Vol. 11/ Núm. 1 2024 pág. 230
https://doi.org/10.69639/arandu.v11i1.203
Análisis econométrico de los subsidios a los combustibles en el
Ecuador
Econometric analysis of fuel subsidies in Ecuador
Alex Javier Maigua Quinteros
aj.maigua@uta.edu.ec - alex.javyer@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-3333-5514
Universidad Iberoamericana del Ecuador
Ecuador-Ambato
Edisson Javier Nata Ichina
enata@coopsac.fin.ec - ejavier183@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-0112-1140
Universidad Iberoamericana del Ecuador
Ecuador-Ambato
Diego Alejandro Rojas Ponce
diego.rojasp@energiayminas.gob.ec - diegorojasp@gmail.com
https://orcid.org/0009-0000-6721-8280
Universidad Iberoamericana del Ecuador
Ecuador-Quito
Yasmany Fernández Fernández
yfernandez@doc.unibe.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9530-4028
Universidad Iberoamericana del Ecuador
Ecuador-Quito
Artículo recibido: 15 marzo 2024 - Aceptado para publicación: 26 mayo 2024
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.
RESUMEN
Los subsidios en Ecuador han sido una constante desde la década de 1970 hasta la actualidad,
reflejándose en diferentes proporciones dentro del gasto público anual, ya que han sido empleados
con el propósito de amortiguar el impacto económico en la población y fomentar el desarrollo
industrial. A pesar de su utilidad, la efectividad y sostenibilidad de estos subsidios son objeto de
debate continuo. Para respaldar nuestro análisis, hemos recopilado datos de las siguientes
instituciones como EP Petroecuador, el Ministerio de Energía y Minas y el Banco Central del
Ecuador. Estos datos, tratados con enfoque científico y utilizando modelos econométricos, nos
han proporcionado una comprensión más profunda de la situación. Específicamente, hemos
empleado el modelo ARIMAX (Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil con Variables
Exógenas) para nuestro análisis, lo que nos ha permitido obtener resultados significativos y
extraer conclusiones pertinentes para este estudio, centrándonos especialmente en los subsidios a
los combustibles.
Palabras clave: ARIMAX, diesel, GLP, nafta, PIB, subsidios
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ABSTRACT
Subsidies in Ecuador have been a constant from the 1970s to the present, reflected in different
proportions within annual public spending, since they have been used for the purpose of
cushioning the economic impact on the population and promoting industrial development. Despite
their usefulness, the effectiveness and sustainability of these subsidies are continuously debated.
To support our analysis, we have collected data from various institutions such as EP Petroecuador,
the Ministry of Energy and Mines and the Central Bank of Ecuador. These data, treated with a
scientific approach and using econometric models, have given us a deeper understanding of the
situation. Specifically, we have used the ARIMAX (AutoRegressive Integrated Moving Average
with Exogenous Variables ) model for our analysis, which has allowed us to obtain significant
results and draw relevant conclusions for this study, focusing especially on fuel subsidies.
Keywords: ARIMAX, diesel, LPG, nafta, GDP, subsidies
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INTRODUCCIÓN
Los subsidios han sido ampliamente utilizados como mecanismos de apoyo social en
América Latina [1]. Por ejemplo, Chile ha implementado subsidios monetarios que permiten a la
población acceder a recursos que de otro modo estarían fuera de su alcance. En Ecuador, los
subsidios a los combustibles, como la gasolina, el Diesel y el gas licuado de petróleo (GLP), han
sido una política central desde la década de 1970, llegando a subsidiarse hasta el 85 % de su costo
[2]. Este país se encuentra entre los cinco que más subsidios aplican, representando históricamente
un significativo porcentaje del gasto público, que en 2019 equivalía a dos tercios del déficit fiscal
[2], reduciéndose al 3.95 % del PIB en años recientes [3].
Estos subsidios tienen como objetivo mitigar el impacto económico en la población, reducir
los índices de pobreza y fomentar el desarrollo industrial [4]. Sin embargo, han variado
considerablemente a lo largo de los años, influenciados por factores como la dolarización desde
el año 2000 [1], la inestabilidad política interna y la volatilidad de los precios del petróleo debido
a conflictos globales.
