1. Upward Pricing Pressure: Aspectos conceptuales
En el contexto de índices de concentración que
permiten identificar fusiones potencialmente anticompetitivas, Farrel y Shapiro
(2010)[1] proponen el uso
de un indicador simple, denominado como Upward Pricing Pressure (UPP), para
determinar si una fusión propuesta en una industria de productos diferenciados
genera el incentivo a subir los precios a través de efectos unilaterales.[2]
El test permite comparar de manera simple y
directa dos fuerzas contrapuestas. La primera de ellas, es que las firmas
fusionadas no compiten más entre ellas para atraer clientes, lo cual
generalmente incentiva la fijación de mayores precios. La segunda es que,
gracias a la fusión, los activos de las firmas pueden ser manejados en forma
conjunta para lograr mayores eficiencias, lo cual puede generar una disminución
de los costos marginales e incentivar la fijación de menores precios.[3] Mediante la
comparación de estas dos fuerzas, se intenta determinar si existe o no presión
al alza de los precios, sin poder definir, sin embargo, la magnitud de esta
alza o baja proyectada.
En su forma más simple, el test tiene la
siguiente estructura: considere la fusión entre 2 firmas (firma 1 y firma 2), cada
una de las cuales produce un producto (cuyas cantidades son
X1
y
X2,
respectivamente), fija su precio (
P1
y
P2
) e incurre en un costo marginal de
producción (
C1
y
C2
). Antes de la
fusión, cada firma fijaba sus propios precios y tomaba otras decisiones (como
el gasto en publicidad, I+D, etc.) para vender sus productos.
Cuando ocurre la fusión, por ejemplo, si la
firma 1 adquiere la firma 2, la firma 1 tiene ahora la oportunidad de
internalizar el efecto que tiene la decisión de precios de su producto en la
venta de
X2. En efecto, si la firma 1
decide bajar el precio de
X1
y mantener el precio de
X2
para aumentar sus ventas,
parte de las ventas que obtenía por
X2
se reducen, al ser bienes
sustitutos. Lo mismo ocurre si la firma
1 decide aumentar
P1, manteniendo
P2
constante.
Al aumentar
P1, disminuye la cantidad que vende de
X1. Sin embargo, parte de los clientes que dejan
de consumir
X1
deciden sustituirlo por
X2, por lo que la empresa fusionada no
pierde tantas ventas. Esta externalidad
ocasionada por la fusión, beneficia a la empresa en D12 x (
P2
–
C2
),
donde D12 corresponde al “divertion ratio” o razón de desvío entre
el producto 1 y 2, que recoge la proporción de clientes que se cambian a
consumir
X2
ante un aumento en
P1, y (
P2
–
C2
) corresponde al margen de
beneficios que obtiene la firma fusionada por cada cliente que decide sustituir
X1
por
X2.
Farrel y Shapiro (2010) señalan que D12
x (
P2
–
C2
) corresponde a un costo marginal que aparece adicionalmente en la
ecuación de decisión (condición de primer orden) de la firma fusionada, cuando
decide el nivel de precios que debe colocar a
X1. Este costo marginal puede ser comparado
directamente con la disminución en el costo marginal del producto 1, que
produce la mayor eficiencia por la fusión, la cual puede expresarse como
E1
x
C1, donde
E1
es la disminución % del costo marginal de
X1, producto de la mayor
eficiencia.
De acuerdo a Farrel y Shapiro (2010), la fusión
producirá un “upward pricing pressure” o un incentivo a aumentar el precio del
producto 1 si:
D12 x (
P2
–
C2
) –
E1
x
C1
> 0
por lo que el indicador UPP se define como:
UPP12 = D12
x (
P2
–
C2
) –
E1
x
C1
Los mismos autores demuestran que el UPP
puede reescribirse como:
UPP12 = D12
x (
P2
/
P1
) x
M2
–
E1
x ( 1 –
M1
) = GUPPI1 – E1 x ( 1 – M1 )
donde
M2
= (
P2
–
C2
)/P2 y
M1
= (
P1
–
C1
)/P1. La segunda igualdad permite apreciar la estrecha relación entre el UPP y otro indicador de presión de precios generalmente utilizado en el análisis de fusiones: el "Gross Upward Pricing Pressure Index" o GUPPI. La diferencia entre ambos indicadores radica en que el cálculo del UPP exige estimar y comparar el incentivo a subir precios porque la fusión permite internalizar parte de la pérdida en ventas de productos sustitutos contra el incentivo a bajar precios debido a una mayor eficiencia. El GUPPI generalmente se compara contra porcentajes preestablecidos de 5% o 10% para determinar si existe o no una presión significativa en precios. Una de las justificaciones que se ofrecen al respecto utiliza los supuestos de demanda lineal y costos marginales constantes para demostrar que el GUPPI estimado es igual a 2 veces el indicador utilizado para el Test de Monopolista Hipotético que define mercado relevante.
