Estudio de Previsión de Demanda 2015-2035 (2050)

Estudio de Previsión de Demanda 2015-2035 (2050)
Resumen Ejecutivo
Dirección de Planificación y Desarrollo
12 de noviembre de 2015
RESUMEN EJECUTIVO
Estudio de Previsión de Demanda de Largo Plazo, 2015-2035 (2050)
El Centro de Despacho Económico de Carga del Sistema Interconectado Central (CDEC SIC)
ha encargado a Quiroz & Asociados la elaboración del “Estudio de Previsión de Demanda de
Largo Plazo 2015-2035 (2050)”, en adelante el “Estudio”.
Éste tiene por finalidad proyectar el
consumo eléctrico en los sistemas interconectados Central (SIC) y del Norte Grande (SING)
hacia el 2035, con frecuencia mensual y desagregaciones por tipo de cliente (libres y
regulados) y regionales (en el SIC). Adicionalmente, se propone realizar una previsión global
del consumo anual hasta el año 2050.
Para llevar a cabo tal propósito, Quiroz & Asociados ha adoptado una metodología de
carácter econométrico, basada tanto en datos locales como internacionales. Para comenzar,
el Estudio aúna datos de consumo eléctrico e ingreso per cápita, y también precios, para
distintos países y momentos del tiempo (panel de países) y estima con ellos una función de
demanda eléctrica. Con ella, el panel de países permite proyectar una relación consumoproducto en Chile hacia el largo plazo, en el que el comportamiento del mercado debiera
asemejarse al de aquellos países de mayor ingreso. Utilizando ésta, se ajustan las elasticidades
obtenidas de modelos econométricos con datos locales históricos (Modelo de Corrección de
Errores, MCE), los que poseen la desagregación y frecuencia requerida por CDEC SIC.
Evaluando el MCE, ajustado según los resultados del modelo panel (MP), considerando
supuestos sobre el comportamiento futuro de la actividad económica, población y precios,
obtenemos proyecciones mensuales de consumo eléctrico hasta el 2035. Para población,
utilizamos las proyecciones realizadas en conjunto por el Instituto Nacional de Estadística (INE) y
la CEPAL, mientras que para precios, recurrimos a proyecciones propias de CDEC SIC. Para
actividad económica, en tanto, optamos por simular múltiples sendas de crecimiento
basándonos en un modelo tipo Markov Switching, en el que estimamos la probabilidad de
pasar de un estado (alto, medio o bajo) de crecimiento a otro. Con esto simulamos 1.000
trayectorias para el IMACEC, las que utilizamos como insumo en el modelo de proyección de
consumo eléctrico, obteniendo como producto 1.000 trayectorias resultantes de crecimiento
de la demanda eléctrica. A modo de síntesis, la siguiente figura muestra un esquema de la
metodología:
Figura 1: Metodología base de proyección
MODELO DE CORRECCIÓN DE ERRORES (MCE)
Datos locales, series de tiempo.
Función de demanda per cápita local
Retiros por región, sistema y tipo de cliente
Pecios e ingreso per cápita
Frecuencia mensual, ene. 2005 - dic. 2014
Elasticidad consumo-producto fija
MODELO PANEL (MP)
Datos internacionales, panel de países.
Función de demanda per cápita internacional
Consumo per cápita por país y año
Pecios e ingreso per cápita
Frecuencia anual, panel desbalanceado 1980 - 2014
El. consumo-producto: función del ingreso
PROYECCIÓN CON AJUSTE DE LARGO PLAZO
Proyección por región, sistema y tipo de cliente
Función de demanda per cápita ajustada
1.000 sendas de consumo (Markov Switching)
Elasticidad del MCE para el presente
Frecuencia mensual, ene. 2015- dic. 2035
Ajuste para el largo plazo (según MP)
Fuente: Elaboración propia
Se presenta a continuación una síntesis de los resultados y procesos del Estudio.
I.
Consumo eléctrico y desarrollo: evidencia internacional
La demanda por electricidad es en definitiva una demanda derivada de la tecnología que
hace uso de la misma. En etapas tempranas de desarrollo económico, el aumento del ingreso
familiar, por ejemplo, permite la compra de bienes y servicios con los cuales la población
resuelve sus necesidades básicas. En etapas de desarrollo avanzado, sin embargo, las
sociedades tienden a surtir este tipo de necesidades y la demanda eléctrica doméstica tiende
a estancarse o inclusive a ser progresivamente menor. Un desempeño análogo ocurre en la
demanda industrial. En países de bajo desarrollo, éste suele ir aparejado de un impulso del
consumo eléctrico producto de la creación de industria. Pero a partir de cierto ingreso, ocurren
también giros hacia tecnologías más eficientes, así como un cambio en el enfoque productivo
de las economías que, conforme se desarrollan, son más intensivas en sectores menos
demandantes de energía, como el sector de servicios.
Como consecuencia de estos procesos, la relación entre consumo eléctrico per cápita y
producto per cápita es una de carácter positivo, pero de senda decreciente. Así lo muestra, a
modo de ejemplo, la Figura 2, en la que se relaciona el consumo eléctrico y producto per
cápita en paridad de poder de compra (PPP) en tres países: Gran Bretaña, Dinamarca y
Australia.
