Herramientas para el análisis de competencia en los sectores eléctrico y de gas natural: la perspectiva de un regulador

energético

Mónica Gandolfi Subdirectora de Análisis Económico de los Sectores - Dirección de Regulación y Competencia

Jornada sobre “Promoción y vigilancia de la competencia en el sector energético” CODE

Madrid, 25 de junio de 2009

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Índice

El poder de mercado en los mercados energéticos

Herramientas para el análisis de competencia en los mercados energéticos La definición del mercado relevante Herramientas de análisis estructural Algunos ejemplos aplicados a los mercados de gas y electricidad

Conclusiones

El poder de mercado en los mercados energéticos

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Definición de poder de mercado

Desde una perspectiva económica el poder de mercado se define como: la capacidad de una empresa de alterar los precios … … con respecto al nivel competitivo … … de modo rentable.

El concepto de dominancia (art.82 del Tratado CE) puede interpretarse como un nivel de poder de mercado significativo

La definición de poder de mercado es sólo teóricamente sencilla: ¿Cómo distinguir una subida de precios intencional de una generada por una situación de

escasez de oferta o de mayores costes de producción? ¿Cuál es el nivel competitivo? ¿Cómo determinar la rentabilidad de la estrategia de alteración de precios? ¿Es relevante la duración de dicha estrategia?

La medición del poder de mercado es compleja, además la tenencia de poder de mercado no implica el abuso del mismo

Factores que afectan a la vulnerabilidad de los mercados energéticos al poder de mercado

Baja elasticidad de la demanda final en el corto plazo

Imposibilidad o coste elevado de almacenamiento

Necesidad de inversiones elevadas con tiempos largos de realización

Necesidad de acceso a infraestructuras con características de monopolio natural

Segmentación geográfica debida a restricciones de transporte

Existencia de mercados spot y a plazo organizados con precios transparentes

Amenaza de intervención creíble de las autoridades reguladoras frente a episodios anómalos

Elevado grado de “intensidad regulatoria” en todos los segmentos de las cadenas de suministro de gas y electricidad

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El contexto de cada país/mercado determina el balance entre estos factores

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El estado de la competencia en el mercado interior de la energía de la Unión Europea

Investigación sectorial de la Comisión Europea de 2007 enfatizó la insuficiente integración entre mercados nacionales e identificó los siguientes problemas para la competencia:

Niveles elevados de concentración en mercados de gas y electricidad Restricciones verticales (insuficiente grado de separación entre productores/vendedores

y gestores de las infraestructuras) Insuficiente nivel de interconexión entre Estados Miembros Falta de transparencia sobre información de mercado/infraestructuras Escasa liquidez de los mercados

Como consecuencia de la investigación sectorial la Comisión Europea abrió varios procedimientos anti-trust contra algunas de las principales empresas europeas:

Cierre anticompetitivo del mercado: ENI, RWE, GDF, DISTRIGAZ y EDF Aplicación de precios excesivamente altos: EON

Herramientas para el análisis de la competencia en los mercados de gas y

electricidad

Definición del mercado relevante como paso previo al análisis de competencia

Identificar el conjunto de competidores que compiten realmente entre sí, desde una perspectiva de producto y geográfica

Dimensión de producto Test cuantitativo: SSNIP Test (Small but Significant Non-transitory Increase in Prices)

“Es rentable para un monopolista hipotético aumentar en un 5-10% el precio de un determinado producto?” El mercado relevante es aquel en el cual esta estrategia es rentable.

Implementación requiere disponer de datos empíricos (elasticidades, correlaciones de precios, etc.)

Test cualitativo: consideración de la sustituibilidad por el lado de la demanda y de la oferta

Dimensión geográfica Test cuantitativo: lógica del SSNIP Test también aplica Test cualitativo: condiciones homogéneas de competencia en una determinada área

(criterio CE), información sobre infraestructuras y costes de transporte

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En los mercados energéticos la dimensión de producto suele ser bastante sencilla de definir, mientras tiende a ser más compleja la dimensión geográfica

EJEMPLO: cuál es el mercado geográfico relevante de aprovisionamiento de gas a España?

