Artículo Académico / Academic Paper
Recibido: 23-04-2023, Aprobado tras revisión: 14-06-2023
Forma sugerida de citación: Novoa, E.; Salazar, G.Y.; Buitrón, E.; Salazar, G.S. (2023). “Propuesta de una Metodología para la
Focalización del Subsidio Eléctrico “Tarifa de la Dignidad” en Usuarios Residenciales de las Empresas Eléctricas del Ecuador”.
Revista Técnica “energía”. No. 20, Issue I, Pp. 16-25
ISSN On-line: 2602-8492 - ISSN Impreso: 1390-5074
Doi: https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.579
© 2023 Operador Nacional de Electricidad, CENACE
Methodological Proposal for Targeting Electric Subsidy "Tarifa De La
Dignidad" in Residential Users of the Electric Companies of Ecuador
Propuesta de una Metodología para la Focalización del Subsidio Eléctrico
“Tarifa De La Dignidad” en Usuarios Residenciales de las Empresas
Eléctricas del Ecuador
E.G. Novoa1 G.B. Salazar1 E.M. Buitrón2 G.S. Salazar1
1Departamento de Energía Eléctrica, Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador
E-mail: edison.novoa@epn.edu.ec; gabriel.salazar@epn.edu.ec; gabriel.salazar01@epn.edu.ec
2Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental, Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador
E-mail: eliana_buitron@hotmail.com
Abstract
This paper includes a proposal for targeting the
dignity tariff subsidy on residential users of electric
power distribution companies in Ecuador. For
targeting, the grouping data technique is used based
on technical, geographical, and socioeconomic user’s
data.
This paper describes the process necessary to collect,
clean, and process the data for targeting the subsidy.
Then, this paper shows the process to match the data
and consolidate it into a single database of
residential users. In a next phase, this paper defines
a poverty equation that considers, in a weighted way,
the technical and socioeconomic characteristics of
the users and poverty equation allows calculating the
poverty level of users. Then, the way to group users
according to their poverty level is described, as well
as the way to establish the best number of groups to
be generated among users. Finally, this paper
describes how to define which users and user groups
should or should not receive the subsidy.
This paper has been applied to the residential users
of the Quito District Metropolitan and, for these
users, the results of the targeting are showed. For the
study case the estimated savings that the State would
receive for including the targeting methodology are
shown too.
Resumen
El artículo presenta una propuesta para la
focalización del subsidio tarifa de la dignidad en los
usuarios residenciales de las empresas de
distribución de energía eléctrica del Ecuador. Para
la focalización se utiliza la técnica de agrupación de
datos considerando las características técnicas,
geográficas y socioeconómicas de los usuarios.
El artículo describe el proceso necesario para
recopilar, depurar y procesar los datos a fin de que
puedan ser utilizados para la focalización del
subsidio. Luego, se detalla el proceso necesario para
emparejar los datos y consolidarlos en una sola base
de datos de usuarios residenciales. En una siguiente
fase, se define una ecuación de pobreza que
considera, de manera ponderada, las características
técnicas y socioeconómicas de los usuarios y que
permite calcular su nivel de pobreza individual.
Luego, se describe la forma de agrupar a los usuarios
según su nivel de pobreza, así como la manera de
establecer la mejor cantidad de grupos que se deben
generar de entre los usuarios. Finalmente, el artículo
presenta una propuesta metodológica general para
focalizar el subsidio tarifa de la dignidad en el
Ecuador.
El presente artículo presenta los resultados de la
focalización del subsidio tarifa de la dignidad
aplicada a los usuarios residenciales del Distrito
Metropolitano de Quito.
Index terms−− Distribution power systems, data
mining, clustering technique, spatial data analysis,
subsidy, targeting.
Palabras clave−− sistemas eléctricos de distribución
de electricidad, minería de datos, técnicas de
agrupación de datos, análisis espacial de datos,
subsidios, focalización.
Edición No. 20, Issue I, Julio 2023
1. INTRODUCCIÓN
Actualmente, en el Sector Eléctrico Ecuatoriano, el
subsidio tarifa de la dignidad, emitido mediante decreto
ejecutivo No. 451-A vigente desde el 12 de julio de 2007
y conforme con el procedimiento para la aplicación del
subsidio, emitido por la ARCERNNR, define que:
aquellos usuarios residenciales cuyos consumos
mensuales de energía sean inferiores a 110 kWh – mes
en las empresas distribuidoras de la región Sierra y 130
kWh – mes en las de la región Costa/Oriente e Insular
pagarán un costo preferencial de energía consumida igual
a 0,04 US$/kWh y un cargo por comercialización de 0,70
US$ por abonado al mes, puesto que dichos usuarios
representan a los quintiles 1 y 2 de ingresos según la
Encuesta de Condiciones de Vida elaborada por el
Instituto Nacional de Estadísticas y Cencos - INEC [1].
