Artículo Académico / Academic Paper
Recibido: 03-12-2025, Aprobado tras revisión: 19-01-2026
Forma sugerida de citación: Araujo, G.; Robalino, A. (2026). “Subsidios energéticos y comportamiento de consumo urbano en
Ecuador: distorsiones y alternativas para una transición”. Revista Técnica “energía”. No. 22, Issue II, Pp. 122-135
ISSN On-line: 2602-8492 - ISSN Impreso: 1390-5074
Doi: https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n2.2026.742
© 2026 Autores Esta publicación está bajo una licencia internacional Creative Commons Reconocimiento –
No Comercial 4.0
Energy Subsidies and Urban Consumption in Ecuador: Distortions and
Pathways for Transition
Subsidios Energéticos y Comportamiento de Consumo Urbano en Ecuador:
Distorsiones y Alternativas para una Transición
G.F. Araujo1,2
0000-0003-4555-1087
J.A. Robalino1,2
0000-0002-4809-5606
1Departamento de Estudios Organizaciones y Desarrollo Humano, Escuela Politécnica Nacional, Ecuador
2Observatorio de la Organización y la Industria - O2I, Escuela Politécnica Nacional, Ecuador
E-mail: gabriela.araujo@epn.edu.ec; andres.robalino@epn.edu.ec
Abstract
Since the 1970s, energy subsidies in Ecuador have
sought to guarantee universal access, but they have
distorted urban consumption by fostering inefficiency,
dependence on fossil fuels, and inequality. This study
examines how artificially low prices have discouraged
clean technologies and hindered energy efficiency,
particularly affecting the urban residential sector. Using
a bottom‑up approach, tariff sensitivity is evaluated
through segmentation models with 16 and 7 variables,
applying independence tests to identify significant
redistributions. The results reveal structural stability in
energy profiles, which supports the proposal of a
gradual transition toward more rational pricing,
accompanied by targeted policies, eco‑innovation, and
compensation for the most vulnerable, as a pathway to
a more sustainable, equitable, and fiscally responsible
energy matrix.
Resumen
Desde los años 70, los subsidios energéticos en Ecuador
han buscado garantizar el acceso universal, pero han
distorsionado el consumo urbano, promoviendo
ineficiencia, dependencia de combustibles fósiles y
desigualdad. Este estudio analiza cómo los precios
artificialmente bajos han desincentivado tecnologías
limpias y obstaculizado la eficiencia energética,
afectando especialmente al sector residencial urbano.
Mediante un enfoque bottom-up, se evalúa la
sensibilidad tarifaria a través de modelos de
segmentación con 16 y 7 variables, aplicando pruebas
de independencia para identificar redistribuciones
significativas. Los resultados evidencian estabilidad
estructural en los perfiles energéticos, lo que permite
proponer una transición gradual hacia precios más
racionales, con políticas focalizadas, eco-innovación y
compensación para los más vulnerables, como vía hacia
una matriz energética más sostenible, equitativa y
fiscalmente responsable.
Index terms— Household energy consumption,
Consumption patterns, Subsidies, Energy policy,
Ecuador.
Palabras clave—Consumo energético doméstico,
Patrones de consumo, Subsidios, Política energética,
Ecuador.
122
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
1. INTRODUCCIÓN
Ecuador, al igual que muchos países de América
Latina, ha sostenido históricamente una política de
subsidios energéticos con fines redistributivos y de
acceso social. Desde 1974, el Estado implementó
subsidios generalizados a los derivados del petróleo —
principalmente al gas licuado de petróleo (GLP), gasolina
y diésel— y posteriormente también a la electricidad [1].
Estas medidas, inicialmente justificadas por la bonanza
petrolera, se consolidaron como una forma de política
social indirecta.
Sin embargo, esta estrategia ha generado efectos no
deseados. Los precios artificialmente bajos han
incentivado un uso intensivo de energía, promoviendo
tecnologías ineficientes y prácticas poco sostenibles,
tanto en el transporte como en los hogares [2]. En el
sector residencial urbano —que representa el 13,20% de
la demanda energética nacional— el GLP y la
electricidad subsidiados han moldeado profundamente
los patrones de consumo [3].
