Análisis de las necesidades de energía primaria en Colombia

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