
Índice de precio del minuto de llamada de telefonía fija
Camovil:
Índice de precio del cargo de acceso a redes móviles.
Psms:
Índice de precio medio por usuario de enviar un mensaje SMS
Penfijo :
Penetración de telefonía fija en la población
Población INE:
Proyecciones de población nacional del INE
En la hoja “Modelo” también se incluye a continuación un set de parámetros de ajuste
para los modelos y proyecciones, que tienen la finalidad de ajustar las proyecciones
originales de los modelos estimados, de acuerdo a los supuestos utilizados en el
informe.
114
El primer parámetro de ajuste corresponde al mes en que empieza a estar activo el techo
para las proyecciones totales de tráfico, actualmente colocado en Diciembre 2013. Lo
que hace este parámetro del modelo es hacer crecer la penetración de los distintos tipos
de abonados de acuerdo a los modelos estimados, hasta la fecha señalada. Posterior a
esa fecha, se mantiene constante la tasa de penetración total, igual al valor de la
penetración total en la fecha de inicio de techo. La penetración de los distintos tipos de
abonados siguen siendo proyectados de acuerdo a los modelos estimados a partir de esa
fecha, pero éstos se ajustan en forma proporcional de tal manera que la suma de todas
las penetraciones sea igual a la tasa de penetración fijada como techo.
El segundo parámetro de ajuste del modelo corresponde a la tasa de churn (o bajas)
mensual para los abonados contrato, actualmente fijado en 2%. Dicha tasa de churn es
utilizada para dividir los usuarios que se quedan en cada compañía telefónica móvil de
aquellos que se cambian a otra compañía, a fin de aplicar el supuesto de
comportamiento de tráficos producto de la entrada en vigencia del dictamen del TDLC a
partir de Enero 2013. De esta manera, se supone que aquellos abonados contrato que
abandonan la empresa cada mes, solamente tendrán disponibles planes sin
diferenciación del precio de minuto on-net y off-net, por lo que el MOU de entrada y
salida a móvil debiera ser similar en el largo plazo (este supuesto de similitud en los
tráficos ya fue tratado en la parte principal del informe). En cambio, aquellos abonados
que permanecen en la compañía, presentan un comportamiento de tráfico igual al
proyectado por los modelos econométricos.
El MOU promedio de los abonados
contrato será el promedio ponderado de los abonados contratos que dejan la compañía
(denominados como abonados sin discriminación de precios) y los que permanecen en
ella (denominados como abonados con discriminación de precios).
El tercer parámetro de ajuste del modelo corresponde a la tasa de churn (o bajas)
mensual para los abonados prepago, actualmente fijado en 4%. Para los abonados que
dejan y permanecen en la empresa móvil se asume una dinámica similar a la señalada
para abonados contrato, es decir, aquellos abonados prepago que abandonan sus planes
prepago o realizan recargas, verán igualado el precio de la llamada onnet y offnet, a
diferencia de aquellos abonados prepago que no abandonan sus planes prepago. El
efecto sobre el MOU de los abonados que abandonan y permanecen en la empresa
siguen la misma lógica utilizada para abonados contrato. Así, el MOU promedio de los
115
abonados prepago será el promedio ponderado de los abonados prepago que dejan la
compañía (sin discriminación de precios) y los que permanecen en ella (con
discriminación de precios).
116