Figura 2: Consumo y producto per cápita real en PPP, 1980-2014
(a) Gran Bretaña
8,000
Consumo pc (kWh)
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
25000.0 27000.0 29000.0 31000.0 33000.0 35000.0 37000.0 39000.0 41000.0
PIB pc PPP (US$)
(b) Dinamarca
8,000
Consumo pc (kWh)
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
35000.0 37000.0 39000.0 41000.0 43000.0 45000.0 47000.0 49000.0
PIB pc PPP (US$)
(c) Australia
12,000
11,000
Consumo pc (kWh)
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
30000.0 32000.0 34000.0 36000.0 38000.0 40000.0 42000.0 44000.0 46000.0
PIB pc PPP (US$)
Fuente: Elaboración propia en base a datos de Banco Mundial y EIA
Para precisar los rasgos de esta relación, estimamos un modelo panel de países mediante la
siguiente función de demanda:
2
𝑙𝑛(𝑐𝑝𝑐 ) = 𝛼 + 𝛽 ∗ 𝑙𝑛(𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐 ) + 𝛾 ∗ 𝑙𝑛(𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐 ) + 𝛿 ∗ 𝑙𝑛(𝑝)
(1)
donde 𝑐𝑝𝑐 es el consumo per cápita, 𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐 es el PIB pc real y 𝑝 es una medida de precio de la
electricidad. Con esto, la elasticidad consumo-producto queda definida como función del
ingreso per cápita, como sigue:
𝜼𝒄𝒑 =
𝜕𝑙𝑜𝑔(𝑐𝑝𝑐 )
= 𝛽 + 2𝛾 ∗ 𝑙𝑛(𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐 )
𝜕𝑙𝑜𝑔(𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐 )
(2)
Para la estimación utilizamos datos anuales desde 1980 a 2014 para los 34 países que hoy
conforman la OCDE. Procedemos con ellos a estimar las funciones de demanda del consumo
total, así como desagregado en residencial, industrial y comercial+fiscal, esto bajo dos
supuestos alternativos: Efectos Fijos y Efectos Aleatorios, resultando el primero más apropiado,
producto de su mejor ajuste y consistencia (evaluada a través de un test de Hausman).
Los resultados de la estimación se muestran en la Tabla 1. En cada caso se muestra el
coeficiente estimado en cada variable (incluyendo tanto precio residencial como industrial)
junto a su error estándar en paréntesis. Se muestra también el 𝑅2 ajustado de las regresiones
𝑙𝑛(𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐 )
𝑙𝑛(𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐 )
2
𝑙𝑛(𝑝𝑟 )
𝑙𝑛(𝑝𝑖 )
𝑅2 ajustado
Tabla 1: Modelos de Efectos Fijos
Total
Industriales
Residenciales
2,956*
3,624*
2,855*
(0,190)
(0.204)
(0.240)
-0.124*
-0.147*
-0,108*
(0,009)
(0.010)
(0.012)
-0.360*
-0.366*
-0,401*
(0,026)
(0.028)
(0.033)
-0.079*
-0.016*
-0,153*
(0,025)
(0.027)
(0.032)
0,963
0,955
0,958
Comerciales y fiscal
2,357*
(0.265)
-0,069*
(0.013)
-0.450*
(0.037)
-0.271*
(0.035)
0,938
*: Variable estadísticamente significativa al 1%.
Fuente: Elaboración propia
Con estos coeficientes, las elasticidades adoptan la forma que muestra la Figura 3. En ella se
evidencia que la demanda industrial es la menos elástica de todas, mientras que la más
elástica es la de clientes comerciales y fiscales. La demanda residencial, en tanto, tiene una
elasticidad elevada para bajos niveles de ingreso (0,91 a los US$10.000), pero decae más
rápidamente que las demás (a 0,33 en los US$ 70.000). La demanda comercial+fiscal, por su
parte, tarda más en decrecer, lo que es consistente con la idea de que el desarrollo va
vinculado a una mayor concentración de la actividad económica en sectores de servicios (en
desmedro de la industria).
Figura 3: Elasticidades por tipo de cliente
1.2
1.2
Elasticidad
Elasticidad
0
10000
PIB pc
1.2
70000
Comercial y Fiscal
0
10000
PIB pc
70000
1.2
Total
Elasticidad
Elasticidad
0
10000
Residencial
Industrial
PIB pc
70000
0
10000
PIB pc
70000
Fuente: Elaboración propia
II. Modelo de corrección de errores
El modelo panel tiene como objetivo identificar los cambios en la dinámica entre consumo de
electricidad y crecimiento económico en el largo plazo. Éste no nos brinda información, sin
embargo, sobre el comportamiento actual de las series de consumo en Chile en los niveles de
desagregación requeridos por CDEC SIC. Para ello utilizamos un MCE, el que estimamos con
datos locales mensuales desde enero 2005 a agosto 2015.