El subsidio tarifa de la dignidad se originó hace 15
años con dos objetivos: el primero, reducir el valor de la
planilla eléctrica de los usuarios de las Empresas
Eléctricas con escasos recursos económicos y, el
segundo, reducir las pérdidas no técnicas de energía en
las Empresas Eléctricas; sin embargo, en la práctica, el
subsidio ha terminado beneficiando a usuarios pobres y
no pobres; y este, es justamente el problema, que el
subsidio no está direccionado para beneficio exclusivo de
usuarios pobres. El subsidio tarifa de la dignidad no se ha
actualizado a lo largo de los años y su aplicación nunca
ha dependido de las características socio económicas de
los usuarios. Por tanto, es importante focalizar el subsidio
tarifa de la dignidad puesto que permitiría reducir el
monto de dinero que se destina para este beneficio.
La asignación del subsidio eléctrico tarifa de la
dignidad ha tenido problemas desde su creación, puesto
que la falta de información socioeconómica de los
usuarios residenciales se convertiría en una limitante para
su aplicación, y, puesto que se escogió como criterio de
asignación condicional al consumo de energía
característico de las familias con quintiles de ingresos
económicos más bajos del Ecuador. El problema es que
no se consideró que dicho criterio condicional no es
bidireccional y que, peor aún, no aplica necesariamente
en el sentido inverso; es decir, el hecho de que un usuario
consuma poca energía eléctrica no implica que sea pobre
[2]. La literatura económica recomienda a los gobiernos
la eliminación de los subsidios generalizados puesto que
dan señales equívocas a los usuarios finales y
distorsionan el mercado; sin embargo, la medida de
eliminar algún subsidio tiene un costo político y social
muy alto, razón por la cual, para disminuir los subsidios,
se debe usar mecanismos de focalización basados en su
adecuada asignación [3].
La Agencia de Regulación y Control de Electricidad
(ARCONEL actual ARCERNNR), a partir de la
expedición de la LOSPEE, ha sido facultada para
modificar y/o eliminar la asignación del subsidio tarifa de
la dignidad y, para ello, ha focalizado el subsidio
utilizando el método de frecuencia de consumo estricto a
11 meses [1]; sin embargo, este mecanismo sigue
vinculado únicamente al consumo mensual de energía,
parámetro que, por sí solo, no constituye un indicador
determinante para definir la situación económica y social
del consumidor final.
Ante los evidentes inconvenientes existentes durante
la aplicación del subsidio tarifa de la dignidad surgen
varias preguntas como: ¿se podría mejorar la asignación
el subsidio? ¿es posible determinar geográficamente qué
usuarios y qué zonas realmente requieren del subsidio
eléctrico? Un ejemplo claro de que no se ha estudiado
este tema, es el hecho de que no se puede saber con
exactitud si el subsidio llega sólo a usuarios pobres, no se
tienen cifras al respecto, nadie lo ha medido o ha
investigado. Por tanto, al ser un trabajo especializado en
el área de distribución de energía eléctrica, resulta un
tema que merece estudiarse puesto que está estrictamente
relacionado con el desarrollo comercial de las Empresas
Eléctricas de distribución de energía eléctrica en el
Ecuador [4].
El presente artículo plantea el desarrollo de una
metodología general para la focalización del subsidio
eléctrico tarifa de la dignidad que, en base al análisis de
las características técnicas, geográficas y
socioeconómicas de los usuarios, contribuya a mejorar la
asignación del subsidio en las Empresas Eléctricas del
Ecuador.
2. AGRUPACIÓN DE DATOS
La agrupación de datos o clustering es una
herramienta de análisis de datos no supervisado que está
enfocada en la búsqueda de grupos dentro de un conjunto
de datos. A cada conjunto de datos se lo llama clúster y
se caracteriza por poseer datos parecidos entre sí.
La agrupación de datos puede realizarse de diferentes
maneras dependiendo del criterio de agrupación y
definiendo de antemano el número de clústeres. Si el
número de clústeres no es conocido la agrupación no
tiene respuesta única para todos los casos y, más bien,
tiene un valor específico para cada problema. Por tanto,
en la mayoría de los casos, la técnica de clustering
requiere de humanos expertos en el dominio de su
aplicación [5].
El procedimiento de agrupación más conocido es K-
means, desarrollado por Steinhouse en 1956 y
popularizado por MacQueen en 1967. Este método
conceptualmente es simple y se define de la siguiente
manera: si μ1,…,μK son los K centros de los clústeres, K-
means los encuentra minimizando
(1)
Donde Gk es el clúster de elementos con centro más
próximo a μk, es decir:
Novoa et al. / Focalización del Subsidio Eléctrico en Usuarios Residenciales de las Empresas Eléctricas del Ecuador
(2)
La limitación de este método es que no da buenos
resultados si dentro de los datos existen datos atípicos o
si las agrupaciones tienen grandes diferencias en su
orientación, tamaño y forma [6]. Existen variaciones en
la técnica de agrupación puesto que la forma de calcular
la similitud (xi-μk) puede realizarse de distintas maneras.