Como se puede apreciar en la fórmula anterior, a
diferencia del HHI, para el cálculo del UPP sólo se requiere información de las
firmas fusionadas. En primer lugar, es necesario estimar el llamado diversion
ratio o razón de desvío, elemento fundamental en esta metodología. Esta razón
entrega un indicador del nivel de rivalidad entre las dos empresas fusionadas. Para el cálculo de la UPP de la firma 1 se
requiere, además, la información de los márgenes de la empresa para ambos
productos (
M1
y
M2, lo cual requiere identificar los costos marginales de ambos
productos) y, por último, una estimación del ahorro de costo marginal de la
empresa (
E1
) para la cual se calcula la presión al alza en precios.
No obstante lo anterior, Farrel y Shapiro (2010)
señalan que la ecuación de UPP anterior puede no ser adecuada cuando los
productos 1 y 2 son competidores muy cercanos, con un “divertion ratio” mayor a
25%. En ese caso, proponen el siguiente
indicador UPP modificado, que permite considerar el efecto (de 2do orden) de la
mayor eficiencia en costos de
X1
(que ocasionaría un menor
P1) sobre la
decisión de
X2:
UPP12 modificado= UPP12 + D12
x D21 x (
P1
–
C1
x ( 1 –
E1
) )
el cual es mayor al UPP12, requiere
identificar también D21 y, además, requiere un mayor nivel de
eficiencia (
E1
) para pasar el test.
Cuando las empresas involucradas en la fusión venden varios productos diferenciados que compiten entre sí, el UPP puede calcularse utilizando precios y márgenes promedio por empresa y con una estimación del volumen de ventas total que se desvía de una empresa a otra. Sin embargo, dicha medida puede ser muy discutible al agrupar diferentes productos con características que pueden ser muy distintas entre sí. Una alternativa es calcular el UPP por línea de productos similares, utilizando precios promedio, márgenes y razones de desvío entre marcas de ambas empresas.
Cuando las empresas involucradas en la fusión venden varios productos diferenciados que compiten entre sí, el UPP puede calcularse utilizando precios y márgenes promedio por empresa y con una estimación del volumen de ventas total que se desvía de una empresa a otra. Sin embargo, dicha medida puede ser muy discutible al agrupar diferentes productos con características que pueden ser muy distintas entre sí. Una alternativa es calcular el UPP por línea de productos similares, utilizando precios promedio, márgenes y razones de desvío entre marcas de ambas empresas.
2. UPP: Aspectos prácticos de su
cálculo
Un aspecto clave para el cálculo de estos
índices es la medición de la razón de desvío, de los márgenes y de las eficiencias.
La razón
de desvío puede estimarse de varias maneras:
1.
Estimaciones de demanda:
mediante la estimación econométrica de las elasticidades de sustitución
entre los distintos productos se puede estimar el diversion ratio, para lo cual
es necesaria información histórica de precios y cantidades vendidas de todos
los productos vendidos por las empresas que se fusionan y los potenciales
productos sustitutos.. Por ejemplo, si
se puede estimar el siguiente sistema de demanda:
X1 = a1 + b11 x
P1
+ b12 x
P2
+ e1
X2 = a2 + b21 x
P1
+ b22 x
P2
+ e2
el diversion ratio entre el producto 1 y el producto 2, sustitutos entre sí,
se puede estimar mediante la siguiente expresión:
D12 = – (dX2/dP1)/(dX1/dP1) =
– b21
/
b11
2.