La ecuación de largo plazo del Modelo de Corrección de Errores es de la siguiente forma:
𝑦𝑡 = 𝛼 ′ 𝑋𝑡 + 𝜖𝑡
(3)
donde 𝑦𝑡 corresponde al logaritmo natural del consumo per cápita en el período 𝑡, 𝑋𝑡 es la
matriz de regresores, que incluye tanto una medida de ingreso per cápita (IMACEC sobre
población) como una de precio1, ambos en logaritmo natural. Se incluyen también variables
binarias (dummies) para capturar efectos estacionales en los distintos meses del año.
1
En cuanto a los precios regulados, utilizamos los Precios de Nudo Promedio de energía y potencia desde el año
2010, cuando comienza su aplicación como tal con la entrada en vigencia de los primeros contratos de
licitaciones de suministro a clientes regulados mandadas por la Ley 20.018 de 2005. Para años previos utilizamos
simplemente el Precio de Nudo de Corto Plazo, entonces medida de precio regulado previo al cambio
normativo. Para precios libres de la energía usamos ambos, el costo marginal y el precio medio de mercado,
mientras que para precio de potencia en clientes libres aplica igualmente el Precio de Nudo relevante.
Los resultados principales se detallan en la Tabla 2, que muestra las elasticidades consumoproducto y precio (de los que resultaron significativos en algún caso), junto con el error
estándar en paréntesis, además del 𝑟 2 ajustado de la regresión (en el Estudio se revisa también
cointegración de las variables). La elasticidad asociada al ingreso varía de caso en caso,
siendo la más elevada la del consumo regulado en el SIC y la menos la del consumo libre en el
mismo sistema. La elasticidad en el agregado, en tanto, se encuentra en torno a 0,87. En
cuanto a medidas de precio, el modelo arrojó en todo caso elasticidades negativas, como
esperado, pero muy cercanas a cero, lo que es indicativo de una demanda altamente
inelástica.
LOG(IMA/POB)
LOG(CMG)
LOG(PER)
𝑅2 ajustado
SIC+SING
0,873*
(0,029)
-0,016*
(0,003)
0,957
Tabla 2: Modelos de Corrección de Errores
SIC
SIC Libre SIC Regulado
SING
SING libre
0,812*
0,206*
1,207*
0,636*
0,564*
(0,022)
(0,060)
-
-
-0,013*
(0,004)
(0,036)
(0,040)
(0,055)
-
-
-
-
-
-
-
-
0,966
0,874
0,806
0,759
0,871
(0,003)
0,937
(0,046)
-0,026*
SING regulado
1,148*
*: Variable estadísticamente significativa al 1%.
Fuente: Elaboración propia
III. Proyección de regresores
a) Población
Se utilizaron las proyecciones (mensualizadas) de población nacional elaboradas en conjunto
por el INE y la CEPAL, presentadas en el documento “Chile: Proyecciones y Estimaciones de
Población. Total País. 1950-2050” (Observatorio Demográfico de América Latina, 2009). Éstas se
presentan en la Tabla 3.
Tabla 3: Proyecciones de población 2015-2035
Año
Población total
Año
Población total
2015
17.865.185
2026
19.220.429
2016
18.001.964
2027
19.312.102
2017
18.138.749
2028
19.403.774
2018
18.275.530
2029
19.495.446
2019
18.412.316
2030
19.587.121
2020
18.549.095
2031
19.652.544
2021
18.665.029
2032
19.717.971
2022
18.780.961
2033
19.783.397
2023
18.896.893
2034
19.848.824
2024
19.012.825
2035
19.914.249
2025
19.128.758
Fuente: Elaboración propia en base a datos INE y CEPAL
b) Precios
Las proyecciones de precios se basaron en el resultado de la “Revisión Anual del Estudio de
Transmisión Troncal 2015” de CDEC SIC. La Figura 3 muestra las proyecciones para una barra
representativa por región (las que se detallan en la Tabla 15 del Estudio).
Figura 3: Proyecciones de costo marginal por región, US$
200
I
II
III
IV
V
RM
VI
VII
VIII
IX
X
150
100
ene-…
may-…
sep-33
ene-…
may-…
sep-31
ene-…
may-…
sep-29
ene-…
may-…
ene-…
sep-27
may-…
ene-…
sep-25
may-…
ene-…
sep-23
may-…
ene-…
sep-21
may-…
sep-19
ene-…
may-…
sep-17
ene-…
sep-15
0
may-…
50
Fuente: CDEC SIC
c) Crecimiento económico
Siguiendo el enfoque metodológico propuesto, se estiman sendas de IMACEC consistentes con
las estructuras estocásticas que caracterizan los ciclos económicos históricos en Chile.
Para
esto, utilizamos un modelo del tipo Hidden Markov-Switching, en el que tres estados posibles de
la economía pueden ocurrir en cada período: un estado de alta actividad, uno de actividad
media y uno de actividad baja.
Mediante un programa elaborado en Matlab, hemos
estimado los parámetros de las distribuciones de cada estado (media y desviación estándar),
asumiendo que éstas son del tipo normal. Los resultados para datos de variación a 12 meses
del IMACEC, enero 1997 a agosto 2015, se muestran en la Tabla 4.