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El mercado es en principio de dimensión supranacional (GNL), pero el trazado de los gasoductos y los contratos de largo plazo confieren relevancia a la dimensión nacional, especialmente por su importancia para el desarrollo del mercado descendente de comercialización.

Aprovisionamientos de gas a España en 2008

SUPRANACIONAL NACIONAL

Fuente: BP Statistical Review of World Energy 2009 Fuente: CNE

Cálculo de indicadores de concentración es problemático Se obtiene una estructura muy concentrada

Herramientas de supervisión y análisis de la competencia en los mercados energéticos relevantes

ANÁLISIS DE CONDUCTA (EX POST)

Medición del margen precio-coste marginal (índice de Lerner)

Cálculo del coste marginal a partir de información aportada por las empresas

Cálculo del coste marginal utilizando un benchmark

Comparación de largo plazo de ingresos y costes estimados (net revenue benchmark)

Investigación de episodios “anómalos” Análisis de indisponibilidades para valorar

retirada de capacidad física (gen.eléctrica) Análisis del output gap para valorar retirada de

capacidad económica (gen.eléctrica) Análisis de casos específicos de conductas

excluyentes de competidores …

ANÁLISIS ESTRUCTURAL (EX ANTE)

Indicadores tradicionales Cuotas de mercado

Índices de concentración

Indicadores de pivotalidad

Modelos de simulación (oligopoly models)

Estudio de las condiciones de entrada en un determinado mercado

…

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Los reguladores suelen recurrir a ambos tipos de herramientas, que responden a objetivos distintos. No obstante, deben considerarse como complementarias.

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El análisis estructural tradicional: las cuotas de mercado

Definición: % sobre ventas totales o capacidad de producción total en el mercado

Proporcionan indicio preliminar sobre el incentivo de una empresa a ejercer poder de mercado: mayor tamaño => más rentable reducir producción y aumentar precios

Requerimiento de datos en principio sencillo: evolución histórica datos de venta/capacidad o mejor previsión a futuro de los mismos

FERC (EEUU)

Cuotas < 20% => presunción de ausencia de problemas de competencia

COMISIÓN EUROPEA (Directrices aplicación art. 82)

Cuotas < 25% => presunción de ausencia de problemas de competencia

Cuotas < 40% => improbable que haya dominancia, aunque pueden haber casos por debajo de este umbral, dependiendo de la presión competitiva existente en el mercado considerado

ÚMBRALES INDICATIVOS

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El análisis estructural tradicional: el índice Herfindahl-Hirschmann (HHI)

Definición: HHI = Σ (cuota mercado)2 (valores entre 0 y 10.000)

Mide el grado de concentración del mercado, perfeccionando la información aportada por las cuotas de mercado individuales

Su utilización se justifica por la relación directa entre el HHI y el Índice de Lerner agregado que existe en un modelo de competencia en cantidades (Cournot) : (p – ci)/p = Li = si /Є (Índice de Lerner para empresa i) => L = Σ si Li => Σ si

2/ Є = HHI/ Є

Departamento Justicia EEUU(Directrices concentraciones horizontales)

HHI < 1000 => ausencia de problemas de competencia

HHI<1800 y ΔHHI< 100 o HHI>1800 y ΔHHI<50 => ausencia de problemas de competencia

COMISIÓN EUROPEA (Directrices concentraciones horizontales)

HHI < 1000 => ausencia de problemas de competencia

HHI< 2000 y ΔHHI< 250 o HHI>2000 y ΔHHI<150 => ausencia de problemas, salvo si se dan determinadas circunstancias (por ejemplo: eliminación de un competidor maverick)

ÚMBRALES INDICATIVOS

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Principales limitaciones de cuotas y HHI