Encuestas: es muy común la utilización de encuestas para el
cálculo directo del divertion ratio. En
las encuestas se pregunta directamente a los consumidores por el producto que
adquirirían en caso de desaparecer un producto o empresa, o en caso de que la
empresa suba los precios de sus productos en un 5 o 10 %. A través de la evaluación de la respuesta de
los consumidores a éstos escenarios hipotéticos es posible calcular en qué
porcentaje se desvían los clientes perdidos por el producto desaparecido o que
realiza el aumento en precios, a cada uno de los otros productos sustitutos en la
industria. Dos aspectos fundamentales a
considerar son: a) hay que definir correctamente
el marco muestral y universo a encuestar; y, b) hay que levantar un número
suficiente de encuestas que permita obtener representatividad y realizar
inferencia estadística.
3. También es posible utilizar
registros de las empresas sobre los patrones de sustitución seguidos por los
consumidores en el pasado, en caso que exista dicha información. La ocurrencia de eventos exógenos (experimentos naturales) que afecten a la oferta disponible en el mercado del producto 1 puede ser utilizada para medir el efecto en mayor demanda que tuvo en el producto 2.
En lo que se refiere a los márgenes de las empresas, la mejor información proviene de los
ejecutivos o gerentes que tengan un conocimiento acabado del negocio, pero debe
estar debidamente documentada. En caso
de no ser posible obtener esta información, se puede acudir a los registros
contables para determinar los ingresos promedios y costo marginal para calcular
el margen. Los costos marginales pueden definirse a
partir de los costos de venta o de los costos de adquisición de los productos
en cuestión. A estos costos se deberá agregar otros costos variables que deben
ser prorrateados entre todos los productos comercializados por la empresa. Un
ejemplo es el costo de la mano de obra, siempre y cuando haya razones suficientes
para que éste sea considerado como variable.
Otra metodología para calcular los costos
marginales de corto plazo corresponde a aproximarlo con el costo variable medio
de producción, excluyendo los costos fijos de producción y venta que no varían
con el nivel de producción de la empresa en el corto plazo, para lo cual se
requiere una desagregación en detalle de los costos de producción de la
empresa, con la debida definición de cada item.[4]
Para el cálculo de las eficiencias se puede utilizar la información entregada por las
empresas, considerando solamente los ahorros de costos variables que, en un
plazo razonable, puedan traducirse en beneficios para los consumidores. Estos
ítems deben ser congruentes con aquellos considerados para determinar el costo
variable de las empresas. Cuando haya dificultad para determinar el ahorro por
eficiencias, se puede establecer un nivel de eficiencia razonable que sirva
como umbral para distinguir las fusiones que tienen mayor probabilidad de
generar presión al alza en los precios.
Al respecto, es útil considerar los criterios
que utiliza el Tribunal de Defensa de la Libre Competencia (TDLC) de Chile para analizar
las eficiencias en operaciones de concentración:[5]
1.
Cuando no se identifican riesgos de tipo competitivo
producto de la operación bajo escrutinio, no resulta necesario efectuar un
análisis de eficiencias, lo cual, sin embargo, no ha ocurrido en ninguno de los
procesos analizados por el TDLC.
2.
Cuando las eficiencias alegadas y debidamente comprobadas
no son suficientes para compensar riesgos, se instruye medidas de mitigación
para restablecer nivel de competencia previo a la fusión (por ejemplo, como lo
ocurrido en el caso de la fusión LAN – TAM)[6]. Las eficiencias que considera el TDLC como
válidas para contrarrestar los riesgos contra la competencia deben cumplir los
siguientes criterios:
a. Debe haber sido suficientemente
demostrada su probabilidad de ocurrencia posterior a la fusión, en plazos
razonables, por los interesados en la fusión.
En este sentido es muy importante que el estudio de eficiencias que
presenten los interesados sea bien detallado y justifique en forma suficiente
que todo o parte del impacto de los ahorros se dará a nivel del costo marginal y no a nivel de los
costos fijos. El impacto de la fusión en
reducción de costos fijos no es considerado como una medida de eficiencia que
mitiga el poder de mercado (por ejemplo, los ahorros de tipo administrativo
gerencial).
b. Deben ser inherentes
a la operación de concentración consultada.
