Medición del poder de mercado en la industria del cobre de Estados Unidos : una aproximación desde la perspectiva de la Nueva Organización Industrial Empírica

Medición del poder de mercado en la industria del cobre de Estados Unidos: Una aproximación desde la perspectiva de la Nueva Organización Industrial Empírica. Andrés E. Luengo 11.02 De p artament d'Economia A p licada Facultat d'Economia i Empresa Aquest document pertany al Departament d'Economia Aplicada. Data de publicació : Departament d'Economia Aplicada Edifici B Campus de Bellaterra 08193 Bellaterra Telèfon: (93) 581 1680 Fax:(93) 581 2292 E-mail: [email protected] http://www.ecap.uab.es Febrer 2011 Medición del poder de mercado en la industria del cobre de Estados Unidos: Una aproximación desde la perspectiva de la Nueva Organización Industrial Empírica Andrés E. Luengo* Resumen: El estudio de la relación entre la estructura de la industria y el poder de mercado ha sido uno de los temas más discutidos en la literatura microeconómica. En esta investigación se adopta el enfoque de la “Nueva Organización Industrial Empírica” (NOIE) y se siguen los modelos desarrollados por Bresnahan (1982) y Lau (1982), y Porter (1983) para analizar el efecto de varias fusiones y adquisiciones sobre el poder de mercado de la industria del cobre en Estados Unidos durante el periodo 1994 – 2009. Se destaca que aunque el análisis de la industria muestra una mayor concentración, los resultados sugieren que las fusiones y adquisiciones no tuvieron efecto sobre el poder de mercado y que la industria mantuvo una conducta competitiva durante el periodo analizado. Palabras clave: Poder de mercado, Nueva Organización Industrial Empírica, Industria del cobre. Clasificación JEL: D40, D43, L13, L61, L72  *Actualmente es estudiante del Doctorado en Economía Aplicada de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB). El autor agradece los valiosos comentarios de Francesc Trillas y Juan Ignacio Guzmán. Los errores en el texto son responsabilidad del autor. Dirección para correspondencia: Departamento de Economía Aplicada, Universidad Autónoma de Barcelona. E-08193 Bellaterra (Cerdanyola del Vallès), Barcelona, España. Teléfono: (00) (34) 93-566-3244, Fax: (00) (34) 93-581-2292. Email: [email protected]  2 1. Introducción La estimación empírica de la conducta de las industrias ha sido ampliamente debatida en la literatura de la organización industrial. La principal discusión se ha centrado en la observabilidad de los costos marginales, lo que ha derivado en dos grandes enfoques de investigación: Primero, el tradicional enfoque “Estructura-Conducta-Resultado” (ECR) que se ha caracterizado por el análisis del poder de mercado a partir de la relación entre las medidas de beneficio e indicadores de concentración de la industria. En segundo lugar, debido a la dificultad de observar directamente las medidas de beneficio o los costos marginales surge la Nueva Organización Industrial Empírica (NOIE), que se caracteriza por inferir la conducta de mercado a través de la respuesta de los precios a cambios en las elasticidades de la demanda y a variaciones en los componentes de los costos. Considerando la propuesta teórica de la NOIE, en esta investigación se siguen las contribuciones seminales de los modelos de oligopolio desarrollados por Bresnahan (1982) y Lau (1982), y Porter (1983) para estimar el poder de mercado en la industria del cobre en Estados Unidos y analizar si la ola de fusiones y adquisiciones que ha experimentado esta industria durante los últimos años ha dado lugar a algún efecto sobre la estructura competitiva del mercado en un contexto en el cual los costos marginales de la industria no están disponibles. En particular, se considera la industria del cobre de Estados Unidos debido a que esta industria aparentemente presenta una alta concentración y se caracteriza por la presencia de grandes empresas especializadas en la extracción de recursos naturales. Guzmán (2007), plantea que la acción de las grandes empresas debería estar asociada a un comportamiento no competitivo y que la competencia perfecta no es una teoría realista para explicar la estructura competitiva de la industria global del cobre. Por su parte, Tilton et al. (1997) y Agostini (2006) señalan que la industria del cobre en Estados Unidos ha sido competitiva al menos desde 1980. Con todo esto, y dada la ola de fusiones y adquisiciones en esta industria, desde finales de los años noventa, y el boom del cobre a partir de la primera mitad del 2000, la industria del cobre de Estados Unidos se convierte en un atractivo objeto de estudio para la teoría de la organización industrial. A pesar de la abundante literatura sobre la industria del cobre, basada principalmente en predicciones de demanda y de precio, no se identifica un análisis formal y actualizado sobre la estrategia competitiva de las empresas que la componen. Uno de los primeros estudios sobre el tema es el de Agostini (2006), que estima el poder de mercado en la industria del cobre de Estados Unidos en el periodo de 1950 a 1995. Por su parte, Montero y Guzmán (2010) y Guzmán (2007) 3  estiman la colusión en el mercado internacional del cobre en presencia de una franja competitiva utilizando, para ilustrar sus resultados, el cartel internacional del cobre de 1935 a 1939. Metodológicamente, la propuesta de esta investigación plantea un modelo econométrico estructural biecuacional, demanda y relación de oferta, estimado por mínimos cuadrados en dos y tres etapas. Se utilizan datos mensuales para el período comprendido entre 1994 y 2009; los datos incluyen el consumo de cobre, precios del cobre y de sus substitutos, y medidas de ingreso por la parte de la demanda. Los datos que se consideran en la relación de oferta incluyen principalmente precios de los inputs y subproductos del cobre. En general, la información para esta industria es de difícil obtención dado que suele estar disponible sólo para las empresas que componen la industria así como para algunas agencias internacionales que la compilan para investigación privada y confidencial. No obstante, la información sobre los precios de los minerales y del consumo del cobre fue obtenida gracias a la colaboración del International Copper Study Group (ICSG) y del U.S. Geological Survey (USGS).1 El resto de las estadísticas fueron obtenidas por medio de varias fuentes y agencias gubernamentales de Estados Unidos, como el Bureau of Labor Statistics (BLS), el U.S. Energy Information Administration (EIA), el U.S Securities and Exchange Commission (SEC) y la Reserva Federal de Estados Unidos. Los resultados de esta investigación sugieren que a pesar de la alta concentración de la industria, los precios han sido muy cercanos a los precios bajo competencia perfecta. Esto puede ser interpretado como que las empresas no han ejercido poder de mercado en el periodo analizado, por lo que la ola de fusiones podría no haber alterado la conducta competitiva de la industria. Esta investigación se compone de cinco secciones incluyendo esta introducción. La sección dos presenta una caracterización de la industria del cobre, en la cual se describe su proceso productivo así como, la tendencia de los últimos años en la estructura de la industria. En la sección tres se presenta el marco teórico y el planteamiento metodológico. Primero, se explica el debate entre el enfoque ECR y el de la NOIE. Y luego, se caracterizan las propuestas de Bresnahan (1982) y Lau (1982), y Porter (1983). En esta sección, se definen las relaciones y ecuaciones que serán estimadas e interpretadas más adelante. La sección cuatro, presenta los resultados empíricos de la estimación de los modelos estructurales y finalmente en la sección cinco se detallan las principales conclusiones.  