4 - NDSR

Transcrição

4 - NDSR

Legislação aplicada às comunicações
Discussão – PNBL
Carlos Baigorri
Brasília, março de 2015
Plano Nacional de Banda larga
Objetivo
•
Agora que já conhecemos os fundamentos da regulação e da promoção da
competição, iremos usar esses conhecimentos para avaliar algumas discussões e
medidas tomadas nos últimos anos.
•
Inicialmente iremos discutir o PNBL e na próxima aula discutiremos a neutralidade
de rede e a regulação econômica da mídia.
•
Na discussão sobre o PNBL iremos focar em apenas umas das medidas previstas
no plano, qual seja, a promoção da competição no mercado de transporte por
meio da Telebrás.
•
Essa análise encontra-se no trabalho “A ESTRUTURA CONCORRENCIAL DO
MERCADO DE REDES DE TRANSPORTE DE TELECOMUNICAÇÕES E OS IMPACTOS
DE POLÍTICAS DE MASSIFICAÇÃO DA BANDA LARGA NO BRASIL”
Revisão da literatura
1.1 – Impactos do uso da banda larga na economia
1.2 – Fechamento vertical
1.3 – Regulação de insumos essenciais
Revisão da Literatura
Autores
Resultados
Dados utilizados
• Diferentes estudos tentam
avaliar o impacto do uso da
banda larga considerando:
Macedo e
Carvalho
(2010a)
Aumento de 1 ponto percentual da
penetração de banda larga gera um
crescimento do PIB entre 0,037 e 0,178
pontos percentuais
Dados de 27 estados
brasileiros entre 2000 e
2006
Dados nacionais entre
1980 e 2002, utilizando
66 países desenvolvidos
e 120 países em
desenvolvimento
–
Qiang et al
(2009)
Aumento de 10 pontos percentuais da
penetração gera um aumento do
crescimento do PIB de 1,21 pontos
percentuais nos países desenvolvidos e 1,38
pontos percentuais nos países em
desenvolvimento
1) aumento da produtividade
da economia
–
2) Adoção de novos serviços e
inovação
Koutroumpis
(2009)
penetração gera um crescimento do PIB de
0,25%
22 países da OCDE
entre 2002 e 2007
–
Czernich et al
(2009)
penetração gera um aumento do
25 países da OCDE
crescimento do PIB per capita entre 0,9 e 1,5 entre 1996 e 2007
pontos percentuais
Thompson e
Garbacz (2008)
penetração gera um aumento de 3,6% do
PIB
Dados de 46 estados
americanos no período
de 2001 a 2005
Crandall et al
(2007)
Resultados sem significância estatística
Dados de 48 estados
americanos no período
de 2003 a 2005
3) Ganhos de eficiência das
empresas
• Essas evidências levaram
os governos de diversos
países
a
desenvolver
Planos Nacionais de Banda
Larga
Fechamento Vertical
• Surgimento no direito da concorrência
• Criticada pela Escola de Chicago
• Consistência teórica e formal dada por Rey & Tirole (2006),
considerando o problema de comprometimento iniciado por
Coase (1972)
• Premissas:
– Mercados integrados verticalmente
– Um dos insumos da cadeia caracterizado por concentração de mercado
– Insumo é essencial para produção do bem final
Regulação de Insumos Essenciais
• Não há consenso na literatura sobre efeitos dessa
regulação
• Trade-off entre promoção da competição e incentivos a
investimento e inovação (Schumpeter)
• Propostas:
– Efficient Cost Pricing Rule (ECPR)
– Regulação de preços orientados a custos