No consideran el lado de la demanda y suponen elasticidad al precio unitaria => subestiman el poder de mercado en contextos en los cuales elasticidad es inferior a 1

Suponen que las empresas operan en un contexto caracterizado por restricciones de capacidad (modelo de Cournot) y no consideran otros aspectos más complejos de la oferta (diferenciación de costes y tecnología) => sobreestiman el poder de mercado cuando las empresas compiten en precios

No reflejan el comportamiento estratégico de las empresas

No pueden calcularse de forma correcta si la definición del mercado relevante es incierta

No son de gran utilidad para analizar mercados en fase de desarrollo o que han sido afectados por situaciones específicas que no se reproducirán en futuro

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Impacto reducido si se consideran cuotas y HHI más recientes en el mercado relevante (suministro a tarifa + mercado libre)

Pero debe tenerse en cuenta que los indicadores de concentración calculados sobre la base de datos históricos se han visto afectados por un estancamiento en el desarrollo de la comercialización, asociado con el déficit tarifario

EJEMPLO: impacto de la fusión Gas Natural/Unión Fenosa sobre el mercado minorista eléctrico

EFECTOS DE LA OPERACIÓN

2005 2006 2007Endesa 40,28% 42,26% 42,40%Iberdrola 33,95% 33,37% 31,20%Unión Fenosa 13,84% 13,53% 14,36%Hidrocantábrico 4,90% 5,73% 6,54%Otros 2,41% 2,07% 2,69%Viesgo 2,05% 1,94% 1,95%Gas Natural 2,57% 1,10% 0,86%HHI actual 3.008 3.125 3.032HHI después operación 3079 3.154 3.056Cuota (GN + UF) 16,41% 14,63% 15,22%

Cuotas Mercado totalGrupo Empresarial

2005 2006 2007Endesa 36,69% 55,00% 50,06%Iberdrola 32,03% 10,72% 10,00%Unión Fenosa 11,79% 9,82% 14,00%Hidrocantábrico 4,55% 10,07% 12,08%Otros 6,55% 8,49% 9,52%Gas Natural 7,00% 4,54% 3,05%Viesgo 1,39% 1,36% 1,28%HHI actual 2.626 3.432 3.050HHI después operación 2.791 3.522 3.135Cuota (GN + UF) 18,79% 14,37% 17,05%

Cuotas Mercado libreGrupo Empresarial

Fuente: CNE, Base datos de liquidaciones

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El análisis estructural más reciente: los índices de “pivotalidad” en el mercado mayorista eléctrico

Los índices de “pivotalidad” complementan la información aportada por los indicadores de concentración, reflejando la posición de cada productor de cara a la cobertura de la demanda.

PSI (Pivotal Supplier Index)

RSI (Residual

Supply Index)

Indicador binario, mide si un generador tiene o no una demanda residual positiva en una determinada hora. Se agrega habitualmente para obtener el % de horas en un año en el que el generador es “pivotal”

Mide hasta qué punto la potencia disponible de otros generadores puede cubrir la demanda en una determinada hora

Test de “Sheffrin”: existencia de un potencial poder de mercado excesivo si un operador tiene un RSI < 110% durante más del 5% de las horas en un año.

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Principales limitaciones de los índices de pivotalidad

Identifican el poder de mercado en las horas de mayor demanda

Tratan las distintas tecnologías como si tuvieran el mismo coste marginal y pudieran competir directamente entre ellas Análisis más refinado considera la “pivotalidad” en el contexto de una determinada

tecnología (habilidad de un generador para subir precios por encima de su coste marginal hasta el coste de la siguiente tecnología en el orden de mérito)

Pueden sobreestimar el poder de mercado en contextos en los que la amenaza de intervención regulatoria o de nueva entrada impiden, de hecho, que el precio suba hasta su valor límite

No reflejan el comportamiento estratégico de las empresas

No pueden calcularse de forma correcta si la definición del mercado relevante es incierta

