Modelos económicos-ingenieriles,
teoría económica, y política
regulatoria
D. Mark Kennet, Ph.D.
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Organización
• ¿Qué es un modelo económico-ingenieril?
– Bottom-up v. Top-down
– Ejemplos
• Usos de modelos de costo para probar teoría
económica
– Modelos de costos v. Econometría
– Pruebas de propiedades teóricas (Gasmi, Kennet, Laffont,
Sharkey)
• Usos de modelos de costo en regulación y política
– Resolución de disputas de acceso a redes.
– Cálculo de subsidios de servicio universal.
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Modelos económicos-ingenieriles
• Idea básica: Simular un proceso productivo
“eficiente” para poder aislar preguntas de interés en
un experimento controlado
• El concepto es particularmente útil en un entorno
multiproducto cuando hay muchos costos en común
• Difieren de modelos top-down en que el costo total
calculado depende de los parámetros bottom-up de
diseño, que se pueden cambiar por el usuario del
modelo; modelos top-down depende de información
en una forma ya agregada que no se puede cambiar.
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Propiedades de buenos modelos
bottom-up
• “Optimizan” la planta de producción
– Esto implica que el modelo es un ejercicio de simulación de la red en
la cual las rutas y tecnologías se escogen para minimizar costo
• Permiten insumos de precios flexibles
– El modelo debe responder a cambios en los precios relativos de los
insumos
• Permiten insumos de demanda flexibles
– El modelo debe permitir la especificación de varios niveles de
cantidades de demanda
– El modelo debe permitir la especificación de varios niveles de calidad
de servicio
• Objetivo es aproximar adecuadamente la definición
económica de una función de costos.
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Objetivo de modelo de costos bottomup
• Aproximar, a través de la simulación, la definición de
la función de costos económicos:
C ( w , y )  min
w' x
x
s/a
fq ( x)  y
donde
C = costo total
w = precios de insumos
y = cantidades de producto
x = cantidades de insumo
fq() = función de producción asociada con nivel de calidad q
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Contraste con modelos top-down
• Optimización es imposible.
• Datos de costos unitarios de insumo son
autoreportados y agregados.
• Demanda se fija al nivel y calidad de servicio
prestado por la infraestructura existente y no
por una planta eficiente.
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Ejemplos de modelos económicosingenieriles en Telecom
• LECOM – Local Exchange Cost Optimization Model (Gabel and
Kennet (1991) )
– Intenta optimizar el número, localización, y tipo de
conmutadores a través de rutinas de optimización en nido.
– Modulos de localización de clientes y algoritmos de rutas
algo primitivo.
• HCPM – Hybrid Cost Proxy Model (Bush, Gupta, Kennet,
Prisbrey, and Sharkey (1998) )
– Toma localización de conmutador y tamaño como dado,
pero optimiza la estructura y tecnología de rutas.
– Usa algoritmos sofisticados para manejar datos de
localización de clientes, que pueden presentarse a cualquier
nivel de resolución deseado.
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Resumen de HCPM
• Datos de localización de clientes
• Algoritmo de agrupación (CLUSTER)
• Metodología para agrupar clientes en áreas de servicio
• Módulo de Interfaz de Cluster (CLUSINTF)
• Sobre impone una “malla” en cada área de servicio y asigna clientes a
lotes
• Módulo de Distribución y Alimentación (FEEDDIST)
• Usando técnicas explicitas de optimización, construye planta de
distribución y planta de alimentación desde el conmutador a cada área de
servicio
• Módulos de Conmutación y Planta Entre Oficinas
• Construye conmutadores y planta de transmisión
• Módulo de Gastos Anuales
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Ejemplo de Datos de Localización de
Clientes y Conmutador
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CLUSTER crea una malla
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Areas de servicio definido por CLUSTER
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CLUSINTF sobre impone la malla sobre cada
área de servicio
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FEEDDIST construye
la planta de distribución
D is trib u tio n ro u tin g c a lc u la te d b y H C P M
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FEEDDIST construye la planta de
alimentación
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Modelos de costo v. Econometría
• Problemas con el uso de econometría
– Modelos econométricos depende de datos historicos, que en sectores
regulados implica ponderar en exceso la tecnología antigua.
– Modelos econométricos asumen funciones de producción suavizadas.
– Es difícil especificar outputs (productos) en las regresiones (Evans y
Heckman, Shin y Ying, etc., usan pocas y muy estilizadas medidas de
output)
• Ventajas de modelos de costos
– Se soluciona el problema de datos históricos, los costos y tecnologías
son actualizados
– Se minimiza el problema de asimetría de información para propósitos
regulatorios
– La función de producción es más realista
– Se puede especificar explícitamente los outputs (productos)
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Por supuesto, también hay
desventajas...
• La parte dinámica de la evolución de redes se
ignora
• La modelación de los insumos laborales es
débil (se nota que los modelos económicos
también comparten este problema)
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Pruebas de la teoría con modelos de costo
• Ejemplo: Gabel y Kennet (1994)
• Idea básica: Buscar economías de alcance y escala
usando LECOM a través de variar cantidades de
outputs y optimizar costos, incluyendo calcular
costos “stand alone” (aislados) de “coaliciones” de
combinaciones de outputs
• Resultados muestran economías de alcance
significativas, excepto en el caso de servicios de
líneas privadas alquiladas.