1El autor agradece a Daniel Elstein (Especialista del cobre) del U.S. Geological Survey (USGS) y a Joseph C. Pickard (Economista) del International Copper Study Group (ICSG) por facilitar la información estadística necesaria para la realización de esta investigación. 4 2. La industria del cobre El cobre es un recurso natural no renovable extraído de la corteza terrestre. Fue el primer metal utilizado por el hombre, bajo la forma de cobre nativo o natural de alta pureza, en la fabricación de herramientas y productos de ornamentación. Pero, no es hasta comienzos del siglo XX, con la instalación de grandes generadores eléctricos y líneas de transmisión y distribución de energía, que el cobre se transforma en uno de los metales más utilizados en el mundo debido al aumento de la demanda de electricidad junto con la adopción del cobre como referencia estándar de conductividad eléctrica por la Comisión Electrotécnica Internacional (CEI) en 1913. El cobre refinado para uso industrial puede ser obtenido a través de dos procesos de acuerdo a las características propias de cada yacimiento: Electro-obtención (SX-EW) y/o Flotación, representados en la figura 1. Como se describe en Agostini (2006), estos procesos se pueden explicar en cuatro pasos: Producción de mina, concentración, fundición y refinado. En el proceso de producción de mina se extrae la parte mineralizada y otros elementos del macizo rocoso de la mina por medio de los sub-procesos de perforación y tronadura, carguío y transporte y el posterior chancado (trituración). El tratamiento del material chancado depende de si se trata de mineral oxidado (Electro-obtención) o mineral sulfurado (Flotación), para el primero el material chancado es almacenado en una planta de lixiviación que separa los residuos y otros minerales del cobre para obtener un ánodo de cobre concentrado y purificado, mientras que para el segundo el material chancado es nuevamente molido y el cobre es separado de otros minerales e impurezas por medio de un proceso de flotación para obtener concentrado de cobre. Éste último es posteriormente fundido para remover otros minerales como fierro o azufre de lo cual se obtiene un ánodo de cobre 99.5% puro. Finalmente en la etapa de refinación los ánodos de cobre en forma de láminas son sumergidos en piscinas con una solución de agua y acido sulfúrico y por medio de electrolisis se obtiene un cátodo de cobre con una pureza del 99.9%, el cual es el producto final para el consumo industrial. Figura 1. El proceso de producción del cobre Fuente: Elaboración propia con base en CDA, Codelco. Hasta finales de los años setenta, las empresas productoras de cobre primario se extendían hasta la industria de productos semifabricados. Sin embargo, la reestructuración de la industria de los años posteriores llevo a las empresas a especializarse en la producción. En cuanto al proceso productivo se destaca que éste ha estado siempre verticalmente integrado debido principalmente a los altos costos de transporte del material rocoso que contiene aproximadamente solo un 1% en promedio de cobre, mientras el 99% restante son residuos y otros minerales (Agostini, 2006). Las fases de electro-obtención y electro-refinación requieren grandes cantidades de electricidad, que equivalen a alrededor del 12% del costo de producción de una libra de cobre refinado. Otros costos variables importantes en el proceso de producción son los costos laborales, 15%; el petróleo, 7%; el acero, 4%; y otros insumos, 28% (Cochilco, 2008). Los costos unitarios totales incluyen costos fijos tales como impuestos y seguros los cuales se aplican ya sea que la empresa opere o no. 5 Desde una perspectiva histórica se observa que el desarrollo de la industria de los minerales y particularmente la industria del cobre ha estado estrechamente relacionado, desde un punto de vista macroeconómico, a la actividad económica de los países desarrollados y al escenario político internacional. En el gráfico 1, se observa cómo la evolución del consumo, el precio y la producción se ha visto afectada por fenómenos como: las dos guerras mundiales; por factores políticos, especialmente en Sudamérica y África, que concluyeron con la nacionalización de varias empresas norteamericanas en los años sesenta y setenta; la gran depresión de los años treinta; la crisis asiática; la concentración de la producción en grandes compañías multinacionales durante las últimas décadas y finalmente por la crisis financiera subprime. Gráfico 1. Precio, consumo y producción de cobre 1900 – 2008 US dólar por tonelada en precios constantes de 1998 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 3000000 3500000 1900 1902 1904 1906 1908 1910 1912 1914 1916 1918 1920 1922 1924 1926 1928 1930 1932 1934 1936 1938 1940 1942 1944 1946 1948 1950 1952 1954 1956 1958 1960 1962 1964 1966 1968 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 Producciónprimaria Consumo Precioproductor I Guerra mundial Gran depreseión Guerra de Korea Guerra de Vietman Nacionalización en Perú Guerra del Golfo Crisis asiática Crisis Subprime Crisis de la deuda II Guerra mundial Nacionalización en Chile Toneladas Fuente: Elaboración propia con base en USGS. Estados Unidos con el 3% de la población mundial concentró el 9% del consumo mundial de cobre refinado en 2009, solo superado desde el año 2002 por China, país que concentró el 40% del consumo mundial en 2009 (ICSG, 2009). Como reflejo de lo anterior, mientras China se encuentra en una importante etapa de crecimiento económico y desarrollo industrial impactando fuertemente la demanda de commodities, Estados Unidos se encuentra en una etapa de retroceso en la intensidad de uso del cobre, lo que se puede observar en la relación con forma de “U” invertida entre el PIB per cápita y el consumo de cobre en el gráfico 2. Históricamente, Estado Unidos lideró la producción mundial de cobre de mina hasta los años ochenta cuando es sobrepasado por Chile, país 6 que se constituye hasta la actualidad en el mayor productor del mundo. La industria de cobre norte americana pasa de producir cerca del 40% del cobre primario mundial en los años cincuenta, a producir el 8% del total mundial en el año 2009 (ICSG, 2009). Gráfico 2. Intensidad de uso del cobre 1980 - 2008 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 Consumo (Miles de Toneladas) PIB per capita PPP Fuente: Elaboración propia con base en ICSG, IMF. Desde el fin de la segunda guerra mundial hasta los años setenta el precio de la producción interna y de las importaciones de cobre refinado era fijado por algunos de los mayores productores estadounidenses (McNicol, 1975). Existen evidencias de que al menos en tres ocasiones, durante ese período, el precio fijado por los productores fue inferior al precio spot de la bolsa de metales de Londres (LME),2 precio de referencia internacional. Agostini (2006), plantea que la idea de mantener el precio productor por debajo del precio LME durante algunos períodos fue suavizar el precio de largo plazo, lo que al contrario del caso de un precio más volátil, conduciría a un mayor valor presente de los beneficios ya que, algunos consumidores podrían adaptar sus procesos de producción hacia el aluminio, principal substituto del cobre (que cuenta con una menor volatilidad del precio). Sin embargo, como se observa en el gráfico 3, en varios períodos el precio productor fue mayor al precio LME y como plantea el mismo autor la evidencia sugiere que los productores norte americanos pudieron coludir en precios durante la extensión de esos períodos. Éste periodo es denominado comúnmente el “sistema de dos precios”3.  