Tabla 4: Distribuciones estimadas, crecimiento 12 meses IMACEC
Estado
Total
Alto
Medio
Bajo
Media
5,97%
2,79%
-2,74%
3,76%
Desviación Estándar
1,57%
1,37%
1,11%
2,99%
Probabilidad Incondicional
47,88%
42,09%
10,02%
-
Fuente: Elaboración propia.
El programa nos permite estimar además las probabilidades de pasar de cada uno de los
estados a otro, o permanecer en el mismo (la denominada “Matriz de Transición”). Con esto,
simulamos 1.000 trayectorias de crecimiento a futuro para enero 2017-diciembre 2035, mientras
que para 2015 y 2016 utilizamos tasas acordes a las proyecciones de crecimiento del Fondo
Monetario Internacional (2,3% en 2015 y 2,5% en 2016), considerando que las expectativas
actuales de crecimiento contemplan que la economía continuará en estado medio por un
tiempo más.
A estas trayectorias se les realiza, sin embargo, un ajuste hacia el largo plazo (recorte
progresivo en las tasas medias de crecimiento a partir del año 2020, hasta el 2035), el que
busca capturar la baja esperable en las tasas a medida que la economía se desarrolla. En
efecto, el Estudio muestra que en los datos existe una relación negativa entre desarrollo y tasas
de crecimiento. Realizamos este ajuste suponiendo que en Chile las tasas convergerán a la
tendencia internacional (hoy nos encontramos sobre ésta) hacia el final de la proyección.
Las tasas promedio de crecimiento anual que resultan de las simulaciones se muestran en la
Tabla 5, junto con las proyecciones del FMI y del Banco Central.
Tabla 5: Tasas anuales de crecimiento económico
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
...
2030
...
2035
Promedio
Simulaciones
2,3%
2,5%
3,0%
3,5%
3,6%
3,6%
3,6%
3,6%
3,6%
3,6%
3,3%
2,8%
2,4%
FMI
2,3%
2,5%
2,9%
3,1%
3,3%
3,5%
-
-
-
-
-
-
-
Banco
Central
2% 2,5%
2,5%3,5%
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Fuentes: Elaboración propia en base a datos FMI e Informe de Política Monetaria, septiembre 2015 (Banco Central)
Como consecuencia de los ajustes de largo plazo, las tasas de crecimiento decrecen hasta
alcanzar un 2,4% en 2035. Con estas, más las proyecciones de población, obtenemos las
simulaciones que se muestran en la figura siguiente, que presenta los resultados de sendas de
PIB real per cápita (a dólares 2013) en deciles: cada franja de color representa un 10% del total
de las simulaciones. La mediana, en una línea blanca al centro de las proyecciones, se ubica
en los US$ 26.239 hacia el 2035, esto es un 70% por sobre los US$ 15.438 de base en 2014.
Figura 4: Deciles de las simulaciones de PIB real per cápita (US$ 2013)
40,000
35,000
30,000
25,000
20,000
15,000
10,000
2015
2017
2019
2021
2023
2025
2027
Fuente: Elaboración propia
2029
2031
2033
2035
Mostramos además el histograma con el resultado de los cómputos realizados para el PIB real
pc de 2035. Se destaca la barra del percentil 50 (US$27.000-28.000).
120
100
80
60
40
20
PIB pc real, US$ 2013
38000
y mayor...
37000
36000
35000
34000
33000
32000
31000
30000
29000
28000
27000
26000
25000
24000
23000
22000
21000
20000
19000
18000
17000
16000
0
15000
Frecuencia (n° de simulaciones)
Figura 5: Histograma de 1.000 simulaciones de PIB real pc (US$ 2013) al 2035
Fuente: Elaboración propia
Los resultados más probables se encuentran entre los UD$ 25.000 y los US$ 30.000 per cápita al
2035, donde los intervalos del histograma (cada mil dólares) acumulan una frecuencia de 495
simulaciones, esto es, casi la mitad de las 1.000 totales. El promedio de la distribución, en tanto,
se ubica en los US$ 26.131.
IV. Proyecciones de consumo al 2035
El procedimiento de proyección fue el siguiente:
1.
Para cada uno de las trayectorias de ingreso per cápita proyectadas, calculamos las
elasticidades consumo-producto respectivas según el modelo de datos de panel.
2.
Ajustamos las elasticidades estimadas en los Modelos de Corrección de Errores de
acuerdo a la variación de las elasticidades obtenidas del modelo panel.
3.
Con las elasticidades ajustadas y las proyecciones de crecimiento económico,
proyectamos una serie de sendas de crecimiento de consumo per cápita de
electricidad.
4.
Finalmente, utilizando las proyecciones de población, obtuvimos estimaciones de
consumo total.
A continuación se presentan los resultados de proyección de consumo anual para el sistema
agregado (SIC+SING), para las 1.000 trayectorias proyectadas:
Figura 6: Deciles de proyecciones de consumo eléctrico anual para todo el país (GWh).