El objetivo de este trabajo es analizar cómo los
subsidios energéticos han configurado el
comportamiento del consumidor residencial urbano en
Ecuador, integrando evidencia empírica, segmentación
de hogares y un marco teórico-conceptual. Se propone,
además, alternativas de transición energética socialmente
justas, siguiendo el modelo planteado en trabajos previos
[4], [5]. Para ello, se utilizan datos primarios recolectados
en las dos principales ciudades del país: Quito y
Guayaquil.
La formulación de políticas tarifarias en el sector
energético requiere herramientas analíticas capaces de
capturar la heterogeneidad socioeconómica de los
hogares y anticipar sus respuestas ante variaciones en los
precios de combustibles como el GLP y la gasolina. En
contextos urbanos marcados por desigualdades
estructurales y dinámicas informales, resulta clave
identificar patrones de consumo energético que permitan
diseñar estrategias de focalización más equitativas y
sostenibles.
Este estudio propone una evaluación estadística de la
sensibilidad tarifaria mediante un enfoque bottom-up,
basado en la segmentación de hogares urbanos a partir de
variables diferenciadoras. Se construyen clústeres
energéticos utilizando dos modelos: uno completo con 16
variables y otro simplificado con 7 variables, ambos
orientados a capturar perfiles estructurales relevantes
para la política pública. A través de la aplicación de
pruebas de independencia de Chi-cuadrado, se analiza si
los cambios en los precios del GLP y la gasolina generan
redistribuciones significativas en la composición de los
clústeres.
Lo novedoso de este trabajo radica en la simulación de
escenarios de cambio tarifario, utilizando primero un
modelo multivariable con 16 variables y luego una
versión refinada con 7 variables clave. Los resultados
permiten contrastar la estabilidad de los perfiles
energéticos frente a escenarios tarifarios alternativos,
aportando evidencia empírica para sustentar decisiones
de política con menor riesgo de distorsión distributiva.
La robustez estadística observada en ambos modelos
habilita una segunda fase de análisis centrada en la
vulnerabilidad y la focalización, incorporando criterios
cualitativos y territoriales que complementan la
segmentación estructural. Este enfoque busca contribuir
al diseño de mecanismos tarifarios más justos, resilientes
y alineados con los objetivos de inclusión energética y
sostenibilidad.
2. METODOLOGÍA
La presente investigación se fundamenta en el modelo
conceptual desarrollado en [6], el cual articula cinco
dimensiones clave: desarrollo sostenible, ODS 2030,
eco-innovación, impulsores del consumo y contexto
energético local. A partir de esta base, se aplica una
metodología cuantitativa basada en análisis de
conglomerados, utilizando el algoritmo K-means sobre
una muestra de 1.094 encuestas aplicadas en Quito y
Guayaquil.
Siguiendo los lineamientos metodológicos de [4]–[7],
se adopta un enfoque bottom-up que permite caracterizar
el comportamiento del consumidor desde la base social,
en lugar de partir de agregados macroeconómicos. Este
enfoque facilita la identificación de patrones
diferenciados de consumo energético, vulnerabilidad y
disposición al cambio, con base en variables observadas
directamente en los hogares.
Como punto de partida, se retoman los modelos de
segmentación construidos en el estudio previo [6], que
identifican tres clústeres de hogares urbanos (HT1, HT2
y HT3) a partir de un conjunto estructurado de 16
variables agrupadas en cuatro categorías: características
espaciales y sociodemográficas, estructura familiar y
habitacional, infraestructura y patrones de consumo
energético, y proceso de ecoinnovación. Posteriormente,
se realiza una depuración estadística para identificar un
subconjunto de siete variables diferenciadoras con mayor
poder explicativo, centradas en ingreso, gasto energético,
nivel educativo, tipo de vivienda y equipamiento
tecnológico.
Con base en estos dos modelos —el completo de 16
variables y el simplificado de 7 variables— se simulan
seis escenarios de reforma tarifaria, que modifican
progresivamente los precios del GLP y la gasolina bajo
el supuesto de ingresos constantes.