2.1. Evaluación de Grupos
Para evaluar los resultados de la agrupación de datos
existen dos tipos de indicadores, el primero, evalúa
parámetros internos de los grupos de datos y, el segundo,
evalúa parámetros externos de los grupos de datos.
El Índice de Davies-Bouldin es uno de los indicadores
que permite evaluar los parámetros internos de los grupos
de datos resultantes de la técnica de agrupación y
considera que existe una mejor agrupación si la distancia
media de un grupo de datos, respecto a su centro, dividida
para la distancia existente entre los centros de los grupos
es la menor. La definición de dicho índice es la siguiente
(3)
Donde DB es el índice de Davies-Bouldin, k es el
número de grupos, di es la distancia promedio de los
datos al centro del grupo i, dj es la distancia promedio de
los datos al centro del grupo j y dij es la distancia entre
los centros de los grupos i y j. La agrupación óptima para
diferentes números de grupos, según este criterio, es
aquella con el menor valor de DB [7], [8].
3. METODOLOGÍA
3.1. Recopilación y Procesamiento de Datos
En esta sección se ha revisado la información técnica,
geográfica y socioeconómica de los usuarios
residenciales del Ecuador que puede estar al acceso del
personal de las Empresas Eléctricas. Una vez revisada la
información disponible se ha determinado el uso de los
siguientes datos:
• Datos técnicos: Consumo mensual de energía
eléctrica por usuario en kWh.
• Datos geográficos: Ubicación georeferenciada de
cada usuario, coordenadas (X,Y).
• Datos socioeconómicos: El valor básico referencial
del metro cuadrado de suelo y los ingresos
familiares mensuales promedio por sector.
La estructura de los datos mencionados se muestra en
las Tablas 1, 2 y 3.
Tabla 1: Estructura de los Datos Técnicos
Código del
Cliente
Consumo de Energía Mensual [kWh]
387320
90
…
…
1499703
75
Tabla 2: Estructura de los Datos Geográficos
Código del
Cliente
Coordenada X
Coordenada Y
387320
780572.91
9981908.61
…
…
…
1499703
776101.09
9977057.11
Tabla 3: Estructura de los Datos Socioeconómicos
Identificador
geográfico
Tipo de dato
Valoración del suelo [US$/m2]
250
Polígono
120
…
…
…
2303
Polígono
500
3.2. Recopilación y Procesamiento de Datos
El emparejamiento de datos se lo puede realizar
mediante cualquier algoritmo de emparejamiento y/o
mediante cualquier software que posea esta función. Para
el artículo se ha seleccionado el uso del software Matlab,
ArcGIS y Excel.
Para emparejar los datos técnicos y económicos
primero se cargan los datos técnicos en Matlab como una
matriz de m códigos de cada cliente y sus n consumos de
energía. Luego, se cargan los datos geográficos como una
matriz de p códigos de cada cliente y q atributos, en este
caso, las coordenadas X y Y. Una vez cargados los datos
técnicos y geográficos se los empareja utilizando como
atributo común los códigos de los clientes. El resultado
de este primer emparejamiento de datos se observa en la
Tabla 4.
Tabla 4: Estructura de los Datos Técnicos y Geográficos
Código
del
Cliente
Coordenada
X
Coordenada
Y
Consumo
de Energía
Mensual
[kWh]
387320
780572.91
9981908.61
90
…
…
…
…
1499703
776101.09
9977057.11
75
Luego, se debe ubicar espacialmente los datos
económicos de valoración del suelo y de ingresos
económicos. Dado que los datos de valoración del suelo
se los puede encontrar directamente en archivos
geográficamente referenciados no hace falta
emparejarlos. Sin embargo, en el caso de los datos de
ingresos económicos por núcleo familiar, es necesario
primero inferir algunos datos para, luego, emparejarlos
con su ubicación geográfica. Antes de ubicar
espacialmente los datos de ingresos económicos por
núcleo familiar primero se han promediado las respuestas
de los encuestados dentro de un mismo sector a fin de
inferir dicho resultado al valor de ingresos por zona. Los
resultados de este emparejamiento deben tener la
estructura mostrada en la Tabla 5.
Edición No. 20, Issue I, Julio 2023
Tabla 5: Estructura de los Datos Socioeconómicos y Geográficos
Identificador
Geográfico
Tipo de
Dato
DPA_ZONA
Ingreso
Económico
Promedio
por Zona
[US$/mes]
1627
Polígono
170150200
750.11
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
2048
Polígono
170150272
320.43
Finalmente, es necesario emparejar los datos
geográficos (X,Y), técnicos (kWh) y socioeconómicos
(Valor del suelo e ingresos promedio) en un solo archivo
o base de datos. Debido a que los datos provienen en
distintos formatos y de distintas fuentes, es necesario
primero enlazar los datos técnicos de consumo con la
ubicación de los usuarios residenciales; luego, es
necesario enlazar los datos socioeconómicos con su
ubicación espacial para, al último, emparejar todos los
datos en un solo archivo. Este último emparejamiento
requiere del siguiente procedimiento:
1) Se debe generar un archivo tipo ráster con los datos
de las áreas de valoración del suelo por metro cuadrado.