150,000
140,000
130,000
120,000
110,000
100,000
90,000
80,000
70,000
60,000
50,000
2015
2017
2019
2021
2023
2025
2027
2029
2031
2033
2035
Fuente: Elaboración propia
La Figura 7, en tanto, muestra el histograma de las distintas simulaciones el año 2035 para el
consumo total. Más de un 94% de las simulaciones resulta en un consumo eléctrico superior a
los 90.000 GWh por año y más de un 55% resulta en un consumo superior a los 110.000 GWh.
Además, el histograma (así como los deciles 1 y 10 de la figura anterior) muestra una ligera
asimetría que no estaba presente en las proyecciones de PIB per cápita, la que se debe a las
menores elasticidades consumo-producto que aplican sobre aquellos escenarios de mayor
crecimiento.
80
70
60
50
40
30
20
10
0
76000
78000
80000
82000
84000
86000
88000
90000
92000
94000
96000
98000
100000
102000
104000
106000
108000
110000
112000
114000
116000
118000
120000
122000
124000
126000
128000
130000
132000
134000
136000
138000
y mayor...
Frecuencia (n° de simulaciones)
Figura 7: Histograma de las proyecciones de consumo eléctrico anual para el 2035, GWh
Consumo total, GWh
Fuente: Elaboración propia
Por último, la Tabla 6 expone el consumo anual (promedio de las simulaciones) y las tasas
derivadas de crecimiento para el agregado (SIC+SING) y cada sistema, diferenciando por tipo
de cliente.
Año
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
Media
15-25
26-35
TOTAL
Total
%
66.070
2,7%
67.656
2,4%
69.456
2,7%
71.509
3,0%
73.676
3,0%
75.932
3,1%
78.162
2,9%
80.466
2,9%
82.786
2,9%
85.196
2,9%
87.535
2,7%
89.745
2,5%
92.105
2,6%
94.448
2,5%
96.727
2,4%
98.906
2,3%
101.025
2,1%
103.023
2,0%
104.988
1,9%
106.973
1,9%
108.918
1,8%
2,5%
2,8%
2,2%
Tabla 6: Proyecciones de demanda anual
SIC
Libres
%
Regulados
%
Libres
17,739
-1.0%
31,549
3.2%
14,903
17,953
1.2%
32,621
3.4%
15,153
18,161
1.2%
33,745
3.4%
15,547
18,396
1.3%
35,183
4.3%
15,855
18,619
1.2%
36,603
4.0%
16,290
18,834
1.2%
38,070
4.0%
16,764
19,039
1.1%
39,572
3.9%
17,193
19,242
1.1%
41,096
3.9%
17,666
19,441
1.0%
42,637
3.7%
18,141
19,643
1.0%
44,240
3.8%
18,634
19,835
1.0%
45,817
3.6%
19,098
20,007
0.9%
47,328
3.3%
19,524
20,186
0.9%
48,935
3.4%
19,989
20,362
0.9%
50,534
3.3%
20,449
20,533
0.8%
52,088
3.1%
20,895
20,688
0.8%
53,583
2.9%
21,320
20,827
0.7%
55,050
2.7%
21,730
20,960
0.6%
56,432
2.5%
22,116
21,090
0.6%
57,792
2.4%
22,496
21,220
0.6%
59,167
2.4%
22,878
21,337
0.6%
60,526
2.3%
23,250
1,3%
3,1%
1,5%
3,6%
1,0%
2,6%
%
7.1%
1.7%
2.6%
2.0%
2.7%
2.9%
2.6%
2.8%
2.7%
2.7%
2.5%
2.2%
2.4%
2.3%
2.2%
2.0%
1.9%
1.8%
1.7%
1.7%
1.6%
2,0%
2,3%
1,6%
SING
Regulados
1,880
1,929
2,004
2,075
2,165
2,264
2,359
2,462
2,568
2,678
2,784
2,885
2,995
3,104
3,211
3,315
3,418
3,515
3,611
3,709
3,806
%
-0.1%
2.6%
3.9%
3.6%
4.4%
4.6%
4.2%
4.4%
4.3%
4.3%
4.0%
3.6%
3.8%
3.7%
3.4%
3.2%
3.1%
2.8%
2.7%
2.7%
2.6%
2,6%
2,9%
2,3%
Los resultados presentan un año 2015 con crecimiento negativo tanto en consumo libre del SIC
como en regulado del SING. En consumo libre del SING, en cambio, se percibe un aumento
importante de la demanda en este año, producto del ingreso de actores importantes en la
minería. En todo caso, se perciben tasas menores de crecimiento en los años cercanos,
producto del menor crecimiento económico, las que tienden a recuperarse hacia fines de la
década para luego decaer gradualmente de la mano del desarrollo. La demanda total, en
tanto, alcanzaría tasas de crecimiento del 3,1%el 2020, para luego decaer a 1,8%, alcanzando
un total de 108.918 GWh hacia e 2035.
V.
Desagregación regional
En el SIC, las proyecciones se presentan desagregadas por región, aunando las regiones X y
XIV por disponer así de datos de mayor antigüedad, desde antes de su separación el año
2007.