Es decir, no deben poder alcanzarse también en ausencia de la fusión. El TDLC ha sido bastante meticuloso en
evaluar las eficiencias argumentadas para identificar aquellas que se hubieran
podido lograr por cada empresa aún si no se llevara a cabo la fusión.
c. No deben provenir de
reducciones anticompetititivas en la cantidad o calidad de los productos o
servicios ofrecidos, producto del mayor poder de mercado que se alcance
mediante la operación de fusión (Resolución No. 24/2008 del TDLC). Por ejemplo, el TDLC ha rechazado eficiencias
producto del mayor poder de compra ante proveedores, producto de la fusión.
3. Cuando no se pueden
colocar medidas de mitigación suficientes para restablecer el nivel de competencia
previo a la fusión, el TDLC ha optado por rechazar la fusión (por ejemplo como
lo ocurrido con el proyecto de fusión entre D&S y Falabella)[7].
3. Primera Experiencia y lecciones
de su aplicación en Chile.
La primera aplicación en Chile del UPP ha sido en la operación de compra de Supermercados del Sur (SDS) realizada por SMU. En ella el TDLC realizó, por su propia cuenta, una estimación del UPP a nivel de cada mercado relevante (definido por isócronas geográficas de igual desplazamiento desde los locales de SDS) [8]. Para ello, realizó algunos supuestos simplificadores:
·
Supuso que ambas cadenas eran simétricas en términos de
márgenes, precios iniciales y eficiencias ganadas, por lo cual
M1
=
M2
=
M,
P1
=
P2 y
E1
=
E2
= E.
· En cuanto a los
márgenes, el TDLC utilizó los acreditados en el proceso para los locales de
SDS.
·
Evaluó toda la información de posibles eficiencias
entregada por las partes y determinó que un 10% de eficiencia sobre costos
marginales producto de la fusión era un supuesto razonable y con sustento, el cual posteriormente
aplicó a todas las localidades.
Con estas simplificaciones, el TDLC determinó
que existía presión al alza de precios en aquellas localidades donde se cumplía
que:
D12 x M/(1
– M) > E
En los mercados geográficos en los que se
cumplía esta condición, el TDLC concluyó que existían riesgos de alza en los
precios, por lo que luego llevó a cabo un análisis más detallado para
determinar los riesgos anticompetitivos en cada uno de estos mercados.
El TDLC aproximó el divertion ratio utilizando las tasas de participación de SMU
(
s1
) y SDS (
s2
) en cada localidad, de la siguiente manera:
D12 =
s2
/( 1
–
s1
)
Esta aproximación supone que, en caso de desaparecer un local de SMU, sus ventas se asignarán a algún local de SDS al interior de su isócrona, en forma proporcional a la participación de mercado que inicialmente tenía SDS en dicho mercado. Lo anterior implica suponer que la probabilidad de un cliente de asistir a un supermercado SDS es proporcional a su participación en el mercado relevante (el supuesto del Multinomial Logit Model de elección, utilizado en Berry 1994), lo cual es un supuesto muy restrictivo, por cuanto omite distintos grados de rivalidad y sustitución que pueden existir dentro de un mismo mercado relevante entre los locales de SDS y los locales de otras cadenas, que no se reflejan en las participaciones de mercado.
Finalmente, cabe señalar que la Fiscalía Nacional Económica (FNE) había presentado en el proceso los resultados de una encuesta, para determinar la razón de desvío de un local SMU a un
local SDS, la cual no fue utilizada por el TDLC. En efecto, el objetivo de dicha encuesta era
determinar los competidores directos de los locales de SMU, para lo cual se
preguntó a un conjunto de consumidores que realizaban compras en dichos locales
si se cambiaría de supermercado -y en caso afirmativo, a cuál- en caso de que
el local subiera sus precios en un 10% (también evaluó un aumento de 40%). De
esta forma, la encuesta se limitaba a detectar qué cadena de supermercados
constituía la segunda opción para los clientes de los distintos supermercados
de SMU, pero no identificaba qué local específico de SDS era el competidor
directo del local específico de SMU en que se realizó la encuesta, según señaló el mismo Tribunal.