Un desafío importante es el contrabando de productos subsidiados hacia países vecinos
como Perú y Colombia, lo cual genera pérdidas significativas que oscilan entre el 5 % y el 30 %
del total [2] [5]. Espinoza [1] argumenta que la eliminación del subsidio a la gasolina súper no
tiene un impacto relevante en la economía del país, dado que el mayor subsidio se concentra en
la gasolina extra y el Diesel.
Además, estudios como el de Poveda et al. [7] indican que la eliminación de estos subsidios
genera descontento entre los consumidores ecuatorianos, particularmente entre conductores y
amas de casa. Esto se refleja en encuestas donde un alto porcentaje de los encuestados expresa su
desacuerdo con dicha medida.
Un total de 300 consumidores de primera línea fueron encuestados en el trabajo de Poveda
et al. [7], entre ellos conductores de vehículos livianos, pesados y amas de casa, muestran que un
57% de la muestra total de encuestados están desconformes con la eliminación del subsidio a los
combustibles líquidos. El 68% de los consultados manifiesta estar en desacuerdo con la
eliminación del subsidio de gas. En el mencionado artículo también se indica que los Gobiernos
generalmente suelen introducir subsidios a los combustibles fósiles como una medida populista
para ganar votos. Mostrando que la mayor parte del beneficio de los subsidios va a los quintiles
superiores. Además se muestra que en los países en desarrollo el 43% del subsidio abarca el quintil
con mayores ingresos, mientras que solo el 7% del subsidio abarcan los menores quintiles.
Ramírez et al. [3], en su análisis sobre el consumo de los hogares ecuatorianos, evidencian
que los subsidios se distribuyen de manera desigual, beneficiando mayormente a los quintiles
superiores de ingreso. Este estudio destaca la importancia de políticas públicas sólidas que
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gestionen adecuadamente estos subsidios, considerando su impacto socioeconómico en variables
clave como el crecimiento económico, la inflación y la distribución del ingreso.
En síntesis, los subsidios a los combustibles en Ecuador son un tema complejo que requiere un
enfoque integral y datos precisos para su gestión efectiva en beneficio de toda la sociedad.
MATERIALES Y MÉTODOS
La investigación se basó en la recopilación de datos detallados sobre los subsidios a los
combustibles y variables económicas relevantes, obtenidos de fuentes gubernamentales y
organizaciones internacionales. Se emplearon técnicas avanzadas de análisis de series temporales
y modelado econométrico para explorar las relaciones entre los subsidios y variables como:
crecimiento del PIB, producción de petróleo, precios de petróleo e índices de pobreza.
Adicionalmente, se utilizaron herramientas de visualización de datos para comunicar los
resultados del estudio de manera efectiva.
Modelo Econométrico
El modelo ARIMAX es un modelo econométrico utilizado para analizar y hacer
predicciones en series temporales, especialmente cuando existen factores externos (variables
exógenas) que influyen en la serie principal (endógena). Al agregar variables exógenas, el modelo
ARIMAX permite analizar la relación entre una serie temporal y una o más variables externas,
proporcionando así una herramienta poderosa para entender y modelar comportamientos
económicos. El modelo se escogió al acoplarse al caso de estudio del presente artículo y se basa
en el trabajo de Mendoza et al. [8] al utilizar ARIMAX.
Variables
Dentro del modelo econométrico para este artículo se utilizó una serie temporal (endógena)
referente a los subsidios de los combustibles comprendida entre el período 2010 - 2023, así como
variables exógenas que permitirán analizar ciertos factores externos pueden tener un impacto
significativo sobre los subsidios a los combustibles.
• Endógenas
o Subsidios a los combustibles: son intervenciones financieras del gobierno que buscan
reducir el precio de los combustibles para el consumidor final.
• Exógenas
o Producto Interno Bruto (PIB): es una medida utilizada para cuantificar el valor total de
todos los bienes y servicios finales producidos dentro de un país, generalmente tomados en el
período de un año.
o Producción de petróleo: proceso de extraer petróleo crudo de la tierra o del lecho
marino, llevarlo a la superficie procesarlo, transportarlo y eventual usarlo en diversas
aplicaciones.
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o Precio de petróleo WTI: West Texas Intermediate, es el costo por barril del tipo de
petróleo crudo conocido como WTI, que es uno de los principales estándares de referencia para
el mercado petrolero mundial.
o Índice de pobreza: parámetro estadístico que mide el nivel de vida de las naciones.