Por la importancia de la minería en el norte, así como por la relevancia de algunas minas en las
regiones más céntricas, se ha considerado necesario complementar la metodología de
proyección vía econometría con una revisión de los planes de obras registrados en COCHILCO.
Para esto, comenzamos por separar en los datos regionales a aquellas mineras cuyo consumo
fue, el 2014, igual o superior al 10% del total regional (Candelaria, Salvador y Caserones en la III,
Carmen de Andacollo en la IV, Pelambres y Andina en la V y Teniente en la VI).
En cuanto a los grandes clientes que se encuentran ya operando, proyectamos su producción
de mineral utilizando las tasas de crecimiento proyectadas por COCHILCO para la capacidad
de producción de plantas ya operativas en las regiones respectivas, y asumimos que el
consumo eléctrico aumenta en iguales proporciones. En cuanto a los proyectos (nuevos o de
expansión) que hoy se encuentran en cartera, seleccionamos todos los con inversión estimada
en más de MMUS$500 y que presentan según COCHILCO una condición de “Base”, “Probable”
o “Posible” (dejando fuera los proyectos “potenciales”, que poseen probabilidades aún muy
bajas de materialización). El consumo estimado de estos proyectos en sus Estudios de Impacto
Ambiental se agrega a nuestras proyecciones en su valor esperado, esto es, considerando que
con un 0,8 de probabilidades se concretarán los proyectos “probables” y con un 0,5 los
“posibles”.
La Tabla 7 muestra las proyecciones de consumo de grandes mineras.
Tabla 7: Consumo proyectado de grandes mineras, GWh
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
III región
Salvador +
Proyectos Caserones +
Candelaria
1,656
1,824
1,899
560.0
1,914
1,904
1,596
1,596
1,984
1,661
1,807
1,807
1,596
1,547
1,807
1,807
1,486
1,439
1,807
1,807
1,390
1,354
1,807
1,807
1,354
1,354
1,807
1,807
1,354
1,354
1,807
1,807
1,354
1,354
1,807
1,807
1,354
1,354
1,807
1,807
1,354
IV región
Carmen
Proyectos
de
Andacollo
500
484
490
158
483
489
158
866
480
471
866
866
465
465
866
866
460
460
866
866
454
454
866
866
449
445
866
866
440
436
866
866
431
427
866
866
423
419
866
866
414
V región
VI región
Proyectos
Pelambres
+ Andina
Proyectos
Teniente
735
735
735
735
735
735
735
735
735
735
735
735
735
735
2,068
2,042
2,114
2,078
2,018
1,945
1,988
1,974
2,118
2,216
2,340
2,466
2,311
2,611
2,768
2,961
3,198
3,486
3,800
4,180
4,640
5,196
-
1,789
1,728
1,745
1,707
1,674
1,676
1,627
1,618
1,491
1,265
1,090
915
747
912
857
806
757
712
669
629
591
556
Fuente: Elaboración propia
El consumo remanente es estimado mediante econometría con modelos para el consumo
total y regulado por región (en algunos casos se estimó también el consumo libre). A estas
proyecciones sumamos luego las previsiones de la Tabla 7
y obtenemos los resultados
regionales en consumo total, libre y regulado, que muestran las tablas 8-10 (en tasas de
crecimiento del consumo). En la primera de ellas se evidencia que el consumo proyectado
decrecerá en el largo plazo en el norte del SIC (III región), mientras que en el resto aumentará,
aunque de forma dispar, más pronunciadamente en regiones como la V y la X. El consumo
regulado, en cambio, muestra un comportamiento más parejo para la totalidad de las
regiones, con tasas que comienzan en torno al 4% y luego decrecen. El consumo libre, por
último, es muy dispar y volátil, sobre todo en las regiones mineras. Éste se mantiene estancado
además, con tasas en ocasiones a la baja, en las regiones X y Metropolitana.