2 El precio de cobre productor fue inferior al precio LME entre los años 1950-1956, 1963-1971 y 1972-1975. 3Se denomina “sistema de dos precios” al periodo antes de 1978, en el que los mayores productores de Estados Unidos fijaban el precio de transacción del cobre en el mercado local. Éste precio difería en algunos periodos del precio de referencia internacional LME. 7 Considerando la propuesta teórica de la NOIE, en ésta investigación se seguirán las contribuciones seminales de los modelos de oligopolio desarrollados por Bresnahan (1982) y Lau (1982); y Porter (1983). 3.2.1 Modelo de oligopolio de Bresnahan (1982) y Lau (1982) Un punto de partida de un modelo característico de la NOIE es suponer que una industria esta compuesta por n empresas que producen un bien homogéneo con la misma tecnología. En este modelo la función de demanda de mercado puede ser escrita como: ( ) ZPQQ , = (1) Donde P es el precio, Q la cantidad de producción o consumo y Z es un vector de variables exógenas tales como ingreso o precio de los substitutos que afectan la curva de demanda, pero no al costo marginal. La función inversa de demanda asociada queda como: ( ) ZQPP , = (2) La curva de costo marginal puede ser escrita como: ( ) WQCMC , = (3) Donde W es un vector de variables exógenas, tales como el precio de los factores de producción, que afectan al costo marginal de la industria pero no a la función de demanda. El ingreso total se define como el producto del precio y la cantidad demandada, por lo que la función de ingreso marginal queda como: () ( ) ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ∂ ∂ += Q ZQP QZQPMR , , (4) De acuerdo a Bresnahan (1982) y Lau (1982), es posible utilizar un parámetro de conducta, λ , que represente la estructura del mercado. Por lo que la ecuación (4) puede ser reescrita como una función de ingreso marginal percibido, de la forma: 14 () ( ) ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ∂ ∂ += Q ZQP QZQPMR , ,)( λλ (5) Donde () Q ZQP ∂ ∂, es la pendiente de la curva de demanda. Por lo tanto, λ es un nuevo parámetro que mide el poder de mercado: si λ =0, el ingreso marginal es igual al precio por lo que la industria es competitiva; si λ =1, la industria actúa como monopolio o cartel perfecto; mientras que valores intermedios de λ corresponden a otros conceptos de solución de oligopolio, como por ejemplo el equilibrio de Cournot, donde λ =1/n, cada empresa tiene la misma participación de mercado en condiciones de equilibrio. La condición de equilibrio de la industria se logra cuando el ingreso marginal percibido, ecuación (5), es igual al costo marginal, ecuación (3), lo que adopta la forma: () ( )() WQMC Q ZQP QZQPMR , , ,)( = ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ∂ ∂ += λλ (6) reescribiendo esta ecuación es posible obtener la denominada “relación de oferta” (Bresnahan, 1982), que engloba la posibilidad de una conducta “no tomadora de precios”, es decir, mantener el precio sobre el costo marginal. No obstante, Bresnahan (1982) y Lau (1982) plantean que en la práctica, si la forma funcional de la demanda esta mal especificada, el modelo presenta un severo problema de identificación del parámetro λ . Para ilustrar este problema se utiliza una función de demanda lineal, similar a la planteada por Bresnahan (1982), de la forma: d ZPQ μ α α α + + + =210 (7) Y una función de costo marginal como: c WQMC μ β β β + + + =210 (8) Donde μ d y μ c son los términos de error con media cero y varianza constante. Por lo tanto la relación de oferta que corresponde a las ecuaciones (7) y (8) queda como: 15 εβββ α λ ++++−= WQQP 210 1 (9) Al observar el sistema generado por las ecuaciones (7) y (9), se aprecia que ambas ecuaciones están identificadas, debido a que por una parte la ecuación de demanda (7) incluye sólo una variable endógena, P, y excluye una variable exógena, W. Y del mismo modo, la relación de oferta (9) incluye una variable endógena, Q, y excluye una variable exógena, Z. Sin embargo, el parámetro de conducta, λ , no está identificado lo cual, se puede explicar al reescribir la ecuación (9) como: ε β γ β + + += WQP 20 (10) donde 1 1 α λ βγ −= (11) La ecuación (10) esta claramente identificada dado que incluye una variable endógena, Q, y excluye una variable exógena, Z. No obstante, aún no es posible determinar la conducta de la industria debido a que no es posible determinar si el costo marginal es igual al precio o al ingreso marginal. Al despejar λ de la ecuación (11) se observa que su identificación requiere la estimación de los parámetros y , pero las ecuaciones (7) y (10) solo proveen información de los parámetros y por lo que λ no podría ser estimado. En la figura 2.1 se muestra este problema. Se supone que D1 representa la curva de demanda lineal y MR1 representa el ingreso marginal asociado, también lineal. MCC y MCM representan las curvas de costo marginal de competencia perfecta y de monopolio, respectivamente. P es el precio y Q la cantidad de demanda. El equilibrio inicial está dado por el punto E1, el cual puede ser un equilibrio para un mercado perfectamente competitivo donde D1 intersecta con MCC (P=MCC), o para un mercado monopólico donde MR1 intersecta con MCM (MR1=MCM). Si adicionalmente se supone un shock en la variable exógena Z que desplaza la curva de demanda a D2 y al ingreso marginal a MR2. El nuevo equilibrio estaría en el punto E2 que nuevamente puede ser una solución tanto para la competencia perfecta como para el monopolio. Bresnahan (1982), señala que a menos que se tenga información sobre el costo marginal no es posible distinguir entre la hipótesis de competencia perfecta y la de monopolio. 