Estimando la demanda para servicios de telecomunicación

D. Mark Kennet

Seminario Internacional de Regulación de Servicios Telefónicos y de Información

Consideraciones preliminares

• Tenemos que distinguir entre acceso a la red y el uso• Tenemos que tomar en cuenta externalidades

– Cuando se hace una llamada, la persona quien recibe la llamada se afecta tanto como la persona que inicia la llamada

– Cuando un cliente adicional se agrega a la red, los beneficios a clientes actuales aumentan

• Los beneficios no solamente surgen de llamadas completadas sino desde llamadas que posiblemente nunca se harán (valor de la opción)

• Llamadas telefónicas varían en el tipo de llamada – llamada a una estación, persona, collect, etc. – y también en otros factores, por ejemplo, hora del día, duración, distancia, etc.

Teoría básica

• Separamos el acceso (q) del uso (Z) en ecuaciones que incluyan precio del acceso (v) y del uso (P)

• Ahora uso:– La función de demanda es

– Entonces la disponibilidad de pagar es

– Y superavit del consumidor es

),( IZgP

Z

Z dzIzgB0

),(

*ZPBS ZZ

Representación gráfica

P=g(Z,Ī)

Z

P

P*

Excedente del consumidor

Teoría básica, continuación

Ahora acceso:

vS

vSq

Z

Z

,0,1

Unas implicaciones

• Hasta ahora no hemos tomado todavía las externalidades

• La demanda para el acceso es en función del ingreso, el precio de las llamadas, y el precio del mismo acceso

• Entonces, la demanda para el acceso surge de la demanda para el uso, y NO al revés

Incorporar el concepto de externalidades

• Si analizamos datos reales y tratamos de ajustar los datos a la teoría que hemos desarrollado hasta ahora, tenemos un problema: No podemos distinguir entre la curva de demanda estimada con los datos y una infinidad de curvas de demanda que puedan existir si el número de clientes cambiese.

Curvas de demanda posibles

Precio

Número de llamadas0

Curva de demanda observada

AB

C

Curvas conceptuales posibles

La ecuación para llamadas salientes

• Cliente número n recibe beneficio

• El beneficio total para N clientes es

• La barra sobre el N está para recordarnos que N es constante

• Hasta ahora hemos tomado en cuenta llamadas salientes, pero todavía no las entrantes

dzNzgNBnZ

nn ),()(0

dzNzgNBN

n

Z

n

N

nn

n

),()(1 01

Corrigiendo para los beneficios asociados con

llamadas entrantes• Cuando suene el teléfono, es imposible

saber el beneficio de la llamada hasta que tengas completa la llamada

• La llamada puede tener un valor positivo, cero, o negativo al recipiente

• Podemos nosotros saber el valor solamente probabilisticamente, basado en experiencia observada

Llamadas entrantes, continuación

• Supongamos que el beneficio posible de una llamada entrante se puede representar como una función de probabilidad

• El promedio sería el beneficio esperado y la varianza sería el riesgo

• Entonces existe un punto de “equivalencia a la certeza” donde un consumidor dispondría a pagar para un beneficio con riesgo de cero

• Aquel punto se puede definir como el beneficio de una llamada entrante

El valor de una llamada entrante

• La mayoría de la gente descuelga sus teléfonos cuando suenan, incurriendo un (pequeño) costo privado (especialmente si están en la ducha cuando llega la llamada!)

• Si una persona es victima de una serie de llamadas fastidiosas, el costo de descolgar el teléfono puede ser negativo (si la llamada es de una fuente deseada)

El valor de una llamada entrante, continuación

• Podemos interpretar el deseo para un número telefónico privado como un intento a asegurar que el costo privado de contestar el teléfono sea positivo

• Hay pocos mecanismos del mercado para determinar el valor de llamadas entrantes– Aceptación de llamadas collect– Números sin cobro (“800”)– Transferencia de llamadas

La demanda para llamadas cuando se ha tomado en

cuenta todas las externalidades

• Supongamos que los valores individuales de llamadas entrantes son identicos para todos

• Entonces

donde Y es el número total de llamadas entrantes

• Tomen nota que esta ecuación nos dice cuantas líneas hay implicitamente

bYNBTBN

nn

)(

1

Complicaciones adicionales

• El tamaño absoluto del sistema es de menos importancia para la mayoría de consumidores que la presencia de su “comunidad de interés” en la red

• Si es así, pues el tamaño del sistema no nos da un buen estimado del valor de la externalidad de la red

• Hay implicaciones fuertes para la política de servicio universal, particularmente si pensamos en la disparidad entre clientes rurales y urbanos

Extensiones del modelo básico

• Tarifas en partes multiples (descuentos para mayor consumo)

• Tarifas basadas en distancia• Tarifas basadas en la hora del día• Agregar las demandas individuas

hasta demanda del mercado entero• Cambios sobre tiempo

Resultados de algunos estudios empiricos en los EE.UU. y

Canadá• Perl (1983)• Taylor and Kridel (1990)• Bell Canada (1988)• Train, McFadden, and Ben-Akiva

(1987)

Perl (1980)

• Datos sobre viviendas individuas desde el Censo de 1970

• El estudio analiza la elección discreta de tener o no tener acceso telefónico

• Los variables explanatorios son costo de servicio, ingreso, y variables socioeconómicos

Resultados de Perl (1980)

• Variables que influyen la decisión son:– Precio (tarifa plana, o tarifa medida) (-)– Ingreso del hogar (+)– Edad del jefe de hogar (+)– Educación (+)– Raza (gente negra menos dispuesta a tener

servicio)– Empleo (+)– Hogar de familia pero sin esposa (-)– Hogar no familiar, jefe de hogar masculino (-)– Región (sureños menos dispuestos a tener

servicio)