Esta actividad se la puede realizar mediante la
herramienta de conversión de datos de ArcGIS “Polygon
to Raster” teniendo en cuenta que el valor de la
rasterización es el valor del suelo por metro cuadrado.
2) Se debe generar un archivo tipo ráster con los datos
de ingresos económicos promedio por zona. Esta
actividad se la puede realizar mediante la herramienta de
conversión de datos de ArcGIS “Polygon to Raster”
teniendo en cuenta que el valor de la rasterización es el
valor de ingresos económicos promedio por sector.
3) Una vez que los datos socioeconómicos se
encuentran geográficamente ubicados, en un archivo tipo
ráster, se los debe emparejar con los datos de ubicación
de los usuarios residenciales y sus consumos; lo cual, se
puede realizar mediante la herramienta de análisis
espacial de ArcGIS “Extract Values to Points”.
3.3. Agrupación de Datos
3.3.1 Definición del nivel de pobreza
Para la agrupación de los usuarios se definirá primero
una propuesta de ecuación de pobreza que considere, de
manera ponderada, los criterios técnicos y
socioeconómicos de los usuarios.
A continuación, se plantea la ecuación de pobreza en
términos generales.
(4)
P es la pobreza que depende de X datos o criterios
normalizados, entre 0 y 1, ponderados con w pesos o
costos; para la definición de la pobreza podrán existir n
criterios, donde la suma de sus wn pesos deberá ser
siempre 1.
La normalización de datos, entre 0 y 1, de las
variables X se realiza según la ecuación (5) y para su
aplicación se debe conocer el valor máximo y mínimo
(Xmáx y Xmín) de los datos originales.
(5)
La normalización de datos permite reducir el efecto
de valores atípicos, extra tendenciales o demasiado
grandes, volviéndolos adimensionales para el cálculo de
la pobreza.
Una vez procesados los datos, considerando aquellos
disponibles para este trabajo, la ecuación de pobreza
puede definirse de la siguiente manera.
(6)
Donde:
Wtécnico: Es la ponderación que se le asigna a los
datos de consumo de energía en relación con la pobreza.
Xtécnico: Son los datos normalizados de consumo de
energía por usuario.
Wsuelo: Es la ponderación que se le asigna a los
datos de valoración del suelo en el que reside el usuario
en relación con la pobreza.
Xsuelo: Son los datos normalizados de valoración
del suelo según la ubicación del usuario.
Wingresos: Es la ponderación que se le asigna a los
datos de ingresos económicos de los usuarios con
relación a la pobreza.
Xingresos: Son los datos normalizados de ingresos
económicos por usuario.
Dado que los datos ya estarían normalizados se debe
readecuar el cálculo de pobreza a fin de que tenga
correspondencia con los resultados de pobreza esperados,
1 para usuarios pobres y 0 para usuarios no pobres. A
continuación, se presenta una primera ecuación para el
cálculo de pobreza por usuario propuesta para la
focalización, la cual considera igual ponderación para
cada criterio técnico, socioeconómico y geográfico.
(7)
La ecuación (7) permite considerar que los usuarios
con consumos de energía más bajos y que residen en
sectores con valores de suelo e ingresos promedio más
bajos son personas más pobres.
Novoa et al. / Focalización del Subsidio Eléctrico en Usuarios Residenciales de las Empresas Eléctricas del Ecuador
Si bien la ecuación (7) es una muy buena
aproximación para el cálculo de pobreza es necesario
ajustar los pesos de los criterios considerando la calidad
de los datos, la relación de los datos con la pobreza y los
objetivos que tiene la focalización. La siguiente ecuación
muestra el cálculo de pobreza propuesto para la
focalización.
(8)
Para el criterio de consumo de energía se ha
considerado un 10 % de la ponderación total puesto que,
a pesar de que los datos son buena calidad, no se tiene
certeza de si un menor consumo de energía está asociado
con la existencia de un usuario pobre. Para el criterio de
valoración del suelo se ha considerado un 60 % de la
ponderación total puesto que la información es de
calidad, tiene relación con la pobreza y cumple con el
enfoque que se le quiso dar a la focalización. Finalmente,
para el criterio de los ingresos económicos por núcleo
familiar se le ha asignado solo un 30 % de la ponderación
total puesto que, si bien es un criterio importante para la
focalización del subsidio, los datos que se obtuvieron del
INEC, en varios casos, no presentan valores de ingresos
registrados por los encuestados. En cualquier caso, los
pesos o ponderación de cada criterio podrán ser ajustados
por los organismos Estatales encargados de ejecutar la
focalización.
