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Yeinni Andrea Patiño
Gustavo Adolfo Gómez







Motivación.
Objetivos
Marco teórico.
Metodología.
Datos y fuentes de información.
R
Resultados.
lt d
Conclusiones.

Medir correctamente la eficiencia es importante
para que el regulador genere incentivos que
estimulen la eficiencia técnica.
técnica Además la
eficiencia de las empresas que distribuyen
energía
g tiene un impacto
p
social q
que se traduce
en mayor cobertura y menores tarifas.

Medir la eficiencia técnica en el sector de
distribución de energía
g p
para el p
período 2004-2007.
◦ Estimar la frontera estocástica de producción.
◦ Evaluar el desempeño de las empresas que distribuyen
energía.
◦ Establecer si las empresas mejoraron sus niveles de
eficiencia técnica en el tiempo.
◦ Comprobar si durante el período de estudio se generó
cambio tecnológico.
◦ Determinar si existen variables ambientales que
expliquen los niveles de ineficiencia.

Tecnología de producción.
S   x, q  : x puede producir q

Conjunto
j
de producción,
p
, P(x).
( )
P ( x )  q : x puede producir q   q :  x , q   S 

Conjunto de insumos, L(q)
L(q )  x : x puede
d producir
d i q  x :  x , q   S 

y dos insumos y un vector de
Cuando hay
productos.
g
Aigner,
Lovell y Schmidt (1977) y Meusen y van
den
Broeck
(1977)
propusieron
independientemente el modelo de función de
producción
d ió estocástica
t á ti de
d la
l forma:
f
ln qi  x'i   vi  ui
L
La ffrontera
t
d
de producción
d ió representa
t ell máximo
á i
producto que se puede obtener en cada nivel de
insumos.
insumos

Por medio del SFA se construye la frontera de
producción con datos sobre las cantidades de insumos y
productos empleados por una muestra de empresas.
empresas

Se ajusta la frontera sobre estas observaciones.
observaciones

Se mide la eficiencia técnica como la distancia entre cada
observación y la frontera estimada.
La frontera de estocástica de producción se estima a
través de una función de distancia orientada a los
Insumos, la cual debe asumir:
1. Una forma funcional para la función de
distancia.
2. Una distribución tanto para v como para u.
3. La estimación
verosimilitud.
i ilit d
se
realiza
con
máxima
Con información de datos en panel la función de
distancia orientada a los insumos es de la forma.
forma
d  d I  x1it , x2it ,...xKit , q1it , q2it ,...qMit 
I
it
Se impone la restricción de homogeneidad, con el fin de
convertir la ecuación anterior en una regresión
estimable.
d I 

x nit
d  x , q ; ,  ,  
, q Mit ;  ,  ,    I Nit Mit
x Nit
x Nit

A
Asumiendo
i d una forma
f
f
funcional
i
l translog,
l
tenemos:
 DitI
ln
 x Nit

  TL xnit
, y Mit ;  ,  ,    vit
x Nit



x
 ln x Nt  TL nit
, yMit ;  ,  ,    vit  ln( DitT )
x Nit


El término –ln(Di) se puede interpretar como el término de
error que explica la ineficiencia técnica.
Cada una de estas variables ha sido normalizada por su
media a priori a la estimación.

Los modelos que se especifican pueden variar
dependiendo de si se incluyen:
◦ L
Las variables
i bl ambientales
bi t l afectando
f t d lla ttecnología
l í
de producción.
◦ Las variables ambientales afectando la eficiencia
técnica.
◦ La tendencia del tiempo en el modelo para verificar
cambio tecnológico.
◦ Los efectos de la ineficiencia variando en el tiempo
para comprobar acercamientos a la frontera.
Este modelo incluye variables ambientales como
argumento de
d la
l tecnología
l í de
d producción,
d
ió incluye
i l
tendencia temporal y supone que la ineficiencia es
invariante en el tiempo.

La
datos anuales
de 24
L serie
i iinvolucra
l
d
l d
compañías durante el período 2004-2007.

El número total de observaciones es de 96.

Los datos se han obtenido de:
◦ Comisión de Regulación
g
de Energía
g y Gas (CREG)
◦ Superintendencia de Servicios Públicos
Domiciliarios
Insumos
Productos
Variables Ambientales
Ventas
totales
a Estructura del Mercado en
Número
de
clientes residenciales porcentaje, z1 . Residenciales del
empleados, x1
en KW/h, y1
total.
Ventas
totales
Capacidad de
clientes
Transformación
residenciales
KVA, x2
KW/h, y2
Kilómetros
la red, x3
de
a
Densidad de los clientes, z2
no
Relación:
en
Consumidores/transformadores
Densidad del consumo
consumo, z3
Relación: Consumo/Clientes



Se esperan signos negativos para los
coeficientes de los productos.
Signos positivos
Si
ii
para los
l coeficientes
fi i
de
d llos
insumos.
Signos positivos para los coeficientes de las
variables ambientales.
Modelo
Especificación
1
No hay tendencia temporal, sin variables ambientales e
invariante en el tiempo.
2
No hay
N
h tendencia
d
i temporal,
l con variables
i bl ambientales
bi
l e
invariante en el tiempo.
3
Con variables ambientales,, sin tendencia temporal
p
con
ineficiencia variante en el tiempo.
4
Con tendencia temporal, variables ambientales e invariante
en el tiempo
tiempo.
5
Con variables ambientales como argumento del término de
que la eficiencia es invariante en el
ineficiencia y supone
p
q
tiempo.
Modelo 1
Modelo 2
Modelo 3
Modelo 4
Modelo 5
Mínimo
30,96
32,41
33,24
34,29
92,59
Máximo
94,15
93,74
93,78
94,30
99
Media
59,73
60,12
60,5
62,02
95,28
Desviación
Estándar
0,18
0,18
0.004
0,18
0,03
Restricciones
Modelo
1,2
Modelo
2,3
Modelo
2,4
3
1
6
Test Estad
8,06
0,64
10,22
Valor x2 0,95
H0
Decisión
7,81
Variables
Rechazar H0
ambientales
no afectan la
producción
3,84
La eficiencia
es invariante
en el tiempo
No se
rechaza H0
12,59
No se genera
cambio
t
tecnológico
ló i
No se
rechaza H0
Análisis de Eficiencia Técnica
Efic iee n c ia T é c n ic a
MODELO 2
1
09
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Firma
E
Eficiencia
Técnica
Análisis de Eficiencia Técnica
MODELO 4
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
02
0,2
0,1
0
0
1 2
3
4 5
6 7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Firma
AÑO 1
AÑO 2
AÑO 3
AÑO 4





Las variables ambientales explican la tecnología de
p
producción,, p
pero no la ineficiencia técnica.
Durante el período 2004-2007 no se generó cambio
tecnológico.
g
No hubo acercamientos significativos a la frontera.
El término de error compuesto evidencia que el 94.5%
de la variación en el término se debe a la ineficiencia
técnica.
El SFA señala que las empresas que distribuyen
energía en Colombia son ineficientes, lo que se
podría traducirse en baja cobertura y mayores tarifas.
tarifas

Este trabajo espera contribuir en la discusión
y el aporte de nuevas perspectivas de análisis
de la eficiencia técnica y en la importancia
que su correcta medición tiene para la
sociedad.