Los escenarios considerados son: i) condiciones
actuales de subsidios, ii) GLP ajustado a $5,00 por
cilindro, iii) GLP ajustado a $10,00 por cilindro, iv) GLP
ajustado a $15,00 por cilindro, v) GLP ajustado a $20,00
por cilindro y vi) eliminación total de subsidios a la
gasolina. Para cada escenario, se analiza la redistribución
de hogares entre los tres clústeres, permitiendo observar
123
Araujo et al. / Subsidios energéticos y comportamiento de consumo urbano en Ecuador
la sensibilidad estructural del modelo frente a variaciones
tarifarias.
Una vez obtenidas las segmentaciones por escenario,
se construyen matrices de distribución que permiten
comparar la composición de los clústeres en cada caso.
Finalmente, se aplica una prueba de Chi-cuadrado para
tablas de contingencia, con el objetivo de evaluar si las
diferencias observadas entre escenarios son
estadísticamente significativas. Esta prueba permite
determinar si los ajustes tarifarios generan
redistribuciones relevantes en la segmentación, o si, por
el contrario, el modelo refleja perfiles estructurales
resistentes a cambios coyunturales.
En esta etapa, se comparan los tres tipos de hogares
(HT1, HT2, HT3) a través de los seis escenarios
tarifarios, evaluando la sensibilidad de la segmentación
frente a variaciones en los precios del GLP y la gasolina.
Además, se refuerza el análisis mediante comparaciones
específicas entre el Escenario 1 y los cinco escenarios
restantes, lo que permite identificar posibles desviaciones
puntuales en la distribución por clúster
La consistencia de los resultados —tanto en el
modelo completo de 16 variables como en el simplificado
de 7 variables— sugiere que los perfiles energéticos
definidos por el modelo presentan una alta estabilidad
estructural. Esta evidencia estadística constituye una base
sólida para el diseño de estrategias de focalización
tarifaria y protección social, orientadas a mitigar
impactos distributivos sin comprometer la equidad
energética ni la sostenibilidad fiscal.
3. RESULTADOS
3.1 Subsidios Energéticos y Estructura de
Demanda en Ecuador
La política de subsidios energéticos en Ecuador ha
configurado una matriz de consumo distorsionada, donde
los precios subsidiados han incentivado el uso intensivo
de combustibles fósiles y electricidad en sectores clave.
Este apartado presenta una visión integrada de la
demanda energética nacional, desagregada por sectores y
tipos de energía, con énfasis en los efectos económicos y
estructurales de los subsidios vigentes.
El sector residencial representa el 13,20% de la
demanda energética nacional [3] y concentra el 88,00%
de los usuarios del sistema eléctrico [8]. Los hogares
urbanos consumen principalmente gas licuado de
petróleo (GLP) y electricidad, con una marcada
dependencia del primero para cocinar: aproximadamente
85,00% de los hogares utilizan cilindros de 15 kg,
ofrecidos a un precio fijo de $1,60, mientras que su costo
real se estima en $15,00 [9], [10]. Esta diferencia ha
generado una alta dependencia del GLP y ha dificultado
la adopción de tecnologías más limpias, como las cocinas
de inducción.
En cuanto a la electricidad, el gobierno ecuatoriano
introdujo en julio de 2007 la denominada “tarifa de
dignidad”, fijada en $0,04 por kWh para clientes
residenciales de bajo consumo, como parte de un
esquema de subsidio cruzado. Aunque esta medida
buscaba aliviar el gasto energético de los hogares más
vulnerables, los costos reales de generación y
distribución han permanecido elevados. En 2022, el
precio promedio alcanzó $0,0929 por kWh (Ministry of
Energy and Mines, 2022), y estudios especializados
estiman que el costo real podría oscilar entre $0,14 y
$0,16 por kWh [11].