La encuesta realizada por la FNE en su momento pudo haberse
mejorado en al menos tres dimensiones: en diseño muestral, diseño de formulario
y en representatividad. En cuanto al
diseño muestral, a nuestro criterio el levantamiento debió realizarse a nivel
de hogares, en aquellos hogares ubicados en las isócronas que definían el mercado
relevante de cada local de SMU, identificando claramente las opciones de
supermercado disponible para el usuario en la isócrona que se generaba desde su
hogar (para lo cual había que hacer un ejercicio previo de determinar la isócrona
para cada hogar encuestado y el set de locales ubicados en ella), para no obligar al hogar a sustituir su consumo hacia un local ubicado solamente en el mercado relevante.
El formulario debía diseñarse de tal manera que aquellos hogares que compraban habitualmente en un local de SMU se
les preguntara respecto a sus alternativas de sustitución dentro del set de locales ubicados en su isócrona, en caso de un aumento
en precios en SMU (información con la que se podía determinar D12). Asimismo, aunque con menor exactitud si la muestra está centrada en un local SMU, se podía haber averiguado respecto a la razón de desvío de aquellos hogares que compraban en un local SDS hacia el resto de locales ubicados en la isócrona del hogar, en caso de un aumento en precios en SDS (es decir, también se podía haber estimado D21).
Otro defecto de la encuesta, y que fue también
determinante para no ser utilizado por el TDLC, fue que carecía de
representatividad suficiente para hacer inferencia estadística sobre la
población (la muestra era demasiado pequeña), por lo que fue de la opinión del
Tribunal que no podía extraerse conclusiones válidas de la misma. Al tratarse de estimación de proporciones (divertion ratios), la teoría de diseño muestral indica que, si no se tiene conocimiento previo del valor de la proporción, para un nivel de confianza de 95% y un error muestral de 5% (valores habitualmente utilizados), el tamaño de la muestra debiera ser aproximadamente de 385 hogares (cuando el número de hogares es grande; si es pequeño, el número de encuestas requeridas puede ser menor) en cada mercado analizado. Si se acepta un margen de error muestral mayor pero aún tolerable, como de 10%, el tamaño de la muestra baja considerablemente a 96 hogares por mercado analizado. Si es posible estratificar (por ejemplo, por distancia hasta el local SMU), el número de encuestas requeridas puede reducirse también.
[1] Farrell, J. y
C. Shapiro (2010), “Antitrust Evaluation of Horizontal Mergers: An Economic
Alternative to Market Definition”. The
B.E. Journal of Theoretical Economics, Vol. 10, No. 1, Policies and Perspectives,
Article No. 9.
[2] Este indicador tendría un
mejor respaldo teórico y entregaría una idea mucho más cierta del nivel de
competencia directa entre dos empresas que el Herfindahl-Hirschman Index
(índice HHI) u otros índices de concentración, permitiendo de esta forma
conocer con mayor precisión los efectos unilaterales de una fusión.
[3] Solo las
eficiencias en costos marginales pueden tener un efecto en reducción de
precios. Ver, por ejemplo, Whinston, M.
(2006), “Lectures on Antitrust Economics”, MIT Press.
[4] Esta
metodología fue utilizada para calcular el costo marginal en el informe “Estimación
de los daños económicos generados por la colusión en la industria del pollo en
Chile”, disponible en http://www.tdlc.cl/DocumentosMultiples/C%20236-11%20INFORME%20ECONOMICO%20GOMEZ-LOBO%20Y%20LIMA%20%28FNE%29.pdf.
[5] Tomado de Resolución No. 43/2012 del
TDLC, disponible en:
http://www.tdlc.cl/Portal.Base/Web/VerContenido.aspx?ID=2866
[6] Resolución No.
37/2011 del TDLC, disponible en: http://www.tdlc.cl/Portal.Base/Web/VerContenido.aspx?ID=2644
[7] Resolución No. 24/2008 del TDLC, disponible
en: http://www.tdlc.cl/Portal.Base/Web/VerContenido.aspx?ID=311&IDI=1273
[8] Las isócronas
alrededor de un local corresponden a toda el área geográfica circundante que
permite desplazarse a los consumidores desde cualquier punto del área
geográfica hasta el local en menos de cierto número de minutos (5 minutos, por
ejemplo).