Resultados adicionales de Perl (1980)

• Demanda creció substantivamente entre 1970 hasta 1980

• Demanda para el acceso mayormente es función del precio mínimo de acceso y no precio promedio de acceso

• Demanda para el acceso también depende de precio de uso – aún cuando el precio de acceso sea bajo, hay consumidores que no compren acceso si el precio del uso es alto

• Mejoramientos en bienestar que resulten de programas de subsidios no necesariamente exceden los costos de los programas

Taylor y Kridel (1983)

• Este modelo es parecido a lo de Perl, pero usa una base de datos distinta

• El estudio solamente se enfoque en el territorio de Southwestern Bell y no los EE.UU. enteros

Resultados de Taylor y Kridel

• Parecidos a los de Perl, pero con varias sorpresas– Precios de minutos locales y acceso no son buenos

predictores– El ingreso es muy significativo

• Resultados socioeconómicos:– El estudio da más información sobre efectos étnicos

(negros, hispanos, amerindianos)• El modelo predice que el rebalanceo de tarifas

tenga efectos socioeconómicos pero no muy grandes

• La implicación política del estudio es que el operador debe ofrecer planes con precio de acceso bajo y más alto precio por uso

Modelo de Bell Canada

• Usa datos recolectados por Statistics Canada

• Usa variables explanatorias parecidos a los usados por Perl y Taylor y Kridel

Resultados de Bell Canada

• En general, muy parecido a los resultados de Perl

• Hay mucha varianza en las elasticidades de precio sobre las regiones del país

• Efectos de precios más bajos en Canadá que en los EE.UU.

Train, McFadden, Ben-Akiva

• Datos son información al nivel del hogar de una empresa telefónica grande

• El modelo mide la elección de plan de servicio y no la elección de tener o no tener acceso

• El modelo incorpora uso en la decisión sobre elección de plan

Resultados de Train, McFadden, Ben-Akiva

• Elasticidades de precios para los planes de servicio son altas (los planes son sustitutos)

• Si el cargo fijo bajo cada opción se incrementa, el número de llamadas se cambia

• Si el cargo de uso incrementa, más clientes eligen tarifas planas

Analisis en general

• Tres de los cuatro estudios tienen un enfoque en los efectos de rebalanceo de tarifas

• Todos los estudios encuentran que hay un efecto el precio relativamente pequeño

• Todos los estudios encuentran un efecto del ingreso bastante fuerte

• Los primeros tres estudios pueden ser problematicos para predecir los efectos de cambios grandes

• El último estudio puede ser más útil en ese sentido, dado que modelea mejor la discriminación en precios

Demanda rural en el Perú

• Todos los estudios anteriores investigan demanda en países grandes, ricos, y desarrollados

• ¿Podemos extender ese tipo de análisis a un país como el Perú?– La respuesta es sí, pero con cuidado– Los conceptos del modelo son más o menos

iguales, pero es importante tomar en cuenta diferencias en las realidades

– También hay un problema serio en obtener buenos datos socioeconómicos al nivel de pueblos, aunque sí existe una buena base de datos sobre uso en pueblos rurales

Conceptos para mantener en la mente

• El ingreso promedio de una persona en los EE.UU. es USD 40,000, más o menos. En Perú es USD 5000, más o menos.

• La diferencia es aún más marcada en zonas rurales. Es posible encontrar sitios en Perú donde el ingreso es menos de USD 100 por persona por año. Es difícil pensar en cobrar una tarifa fija a ese cliente.

• La infraestructura complementaria en el Perú influye bastante la capacidad de instalar telefonía – si no hay una carretera, es difícil poner cables. También es aún más dificil recaudar y recolectar dinero de los clientes.

• Personalmente, no creo que el mayor desafío en pensar en telecomunicaciones rurales en Perú es la tecnología – hay soluciones para casi todas las situaciones. El problema es la capacidad de pagar, es decir, la demanda.

Estimación preliminar de demanda en pueblos rurales

• Base de datos: Tráfico del proyecto Frontera Norte de Fitel

• Fitel tiene información mensual detallada sobre tráfico entrante y saliente en cada instalación

• Esa información se puede mezclar con información de INEI

• Lamentablemente, los datos de INEI no son muy completos cuando sean desagregados, pero hay la información siguiente– Población– Número de colegios– Número de radios– Número de televisiones

• También se puede calcular la distancia desde la carretera (o otra forma de acceso vehicular) más cercana

Resultados de la Frontera Norte

Tráfico Entrante Tráfico Saliente

Variable Coeficiente

Probabilidad

Coeficiente

Probabilidad

Constante 25.2709 0.0016 (*) 30.5057 0.0113 (*)

Población -6.2526 0.0211 (*) -8.7694 0.0321 (*)

Población cuadrado

0.5164 0.0245 (*) 0.7805 0.0245 (*)

Colegio secundario

0.8185 0.0000 (*) 0.9599 0.0004 (*)

Radio 0.5792 0.0000 (*) 0.3061 0.0920 (**)

R-cuadrado 0.3501 0.2312

Comentarios

• Los resultados nos indican que un pueblo necesita una masa crítica de gente para generar demanda asociada con la población

• Hay una asociación significativa con la presencia de un colegio secundario en el pueblo que quiere decir que, en términos generales, gente más educada usa el teléfono más

• Los medios de comunicación como la radio sirven como complementos para la telefonía y no sustitutos