Tabla 8: Proyecciones de consumo TOTAL por región 2015-2035 (tasas crecimiento)
Total, incluyendo a mineras, GWh
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
II-III
4.9%
2.3%
9.0%
13.6%
-3.6%
0.2%
0.5%
0.1%
-4.5%
0.6%
0.6%
2.5%
-2.9%
-0.3%
-0.6%
-0.9%
-1.4%
-1.5%
-1.9%
-2.4%
-3.0%
IV
-0.4%
2.4%
8.9%
1.5%
30.3%
2.4%
2.4%
2.5%
1.2%
2.6%
2.3%
2.7%
1.3%
1.9%
1.7%
1.6%
1.4%
1.3%
1.2%
1.1%
1.0%
Fuente: Elaboración propia
V
0.9%
2.4%
-0.4%
-1.5%
-0.2%
3.7%
2.6%
4.4%
10.2%
3.9%
3.6%
1.5%
3.5%
3.0%
3.1%
3.1%
3.1%
3.0%
3.1%
3.3%
3.4%
VI
0.6%
2.7%
0.2%
0.1%
1.8%
3.6%
4.1%
2.0%
-0.9%
1.8%
1.6%
2.2%
5.3%
2.8%
2.7%
2.4%
2.2%
2.0%
1.8%
1.7%
1.5%
VII
3.3%
2.7%
3.2%
3.1%
3.8%
4.2%
3.9%
4.0%
4.0%
4.1%
3.6%
3.4%
3.4%
3.3%
3.2%
3.0%
2.8%
2.6%
2.5%
2.5%
2.4%
VIII
1.7%
1.8%
2.1%
2.1%
2.8%
3.3%
3.0%
3.0%
2.7%
2.9%
2.4%
2.2%
1.9%
1.8%
1.6%
1.3%
1.1%
0.9%
0.9%
1.0%
1.0%
IX
8.2%
3.4%
2.9%
3.9%
3.4%
3.4%
3.6%
3.2%
3.0%
3.2%
3.3%
3.1%
3.1%
3.0%
2.9%
2.7%
2.6%
2.4%
2.3%
2.2%
2.1%
X-XIV
2.3%
3.5%
3.5%
3.4%
4.2%
4.2%
4.4%
4.8%
4.0%
4.1%
4.0%
3.7%
3.9%
3.8%
3.6%
3.4%
3.2%
3.0%
2.9%
2.8%
2.7%
XIII
0.9%
2.6%
2.3%
3.8%
3.0%
3.0%
3.1%
2.9%
2.8%
2.9%
3.0%
2.8%
2.8%
2.8%
2.7%
2.5%
2.4%
2.2%
2.1%
2.1%
2.0%
Tabla 9: Proyecciones de consumo REGULADO por región 2015-2035 (tasas crecimiento)
Consumo regulado, GWh
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
II-III
IV
V
VI
VII
VIII
IX
X-XIV
XIII
-3.0%
2.3%
3.1%
2.3%
3.7%
4.1%
3.6%
3.9%
4.1%
4.0%
3.5%
3.2%
3.4%
3.3%
3.1%
3.0%
2.9%
2.6%
2.5%
2.5%
2.4%
2.0%
2.9%
3.5%
3.8%
4.1%
4.2%
4.0%
4.0%
4.0%
4.0%
3.6%
3.4%
3.4%
3.3%
3.1%
2.9%
2.8%
2.5%
2.4%
2.4%
2.3%
1.8%
2.5%
2.9%
2.7%
3.5%
3.8%
3.4%
3.6%
3.7%
3.7%
3.3%
3.1%
3.2%
3.1%
3.0%
2.8%
2.7%
2.5%
2.4%
2.4%
2.3%
5.1%
2.9%
3.6%
3.7%
4.2%
4.4%
4.1%
4.2%
4.2%
4.2%
3.7%
3.5%
3.5%
3.4%
3.2%
3.0%
2.9%
2.7%
2.5%
2.5%
2.4%
3.8%
2.9%
3.7%
3.5%
4.3%
4.5%
4.2%
4.3%
4.4%
4.4%
3.9%
3.6%
3.7%
3.6%
3.4%
3.2%
3.0%
2.8%
2.7%
2.6%
2.6%
4.2%
4.9%
5.0%
4.2%
4.7%
4.6%
4.1%
4.0%
3.9%
3.6%
3.1%
2.7%
2.5%
2.2%
1.9%
1.6%
1.3%
1.1%
1.1%
1.0%
1.0%
4.9%
4.1%
3.0%
4.6%
3.5%
3.2%
3.6%
3.0%
2.9%
3.0%
3.3%
3.0%
3.2%
3.1%
2.9%
2.7%
2.6%
2.4%
2.3%
2.3%
2.2%
2.5%
3.6%
3.6%
3.5%
4.3%
4.2%
4.5%
4.9%
4.1%
4.2%
4.0%
3.8%
3.9%
3.8%
3.6%
3.4%
3.3%
3.0%
2.9%
2.9%
2.8%
3.3%
3.4%
3.2%
5.1%
4.0%
3.8%
3.9%
3.6%
3.5%
3.6%
3.6%
3.3%
3.5%
3.4%
3.2%
3.0%
2.9%
2.6%
2.5%
2.5%
2.4%
Fuente: Elaboración propia
Tabla 10: Proyecciones de consumo LIBRE por región 2015-2035 (tasas crecimiento)
Consumo libre, GWh
II-III
IV
V
VI
VII
VIII
IX
X-XIV
XIII
2015
6.7% -4.6%
0.0% -3.4% 1.2% -1.7% 20.6% -5.8% -6.0%
2016
2.3%
1.6%
2.4%
2.5% 1.8% -2.7%
1.1% -0.1% -0.1%
2017 10.3% 19.1% -3.8% -3.1% 1.5% -2.4%
2.4% -0.5% -0.5%
2018 15.8% -2.1% -5.9% -3.5% 1.7% -1.4%
1.6% -0.6% -0.6%
2019 -4.9% 75.7% -4.6% -0.8% 2.0% -0.6%
3.0% -0.5% -0.5%
2020 -0.5%
0.6%
3.6%
2.7% 2.9%
0.8%
4.0%
0.1% 0.1%
2021 -0.1%
0.7%
1.6%
4.0% 2.8%
0.8%
3.4%
0.0% 0.0%
2022 -0.6%
0.7%
5.4% -0.5% 2.7%
0.9%
3.9%
0.0% 0.0%
2023 -6.4% -1.9% 18.4% -7.1% 2.2%
0.3%
3.7% -0.4% -0.4%
2024 -0.3%
1.0%
4.1% -1.5% 2.8%
1.3%
4.0%
0.0% 0.0%
2025 -0.1%
0.7%
3.9% -1.5% 2.6%
1.0%
3.2%
0.0% 0.0%
2026
2.3%
1.9% -0.3%
0.2% 2.7%
1.2%
3.2%
0.1% 0.1%
2027 -4.5% -1.4%
3.8%
8.2% 2.1%
0.5%
2.7% -0.3% -0.3%
2028 -1.3% -0.1%
2.8%
1.9% 2.3%
1.0%
2.9% -0.1% -0.1%
2029 -1.7% -0.2%
3.1%
1.8% 2.2%
0.9%
2.7% -0.1% -0.1%
2030 -2.2% -0.4%
3.3%
1.4% 2.1%
0.7%
2.5% -0.2% -0.2%
2031 -2.8% -0.6%
3.6%
1.1% 2.0%
0.7%
2.4% -0.2% -0.2%
2032 -2.9% -0.6%
3.6%