El sector transporte constituye el principal
consumidor de derivados del petróleo en Ecuador, con
una participación superior al 40,00% en la demanda
energética nacional [3]. Esta alta dependencia se refleja
en las cifras de importación de combustibles: en 2021, el
país adquirió 56,898 mil barriles de derivados,
distribuidos en 41,80% diésel, 31,50% gasolina y 22,50%
GLP [12]. Los precios subsidiados han sido un factor
determinante en el sostenimiento de esta demanda. Por
ejemplo, en 2016, el precio por litro de gasolina en
Ecuador era de $0,61, mientras que en países vecinos
como Colombia y Perú alcanzaba $0,68 y $0,99,
respectivamente; en el caso del diésel, el precio local era
de $0,29/litro, frente a $0,64/litro en Colombia y
$0,88/litro en Perú [13]. Para corregir estas distorsiones,
el Estado ecuatoriano ha iniciado reformas graduales. El
Decreto Ejecutivo 619, emitido el 26 de diciembre de
2018, liberalizó el precio de la gasolina súper,
permitiendo su ajuste según el valor de mercado [14].
Posteriormente, el Decreto Ejecutivo 1054, del 19 de
mayo de 2020, estableció un sistema de comercialización
mensual para los combustibles, con bandas de
fluctuación de precios controladas por el gobierno,
aplicables a la gasolina extra y al diésel [15]. Estas
medidas buscan garantizar cierta estabilidad mientras se
avanza hacia una liberalización progresiva.
Aunque menos beneficiados por subsidios directos,
los sectores industrial y comercial presentan distorsiones
tarifarias que afectan su competitividad y eficiencia
energética. El sector industrial representa apenas el
2,00% de los usuarios eléctricos, pero consume
aproximadamente el 20,00–22,00% de la demanda
energética nacional, debido al uso intensivo de energía en
procesos térmicos, productivos y de transformación [3],
[8]. Este sector accede a tarifas diferenciadas según la
potencia contratada y el horario de consumo, lo que
genera incentivos específicos pero también
desigualdades frente a otros sectores.
El sector comercial, que agrupa al 10,00% de los
usuarios eléctricos, representa entre el 8,00-10,00% del
consumo energético nacional [3], [8], utilizando energía
principalmente para iluminación, climatización,
refrigeración y operación de equipos electrónicos.
Aunque no recibe subsidios directos como el residencial,
se ve afectado por la estructura tarifaria heredada, que no
124
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
siempre refleja el costo real del servicio. En zonas
urbanas, la densidad de carga y la estacionalidad del
consumo comercial generan desafíos para la
planificación energética y la asignación de precios.
Por otro lado, el sector agrícola, aunque con menor
visibilidad en los balances energéticos, presenta una
demanda energética relevante en zonas rurales,
especialmente para bombeo de agua, riego tecnificado y
maquinaria agrícola. Este sector se beneficia
indirectamente del subsidio al diésel, utilizado en
tractores, generadores y sistemas de bombeo. Su
participación en la demanda energética nacional se
estima entre 5,00-7,00%, y aunque no figura entre los
principales consumidores [3], su impacto territorial y su
vulnerabilidad ante reformas energéticas justifican una
atención diferenciada en el diseño de políticas públicas.
Si bien los subsidios energéticos han cumplido
históricamente una función social, su permanencia ha
generado una matriz de consumo desequilibrada, con
efectos negativos sobre la sostenibilidad fiscal, la
eficiencia energética y la equidad intersectorial. La
brecha entre precios subsidiados y costos reales no solo
incentiva el uso intensivo de combustibles fósiles en el
transporte y el sector residencial, sino que también
introduce distorsiones tarifarias en los sectores industrial,
comercial y agrícola, afectando la asignación eficiente de
recursos. Las reformas iniciadas por el Estado
ecuatoriano —como la liberalización parcial de precios y
la implementación de bandas de ajuste— representan
avances importantes, pero aún insuficientes frente a la
magnitud del desafío. Una transición energética justa y
ordenada requiere revisar integralmente el esquema de
subsidios, incorporar criterios de desempeño ambiental y
eficiencia, y diseñar mecanismos de compensación
focalizados que protejan a los hogares vulnerables sin
perpetuar prácticas ineficientes. Solo así será posible
construir una política energética coherente con los
objetivos de sostenibilidad, competitividad y equidad que
demanda el contexto actual.
