La elasticidad de precios de la demanda de gasolina se ha estudiado ampliamente en los últimos 40 años, y por una buena razón. Es fundamental para determinar las tasas de impuestos a la gasolina y evaluar políticas alternativas que se enfocan en las externalidades negativas asociadas con el uso de automóviles (contaminación, congestión vial, etc.).). La continua presión para abordar el cambio climático ha impulsado una variedad de propuestas de políticas en todo el mundo que utilizan un precio o tarifa de carbono para reducir la demanda de gasolina y otros combustibles fósiles. Los precios de la gasolina también se han vuelto cada vez más volátiles como resultado de la escasez periódica de capacidad de refinación disponible y de la creciente incertidumbre en los mercados mundiales del petróleo. Comprender la capacidad de los consumidores para responder a esas fluctuaciones de precios es fundamental para predecir los posibles efectos macroeconómicos de futuras interrupciones del suministro de petróleo y para evaluar los beneficios de las medidas de política destinadas a mitigar esos efectos, como el mantenimiento y el uso de reservas estratégicas de petróleo o el uso de suspensiones temporales del impuesto a la gasolina.
Curiosamente, una serie de estudios empíricos recientes (incluyendo Hughes et al. 2008, Pock 2016, Small and Van Dender 2007, y Park and Zhou 2010), que examinan la demanda de gasolina, han llegado a la conclusión de que la demanda se ha vuelto altamente inelástica en cuanto a los precios, al menos a corto plazo. Esta falta de respuesta de la demanda sugiere que tal vez se necesiten fluctuaciones de precios más extremas para equilibrar los mercados tras las perturbaciones de la oferta, y que los impuestos y otros mecanismos de política basados en los precios tal vez no sean tan eficaces para lograr los objetivos deseados de reducción del consumo o de la contaminación. Por ejemplo, Hughes et al. (2008) concluyen que pueden ser necesarias medidas alternativas, como las normas de Economía de Combustible Media de las Empresas utilizadas en los Estados Unidos, para lograr las reducciones deseadas y evitar niveles impositivos políticamente inviables.
A pesar de la importancia de contar con estimaciones precisas de la elasticidad en función de los precios de la demanda de gasolina, los datos generalmente disponibles para ese análisis tienden a ser muy agregados e imprecisos. Muchos estudios utilizan indicadores agregados mensuales, trimestrales o incluso anuales del consumo de gasolina y los precios promedio, a menudo de una sola serie temporal nacional. En realidad, las personas toman decisiones de consumo de gasolina a diario, respondiendo directamente a los precios de la gasolina observados en su área local ese día. Los modelos empíricos que relacionan los volúmenes mensuales o anuales de gasolina con los precios medios en amplias zonas geográficas necesariamente agregan estas diferentes decisiones de consumo y es probable que oculten una parte significativa de la respuesta de los consumidores a un cambio de precios local. Además, el uso de datos altamente agregados generalmente requiere suposiciones sólidas que impidan que la relación de demanda varíe entre ubicaciones o a lo largo del tiempo. Como resultado, los factores no observables específicos de la ubicación y el tiempo en la función de demanda subyacente a nivel de cliente tienen el potencial de sesgar las estimaciones de elasticidad. Tal vez no sea sorprendente que, dados esos desafíos, estos estudios agregados hayan producido una amplia gama de estimaciones diferentes de la elasticidad de la demanda. Los estudios académicos y gubernamentales que evalúan posibles intervenciones de políticas en los mercados de gasolina con frecuencia se basan en estimaciones de esta literatura o adoptan los mismos métodos problemáticos para obtener estimaciones, a pesar del hecho de que los valores de elasticidad a menudo pueden afectar sustancialmente los resultados de las políticas predichas.
En un artículo reciente, utilizamos datos sobre los gastos de gasolina en toda la ciudad y los precios diarios de la gasolina de 243 ciudades de Estados Unidos para analizar el impacto de los precios diarios en la demanda diaria de gasolina (Levin et al. 2016). Nuestros gastos diarios de gasolina en toda la ciudad se obtienen agregando compras de crédito a nivel de cliente en estaciones de gasolina durante ese día. Esto nos da una medida directa del consumo de gasolina que resulta de los clientes que enfrentan el precio de la gasolina de ese día. En primer lugar, aprovechamos la mayor frecuencia y el mayor detalle geográfico de nuestros datos de consumo y precios para obtener una estimación más sólida de la demanda de gasolina, evitando los sesgos potenciales que pueden surgir en estudios más agregados. En segundo lugar, derivamos una descomposición que identifica las diferentes fuentes de sesgo que surgen en modelos más agregados y luego examinamos las magnitudes relativas de estos diferentes sesgos estimando modelos de demanda en diferentes niveles de agregación de datos.