16 Figura 2.1. Identificación del poder de mercado: No identificado P P 2 P 1 q 1 q 2 Q MC C MC M D 2 D 1 MR 2 MR 1 E 2 E 1 0 P P 2 P 1 q 1 q 2 Q MC C MC M D 2 D 1 MR 2 MR 1 E 2 E 1 0 Fuente: Bresnahan (1982, p. 90) Dada la limitación señalada anteriormente, Bresnahan (1982) propone una solución mediante la modificación de la función de demanda. La modificación permite que alguna variable exógena sea capaz no solo de desplazar la curva de demanda sino también de cambiar su pendiente. Teniendo esto en cuenta, la ecuación de demanda (7) puede ser reescrita como: d YPYZPQ μ α α α α α + + + + += 43210 (12) La que puede ser reescrita como: () ( ) d PYYZQ μ α α α α α + + + + += 31420 (12a) donde Y es una nueva variable exógena de la demanda como por ejemplo el ingreso o el precio de los substitutos. La primera parte del lado derecho de la ecuación (12a) puede ser interpretada como un intercepto vertical mientras que la segunda parte como la pendiente. De acuerdo a Bresnahan (1982), la clave de la solución al problema de identificación, es que Y interactúa con P de tal forma que cambios en Z e Y generan desplazamientos y rotación de la curva de demanda. La modificación de la curva de demanda altera la relación de oferta (debido al problema de optimización), quedando de la forma: 17 εβββ αα λ ++++ + =WQQ Y P210 31 (13) En este caso, es posible estimar λ . Al definir ( ) YQQ 31 * α α + − = , la ecuación (13) puede reescribirse como ε β β β λ + + + += WQQP 210 * (14) Si se considera a los parámetros α1 y α3 como conocidos ( 1 ˆ α y 3 ˆ α , al estimar primero la ecuación de demanda) es posible estimar λ y β 1 en la ecuación (13). Por lo tanto, λ puede ser estimado en la ecuación (14). Es posible observar la identificación de λ utilizando la nueva ecuación de demanda en la figura 2.2. Las notaciones D1, MR1, MCC, MCM y E1 se mantienen como en el modelo anterior. Además del cambio vertical en la curva de demanda, hay una rotación de la curva alrededor del punto de equilibrio E1 para obtener la nueva curva de demanda D3 y el nuevo ingreso marginal MR3. Si la relación de oferta es una curva de oferta, entonces no tendrá ningún efecto sobre el equilibrio; por lo que si MCC es la curva de costo marginal y la competencia es perfecta, entonces E1 debería ser el equilibrio ya sea en D1 o D3. Por otra parte, si MCM es la curva de costo marginal y la oferta es de monopolio, entonces el equilibrio cambia a E3, donde MR3 es igual a MCM. Por lo tanto, la introducción de un término de interacción en la curva de demanda resultará en una rotación de la curva de demanda lo que permitirá identificar el parámetro de conducta, λ . Perloff et al. (2007), plantean que el punto clave en la estimación del parámetro de conducta es la correcta elección de la forma funcional del modelo. 18 Figura 2.2. Identificación del poder de mercado: Identificado. P P 3 P 1 q 1 q 2 Q MC C MC M D 1 D 3 MR 1 MR 3 E 3 E 1 0 P P 3 P 1 q 1 q 2 Q MC C MC M D 1 D 3 MR 1 MR 3 E 3 E 1 0 Fuente: Bresnahan (1982, p. 91) 3.2.2 El modelo de Porter El modelo de Porter (1983) fue desarrollado para estudiar la interacción estratégica de la industria de ferrocarriles utilizando datos de series temporales de precios y niveles de producción agregados entre 1880-1886, posteriormente fue utilizado por Agostini (2006) para estudiar la conducta colusiva de la industrial del cobre en Estados Unidos antes de 1978. La principal diferencia con el modelo BL radica en la especificación de la ecuación de demanda y en que el modelo de Porter supone a la conducta de la industria como conocida en un periodo determinado. A continuación se presenta brevemente el desarrollo del modelo de Porter (1983), siguiendo a Agostini (2006), en adelante modelo AP. Se sigue una función de demanda log-lineal como: dtttt ZPQ μ ω ω ω + + += logloglog 210 (15) Donde Qt y Pt son la cantidad total demandada y el precio en el período t, respectivamente. Zt es una variable exógena tal como en el modelo anterior y μ dt es el término de error. El parámetro 1 ω es la elasticidad precio de la demanda que se supone negativa. 19 Utilizando datos agregados de la industria, la función de costo total queda como: ( ) ctitttt WQCTC μ γ ,,,, Γ = (16) donde Wt es el vector de precios de los factores pagado por las empresas en el período t, Γ t son otras variables que cambian los costos, son los parámetros desconocidos de la función de costo total y es el término de error. La definición del costo marginal queda entonces como: ( ) ctitttt WQCMC μ γ ,,,, 1 Γ = (17) Dado que las empresas ofrecen un bien homogéneo, todas tendrán el mismo precio en equilibrio por lo que bajo el supuesto de maximización de beneficios, el problema de optimización queda como: () ( ) ctittttdtittp WQCQQP t μ γ μ ω π ,,,,,,max Γ − = (18) La condición de primer orden para este problema está dado por: () () ( )() 0 ,, ,,,, ,, ,, = ∂ ∂ ∂ Γ ∂ − ∂ ∂ + dtit t t ctittt dtit dtit t tQP Q Q WQC QP QP Q Q μω μ γ μω μω (19) La cual puede ser reescrita como: () tdtit MCwQP = ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛+ η μ 1 1,, (20) Donde η es la elasticidad precio de la demanda (parámetro ω 1 de la ecuación (15)) y MCt es el costo marginal de la industria en el período t. El lado izquierdo de la ecuación (20) es el ingreso marginal del monopolio, el cual podría ser igual al precio en un modelo perfectamente competitivo. Por lo tanto, la ecuación (20) describe la oferta de monopolio, la cual se convierte en una función de oferta en el caso de competencia perfecta ( η = -∞). Las acciones de las empresas bajo diferentes supuestos de conducta pueden ser definidas como: () tdtit MCwQP = ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛+ η θ μ 1,, (21) 20 21 dtitt QPP Donde θ es un parámetro que mide la conducta del mercado. Reescribiendo la función de demanda en forma inversa como () ω μ ,,= y tomando logaritmos de las ecuaciones (17) y (15), la ecuación (21) puede ser re-escrita como: ε ω θ γγγ + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛+−Γ++= 1 210 1loglogloglog ttt WP (22) Como en Agostini (2006), un cambio de conducta en la industria permitirá identificar el parámetro de interés θ . Así, si se define una variable dummy, It, igual a uno cuando la industria se encuentra bajo cualquier régimen cooperativo e igual a cero cuando la industria es perfectamente competitiva, y utilizando It en la ecuación (22), la relación de oferta puede ser escrita como: ε γ γ γ γ + + Γ + += tttt IWP 3210 logloglog (23) Por lo tanto los precios deberían ser mayores bajo un régimen cooperativo que en competencia perfecta, γ 3 debería ser positivo pero menor o igual que ( ) [ ] 1 11log ω + . Por lo tanto si la secuencia {I1,…,It} es conocida, entonces las ecuaciones (15) y (23) pueden ser estimadas consistentemente utilizando mínimos cuadrados en dos etapas (Porter, 1983; y Agostini, 2006). 4. Modelación empírica y resultados de la estimación 4.1 Análisis preliminar de datos La mayor parte de los datos de la industria del cobre en Estados Unidos se encuentran disponibles solo en fuentes privadas sin embargo, luego de un intenso proceso de escrutinio de las fuentes de datos públicas, fue posible obtener información de la industria a nivel agregado en el U.S. Geological Survey (USGS) y en el International Copper Study Group (ICSG). La información que compilan el USGS y el ICSG proviene principalmente de los reportes de las empresas, asociaciones de productores, artículos de prensa y agencias privadas entre otras fuentes.7 Otras variables utilizadas en la investigación tales como variables de ingreso, salarios y precio de otros  7 Amparado en la legislación norteamericana, el USGS recibe también directamente de las empresas productoras, información financiera y de producción. No obstante, esta información no esta disponible públicamente. 