3.2 Segmentación de Hogares y Efecto de los
Subsidios
Estudiar el sector residencial urbano es clave para
comprender cómo las políticas energéticas impactan
directamente en los hogares, revelando patrones de
consumo, elasticidades frente a cambios tarifarios y
barreras estructurales para la adopción de tecnologías
más limpias [16], [17]. Este sector actúa como un
termómetro social y técnico: concentra la mayor cantidad
de usuarios, refleja desigualdades en el acceso energético
y permite identificar los efectos reales de los subsidios
sobre la eficiencia, la equidad y la sostenibilidad.
Además, su análisis ofrece una base empírica para
diseñar estrategias de transición energética que sean
socialmente viables y técnicamente efectivas [4].
Esta caracterización se fortalece mediante un enfoque
bottom-up que permite capturar la variabilidad energética
y actitudinal de los hogares urbanos a través de un
conjunto estructurado de 16 variables, agrupadas en
cuatro categorías analíticas: características espaciales y
sociodemográficas, estructura familiar y habitacional,
infraestructura y patrones de consumo energético, y
proceso de ecoinnovación [6]. Este marco metodológico
facilita la segmentación de perfiles de consumo y la
identificación de patrones diferenciados, fundamentales
para el diseño de políticas públicas focalizadas y
sostenibles.
3.2.1 Características espaciales y sociodemográficas
(SSC)
Esta categoría recoge variables que permiten ubicar
geográficamente al hogar y comprender su contexto
económico y de gasto energético. Incluye:
• SSC1: Desagregación geográfica
• SSC2: Ingreso mensual
• SSC3: Gasto energético mensual
Estas variables son fundamentales para establecer
correlaciones entre ubicación, capacidad de pago y
presión tarifaria.
3.2.2 Estructura familiar y habitacional (FHS)
Agrupa variables que describen la composición del
hogar y las características físicas de la vivienda,
relevantes para el análisis de demanda energética
estructural. Incluye:
• FHS1: Número de miembros del hogar
• FHS2: Género del jefe de hogar
• FHS3: Edad del jefe de hogar
• FHS4: Nivel educativo del jefe de hogar
• FHS5: Tipo de vivienda
Estas variables permiten identificar condiciones de
vulnerabilidad, potencial de adopción tecnológica y
segmentación por ciclo de vida.
3.2.3 Infraestructura y patrones de consumo
energético (ICP)
Esta categoría recoge variables que reflejan el
equipamiento del hogar y sus hábitos de consumo
energético, tanto eléctrico como de transporte. Incluye:
• ICP1: Total de electrodomésticos
• ICP2: Total de dispositivos electrónicos
• ICP3: Número de vehículos propios
• ICP4: Tiempo semanal de uso de vehículos
propios
Estas variables permiten estimar la carga energética
instalada, la intensidad de uso y la dependencia de
combustibles fósiles.
3.2.4 Proceso de ecoinnovación (EIP)
Agrupa variables que evalúan el nivel de conciencia
ambiental, disposición al cambio y actitud frente a la
125
Araujo et al. / Subsidios energéticos y comportamiento de consumo urbano en Ecuador
transición energética. Incluye:
• EIP1: Promedio de noción y etapa de reflexión
• EIP2: Promedio de etapa cognitiva
• EIP3: Promedio de etapa de experimentación y
adopción
• EIP4: Promedio de etapa de actitud y estilo de
vida
Estas variables permiten identificar el grado de
madurez del consumo responsable del hogar.
Es así como este modelo permite construir clústeres
con perfiles diferenciados, como los segmentos HT1,
HT2 y HT3, y ofrece una base robusta para el análisis de
elasticidades, vulnerabilidades y escenarios de reforma
tarifaria. Su aplicación contribuye a una comprensión
más fina de la demanda energética urbana y a la
formulación de estrategias de transición que sean
socialmente viables y técnicamente efectivas. Se
identifican tres subgrupos con comportamientos
contrastantes frente al subsidio: HT1 (hogares con mayor
capacidad económica), caracterizados por un alto
consumo energético y menor dependencia relativa del
subsidio; HT2 (hogares con capacidad media), con uso
intensivo de GLP y electricidad, y alta dependencia del
subsidio; y HT3 (hogares con menor capacidad
económica), con acceso limitado a tecnologías, pero
fuerte uso de subsidios, lo que los convierte en el grupo
más vulnerable ante reformas tarifarias no compensadas.