– Regulação transitória (ladder of investments)
ESTRUTURA DO MERCADO DE REDES DE TRANSPORTE DE TELECOMUNICAÇÕES NO BRASIL
O produto EILD:
A oferta de EILD
35,6%
Percentual da população
Quant. de municípios
4357
892
1
2
178
81
26
19
7
2
2
3
4
5
6
7
8
9
Quant. de ofertantes
15,9%
10,5%
11,7%
9,9%
5,8%
4,9%
4,5%
1,1%
1
2
3
4
5
6
Quant. de ofertantes
7
8
9
• Para avaliar qual a estrutura de mercado
(Bertrand ou Cournot) que se adequa melhor ao
comportamento dos preços de EILD rodamos 2
modelos
• Dados utilizados são referentes a 2010 para os
municípios brasileiros (não há dados temporais
de preço de EILD)
Modelos testados:
ln( p j )  1   2 ln(m j )   3 ln( j )   4 ln( A j )   5 N j   6 ln( R j )   7 ln( I j )   j
ln( p j )  1   2 ln(m j )   3 ln( j )   4 ln( A j )   5 B j   6 ln( R j )   7 ln( I j )  z j
Onde:
p = preço da EILD
m = PIB per capita do município
δ = parâmetro associado à elasticidade de substituição da banda larga em relação a
outros bens
A = Quantidade de domicílios urbanos no município
N = Quantidade de ofertantes de EILD no município
B = variável binária que assume o valor 1 quando há monopólio e 0 caso contrário
R = área urbana do município
I = Alíquota de ICMS sobre banda larga
Variáveis
Constante
m
δ
A
N
B
I
R
R² (adj.)
F
Observações
Modelo 1 - Cournot
Modelo 2 - Bertrand
6,81683***
6,76260***
7,01466***
7,00742***
6,45E-91
4,31E-106
7,14E-101
2,63E-127
-0,10357***
-0,105331***
-0,12148***
-0,121693***
0,0022
0,0013
0,0002
0,0001
-0,945658***
-0,943970***
-0,944521***
-0,944320***
4,26E-52
1,02E-52
3,74E-50
1,73E-50
-0,162861***
-0,163174***
-0,194065***
-0,194090***
2,06E-12
1,65E-12
2,68E-19
2,18E-19
-0,0384736***
-0,0379252**
-
-
0,009
0,0094
-
-
0,0619748
0,0296608
0,0299084
0,4318
0,4206
0,00800243
0,0397998*
0,0406847*
0,0418908*
0,0420043*
0,0756
0,0643
0,0555
0,05
0,6161
72,478
0,6168
87,116
0,6097
70,767
0,6106
85,079
4,98E-61
5,53E-62
5,84E-60
6,39E-61
406
406
406
406
0,7191
0,9624
•
Discussão sobre fechamento vertical no mercado de banda larga
• Se de fato há fechamento vertical, então nos municípios em
que há concentração do mercado de EILD a penetração do
serviço de banda larga deveria ser menor
• Macedo e Carvalho (2010) utilizaram dados municipais de
2007 para identificar quais os possíveis determinantes da
penetração da banda larga.
• Utilizaram como variáveis explicativas o nível de concentração
do mercado de banda larga, bem como o nível de competição
entre diferentes plataformas tecnológicas, conforme Distaso
et al (2006).
• Conclusão dos autores:
“(...) houve resultados que não corresponderam ao esperado. As
análises de regressão, neste caso específico, utilizando-se este
conjunto de dados disponíveis em particular, não indicaram um
relacionamento positivo entre aumento da competição entre
empresas e aumento da penetração do serviço.” (Macedo e
Carvalho, 2010b, p. 26)
• Uma forma de avaliar a existência de evidências
quanto ao fechamento vertical é o de utilizar
dados sobre preços de EILD e quantidade de
ofertantes de EILD como variáveis explicativas.