22 commodities se obtuvieron a través de agencias gubernamentales como la Bureau of Labor Statistics (BLS), el U.S. Energy Information Administration (EIA) y la Reserva Federal de los Estados Unidos. La tabla 1, muestra un resumen estadístico de los datos utilizados. Tabla 1. Resumen Estadístico Variable Nombre Variable Fuente Promedio Dev. Est. Max. Min. Q Consumo de Cobre en Miles de toneladas ICSG 205.2895 34.3340 275.1324 115.0000 Ql Consumo de Cobre en millones de libras ICSG 452.5782 75.6922 606.5528 253.5273 Z Precio del Aluminio LME USGS 65.1467 7.7319 85.7939 40.4483 ZUS Precio del Aluminio US Market USGS 68.6077 7.8530 91.5164 42.1616 P Precio del Cobre LME USGS 113.4129 46.4566 237.6767 63.2718 PP Precio del Cobre Productor USGS 117.9763 46.4756 248.6279 66.9757 PRO Producción de cobre ICSG 123.0697 27.8978 176.8502 83.4970 W Salarios de la industria del cobre BLS 14.6646 1.9373 18.0286 10.0979 E Precios de la electricidad EIA 4.3952 0.4327 5.5652 3.4899 CPI Índice de producción de la Construcción RF 90.6596 8.6096 107.9249 70.2399 OIL Precio del petróleo EIA 29.8191 12.7637 68.2966 11.2829 K Costo de Capital (Moody’s AAA) RF 6.4733 0.9663 8.6800 4.9600 IPI Índice de Producción industrial BLS 98.2139 8.1262 111.4722 79.2525 IPE Índice de precios de la electricidad BLS 33.1752 3.6570 43.5578 21.4852 IOP Índice de precios del petróleo BLS 146.4043 85.6289 464.0269 51.1225 IAP Índice de precios del aluminio BLS 126.5362 29.5155 201.8178 79.9814 IPLAS Índice de precios del Plástico BLS 125.8898 35.4125 205.4824 85.5959 Los datos sobre el precio LME del cobre y del aluminio, en centavos de dólar por libra, fueron suministrados por el USGS para el período comprendido entre 1970-2009; el precio de la plata, en dólares por onza, fue suministrado desde 1990 hasta 2009. La información sobre consumo y producción de cobre, medida en miles de toneladas, fue suministrada por el ICSG para el período 1994-2009. Por su parte, el precio del petróleo, en dólares por barril WTI, y el de la electricidad, en centavos por KWH del sector industrial, fueron obtenidos desde la EIA, a partir de enero de 1986 y enero de 1976 respectivamente.8 Como medida de la actividad económica se utiliza el índice de producción industrial (G.17) y para el costo de capital se usa la tasa de crédito corporativo (G.19) las cuales, son publicadas por la Reserva Federal de los Estados Unidos. Finalmente, el salario es medido como el ingreso promedio en dólares por hora de los trabajadores del sector primario publicados por el BLS. Todas las series estadísticas son de periodicidad mensual; ninguna ha sido ajustada estacionalmente; y todos los precios fueron deflactados por el índice de precios al productor del sector de commodities (año base 2002) publicado por el BLS.  8 El precio de la electricidad del sector industrial no se encuentra disponible con una periodicidad mensual entre 1984 y 1990. 23  Aunque la mayoría de los datos están disponibles para un amplio margen temporal, el período de estudio de esta investigación se limita al comprendido entre 1994 y 2009. Esto último debido a que las variables de consumo y producción, que son utilizadas como variables dependientes en la ecuación de demanda, sólo se encuentran disponibles para este período. Sin embargo, como plantea O’Ryan (2002) el período de fusiones y adquisiciones de la industria, idea central de esta investigación, se intensifica desde finales de los años noventa con lo cual se justifica la validez teórica del período utilizado. En la figura 3, se muestra la evolución y el componente tendencial de las principales variables utilizadas en la estimación9. Se destaca, por ejemplo, que las series de los precios de los commodities reflejan una alta volatilidad durante todo el período, en especial el precio del cobre que hasta principios del año 2003 se encontraba en uno de sus peores momentos históricos; incluso en octubre de 2001 el cobre alcanzó su precio nominal mínimo desde marzo de 1987 promediando tan solo 62.5 centavos de dólar la libra (Guzmán, 2007). A partir del segundo semestre del año 2003 los precios inician una tendencia creciente que se mantiene hasta el año 2008, año en que sufren una fuerte caída para regresar en el año 2009 al nivel previo a la crisis. Por su parte, el precio de la plata se ha mantenido estable y con tendencia al alza, siguiendo las características históricas de los minerales preciosos. En cuanto al consumo de cobre, se observa una tendencia a la baja similar a la seguida por la mayoría de los países desarrollados, y tal como se comento en la sección dos. El salario, por su parte, pasa de tener un comportamiento cíclico hasta fines de la crisis asiática, a tener un comportamiento contracíclico hasta el fin del período de esta investigación. Finalmente, el costo del capital muestra un comportamiento cíclico en la mayor parte del período analizado; y el precio del petróleo presentó una tendencia estable y al alza hasta antes de la crisis Subprime, cuando exhibía niveles históricamente altos. Para finales del año 2008 experimento una fuerte caída y posteriormente tiene una gran recuperación durante el 2009 como sucedió con la mayoría de los recursos naturales.  9Calculado a través del filtro Hodrick-Prescott (HP). Tabla 4. Demanda Bresnahan & Lau (1982) Agostini (2006) & Porter (1983) Modelo 1 Modelo 2 Modelo1 Modelo 2 Variable (MC2E) (MC3E) (MC2E) (MC3E) Constante 25.5925* 28.1533* 2.9050*** 2.8648*** (17.2813) (17.7458) (0.9854) (0.8080) Precio del Cobre (Pt) -5.0675* -5.5912* -0.3836*** -0.3826*** (3.5681) (3.6665) (0.0561) (0.0510) Interacción de demanda (PtZt) 1.1196* 1.2443* (0.8543) (0.8780) Índice de producción de la construcción (CPIt) 0.3143** 0.3161** 0.3845** 0.3758*** (0.1863) (0.1866) (0.1750) (0.1594) Precio del aluminio (Zt) -4.7632 -5.3757 0.5882*** 0.6062*** (4.0801) (4.1945) (0.1373) (0.1238) AR(1) 0.6702*** 0.6844*** 0.6392*** 0.6358*** (0.0618) (0.0599) (0.0635) (0.0563) R2 Ajustado 0.7164 0.7107 0.7492 0.7492 F-estadístico 96.99 94.33 141.39 141.42 DW 2.1896 2.2007 2.2181 2.2133 Nº Obs 191 191 189 189 Notas: Error estándar en paréntesis. Cálculos propios utilizando el paquete econométrico EViews 5.* Significativo a un nivel del 10%, ** Significativo a un nivel del 5% y *** Significativo a un nivel del 1% (Para el modelo BL el contraste se hace a una cola y para el modelo AP se contrasta a dos colas). En el modelo AP la elasticidad precio es el coeficiente estimado del precio en la ecuación de demanda. Sin embargo, en el caso del modelo BL la elasticidad precio y la elasticidad precio cruzada deben ser calculadas por sus primeras derivadas.14 Las elasticidades estimadas se presentan en la tabla 5.1. Tabla 5.1. Elasticidades de la demanda Bresnahan & Lau (1982) Agostini (2006) & Porter (1983) Modelo 1 Modelo 2 Modelo1 Modelo 2 Elasticidad precio (P) -0.40 -0.40 -0.38 -0.39 Elasticidad del IP (CPI) 0.31 0.32 0.38 0.37 Elasticidad cruzada (Z) 0.45 0.42 0.590.61 Fuente: Elaboración propia con base en la tabla 4. Cálculos propios utilizando el paquete  14 A partir de las estimaciones del modelo BL, se debe cumplir que: (1) La elasticidad precio de la demanda 0logloglog 21 <+=∂∂ ttt ZPQ α α ; y la elasticidad precio cruzada 0logloglog ∂ ∂ 23 >+= tt PZ t Q α α . 