La Tabla 1 presenta las características
sociodemográficas, estructurales, de consumo energético
y de ecoinnovación de los tres clústeres urbanos. Esta
segmentación permite evidenciar contrastes en la
dependencia de subsidios, el equipamiento tecnológico y
la disposición hacia prácticas sostenibles, aportando una
base empírica para el análisis de vulnerabilidad relativa
frente a escenarios de reforma tarifaria.
Tabla 1: Comparativa de Variables por Clúster (HT1, HT2, HT3)
Cód.
HT1
HT2
HT3
SSC1
Quito
Quito
Guayaquil
SSC2
$523,00 – $1.291,00
< $522,00
< $522,00
SSC3
$60,01 – $80,00
$20,01 – $40,00
$20,01 – $40,00
FHS1
4
4
3
FHS2
Masculino
Masculino
Masculino
FHS3
45 a 54 años
35 a 44 años
35 a 44 años
FHS4
Educación superior
completa
Educación secundaria
completa
Educación secundaria
completa
FHS5
2/3 hab., 2 baños, 100–150
m²
2/3 hab., 2 baños, 100–150 m²
1/2 hab., 1 baño, < 100 m²
ICP1
9
7
6
ICP2
9
6
5
ICP3
1
0
0
EIP1
3,362
3,559
2,941
EIP2
3,249
3,429
2,245
EIP3
2,630
3,045
2,022
EIP4
2,566
3,135
2,187
$7,5
$30
$70
$3,5
$30 $30
$3,5 $15
126
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
Los hogares clasificados como HT1 corresponden al
segmento de mayores ingresos. Son los principales
beneficiarios de los subsidios energéticos, recibiendo
hasta tres veces más apoyo fiscal que los hogares de
menores ingresos (HT3). Este grupo tiene acceso a
tecnologías avanzadas como calentadores de agua a gas,
cocinas de inducción y sistemas solares domésticos, lo
que les permite mantener un consumo energético
elevado. Como se observa en la Tabla 2, en términos de
impacto ambiental, HT1 presenta la mayor huella de
carbono, emitiendo cinco veces más que HT3 y 1,9 veces
más que HT2. Aunque la eliminación de subsidios
afectaría proporcionalmente menos a este grupo, su nivel
de consumo implica un alto costo fiscal y ambiental para
el Estado. Los hogares HT2 representan el segmento de
ingresos medios. Este grupo recibe 1,8 veces más
subsidios que HT3 y combina tecnologías tradicionales
con algunas modernas, lo que les otorga cierto acceso a
equipos más eficientes. Su huella de carbono es
intermedia, significativamente menor que la de HT1,
pero superior a la de HT3. Dada su posición en el
espectro de consumo y vulnerabilidad, HT2 constituye un
grupo estratégico para implementar programas de
eficiencia energética y esquemas de transición gradual
hacia tecnologías más limpias, con incentivos ajustados
a su capacidad de adaptación.
Finalmente, los hogares HT3 corresponden al
segmento de menores ingresos. Son los menos
beneficiados por los subsidios energéticos, a pesar de
enfrentar mayores condiciones de vulnerabilidad.
Utilizan principalmente duchas eléctricas y tecnologías
menos eficientes, y sus limitaciones económicas
dificultan la adopción de equipos modernos. No obstante,
este grupo muestra una mayor disposición a participar en
iniciativas de ahorro energético, motivado por la presión
económica cotidiana. Su consumo energético es el más
bajo entre los tres grupos, pero serían
desproporcionadamente afectados por aumentos
tarifarios si no se aplican medidas de protección
específicas.