Nuestros hallazgos revelan que la demanda de gasolina puede ser significativamente más elástica de lo que se pensaba. Obtenemos consistentemente estimaciones de elasticidad que son aproximadamente cinco veces más elásticas que las reportadas por otros estudios recientes. Luego agregamos nuestros datos a lo largo del tiempo y en diferentes ciudades en diversos grados, para estimar modelos de demanda agregada similares a los que se usan comúnmente en otros estudios. Las estimaciones resultantes se vuelven cada vez menos elásticas a medida que aumenta el nivel de agregación de datos. La estimación del modelo utilizando nuestros datos agregados a una serie temporal nacional de gastos totales mensuales y precios promedio da como resultado elasticidades que no se distinguen de cero, lo que sugiere que los estudios que utilizan datos agregados pueden subestimar sustancialmente la capacidad de respuesta de los consumidores a los precios.
Los resultados de nuestro análisis de descomposición revelan cómo la fuente primaria de sesgo difiere según la dimensión y el grado de agregación. Los sesgos observados son mayores en los modelos de series temporales en los que los efectos fijos de períodos de tiempo ya no se pueden usar para controlar las diferencias de demanda a lo largo del tiempo. En general, las fuentes de sesgo identificadas en nuestra descomposición y las magnitudes sugeridas en nuestras regresiones agregadas ayudan a proporcionar una explicación más sistemática de por qué los estudios de demanda de gasolina utilizando diferentes metodologías a menudo han obtenido estimaciones de elasticidad de precios muy diferentes.
De acuerdo con nuestro análisis, concluimos que la demanda de gasolina puede ser considerablemente más sensible a las fluctuaciones de precios a corto plazo de lo que se podría concluir en base a la literatura reciente, y las estimaciones difieren en magnitudes lo suficientemente grandes como para impactar sustancialmente la evaluación de políticas o el análisis de mercado posteriores.
Considere, por ejemplo, los estudios que evalúan los impactos de las políticas de límites máximos y comercio, como Borenstein et al. (2015), que analizan los precios esperados de los permisos en el marco del programa de límites y comercio de emisiones de gases de efecto invernadero de California. Su análisis se basa directamente en estimaciones existentes de la capacidad de respuesta a los precios de la demanda de gasolina. En parte en respuesta a estimaciones recientes como las de Hughes et al. (2008), adoptan un valor bastante inelástico para la elasticidad de la demanda de gasolina, lo que puede contribuir a su predicción general de que la oferta de reducción de emisiones será relativamente inelástica para permitir los precios. Reconocer una mayor elasticidad de precios en la demanda de gasolina (como la que obtuvimos en Levin et al. 2016) reducirá los niveles de precios y la volatilidad de los permisos de GEI previstos.
Las estimaciones de elasticidad más precisas también pueden tener un impacto sustancial en las inferencias que se extraen al evaluar los costos macroeconómicos de las perturbaciones del mercado de la gasolina y el petróleo y los beneficios de las respuestas de política, como el mantenimiento de una Reserva Estratégica de Petróleo, que tienen por objeto reducir estos costos. Si la demanda de gasolina fuera significativamente más elástica de lo que se pensaba anteriormente, es probable que los precios aumentaran sustancialmente menos de lo que de otra manera se pronosticaría (según estimaciones anteriores) en respuesta a una interrupción del suministro de petróleo, y la cantidad de gasolina que los consumidores comprarían a estos precios sería sustancialmente menor. En consecuencia, es probable que el efecto de desplazamiento macroeconómico general sea mucho menor de lo que se hubiera previsto anteriormente. Además, si los consumidores tienen una demanda más elástica, la liberación de un determinado volumen de combustible del REP durante una perturbación del mercado no será tan eficaz como una palanca de política destinada a reducir los niveles de precios. Al demostrar una capacidad de respuesta a los precios significativamente mayor de la demanda de gasolina, nuestros resultados de elasticidad fortalecen cualquier argumento a favor de eliminar o reducir el tamaño de los REP y señalan una mayor eficacia de los mecanismos basados en los precios para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.
Tener estimaciones más sólidas y precisas de la respuesta de la demanda de gasolina y una comprensión más clara de las fuentes de sesgo de agregación que pueden surgir en este entorno debería ayudar a los investigadores y analistas de políticas a evaluar con mayor éxito la fiabilidad de las estimaciones existentes y a mejorar el diseño empírico y la identificación en estudios futuros.
Hughes, J E, C R Knittel, and D Sperling (2008),» Evidence of a shift in the short-run price elasticity of gasoline demand», The Energy Journal, 29(1), 93-114.
Levin, L, M S Lewis, F A Wolak (2016), «High frequency evidence on the demand for gasoline», NBER Working Paper No.22345, junio.
Park, S Y, and G Zhao (2010),» An estimation of US gasoline demand: A smooth time-varying cointegration approach», Energy Economics, 32, 110-120.
Pock, M (2010),» Gasoline demand in Europe: New insights», Energy Economics, 32(1), 54-62.
Small, K A, and K Van Dender (2007), «Fuel efficiency and motor vehicle travel: The declining rebound effect», Energy Journal, 28(1), 25-51.