- Fórmula
Con las variables endógenas y exógenas concluimos (ver fórmula 1):
(1)
Donde:
es la serie temporal endógena, Subsidios a los combustibles.
son variables exógenas.
-
Producto Interno Bruto (PIB)
-
Producción de petróleo
-
Precio de petróleo WTI
-
Índice de pobreza
, son los coeficientes que representan cada una de las variables exógenas en la
serie temporal endógena.
es el término de error, captura la parte de la serie temporal endógena que no es
explicado por las variables exógenas y otros factores no observados.
puede estar modelado como un proceso autorregresivo integrado de media móvil
(ARIMA) con términos adicionales que capturan la influencia de las variables exógenas,
sigue
un modelo ARIMA(p, d, q), la formula ARIMAX (ver fórmula 2):
(2)
Donde es el operador de rezago
y
son los coeficientes de los
términos autorregresivos y de media móvil respectivamente.
El modelo ARIMAX permite integrar las variables exógenas (PIB, producción de petróleo,
precio de petróleo WTI, índice de pobreza) en un marco econométrico que explora cómo estas
variables externas pueden influir en la serie temporal de subsidios a los combustibles,
proporcionando así una herramienta poderosa para el análisis y la predicción en estudios
económicos como el que estás realizando.
Diseño Conceptual
El presente artículo utiliza el modelo conceptual (ver Figura 1), que tiene como finalidad
realizar un análisis de datos enfocado a las series temporales de los subsidios a los combustibles,
utilizando un modelo econométrico para hacer proyecciones de las series temporales.
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Figura 1
Proceso empleado para procesar los datos
Para la recolección de datos se empleó WebScraping para procesar los archivos pdf de las
entidades gubernamentales (Banco Central del Ecuador y EP Petroecuador) y un proceso de
extracción, transformación y carga (ETL) para el Ministerio de Energía y Minas, una vez
recopilada la información se hizo un proceso ETL general con la finalidad de obtener datos más
adecuados para el presente estudio. Para el procesamiento de datos se utilizó el modelo ARIMAX
explicado más adelante, además se sacaron gráficas acordes a los resultados mostrados en Tableau
(ver Figura 2) para poder ser visualizados por los usuarios finales.
Figura 2
Tableau, datos reales y predicciones
Diagrama de Base de Datos
Para la recopilación final de los datos se utilizó un modelo relacional (ver Figura 3),
estableciendo tablas de: Subsidio, Producción, Precio de Petróleo, Pobreza, Evolución PIB y
Periodo, cada tabla está constituida con campos relevantes para el presente estudio.
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Figura 3
Esquema base de datos
De los datos establecidos en las variables endógenas y exógenas en la base de datos se han
obtenido tendencias representadas en las siguientes figuras.
Figura 4
Variables endógenas y exógenas
La recopilación de datos ha permitido realizar gráficas que ayudan a entender las diferentes
variables dentro del presente estudio (ver figura 4), subsidio a los combustibles establece la
variable endógena almacenada en la tabla de SUBSIDIO, con un campo específico de SUBSIDIO
para almacenar su valor en millones de USD, para las variables exógenas tenemos PIB,
Producción de Petróleo, Precio Petróleo WTI e Índices de Pobreza, cada una de estas variables
almacenadas en las tablas de EVOLUCION_PIB (PIB) con un campo especifico de PIB para
almacenar su valor en %, Producción de petróleo almacenado en la tabla de PRODUCCION con
el campo especifico de PRODUCCION para almacenar su valor en millones de barriles de
petróleo, el Precio de Petróleo WTI almacenado en la tabla PRECIO_PETROLEO con el campo
específico de PRECIO para almacenar su valor en USD y finalmente la otra variable es el Índice
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de pobreza almacenado en la tabla POBREZA con su campo especifico de POBREZA para
almacenar su valor en USD, cada una de estas variables almacenadas en una base de datos (ver
figura 3), teniendo en cuenta que cada tabla cuenta con su campo ID como identificador único, y
IDPERIODO para la relación con la tabla intermedia de PERIODO que permite ubicar cada una
de las variables en los diferentes espacios de tiempo establecidos desde 2010 hasta 2023 para
poder realizar las diferentes predicciones.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Con el modelo ARIMAX y la ayuda de la ayuda de Python con sus librerías, se obtiene una
serie de resultados en función al presente estudio. Cada uno de estos resultados se muestran en el
presente estudio (ver figura 5 y 6).