3.3.2 Definición de la técnica de agrupación
Para definir la manera de resolver el problema de
focalización, planteado en este artículo, se han analizado
tres principales aspectos:
• La naturaleza del problema
• La naturaleza de los datos
• La practicidad de la técnica de solución
La naturaleza del problema: la focalización del
subsidio eléctrico requiere necesariamente de alguna
técnica que permita definir qué usuarios sí deben recibir
el subsidio y qué usuarios no deben recibirlo; esto, solo
se puede hacer mediante la técnica de agrupación de
datos o mediante la técnica de clasificación de datos. La
diferencia entre la técnica de agrupación de datos y la
técnica de clasificación de datos es que en la técnica de
agrupación de datos no se requiere conocer, como dato
de entrada, si un usuario es pobre o no pobre; contrario a
la técnica de clasificación de datos. Para el caso del
Ecuador, dado que de entrada no se conoce qué usuarios
son pobres o no pobres, la solución al problema de
focalización demanda necesariamente del uso de la
técnica de agrupación de datos.
La naturaleza de los datos y la practicidad de la
técnica de solución al problema: para la focalización del
subsidio eléctrico en los usuarios residenciales del
Ecuador se han seleccionado variables técnicas y
socioeconómicas que, por naturaleza, contienen valores
solamente numéricos y que pueden ser tratados mediante
arreglos de matrices o vectores.
Dado que la técnica de agrupación de datos k-means
puede trabajar con variables de datos inmersas en
matrices y vectores y, dado que, además solo requiere de
la definición del número de grupos que se desean obtener
de la agrupación, se ha decidido, por practicidad, realizar
la focalización con dicha técnica de agrupación de datos.
Para la configuración de la técnica k-means en Matlab se
ha mantenido, como medida de la similitud
predeterminada, el valor de la distancia euclideana
cuadrada entre datos.
En todo caso, para el presente artículo, no ha sido
necesario realizar un análisis comparativo sobre el uso de
los diferentes algoritmos de agrupación o sobre el uso de
diferentes formas de calcular la similitud de los datos
puesto que con cualquier algoritmo de agrupación y con
cualquier forma de calcular la similitud de los datos
siempre se puede llegar a obtener agrupaciones válidas
de usuarios para la focalización del subsidio.
La técnica de agrupación definida y propuesta
para la focalización del subsidio es kmeans y requiere,
como datos de entrada, los valores resultantes de la
ecuación de pobreza por cada usuario residencial y el
número de grupos que se desean encontrar.
3.3.3 Evaluación y definición de grupos
Para la evaluación y definición de grupos se ha
decidido calcular el índice de Davies-Bouldin para
distintas cantidades de grupos de usuarios, al menos entre
2 y 20 grupos; donde la cantidad de grupos recomendada
para la focalización será aquella que minimice el índice
Davies-Bouldin.
3.3.4 Criterio de asignación
Una vez que se ha logrado determinar la mejor
cantidad de grupos de usuarios para la focalización se
debe definir qué grupos de usuarios deben o no recibir el
subsidio. Existen dos maneras de definir qué grupos de
usuarios, que actualmente reciben el subsidio, deberían a
futuro recibir este beneficio. La primera forma, la más
restrictiva, se enfoca en asignar el subsidio a los usuarios
con mayor nivel de pobreza los “más pobres” y, la
segunda forma, la menos restrictiva, se enfoca en dejar
de otorgar el subsidio a los grupos de usuarios con menor
nivel de pobreza los “menos pobres”.
Dado que el subsidio surgió inicialmente con el
objetivo de favorecer a los usuarios de los dos quintiles
con ingresos económicos más bajos en el Ecuador, es
decir el 40 % de la población. Se propone, de manera
similar, que para este trabajo se considere la focalización
del subsidio para el 40 % de usuarios “más pobres” según
su cálculo de pobreza.
Edición No. 20, Issue I, Julio 2023
El porcentaje de focalización lo podrían definir los
organismos del Estado y/o las Empresas Eléctricas de
acuerdo con los resultados que se esperasen obtener de la
focalización.
4. RESULTADOS
En esta sección se presentan los resultados de aplicar
la metodología propuesta para la focalización del
subsidio tarifa de la dignidad en los usuarios
residenciales de la Empresa Eléctrica Quito (EEQ) dentro
del Distrito Metropolitano de Quito (DMQ). Para el caso
de estudio los datos técnicos obtenidos corresponden a
las planillas de consumo y a la geodatabase de la EEQ
para el mes de enero de 2018; los datos de la Encuesta
Nacional de Ingresos y Vivienda y la división político-
administrativa del Ecuador corresponden a los datos del
año 2010 y, finalmente, los datos económicos de
valoración del suelo en el DMQ corresponden a los datos
del año 2020.