0.9% 1.8%
0.6%
2.2% -0.2% -0.2%
2033 -3.5% -0.8%
3.9%
0.7% 1.7%
0.6%
2.1% -0.2% -0.2%
2034 -4.3% -1.0%
4.2%
0.4% 1.7%
0.8%
2.1% -0.2% -0.2%
2035 -5.2% -1.3%
4.5% -0.1% 1.6%
0.9%
2.0% -0.3% -0.3%
Fuente: Elaboración propia
VI.
Ejercicios de previsión al 2050
Sin duda, la relación entre el consumo eléctrico y sus principales drivers puede cambiar en el
futuro, lo que ocurriría si, por ejemplo, emerge una nueva tecnología que haga más o menos
atractivo a los consumidores el uso de la electricidad. Por lo anterior, una metodología quizás
más ilustrativa para proyectar al 2050 que el uso exclusivo de métodos econométricos, sea el
planteamiento de escenarios para el futuro. Dichos escenarios nos permitirían revisar qué
implicancias podrían tener ciertos cambios probables sobre la demanda eléctrica.
De estos cambios analizamos tres que se vislumbran hoy como importantes: 1) la eficiencia
energética; 2) el auto eléctrico; y 3) la autogeneración eléctrica. Respecto de la primera,
estimamos, mediante una ampliación de la metodología utilizada en el Estudio, que es de
esperar que la demanda en Chile aumente cada vez menos con el ingreso, comenzando en
tasas que pueden alcanzar el 3,1% hacia el 2020, pero que descenderían hasta un 1,3% al
2050. Con esto, el consumo total a ese año alanzaría los 137.107 GWh y un incremento de 113%
desde el 2014 (pero apenas 26% desde 2035). La demanda expresada en términos per cápita,
en tanto, crecería todavía menos, en apenas un 87% al 2050, alcanzando los 6.786 kWh.
Respecto del auto eléctrico, estimaos tres escenarios de crecimiento de las ventas hacia el
2050: uno acelerado, en el que se alcanza una participación de 15% en las ventas totales de
automóviles a dicho año; uno medio, alcanzando un 12,5% de las ventas en 2050; y uno bajo,
que se traduce en una tasa de 8,5% de las ventas a 2050. Con esto, la participación del auto
eléctrico podría fluctuar entre el 7 y el 11% en el parque automotriz, lo que podría elevar el
consumo eléctrico en hasta 7.600 GWh al 2050, esto es, en un 5,5% de la demanda proyectada
sin esta tecnología.
Por último, en lo que a autogeneración refiere, no parece probable que adquiera una gran
relevancia en Chile, a diferencia de lo que ha ido paulatinamente ocurriendo en otros países.
En efecto, Chile se ha sumado tardíamente a las consideraciones ambientales en generación
eléctrica, lo que ha hecho aprovechando la caída en los costos de inversión de las ENRC, en
particular de la generación solar. En consecuencia, esta tecnología representa hoy un
importante 38% de la capacidad de generación que se encuentra en construcción (CNE). Por
ello, no parece probable que en un escenario como el actual, el Estado chileno opte, por
ejemplo, por subsidiar la compra de paneles solares, en circunstancias en que los inversionistas
lo están haciendo a gran escala sin la necesidad de subsidio. Ahora bien, el aprovechamiento
de las economías de escala del que gozan las centrales hace que esta alternativa de
autogeneración a nivel de usuario tampoco sea rentable de forma privada, a pesar de la
caída en los precios del panel fotovoltaico. En efecto, los ahorros que derivan de no pagar por
el sistema de distribución y transmisión no logran compensar las ventajas en costos que poseen
las grandes centrales, en las que la inversión unitaria se ha mantenido considerablemente
menor por varios años (y con ello, finalmente, el costo medio de la electricidad).