Tabla 2: Indicadores y Estimaciones de Subsidios de Consumo de los Hogares Urbanos del ECUADOR
Indicadores
HT1
HT2
HT3
Gasto energético [U$D]
Ingresos [U$D]
$107,50
$1.880,00 = 5,70%
$63,50
$910,00 = 7,00%
$18,50
$480,00 = 3,80%
Consumo energético [kWh]
2.407 [kWh]
1.244 [kWh]
483 [kWh]
Consumo energético mensual
por miembro del hogar [kWh
per capita]
601,75 [kWh per capita]
311 [kWh per capita]
120,75 [kWh per capita]
Promedio de emisiones de
gases efecto invernadero [Kg
CO2eq]
615,5 [Kg CO2eq]
325,4 [Kg CO2eq]
123,2 [Kg CO2eq]
Estimado del gasto energético
sin subsidios [U$D]
Estimado promedio del
subsidio mensual [U$D]
$145,06
$86,88
$48,84
En conjunto, las Tablas 1 y 2, no solo sintetizan las
diferencias estructurales y actitudinales entre los tres
clústeres urbanos, sino que establece una base empírica
clara para proyectar escenarios de reforma tarifaria.
Aunque el modelo considera 16 variables agrupadas [6],
el análisis estadístico y la validación empírica
permitieron identificar siete variables diferenciadoras
que explican con mayor claridad la segmentación entre
clústeres. Estas son: SSC2 (ingreso mensual), SSC3
(gasto energético mensual), FHS4 (nivel educativo del
jefe de hogar), FHS5 (tipo de vivienda), ICP1 (total de
electrodomésticos), ICP2 (total de dispositivos
electrónicos), y ICP3 (número de vehículos propios).
Estas variables concentran el poder explicativo del
modelo, al capturar diferencias estructurales en
capacidad de pago, equipamiento tecnológico,
condiciones habitacionales y presión tarifaria. Su
selección permite construir perfiles robustos y
contrastantes, fundamentales para el diseño de políticas
públicas focalizadas y sostenibles, especialmente en
contextos de reforma energética.
$70,3 $69,1
$113,2
LPG Electricity Gasoline
$32,8
$69,1
$48,5
LPG Electricity Gasoline
$32,8 $34,5
LPG Electricity Gasoline
127
Araujo et al. / Subsidios energéticos y comportamiento de consumo urbano en Ecuador
3.3 Simulación de Escenarios Tarifarios
Con el objetivo de evaluar la sensibilidad de los
hogares urbanos frente a reformas energéticas, se
plantean seis escenarios progresivos que modifican los
precios del GLP y la gasolina. A partir de los datos
levantados y la segmentación en clústeres, se analiza si
las configuraciones varían bajo el supuesto de que los
ingresos se mantienen constantes y que únicamente se
incrementa el gasto energético. Se presentan los
resultados de simulación aplicados tanto al conjunto
completo de las 16 variables como al subconjunto de las
7 variables diferenciadoras previamente identificadas.
Los cambios más apreciables se concentran en estas
siete, lo que confirma su capacidad explicativa frente a
variaciones tarifarias. Este enfoque permite identificar la
vulnerabilidad relativa de cada grupo, proyectar impactos
distributivos diferenciados y anticipar los desafíos
sociales asociados a la eliminación gradual de subsidios.
Así, se aporta evidencia empírica para el diseño de
políticas de transición energética más focalizadas,
equitativas y sostenibles.
Escenario 1: Clústeres con datos iniciales
(condiciones actuales de subsidios).
Este escenario representa la línea de base del análisis,
construida a partir de los datos levantados en campo bajo
el esquema vigente de subsidios al GLP y a la gasolina.
Permite identificar los perfiles energéticos actuales sin
alteraciones en los precios.
Escenario 2: Simulación con precio de GLP
ajustado a $5,00 por cilindro.
Se modela el impacto de una reforma parcial al
subsidio del GLP, elevando su precio de $1,60 a $5,00.
El objetivo es observar los cambios en la carga
económica de los hogares y su respuesta según clúster.
Escenario 3: Simulación con precio de GLP
ajustado a $10,00 por cilindro.
Este escenario representa una transición más
agresiva, duplicando el precio del GLP respecto al
escenario anterior. Se analizan las variaciones en el gasto
energético y la vulnerabilidad relativa entre clústeres.
Escenario 4: Simulación con precio de GLP
ajustado a $15,00 por cilindro.
Este escenario representa el punto de inflexión en la
reforma tarifaria, al establecer el precio del GLP en
$15,00 por cilindro, equivalente al valor comercial
estimado sin subsidio. Bajo el supuesto de ingresos
constantes, se analiza cómo este incremento impacta el
gasto energético de los hogares urbanos y si genera
variaciones significativas en la composición de los
clústeres.