4.1. Estructura de los Datos de Entrada
4.1.1 Datos técnicos
La EEQ posee dentro de su zona de concesión, la
provincia de Pichincha y parte de la provincia del Napo,
cerca de 1.048.575 usuarios. La cantidad de usuarios
depurados que se han encontrado dentro del DMQ y que
reciben el subsidio son cerca de 227.534 usuarios. A
continuación, la Fig. 1 muestran la ubicación geográfica
de dichos usuarios en un mapa.
Figura 1: Usuarios de la Empresa Eléctrica Quito
4.1.2 Datos socioeconómicos
El primer dato socioeconómico definido para la
focalización del subsidio es el valor del suelo por metro
cuadrado. Este dato se lo encuentra en el mapa de áreas
de valoración o áreas de intervención valorativas
(AIVAs) del DMQ, dicho mapa está disponible en los
datos abiertos del DMQ en [9]. A continuación, la Fig. 2
muestra un mapa térmico según la valoración del suelo
en el DMQ, las gamas de color rojo representan los
sectores donde el costo del suelo es más alto y las gamas
de color verde representan los sectores donde el costo del
suelo es el menor.
Figura 2: Mapa de Valoración del Suelo en el DMQ
El segundo dato socioeconómico corresponde a los
ingresos económicos obtenidos del INEC; datos que se
pueden manipular mediante el uso del software SPSS de
IBM. A continuación, la Fig. 3 muestra el resultado del
emparejamiento de datos socioeconómicos y geográficos
en un mapa con escala térmica sobre los ingresos
económicos, las gamas de color rojo representan las
zonas con mayores ingresos económicos y las gamas de
color verde representan las zonas con menores ingresos.
Figura 3: Mapa de la División Político-Administrativa del DMQ
con Escala Térmica sobre los Ingresos
4.2. Agrupación de Datos
4.2.1 Agrupación de usuarios por su ubicación
Una primera forma de agrupar los datos es de acuerdo
con su ubicación espacial, se ha realizado esta forma de
agrupación utilizando la ubicación de los usuarios
residenciales del DMQ, que actualmente reciben el
subsidio tarifa de la dignidad, utilizando la técnica
kmeans. A continuación, la Fig. 4 muestra los resultados
de la agrupación de usuarios para el caso de 10 grupos.
Novoa et al. / Focalización del Subsidio Eléctrico en Usuarios Residenciales de las Empresas Eléctricas del Ecuador
Figura 4: Agrupación Espacial de los Usuarios Residenciales del
DMQ en 10 Grupos
4.2.2 Agrupación de usuarios por su consumo de
energía eléctrica
Otra forma de agrupar a los usuarios, que actualmente
reciben el subsidio, es de acuerdo con su consumo
mensual de energía eléctrica. A continuación, la Fig. 5
muestra, por ejemplo, el resultado de generar 5 grupos de
usuarios en el DMQ según sus consumos mensuales de
energía eléctrica. Los usuarios se han coloreado con
escala térmica, las gamas de color verde representan a los
usuarios con consumos de energía más bajos y las gamas
de color rojo representan a los usuarios con consumos de
energía más altos.
Figura 5: Agrupación de los Usuarios Residenciales del DMQ en 5
Grupos Según su Consumo de Energía Eléctrica
4.2.3 Agrupación de usuarios según su nivel de
pobreza
De acuerdo con lo explicado metodología de este trabajo
de investigación, para lograr considerar todas las
características técnicas, socioeconómicas y geográficas
de los usuarios, para la focalización del subsidio, se debe
primero calcular el nivel de pobreza por usuario, 1 para
usuarios pobres y 0 para usuarios no pobres; y, con dicho
resultado, realizar la agrupación sobre los valores
calculados de pobreza. A continuación, la Fig. 6 muestra,
por ejemplo, el resultado de formar 5 grupos de usuarios
residenciales según su nivel de pobreza calculado.
Figura 6: Agrupación de los Usuarios Residenciales del DMQ en 5
Grupos Según su Nivel de Pobreza Calculado
4.3. Evaluación de Grupos
Una vez que se ha definido que la agrupación de
usuarios, según su nivel de pobreza, es la opción que
permite considerar las características técnicas,
geográficas y socioeconómicas de cada usuario se debe
definir la mejor cantidad de grupos que se pueden generar
en el universo de usuarios. Para esta actividad se ha
realizado una evaluación utilizando el índice de Davies-
Bouldin para distintas cantidades de grupos, al menos
entre 2 y 20 grupos. A continuación, la Fig. 7 muestra la
variación del índice de Davies-Bouldin para los distintos
números de grupos. Como resultado de la evaluación se
puede observar que el índice va reduciendo de valor a
medida que se forman más grupos y aparece un óptimo
local al minimizarse el índice de Davies-Bouldin a 0,50
cuando se forman 13 grupos.