30 31 econométrico EViews 5. La tabla 5.2, muestra un resumen de la elasticidad precio estimada en distintos estudios aplicados a la industria del cobre. Comparando las tablas 5.1 y 5.2, se observa que las estimaciones de la elasticidad precio se encuentran dentro del rango estimado por otros autores, con coeficientes negativos y significativos, y ubicándose en el rango entre -0.38 y -0.40. Tabla 5.2. Elasticidades de demanda Autor Frecuencia Periodo Elasticidad Bozdogan and Hartman (1979) anual 1950-1973 -0.47 Charles River Associates (1970) anual 1950-1967 -0.21 Fisher, Cootner and Baily (1972) anual 1950-1966 -0.21 Labys (1989) anual 1971-1985 -0.39 Mackinnon and Olewiler (1986) trimestral 1947-1974 -0.42 McNicol (1975) anual 1949-1966 -0.33 Taylor (1979) trimestral 1956-1975 -0.20 Thurman (1988) mensual 1975-1984 -0.27 Vial (1988) anual 1965-1984 -0.19 Wagenhals (1984) anual 1950-1980 -0.35 Agostini (2006)* mensual 1950-1995 -0.39 En esta investigación* mensual 1994-2009 -0.39 Notas: (*) Corresponde a la elasticidad promedio de los modelos estimados. Fuente: Adaptado de Agostini (2006), p. 29. Como sugieren los analistas de mercado se considera al aluminio como substituto del cobre; los resultados muestran que su elasticidad fue positiva y significativa en todos los modelos, con excepción del modelo BL1. Agostini (2006), presenta un resultado similar y plantea que este resultado puede ser explicado porque el precio del aluminio no es un precio de equilibrio, debido a que está sujeto a descuentos y recortes de producción por parte de los productores. Ante esta situación se utilizó el precio del plástico como substituto, pero dado que los resultados no fueron significativos en ninguno de los modelos, se optó por seguir utilizando al aluminio como substituto. Por otra parte, el coeficiente del índice de producción industrial fue positivo, como se esperaba, pero no fue significativo, por lo que se optó por utilizar como medida de producción industrial el índice de producción industrial de la construcción, que resultó positivo y significativo en todos los modelos, con un coeficiente que varía entre 0.31 y 0.38. Además, se consideró como medida de producción industrial el índice de producción industrial del sector de plásticos pero el modelo presentó una menor significancia de sus coeficientes y un menor R2. Respecto al término de interacción [PtZt] en el modelo BL, no es posible interpretar su signo de manera directa, por lo que es considerado sólo para el cálculo de las elasticidades. Finalmente se especificaron las ecuaciones de demanda utilizando variables dummy para controlar los efectos de las crisis asiática y subprime, pero sus resultados no fueron significativos, por lo que se optó por omitirlas de la especificación. El mismo caso se presentó con la tendencia temporal. De acuerdo a los estadísticos Durbin-Watson (DW) obtenidos en las primeras estimaciones, se corrigió el problema de autocorrelación agregando un proceso AR(1), logrando coeficientes significativos y menores a uno en todos los modelos. 4.3.2 Estimación de la Oferta La evidencia empírica en la literatura económica sugiere una hipótesis alternativa a la visión tradicional de curvas de costo marginal y costo medio en forma de “U”, mediante una curva de costos marginales constantes en algunas industrias (Foley y Clark, 1981). Así siguiendo a Foley y Clark (1981), Guzmán (2007) y Agostini (2006) que plantean que un costo marginal constante es la mejor aproximación a los costos de la industria del cobre, se asume una función de producción con retornos constantes de escala, que permite especificar una función de costo marginal log-lineal constante. Considerando la condición de equilibrio en (6) y utilizando (13), la relación de oferta para el modelo BL queda como: BLtttttt t tSILEOILWQQ Z P εβββββ αα λ β ++++++ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ + −= logloglogloglog log log 54321 21 0(26) De la misma forma para el modelo AP, considerando la condición de primer orden (21) y utilizando la ecuación (23), la relación de oferta puede ser escrita como: AtPttttt ItSILEOILWP ε γ γ γ γ γ γ γ + + + + + ++= 6543210 logloglogloglog (27) Donde Wt es el salario, OILt es el precio del petróleo, Et es el precio de la electricidad, SILt es el precio de la plata y λ es el parámetro de conducta en el modelo BL, t es la tendencia temporal e It es la variable dummy que indica la existencia del régimen cooperativo de la industria en el modelo AP. 32 33 Los resultados de la estimación de ambas relaciones de oferta se presentan en la tabla 6. Como en la ecuación de demanda, se corrige la autocorrelación por medio de un proceso AR(1) para el modelo AP y un proceso AR(2) para el modelo BL. En ambos casos los coeficientes estimados fueron significativos y los estadísticos DW derivados permanecieron en el rango entre 1.97 y 1.98, muy cercanos al coeficiente 2 como sugiere la teoría. Tabla 6. Oferta Bresnahan & Lau (1982) Agostini (2006) & Porter (1983) Modelo 1 Modelo 2 Modelo1 Modelo 2 (MC2E) (MC3E) (MC2E) (MC3E) Constante 0.7837 0.8017 4.6686*** 4.7204*** (1.0547) (1.0141) (0.9495) (0.9187) Cantidad (Q) 0.1434*** 0.1407*** (0.0589) (0.0574) Salario (W) 0.9053*** 0.8980*** -0.9852*** -1.0097*** (0.3035) (0.2976) (0.2777) (0.2685) Precio del petróleo (OIL) 0.1639*** 0.1641*** 0.2485*** 0.2550*** (0.0542) (0.0530) (0.0681) (0.0662) Precio de la plata (SIL) 0.1834*** 0.1840*** 0.9970*** 1.0101*** (0.0705) (0.0689) (0.2212) (0.2126) Poder de Mercado (λ) 0.0028*** 0.0028*** (0.0011) (0.0011) Tiempo (t) -0.0029*** -0.0031*** (0.0010) (0.0010) I 0.1479*** 0.1499*** (0.0506) (0.0489) θ 0.0527 0.0532 AR(1) 1.2166*** 1.2196*** 0.8148*** 0.8079*** (0.0777) (0.0760) (0.0440) (0.0427) AR(2) -0.2250*** -0.2287*** (0.0782) (0.0765) R2 Ajustado 0.9784 0.9784 0.9594 0.9599 DW 1.9705 1.9746 1.9766 1.9793 Nº Obs 184 184 190 190 Notas: Error estándar en paréntesis. Cálculos propios utilizando el paquete econométrico EViews 5.* Significativo a un nivel del 10%, ** Significativo a un nivel del 5% y *** Significativo a un nivel del 1% (Para el modelo BL el contraste se hace a una cola y para el modelo AP se contrasta a dos colas). Como se observa en la tabla 6, en general, los coeficientes estimados presentaron los signos esperados y fueron en todos los modelos significativos. Sin embargo, desafortunadamente en las dos relaciones de oferta del modelo AP se obtuvo, contrario a lo esperado, un signo negativo en el salario. Una explicación puede ser que el salario de los trabajadores del sector primario ha permanecido vinculado a la producción y contexto económico más que a las variaciones de precios. No obstante, debido a su alto poder explicativo se optó por mantenerlo en la especificación. El coeficiente del precio de la electricidad fue positivo, como se esperaba, pero no fue significativo, por lo que se optó por eliminarlo en ambos modelos. Por su parte, el coeficiente del precio del petróleo fue positivo y significativo en ambos modelos. En general, los resultados reflejan la importancia de los inputs en la extracción del cobre de mina; como se señala en COCHILCO (2008) estos inputs equivalen al 12% y 7% respectivamente del costo total. Respecto al precio de la plata, su efecto es mayor en el modelo AP que en el modelo BL. En general, los estudios no consideran el uso de subproductos en la estimación de oferta, pero la significancia de su elasticidad confirma la importancia planteada por Agostini (2006) de incluir los subproductos del cobre en la estimación. Considerando que ambos métodos (BL y AP) buscan estimar el poder de mercado utilizando diferentes metodologías, su análisis debe ser hecho de forma separada. En primer lugar, se sigue la estimación empírica tradicional del modelo BL y por razones de conveniencia la significancia de los parámetros es contrastada utilizando el test de una cola.15 En este caso, es posible inferir directamente el poder de mercado de la industria analizando el parámetro λ , el cual es muy cercano a cero (0.003) tanto en MC2E como en MC3E. Estos resultados indican que la industria del cobre ha sido competitiva durante el período estudiado. Ahora bien, dado que el valor es muy cercano a cero se realizan cuatro pruebas adicionales que confirmen los resultados. Primero, se prueba la estructura de monopolio, especificando λ =1. Segundo, se prueba un comportamiento a la Cournot con cinco empresas ( λ =1/n), donde la hipótesis nula es λ =0.2 contra la hipótesis alternativa λ ≠0.2. Tercero, se prueba la hipótesis de competencia perfecta fijando la hipótesis nula H0: λ=0. Cuarto, se calcula el índice de Lerner: ( ) η λ λ = ∂ ⋅ ∂ −= − =P QPQ P MCP Ltt )( (28)  15Ver Boyd et al. (2003) y Jung et al. (1995). 