• Assim, rodamos novamente os modelos de
Macedo e Carvalho (2010), atualizando para
dados de 2010 e colocando variáveis de EILD nos
modelos.
Variável
%Agro
%Ind.
%Serv.
IFDM_Edu
Definição
Percentual do PIB do município
decorrente de atividades
agropecuárias
decorrente de atividades industriais
decorrente de atividades de
prestação de serviços
Índice FIRJAN de desenvolvimento
da educação
Fonte
IBGE
IBGE
IBGE
FIRJAN
IFDM_Emp
do emprego e renda
FIRJAN
IFDM_Saude
da saúde
FIRJAN
DPPU
Quantidade de Domicílios
Permanentes Urbanos
IBGE
PIBpc
PIB per capita
IBGE
HHI do mercado de banda larga
ANATEL
HHI_tecnologias
HHI entre as tecnologias DSL e HFC
ANATEL
N
Quantidade de ofertantes de EILD
ANATEL
Preço médio da EILD
ANATEL
HHI_empresas
EILD
•
Modelos
ln( Penet . j )   1   2 ln(% Agro j )   3 ln(% Ind j )   4 ln(% Serv j )   5 ln( IFDM _ Edu j ) 
 6 ln( IFDM _ Emp j )   7 ln( IFDM _ Saude j )   8 ln( DPPU j )   9 ln( PIBpc j ) 
 10 N j   j
ln( Penet . j )   1   2 ln(% Agro j )   3 ln(% Ind j )   4 ln(% Serv j )   5 ln( IFDM _ Edu j ) 
 6 ln( IFDM _ Emp j )   7 ln( IFDM _ Saude j )   8 ln( DPPU j )   9 ln( PIBpc j ) 
 10 ln( EILD j )   j
Variáveis
Constante
%Agro
%Ind.
%Serv.
IFDM_Edu
IFDM_Emp
IFDM_Saude
DPPU
PIBpc
HHI_empresas
HHI_tecnologias
N
EILD
R² (adj.)
F
Observações
Modelo 1
Modelo 2
Modelo 3
Modelo 4
Modelo 5
-10,2549***
-10,1962***
-10,2368***
-9,88881***
-9,94863***
1,53E-120
3,50E-121
1,40E-121
1,97E-116
5,26E-119
0,00245631
0,0087553
0,00579605
0,0212209
0,0157471
0,8658
0,5445
0,6899
0,1427
0,2818
0,154058***
0,162405***
0,158383***
0,190167***
0,184318***
1,09E-08
1,52E-09
4,29E-09
2,37E-12
1,20E-11
0,788711***
0,798151***
0,795391***
0,829030***
0,827484***
1,45E-20
3,19E-21
4,95E-21
1,07E-23
1,16E-23
1,87253***
1,85183***
1,84210***
1,93866 ***
1,91990***
5,98E-51
4,19E-50
2,07E-49
6,07E-55
6,46E-54
0,111263**
0,107457**
0,110792**
0,0937472**
0,100573**
0,0206
0,0248
0,0208
0,0482
0,0341
0,561779***
0,560605***
0,570675***
0,458523***
0,471898***
0,0001
0,0001
7,88E-05
1,40E-03
1,00E-03
0,191696***
0,187367***
0,191251***
0,154155***
0,159528***
2,74E-34
2,67E-34
3,13E-34
4,08E-22
2,13E-23
0,786242***
0,785919***
0,786087***
0,765480***
0,762823***
2,94E-61
5,61E-62
5,20E-62
2,22E-61
1,89E-61
-0,156712
-
0,229399
-
0,688996***
0,11
-
0,1431
-
1,52E-05
-
-0,604683***
-0,825877***
-
-0,656971***
-
2,45E-10
3,25E-06
-
0,0002
-
-
-
0,177779***
0,204566***
-
-
-
3,03E-25
9,64E-25
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
0,5067
741,675
0,5079
905,602
0,5080
810,490
0,5145
842,467
0,5162
687,630
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
5312
5312
5312
5312
5312
Variáveis
Constante
%Agro
%Ind.
%Serv.
IFDM_Edu
IFDM_Emp
IFDM_Saude
DPPU
PIBpc
HHI_empresas
HHI_tecnologias
N
EILD
R² (adj.)
F
Observações
Modelo 6
Modelo 7
Modelo 8
-3,46345***
-3,60745***
-3,37006***
6,00E-04
1,10E-03
9,00E-04
-0,0031397
-0,00246715
-0,00407076
0,8381
0,8797
0,7976
-0,0472566
-0,054051
-0,0424913
4,82E-01
4,50E-01
5,32E-01
0,130174
0,120876