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Resultados para economías de alcance
Costo
Standalone
c(1,2,3,4)
c(1) + c(2,3,4)
c(2)+ c(1,3,4)
c(3)+ c(1,2,4)
c(4)+ c(1,2,3)
c(1) + c(2) + c(3) + c(4)
c(1,2) + c(3,4)
c(1,3) + c(2,4)
c(1,4)+ c(2,3)
c(1,2) + c(3) + c(4)
c(1,3) + c(2) + c(4)
c(1,4)+ c(2) + c(3)
c(2,3) + c(1) + c(4)
c(2,4)+ c(1) + c(3)
c(3,4)+ c(1) + c(2)
25,549,965
42,385,760
42,946,616
25,342,285
26,237,616
43,357,093
25,097,995
42,622,810
42,165,522
25,749,839
43,370,601
42,575,029
42,947,586
42,609,303
42,705,249
Nivel de
economías de
alcance*
--0.6589
0.6809
-0.0081
0.0269
0.6970
-0.0177
0.6682
0.6503
0.0078
0.6975
0.6663
0.6809
0.6677
0.6714
NIVELES
x1 = tráfico en la hora pico (CCS)
x2 = tráfico de LD en hora pico
x3 = líneas alquiladas locales
x4 = líneas alquiladas de LD
líneas de acceso
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= 402,530
= 55,932
= 17,308
= 4,685
= 157,007
Repitiendo el experimento
• Varios tamaños y densidades de ciudades
probados.
• En la mayoría de casos, los resultados iniciales
fueron replicados.
• Estos resultados se contrastan con varios
estudios econométricos usados para justificar
la desagregación del sistema Bell en los EE.UU.
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Otras exploraciones teóricas
• Gasmi, Kennet, Laffont, y Sharkey (2002) desarrollan
un enfoque basados en modelos de costos
económicos-ingenieriles (cost proxy) como una
forma de tratar la regulación bajo información
incompleta, buscar una regulación optima, calcular
los montos de servicio universal y subsidios
estratégicos.
• Papers escritos por varios de estos autores sirven
como base para capítulos en el libro.
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Regulación optima
• Idea básica: la regulación se ve como un mecanismo que
busca revelar la verdad sobre parámetros no observables:
esfuerzo y parámetros primitivos de la función de costos.
• Se puede modelar el esfuerzo a través del simulador de
costos al cambiar el precio de la mano de obra y volver a
simular, generando el costo en función del esfuerzo.
• La “desutilidad” del esfuerzo se asume como una función
cuadrática.
• Ahora es posible calcular el nivel óptimo de esfuerzo.
• Todavía falta: Como calcular esquemas lineales simples
para compartir costos entre la empresa y sus clientes.
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Uso de modelos en la regulación
• Pregunta básica: ¿En un mercado competitivo,
realmente se necesita un modelo de costos?
• Respuesta básica #1: No, si realmente hay
competencia
• Respuesta básica #2: Aún así, el gobierno quizá
todavía desea tener una herramienta de último
recurso para manejar la resolución de disputas, por
ejemplo en el acceso a redes (nuevamente, para
reducir la asimetría de información).
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Aplicando un modelo de costos a
una disputa de acceso a redes
• Ver Kennet y Pérez-Reyes (2002)
• Dos paradigmas
– TELRIC
– TSLRIC
• Ejercicio básico: Simular la red mirando hacia el futuro
para calcular o costos de elementos o costos
incrementales de los servicios
• La selección de parámetros insumos garantiza una tarifa
socialmente eficiente
• El modelo también puede convencer al regulador a
adoptar una ESTRUCTURA de tarifas socialmente eficiente
(el cargo por capacidad en lugar del cargo por uso)
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Usando un modelo de costos para
determinar los subsidios de servicio
universal
• En general hay dos tipos de programas de servicio
universal (SU) en todos los países:
– Subsidio rural y zonas de alto costo
– Subsidio de clientes de bajo ingreso
• Es posible solucionar el segundo tipo de SU a
través de un modelo de costos, pero es más
frecuente utilizarlos para el primer tipo de SU.
• Idea básica: Buscar áreas de servicio donde los
costos sean más altos que algún benchmark, y
calcular el monto necesario para compensar al
proveedor de servicio
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Comentarios sobre la aplicación en
EE.UU.
• No se define bien el objetivo político.
– ¿Cuál es el estándar de calidad de servicio?
– ¿A quién se dirige el subsidio? ¿Empresas o usuarios?
• Mientras los modelos son muy sofisticados, la
aplicación es cuestionable
– El benchmark no debería ser un percentil de la distribución
calculada de costos, sino un valor determinado
independientemente.
– Muchos de los parámetros de insumos se ha determinado
de manera poco rigurosa.
– No queda claro que la política eficiente sea subsidiar
empresas y no usuarios.
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