34 35 Donde λ es el poder de mercado y η es la elasticidad precio de la demanda. El índice de Lerner por definición será cercano a cero bajo competencia perfecta ( λ =0). Por lo tanto, utilizando el poder de mercado y la elasticidad de la demanda se puede comprobar la conducta de la industria. En la tabla 7.1, se presentan los resultados de las pruebas para ambas estimaciones del modelo BL (MC2E y MC3E). Tabla 7.1 Test de hipótesis de poder de mercado bajo diferentes estructuras de mercado y el Índice de Lerner Estimado para el modelo BL. Monopolio Modelo 1 (MC2E) Modelo 2 (MC3E) Hipótesis H0:λ=1; H1: λ ≠1 H0:λ=1; H1: λ ≠1 P-Valor 0.0000 0.0000 Conclusión Rechazar H0 al 1% de significancia Rechazar H0 al 1% de significancia Cournot Hipótesis H0: λ =0.2; H1: λ ≠0.2 H0: λ =0.2; H1: λ ≠0.2 P-Valor 0.0000 0.0000 Conclusión Rechazar H0 al 1% de significancia Rechazar H0 al 1% de significancia Competencia perfecta Hipótesis H0: λ =0; H1: λ ≠0 H0: λ =0; H1: λ ≠0 P-Valor 0.0096 0.0065 Conclusión Rechazar H0 al 1% de significancia Rechazar H0 al 1% de significancia Índice de Lerner L 0.0070 0.0071 Conclusión Mercado competitivo Mercado competitivo Notas: Contraste de hipótesis utilizando el Test de Wald. Los resultados confirman que la conducta de la industria fue competitiva entre 1994 y 2009. No obstante, a pesar de rechazar al 1% de significancia la hipótesis de competencia perfecta no indica que la estructura de la industria se aleje de una competitiva. Por último, desde el punto de vista del análisis del poder de mercado en el modelo AP, como se mencionó en la sección 3, la ecuación (27) puede ser estimada consistentemente si la secuencia [I1, …,It] es conocida. Utilizar la secuencia correcta es crítico, ya que la identificación de θ se basa en el cambio de un régimen cooperativo a uno competitivo (Agostini, 2006, p. 31). De acuerdo a Tilton et al. (1997), Agostini (2006) y la creencia general en el sector, la industria del cobre ha sido competitiva al menos desde 1980. Esta información permite fijar la secuencia [Iene1994,…,Idic2000] igual a cero. Al mismo tiempo, con base en: las adquisiciones de Cyprus Amax Corp. y Asarco Inc. a finales de 1999 por parte de Phelps Dodge Corp. y Grupo México respectivamente; la fusión entre Freeport-McMoran C&G y Phelps Dodge Corp en 2006; y de acuerdo a la información reportada por O’Ryan (2002) y por Mining Deals (PWC, varios años) sobre las fusiones y adquisiciones de la industria minera se fija la secuencia [Iene2001,…,Idic2007] igual a uno16. Por lo tanto, la secuencia restante [Iene2008,…, Idic2009] es igual a cero. La construcción de la secuencia completa [Iene1994,…, Idic2009] permitirá probar si la ola de fusiones y de adquisiciones cambia el régimen de competencia de la industria. El coeficiente de la variable dummy, It, es positivo y significativo con un valor estimado cercano a 0.15. Asumiendo que el coeficiente de It, γ 6 en la ecuación (27), es igual a ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛+− 1 1log ω θ para algún valor constante θ ; entonces el valor de θ (parámetro de conducta en el modelo AP) puede ser calculado con los coeficientes estimados de γ 6 y ω 1 ( 16 ˆ , ˆ ω γ ), cuyo resultado como se muestra en la tabla 6 presenta un valor de 0.0527 y 0.0532 para la estimación uno (MC2E) y dos (MC3E) respectivamente. Estos resultados sugieren que los precios son cercanos a los que predice la teoría bajo un régimen competitivo. De forma similar que en el análisis del modelo BL, se realizan cuatro pruebas adicionales para confirmar el valor estimado del parámetro de conducta, θ . Primero, se comprueba la conducta del mercado bajo un régimen cooperativo fijando θ =0.3. Segundo, se fija una conducta a la Cournot con cinco firmas, θ =0.2. Tercero, se prueba la hipótesis de competencia perfecta fijando θ =0. Y por último, se construye el índice de Lerner como en (28). Los resultados de las distintas pruebas de conducta para el modelo AP se presentan en la tabla 7.2.  16El volumen de fusiones y adquisiciones en el sector minero se incrementa significativamente a partir del año 2001, manteniendo un alto volumen de transacciones hasta el año 2007. Durante el año 2008 el volumen transado en el sector de metales base en Norteamérica disminuye casi un 90% respecto del año anterior (PWC, 2008). 36 37 Tabla 7.2. Test de hipótesis de poder de mercado bajo diferentes estructuras de mercado y el Índice de Lerner Estimado para el modelo AP. Régimen cooperativo Modelo 1 (MC2E) Modelo 2 (MC3E) Hipótesis H0:θ=0.3; H0: θ≠0.3 H0:θ=0.3; H0: θ≠0.3 P-Valor 0.0000 0.0000 Conclusión Rechazar H0 al 1% de significancia Rechazar H0 al 1% de significancia Cournot Hipótesis H0: θ=0.2; H0: θ≠0.2 H0: θ=0.2; H0: θ≠0.2 P-Valor 0.0000 0.0000 Conclusión Rechazar H0 al 1% de significancia Rechazar H0 al 1% de significancia Competencia perfecta Hipótesis H0: θ=0; H0: θ≠0 H0: θ=0; H0: θ≠0 P-Valor 0.0035 0.0022 Conclusión Rechazar H0 al 1% de significancia Rechazar H0 al 1% de significancia Índice de Lerner L 0.1387 0.1365 Conclusión Mercado competitivo Mercado competitivo Notas: Contraste de hipótesis utilizando el Test de Wald. Los resultados de los test de conducta confirman que la industria del cobre estuvo bajo un régimen competitivo durante el período 1994 y 2009. De acuerdo a los resultados empíricos, a pesar de que el modelo AP presentó un parámetro de conducta superior al modelo BL, ambos modelos concluyen que las empresas no han ejercido poder de mercado durante el período analizado. Precisando que estos resultados deben interpretarse como un promedio total de la industria en el periodo de análisis. Lo que finalmente muestran los resultados es que los precios del cobre fueron en promedio muy cercanos a los precios competitivos durante el período que va desde 1994 hasta 2009. Sin embargo, considerando el análisis anterior quedan algunas interrogantes, como por ejemplo ¿Cuál ha sido la causa de la ola de fusiones y adquisiciones de empresas en el sector minero? y ¿Cuál ha sido su impacto sobre la conducta de la industria? Considerando los resultados del modelo y el análisis de la industria surgen dos posibles explicaciones para la primera interrogante. La primera, es que las empresas han debido hacer frente a la creciente competencia externa a través de fusiones y adquisiciones. Segundo, derivado de lo anterior y considerando las condiciones del 38 entorno económico en el que operan las empresas, éstas han debido ajustarse y transformarse en empresas eficientes para poder sobrevivir en el mercado, lo que ha tenido como consecuencia la modificación de la estructura de la industria y las ha obligado a pasar de ser una industria competitiva a nivel local a ser una competitiva a nivel global. Esta explicación puede haber justificado que el Congreso Norteamericano y la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos no hayan rechazado ninguna de estas fusiones y adquisiciones en la industria minera. A nivel general Susanto (2006) señala que una industria más eficiente conducirá a una mayor concentración. En la misma línea Demsetz (1973), plantea que algunas empresas son más eficientes que otras al producir el mismo bien a menor costo, las empresas más eficientes crecerán con el tiempo resultando en mayores y más eficientes empresas, lo que tendrá como consecuencia una industria mas concentrada (por la mayor expansión de mercado de las empresas). En cuanto a la segunda interrogante, considerando la explicación anterior y los resultados de la investigación, se podría considerar que la estructura competitiva de la industria no ha sido modificada. 