0,146609
3,30E-01
3,84E-01
2,80E-01
2,49634***
2,47537***
2,44814***
1,19E-12
2,01E-12
1,58E-11
0,452417***
0,451165***
0,448770 ***
0,0027
0,0027
0,003
1,67362**
1,69779**
1,65823**
0,0145
0,0177
0,0169
0,122469***
0,134692***
0,110775***
0,0000591
0,0064
0,0021
0,305879***
0,31311***
0,303634***
1,10E-03
1,60E-03
1,20E-03
-
-
-
-
-
-
-
-
-0,125352
-
-
0,3298
-
-0,0154688
-
-
0,6609
-
-0,175981***
-0,179238**
-0,172258**
0,01
0,0115
0,0132
0,5727
39,015
0,5720
49,055
0,5724
51,436
1,82E-49
3,61E-63
2,08E-65
406
406
406
•
Assim como em Macedo e Carvalho (2010b), as estimativas dos parâmetros
associados à competição entre empresas têm sinais contrários aos esperados nos
modelos 1, 3 e 5. Por outro lado, identificamos que as estimativas referentes à
concentração de mercado entre plataformas tecnológicas tem o sinal esperado
nos modelos 2, 3, 5 e 8, entretanto, apenas tem significância estatística nos
modelos 2, 3 e 5.
•
Em todos os modelos em que é utilizada, a quantidade de competidores no
mercado de EILD apresenta sinal coerente com o esperado, entretanto, não se
verifica significância estatística desse parâmetro no modelo 8.
•
Quando avaliamos a utilização dos preços médios de EILD, identificamos que em
todos os modelos as estimativas têm sinal de acordo com o esperado, além de
terem significância estatística em todos os modelos em que a variável é utilizada.
•
Conclusões
1.
A estrutura do mercado de EILD é parecida com um estrutura de Cournot do que
Bertrand
2.
A pequena quantidade de ofertantes de EILD e o alto preço da EILD podem ser
associadas com uma redução na penetração da banda larga
3.
Há evidência de prática de fechamento vertical no mercado de banda larga por
meio do abuso de poder no mercado de EILD
AVALIAÇÃO DE POLÍTICAS DE MASSIFICAÇÃO DE BANDA LARGA
• Modelagem
i  1,2,3...I 
cidades, caracterizadas pela quantidade
n  1,2,3...N i  de famílias
Cada família é caracterizada por (M n ; n ) que corresponde à sua
renda e à probabilidade de terem acesso à banda larga
Vamos supor que é possível ordenar as n famílias de uma cidade
pela sua renda, segundo uma função Z(n) com as seguintes
características
Z i (n)
 0, i
n
Z i ( N i )  0, i
1
 Z i ( N i ), i
Assim, a cada cidade i será associada um Zi(N)
• Modelagem
Vamos considerar que ter ou não acesso ao serviço de
banda larga é uma variável aleatória com distribuição
binomial, sendo n a probabilidade de uma família n ter
acesso ao serviço de banda larga.
Vamos supor que
n (mn )
 0, n
m
• Modelagem
Ainda, considere que em cada cidade i há Ti  N i domicílios têm
disponibilidade do serviço, sendo que destes, apenas Li  Ti decidem por
adquirir o serviço.
Dentre as famílias que têm acesso ao serviço, a sua decisão quanto à
aquisição da banda larga é uma decisão binária, baseada em uma função de
utilidade do tipo CES.
Assim, considerando que x representa o consumo do serviço de banda larga e
m representa o gasto da família com demais produtos e serviços, temos
então:
u n ( x, m)  [ n x   (1   n )m  ]
x  {0;1}
m  [0;[
1