Figura 5
Resultados de modelo ARIMAX
El análisis de la variable "SUBSIDIO" (ver figura 5) mediante un modelo ARIMA(1, 1, 1),
utilizando datos recopilados a lo largo de 14 años (enero de 2010 a octubre de 2023), reveló un
ajuste robusto del modelo. Este hallazgo se sustenta en la alta verosimilitud logarítmica y un valor
de AIC de 399, indicativos de un equilibrio adecuado entre precisión y complejidad del modelo.
Sin embargo, el BIC de 403 sugiere una penalización adicional por la complejidad del modelo.
La estimación de los errores estándar de los coeficientes se realizó utilizando una matriz de
covarianza "opg". Los diagnósticos de autocorrelación (prueba Ljung-Box) y normalidad de los
residuos (prueba Jarque-Bera) resultaron satisfactorios, al no mostrar autocorrelación
significativa y seguir una distribución normal, respectivamente. No obstante, la prueba de
heterocedasticidad reveló una varianza no constante en los residuos del modelo.
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Los coeficientes del modelo, sus errores estándar y las estadísticas z indicaron que la
mayoría de los coeficientes son estadísticamente significativos (p < 0.05), lo cual fortalece la
confianza en la capacidad predictiva del modelo para los subsidios futuros.
Figura 6
Resultados Predicciones
Con el análisis de los resultados del modelo ARIMAX (ver figura 5) se ha obtenido las
siguientes predicciones (ver figura 2 y 6). Para los años 2025, 2026, 2029, 2030 se evidencia una
reducción en los subsidios de combustibles a consideración de los años 2027, 2028, 2029, 2031,
2032, 2033 donde la tendencia es creciente alcanzando un pico de subsidio de 3,06 mil millones
de USD en 2032.
Los subsidios de combustibles siguen un patrón cíclico a lo largo del tiempo, con fases de
reducción seguidas de períodos de aumento. Este ciclo sugiere que existen fluctuaciones
significativas en la política de subsidios, influidas por factores económicos y políticos que van ir
marcando los valores subsidiados de los combustibles.
CONCLUSIONES
El análisis del modelo ARIMAX revela un patrón cíclico en los subsidios de combustibles,
caracterizado por fases alternas de reducción y aumento a lo largo del tiempo. Estas fluctuaciones
reflejan la influencia de factores económicos y políticos en las decisiones de política de subsidios.
Comprender y gestionar estas variaciones es crucial para asegurar una política energética
sostenible y estable, adaptada a las condiciones cambiantes del mercado y las necesidades
socioeconómicas.
Mediante los valores recopilados de las diferentes instituciones gubernamentales en el
período de 2010 al 2023, nos permitió predecir el comportamiento de los subsidios en los
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siguientes 10 años. Se observó que estos subsidios están asociados con un aumento en el consumo
de combustibles, el crecimiento del PBI, los índices de pobreza y el precio del crudo marcador de
petróleo WTI. También se evidenció un aumento en la dependencia del gobierno de los ingresos
petroleros, presiones inflacionarias y distorsiones en la asignación de recursos.
Los subsidios se constituyen en un factor importante para el desarrollo del país, pero deben
estar bien focalizados en áreas específicas como se han detallado en trabajos relacionados. La
propuesta estipulada en función a la data publica recopilada por fuentes como EP Petroecuador,
datos proporcionados por el Ministerio Energía y Minas y Banco Central del Ecuador; han
generado los siguientes datos mostrados en la figura 9.
Los criterios AIC y BIC son fundamentales para evaluar modelos ARIMAX,
proporcionando métricas objetivas que balancean el ajuste del modelo y su complejidad. El AIC
favorece modelos con mejor ajuste relativo, considerando la cantidad de parámetros, mientras que
el BIC penaliza más la complejidad, promoviendo modelos más simples y generalizables. La
diferencia entre AIC y BIC es crucial, una pequeña diferencia (en nuestro caso 4 unidades) sugiere
que la complejidad adicional podría no ser justificada por una mejora significativa en el ajuste,
mientras que una diferencia más amplia indica una preferencia clara por modelos más simples
según el BIC.
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REFERENCIAS
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https://institutojubones.edu.ec/ojs/index.php/portal/article/view/392
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https://ecuador.fes.e/newslist/e/subsidios-a-los-combustibles-en-ecuador-elementos-y-
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