Figura 7: Índice de Davies-Bouldin para Diferentes Números de
Grupos
Edición No. 20, Issue I, Julio 2023
4.4. Asignación del Subsidio
Una vez que se ha observado que, para la focalización
del subsidio, la mejor forma de agrupar a los usuarios
debe realizarse sobre el nivel de pobreza calculado y, una
vez que se ha determinado que la mejor cantidad de
grupos para agrupar a los usuarios es 13 grupos, se ha
vuelto a agrupar a los usuarios del DMQ en 13 grupos,
como lo muestra la Fig. 8 y la Tabla 6.
Figura 8: Agrupación de Usuarios del DMQ, en 13 Grupos, Según
su Nivel de Pobreza
Tabla 6: Resultados de Centroides y Cantidad de Usuarios por
grupo
Grupo
Centroide del
grupo según su
nivel de pobreza
Usuarios por
Grupo
Grupo 1
0,39
405
Grupo 2
0,57
1.188
Grupo 3
0,70
2.297
Grupo 4
0,76
4.071
Grupo 5
0,80
9.201
Grupo 6
0,84
16.912
Grupo 7
0,86
27.409
Grupo 8
0,88
36.761
Grupo 9
0,90
36.237
Grupo 10
0,91
31.666
Grupo 11
0,93
26.900
Grupo 12
0,95
21.134
Grupo 13
0,97
13.353
El último paso que queda por realizar para la
focalización del subsidio es, según el criterio más
restrictivo, filtrar el 40 % de usuarios (91.014 usuarios)
que se encuentren en los grupos con mayor nivel de
pobreza. Según los resultados de la agrupación el 40 %
de usuarios más pobres se encuentran dentro de los
grupos 10, 11, 12 y 13; dado que los usuarios de un grupo
no se pueden separar para cumplir exactamente con el 40
% de usuarios se ha incluido al grupo 10 con todos sus
usuarios dentro de la lista de beneficiarios, dando un total
de 93.053 usuarios que sí recibirían el subsidio. Para
visualizar los resultados de la focalización se presenta, en
la Fig. 9, los usuarios que no recibirán el subsidio en color
rojo y los que sí seguirán recibiendo el subsidio en color
verde.
Figura 9: Mapa de Focalización del Subsidio en los Usuarios
Residenciales del DMQ
4.5. Propuesta Metodológica
La propuesta metodológica para focalizar el subsidio
tarifa de la dignidad considerando las características
técnicas, geográficas y socioeconómicas de los usuarios
residenciales de las Empresas Eléctricas del Ecuador,
utilizando la técnica de agrupación de datos, se describe
a continuación.
1. Recopilar los datos técnicos, geográficos y
socioeconómicos de los usuarios residenciales de las
Empresas Eléctricas del Ecuador.
2. Depurar los datos obtenidos y procesarlos por
separado según los criterios de la sección 3.1.
3. Emparejar los datos para que cada usuario posea
como atributos su ubicación, su consumo de energía y la
valoración del suelo e ingresos económicos según el sitio
en el que se ubica el usuario.
4. Definir una ecuación de pobreza que, para su
cálculo, considere de manera ponderada los datos
técnicos, geográficos y socioeconómicos de los usuarios.
5. Definir la ponderación o peso que se le dará a cada
característica técnica o socioeconómica de los usuarios
de acuerdo con la calidad de los datos y de acuerdo con
la relación que tengan los datos con la pobreza.
6. Calcular el nivel de pobreza para cada uno de los
usuarios residenciales según sus características técnicas,
geográficas y socioeconómicas.
7. Determinar la mejor cantidad de grupos que se
puede generar en la agrupación de usuarios residenciales
minimizando, para ello, el índice de Davies-Bouldin.
8. Agrupar a los usuarios residenciales según su nivel
de pobreza y en la cantidad de grupos que haya resultado
del punto 7.
Novoa et al. / Focalización del Subsidio Eléctrico en Usuarios Residenciales de las Empresas Eléctricas del Ecuador
9. Ordenar a los grupos resultantes del punto 8 de
acuerdo con el valor de su centroide de pobreza. Los
grupos con un valor de centroide más cercano a 1
representan a los grupos de usuarios más pobres y los
grupos con valor de centroide más cercano a 0
representan a los grupos de usuarios menos pobres.
10. Definir un porcentaje de focalización del subsidio.
11. Determinar la cantidad de grupos de usuarios y a
los usuarios que, con mayor nivel de pobreza, ingresen
dentro del porcentaje de focalización deseado.
12. En la base de datos del sistema comercial de cada
Empresa Eléctrica se debe generar un atributo para cada
usuario residencial que indique si es beneficiario o no del
subsidio tarifa de la dignidad, dicho atributo se deberá
llenar con los resultados de la focalización, según el
código de cada cliente, para que así se lo considere como
beneficiario o no beneficiario del subsidio en la
facturación de energía eléctrica.