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El análisis estructural más reciente: los modelos de oligopolio para la simulación del mercado de generación eléctrica

Se presentan como un enfoque integrado que pretende tener en cuenta simultáneamente varios factores que afectan al poder de mercado

Representación tecnológica (demanda, capacidades, costes de las empresas) Marco regulatorio (reglas de mercado, obligaciones contractuales ) Estrategias de oferta de las empresas en el mercado diario (supuesto clave: como compiten las

empresas)

Generan predicciones de niveles de precio, producción, cuotas de las empresas, beneficios, etc. correspondientes a determinados escenarios tecnológicos e institucionales

MODELOS DE SIMULACIÓN CON CURVAS DE OFERTAS CONTÍNUAS

MODELOS DE SIMULACIÓN CON CURVAS DE OFERTAS DISCRETAS

- Modelización restrictiva demanda y costes

- Comportamiento estratégico es un factor exógeno

- Ejemplos: modelo Libro Blanco y modelo DTE (Holanda)

- Modelización más flexible de demanda, costes y reglas de mercado

- Comportamiento estratégico es un factor endógeno, en respuesta al mecanismo de subasta del mercado spot

- Ejemplo: modelo ENERGEIA (Carlos III-CNE)

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Principales limitaciones de los modelos de simulación

Generan equilibrios de precios múltiples

Realizan necesariamente supuestos y simplificaciones sobre muchas variables: Gestión hidráulica Modelización de los costes de producción (O&M, costes de arranque/parada, mínimos técnicos, etc.) Modelización de decisiones bajo incertidumbre (demanda, producción eólica)

Tienden a analizar exclusivamente el poder de mercado unilateral, no se considera la posibilidad de colusión entre empresas

No suelen modelizar la amenaza de nueva entrada o de intervención del regulador

Los modelos de simulación son una herramienta débil si se utiliza como “benchmark” contra la realidad, pero pueden ser muy útiles (en combinación con otras herramientas) para comprender mejor el impacto de cambios en la regulación o en la estructura de mercado.

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EJEMPLO: análisis estructural “combinado” para valorar el impacto de la operación Gas Natural/Unión Fenosa sobre el mercado de generación eléctrica

Herramientas empleadas

Principales resultados

Análisis de concentración (potencia total disponible)

HHI status quo = 1.743 HHI con fusión = 1.906

Variación HHI = 163 (inferior a umbral CE de 250)

Análisis de concentración (potencia disponible de tecnologías

retirables marginales)

HHI status quo = 1.810 HHI con fusión = 2.151

Variación HHI = 341 (superior a umbral CE de 150)

Análisis de pivotalidad

Pivotalidad GN y UF en el

status quo = 0 El nuevo grupo tendría un grado de

pivotalidad relevante en un 5,92% de las horas (superior al umbral de 5%

del test de Sheffrin)

Simulaciones de ENERGEIA (modelo de oligopolio)

Mercado con fusión muestra

aumento poco significativo del precio medio anual

(aumento entre 0% y 2,6%,

dependiendo del precio relativo gas natural / carbón)

Fuente: CNE, Informe sobre la operación de concentración GAS NATURAL/UNIÓN FENOSA

Conclusiones

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Conclusiones

Los mercados energéticos pueden ser especialmente vulnerables al poder de mercado, pero ofrecen a la vez elementos de mitigación Mercados spot y a plazo organizados Función de supervisión ex ante y ex post de reguladores y autoridades de competencia

Detectar y medir el poder de mercado es una tarea compleja Las herramientas de análisis económico más sofisticadas (modelos) ayudan a una mejor

comprensión de la dinámica competitiva Por otra parte, es necesario emplear indicadores transparentes y sencillos que puedan

justificarse con la mayor objetividad posible

Es recomendable la utilización de una combinación de instrumentos (sencillos y sofisticados), sin perder de vista las condiciones de entrada y el contexto regulatorio/ institucional de los mercados considerados