• Temos que em uma cidade i, Ti famílias têm disponibilidade do
serviço de banda larga, sendo que destes, apenas Li  Ti decidem
por adquirir o serviço.
• Considerando que apenas um subconjunto L de T adquire o serviço,
vamos supor que a l-ésima família a adquirir o serviço, o faz em
indiferença entre ter ou não o serviço.
• Assim, seja M L a renda da l-ésima família, ou família marginal,
temos então que:
u L ,i ( x  1, mL )  u L ,i ( x  0, mL ) 
i
i
U L ,i ( M L , pi )  [ L x  (1   L )( M L  pi ) ]
1
i
i
 [(1   L )(M L ) ]
1
i
0
• Assim, em uma cidade i, dadas as informações
disponíveis
~
de L, p, M L e  L , podemos então calcular  i , e então obter a
função de utilidade indireta das famílias dessa cidade.
• Finalmente, de posse de todos os parâmetros da função U n,i ,
podemos calcular os efeitos de variações na renda das
famílias ou no preço do serviço.
U ( M n , p)
U ( M n , p' )
T
0
n
L
N
• Construção de Z(n) é feita usando dados de distribuição de renda do
Censo/IBGE
• Valores de α baseada na POF/IBGE
• Dimensionamento das redes é feito considerando parâmetros de
compartilhamento de 5% (aderente às práticas de mercado e aos dados
de receita do setor)
• Para simular o aumento do crescimento econômico, utilizamos os
resultados de Macedo e Carvalho (2010a) que indica que Brasil um
aumento de 1 ponto percentual da penetração da banda larga aumenta o
crescimento do PIB entre 0,037 e 0,178 pontos percentuais
• Cenários simulados
1. Entrada de novo competidor em todo território nacional (Telebrás
Ótimo)
2. Entrada de novo competidor em algumas cidades (Telebrás Real)
3. Isenção de ICMS
•
Avaliação dos cenários considera:
1. Penetração do serviço por faixa de renda
2. Receita do setor de telecom
3. Receita tributária federal e estadual
4. Excedente do consumidor
5. PIB
Cenário: Telebrás Ótimo
Brasil
Domicílios atendidos
Penetração
DPPU com mais de 10 SL
Penetração
DPPU com mais de 5 a 10 salários mínimos
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
DPPU com até 1 salário mínimo
Penetração
Receita anual Banda Larga
Receita Tributária Estadual Anual
Receita Tributária Federal Anual
Excedente do consumidor
PIB
Base
Simulado
19.696.662
40%
4.272.728
100%
7.210.578
96%
6.073.114
65%
1.734.947
22%
401.407
4%
3.888
0%
22.900.120.277
5.725.030.069
1.179.356.194
228.365.428.248
20.173.891
41%
4.280.478
100%
7.267.087
97%
6.295.656
68%
1.863.888
24%
460.913
4%
5.284
0%
22.656.289.027
5.664.072.257
1.168.168.129
232.775.114.353
3.770.084.871.577
3.776.598.611.550
3.771.438.851.236
Cenário: Telebrás Real
Brasil
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
PIB
Base
Simulado
19.696.662
40%
4.272.728
100%
7.210.578
96%
6.073.114
65%
1.734.947
22%
401.407
4%
3.888
0%
22.900.120.277
5.725.030.069
1.179.356.194
228.365.428.248
19.826.671
40%
4.275.413
100%
7.215.732
96%
6.101.679
66%
1.779.073
23%
449.520
4%
5.254
0%
22.744.707.646
5.686.176.911
1.171.789.092
228.562.960.763
3.772.162.087.171
3.770.084.871.577
3.770.516.652.347
• Para o cenário de redução de ICMS é preciso
considerar que em uma concorrência a la Cournot a
redução de custo não é integralmente repassada ao
preço caso a quantidade de firmas seja finita
• Nesse sentido, consideraremos que a proporção da
redução de custo repassada ao usuário final será
função da quantidade de competidores (N) no
município, e será dada por N/(N+1).
Cenário: Isenção de ICMS
Brasil
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
Penetração
PIB
Base
Simulado
19.696.662
40%
4.272.728
100%
7.210.578
96%
6.073.114
65%
1.734.947
22%
401.407
4%
3.888
0%
22.900.120.277
5.725.030.069
1.179.356.194
228.365.428.248
22.318.306
45%
4.288.333
100%
7.393.062
99%
7.158.514
77%
2.546.438
32%
907.151
8%
21.777
0%
21.057.377.183
5.264.344.296
1.092.276.785
244.032.398.793
3.770.084.871.577
3.807.177.808.935
3.777.795.201.252
• Ao simular um conjunto de cenários com diferentes variações de
preço é possível avaliar a sensibilidade dos resultados
Demanda por banda larga (domicílios)
Receita do setor de telecom (R$)
Receitas tributárias (R$)
Conclusões
• Estrutura de mercado
• Fechamento vertical
• Políticas de competição x políticas de redução de
custos
• Regionalização e enfoque das políticas
• Efetividade da Telebrás
• Possíveis melhorias
Obrigado

4 - NDSR

Transcrição

Documentos relacionados

ElIZZILULli/121 11111 11 1111111 III 1 011=JILLUMM.: ig.c.m.. o E

Banda Larga Móvel Briefing: Estão abertas as inscrições Online

Dia 2 de Maio › Sábado › Dia da Margem Esquerda do Guadiana

FCC envia ao Congresso norte-americano seu Plano Nacional de

Show da Banda Djambi na TV É-Paraná - e

www.tanlan.com.br www.myspace.com/tanlan www.fotolog.com

Equipes queremos que vocês nos mostrem que tem talento para as

(-) Atrações Nacionais protocoladas na sede da EMPETUR 1

Release - Graveola

sombrero verde e sobre o verde