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
La agrupación de usuarios, en base a su ubicación, no
constituye, por sí sola, una forma de focalizar el subsidio
tarifa de la dignidad debido a que los grupos y la cantidad
de grupos que resultan de la agrupación no presentan una
relación observable con la pobreza. Por tanto, para
focalizar el subsidio tarifa de la dignidad es necesario
estructurar una base de datos que permita relacionar la
ubicación de los usuarios residenciales con sus
características de consumo de energía eléctrica y con sus
características socioeconómicas de valoración del suelo e
ingresos económicos, para, sobre dicha base de datos,
calcular un nivel de pobreza por usuario y así agruparlos
según su pobreza; la cantidad de grupos que se requiere
para la focalización del subsidio se podría definir
evaluando el índice de Davies-Bouldin.
AGRADECIMIENTOS
Un agradecimiento especial a la Escuela Politécnica
Nacional por apoyar al desarrollo del presente artículo
técnico.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] ARCONEL, «Agencia de Regulación y Control de
Electricidad,» 08 10 2020. [En línea]. Available:
https://www.regulacionelectrica.gob.ec/tarifa-
dignidad/. [Último acceso: 08 10 2020].
[2] J. Franco y G. Aragón, «Consorcio de investigación
económico y social,» 20 Octubre 2020. [En línea].
Available:
http://www.cies.org.pe/sites/default/files/files/articu
los/economiaysociedad/02-franco-aragon.pdf.
[Último acceso: 20 Octubre 2020].
[3] Bhagwati, Jagdish y Ramaswami, “Domestic
Distortions, Tariffs, and the Theory of Optimum
Subsidy,” Journal of Political Economy , vol. 71, nº
1, p. 7, 1963.
[4] J. Franco y G. Aragón, “La focalización es relevante:
propuesta de un esquema óptimo de subsidios al
consumo eléctrico residencial e impactos sociales de
su implementación,” Centro de Investigación de la
Universidad del Pacífico, Lima, 2010.
[5] E. Gallardo, “Técnicas de clustering aplicadas a la
resolución de problemas de optimización
combinatoria con restricciones espaciales y
temporales, Leganés”: Universidad Carlos III de
Madrid, 2018.
[6] J. González, Métodos de clustering robustos, Buenos
Aires: Universidad de Buenos Aires, 2019.
[7] D. L. Davies y D. W. Bouldin, “A Cluster Separation
Measure,” IEEE Transactions on Pattern Analysis
and Machine Intelligence, Vols. 1, nº 2, pp. 224-227,
1979.
[8] G. C. Cabrera-Celi, E. G. Novoa-Guaman and P. F.
Vasquez-Miranda, "Design of secondary circuits of
distribution networks using clustering and shortest
path algorithms", 2017 IEEE PES Innovative Smart
Grid Technologies Conference - Latin America
(ISGT Latin America), pp. 1-6, sep. 2017.
[9] Gobierno Abierto Quito, «Gobierno Abierto Quito,»
Municipio Metropolitano de Quito, 10 10 2020. [En
línea]. Available:
http://gobiernoabierto.quito.gob.ec/?page_id=1122.
[Último acceso: 10 10 2020].
Edison Novoa Guamán.- Nació
en Quito, Ecuador en 1992.
Recibió su título de Ingeniero
Eléctrico de la Escuela Politécnica
Nacional en 2015; de Máster en
Ingeniería Eléctrica en
Distribución de la Escuela
Politécnica Nacional en 2021. Sus
campos de investigación están relacionados con los
sistemas eléctricos de distribución de energía.
Gabriel Salazar Yépez.- Nació en
Quito, Ecuador en 1975. Recibió
su título de Ingeniero Eléctrico de
la Escuela Politécnica Nacional en
2000; de Doctor en Ingeniería
Eléctrica de la Universidad
Nacional de San Juan, Argentina,
en 2005. Sus campos de
investigación están relacionados con los sistemas
eléctricos de generación, transmisión y distribución de
energía.
Edición No. 20, Issue I, Julio 2023
Eliana Buitrón Hernández.-
Nació en Carchi, Ecuador en 1992.
Recibió su título de Ingeniera Civil
de la Escuela Politécnica Nacional
en 2017. Sus campos de
investigación están relacionados
con el análisis estructural, el
estudio de comportamiento del
suelo, el ensayo de materiales y la georreferenciación.
Gabriel Salazar Pérez.- Nació en
Quito, Ecuador en 1997. Recibió
su título de Ingeniero Eléctrico de
la Escuela Politécnica Nacional en
2020; es estudiante egresado del
Programa de Maestría en
Electricidad Mención Redes
Eléctricas Inteligentes de la
Escuela Politécnica Nacional. Sus campos de
investigación están relacionados con los sistemas
eléctricos de generación, transmisión y distribución de
energía.