5. Conclusiones El mercado del cobre en Estados Unidos ha estado altamente concentrado, las cinco mayores empresas aglutinaron más del 76% de la producción en el año 2008. El índice de HerfindahlHirschman en ese año fue superior a los 1800 puntos (3000), el límite fijado por la legislación norteamericana antimonopolio y de la libre competencia a partir del cual el poder de mercado podría ser preocupante. Sin embargo, considerar sólo este índice en el análisis de la industria puede conducir a conclusiones erróneas acerca del poder de mercado de la industria. Debido a las condiciones del mercado mundial del cobre y los bajos precios de los minerales a partir de mediados de la década de los noventa, hasta la primera mitad del 2000, las empresas no han tenido otras herramientas para sortear estas dificultades más que por medio de recortes de producción y por fusiones y adquisiciones. Por lo tanto, el principal objetivo de esta investigación fue estimar el poder de mercado en la industria del cobre de Estados Unidos utilizando modelos estructurales propuestos por la NOIE para el período entre 1994 y 2009. Los resultados estadísticos sugieren que la demanda es sensible al precio y confirman una pendiente negativa. La elasticidad precio de la demanda estuvo entre los rangos estimados previamente en la literatura. Se concluye que los modelos de la NOIE estimados presentan un parámetro de conducta 39 pequeño y significativamente diferente de cero, lo que es consistente con precios cercanos al nivel de precios de competencia perfecta. Esto puede ser interpretado como que la industria del cobre ha sido competitiva durante el período examinado. No obstante, este resultado debe ser interpretado sólo como un promedio de la conducta de la industria durante este período, y es posible que la industria mantuviera alguna conducta colusiva ya sea en precios o cantidades, en intervalos cortos de tiempo durante este período. Por lo tanto, a pesar de la alta concentración de la industria los resultados muestran que la ola de fusiones y adquisiciones pudiera no haber tenido efecto sobre el poder de mercado en el periodo analizado. Algunas posibles explicaciones se deben al intento de las empresas de soportar la competencia externa, mantener estrategias de control sobre los precios que eviten la entrada de nuevos competidores y por ultimo buscar la eficiencia en costos, lo que necesariamente conducirá a una mayor concentración de la industria. La metodología de la NOIE ha sido ampliamente utilizada. Sin embargo, no está exenta de presentar algunos problemas cuando se valida empíricamente. Por una parte, en el modelo BL es posible que una estimación lineal presente problemas de multicolinealidad (Perloff y Shen, 2001). En tanto que en el modelo AP los resultados pueden ser debatibles de acuerdo al criterio de construcción de la secuencia del régimen cooperativo, por ejemplo al considerar el efecto o no de fusiones y adquisiciones de la industria fuera del mercado norteamericano o el posible rezago de su efecto sobre el poder de mercado. No obstante estos potenciales problemas, los resultados obtenidos en esta investigación están ampliamente respaldados por los estudios previos. Esta investigación constituye una primera aproximación a un estudio en profundidad de la industria del cobre. En virtud del estudio realizado y los resultados obtenidos es posible señalar que esfuerzos futuros de investigación debiesen considerar la mejora de la calidad de información disponible, como por ejemplo de las fuentes privadas que son habitualmente utilizadas en el análisis de la industria, lo que permitiría tener una base de datos más exacta, diversificada, amplia y completa con todos los factores que afecten a la industria. Por otra parte, es posible explorar modelaciones econométricas dinámicas, como por ejemplo una estimación por el mecanismo de corrección de error (MCE), que capture los posibles juegos colusivos de las empresas en periodos intermedios así como los patrones de conducta de corto y largo plazo. Finalmente este estudio puede ser ampliado a un análisis del mercado mundial del cobre, lo que permitiría identificar las posibles estrategias de producción y control de precios de las empresas, que determinen el poder de mercado de la oferta en un contexto global. TÍTOL NUM AUTOR DATA Febrer 2011Medición del poder de mercado en la industria del cobre de Estados Unidos: Una aproximación desde la perspectiva de la Nueva Organización Industrial 11.02 Andrés E. Luengo Gener 2011 Monetary Policy Rules and Financial Stress: Does Financial Instability Matter for Monetary Policy? 11.01 Jaromír Baxa, Roman Horváth, Borek Vašícek Desembre 2010 Is Monetary Policy in New Members States Asymmetric? 10.10 Borek Vasicek Desembre 2010 CO2 emissions and economic activity: heterogeneity across countries and non stationary series 10.09 Matías Piaggio, Emilio Padilla Desembre 2010 Inequality across countries in energy intensities: an analysis of the role of energy transformation and final energy consumption 10.08 Juan Antonio Duro, Emilio Padilla Setembre 2010 How Does Monetary Policy Change? Evidence on Inflation Targeting Countries 10.07 Jaromír Baxa, Roman Horváth, Borek Vasícek Juliol 2010The Wage-Productivity Gap Revisited: Is the Labour Share Neutral to Employment? 10.06 Marika Karanassou, Hector Sala Juliol 2010Oil price shocks and labor market fluctuations10.05 Javier Ordoñez, Hector Sala, Jose I. Silva Juliol 2010Vulnerability to Poverty: A Microeconometric Approach and Application to the Republic of Haiti 10.04 Evans Jadotte Maig 2010Nuevos y viejos criterios de rentabilidad que concuerdan con el criterio del Valor Actual Neto. 10.03 Joan Pasqual, Emilio Padilla Març 2010Memory in Contracts: The Experience of the EBRD (1991-2003) 10.02 Lionel Artige, Rosella Nicolini Febrer 2010Language knowledge and earnings in Catalonia10.01 Antonio Di Paolo, Josep Lluís Raymond-Bara Desembre 2009 Inflation dynamics and the New Keynesian Phillips curve in EU-4 09.12 Borek Vasicek Novembre 2009 Venezuelan Economic Laboratory The Case of the Altruistic Economy of Felipe Pérez Martí 09.11 Alejandro Agafonow Novembre 2009 Determinantes del crecimiento de las emisiones de gases de efecto invernadero en España (1990-2007) 09.10 Vicent Alcántara Escolano, Emilio Padilla Rosa