Escenario 5: Simulación con precio de GLP
ajustado a $20,00 por cilindro (sin subsidio).
Este escenario representa el nivel más alto de presión
tarifaria dentro del ejercicio de simulación, al establecer
el precio del GLP en $20,00 por cilindro, muy por encima
del valor comercial estimado. Bajo el supuesto de
ingresos constantes, se analiza cómo este incremento
extremo afecta el gasto energético de los hogares urbanos
y si genera alteraciones en la composición de los
clústeres.
Escenario 6: Eliminación total de subsidios a la
gasolina.
La Tabla 3 presenta la distribución de hogares
urbanos en tres clústeres (HT1, HT2 y HT3) a lo largo de
seis escenarios de simulación tarifaria. Esta simulación
se construyó exclusivamente con base en las 16 variables
del modelo.
3.3.1 Escenarios de reforma tarifaria según
clústeres de hogares urbanos construidos con
modelo de 16 variables
La Tabla 3 presenta la distribución de hogares
urbanos en tres clústeres (HT1, HT2 y HT3) a lo largo de
seis escenarios de simulación tarifaria. Esta simulación
se construyó exclusivamente con base en las 16 variables
del modelo.
Tabla 3: Segmentación de Hogares Urbanos por Clúster en Seis
Escenarios de Reforma Tarifaria (Modelo de 16 variables)
Escenarios
HT1
HT2
HT3
Escenario 1
GLP = $2,50
347
528
219
Escenario 2
GLP = $5,00
349
526
219
Escenario 3
GLP = $10,00
330
544
220
Escenario 4
GLP = $15,00
339
537
218
Escenario 5
GLP = $20,00
342
530
222
Escenario 6
GASOLINAS
349
517
218
Bajo el supuesto de ingresos constantes, se observa
que el número de observaciones por clúster se mantiene
relativamente estable, lo que sugiere una baja
sensibilidad estructural en la segmentación frente a
variaciones tarifarias. Esta estabilidad también se aprecia
en la Figura 1, donde se visualizan los seis escenarios
simulados sin cambios apreciables en la distribución por
clúster, lo que permite observar la consistencia
estructural de la segmentación con base en las 16
variables.
3.3.2 Escenarios de reforma tarifaria según
clústeres de hogares urbanos construidos con
modelo de 7 variables
La Tabla 4 presenta la distribución de hogares
urbanos en los tres clústeres (HT1, HT2 y HT3) bajo los
mismos seis escenarios de simulación tarifaria, pero esta
vez utilizando únicamente las siete variables
diferenciadoras previamente identificadas. Esta
simplificación permite observar con mayor claridad los
128
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
efectos del incremento tarifario sobre las variables más
sensibles del modelo.
Tabla 4: Segmentación de Hogares Urbanos por Clúster en Seis
Escenarios de Reforma Tarifaria (Modelo de 7 variables)
Escenarios
HT1
HT2
HT3
Escenario 1
GLP = $2,50
215
327
552
Escenario 2
GLP = $5,00
213
328
553
Escenario 3
GLP = $10,00
210
316
568
Escenario 4
GLP = $15,00
187
369
538
Escenario 5
GLP = $20,00
191
377
526
Escenario 6
GASOLINAS
217
318
559
A diferencia del modelo completo de 16 variables, el
modelo simplificado de 7 variables revela una mayor
sensibilidad en la redistribución de hogares entre
clústeres a lo largo de los seis escenarios de reforma
tarifaria. El número de observaciones en HT1 disminuye
progresivamente conforme aumenta el precio del GLP,
mientras que HT2 y HT3 absorben esa variación,
especialmente en los escenarios de mayor presión
tarifaria. Esta mayor movilidad indica que las variables
seleccionadas —centradas en ingreso, gasto energético,
equipamiento y tipo de vivienda— capturan con mayor
precisión los efectos distributivos de una reforma
energética. Aunque las variaciones en la asignación de
clústeres son sutiles, el comportamiento observado en el
Figura 2 sugiere que este modelo es más reactivo a los
cambios tarifarios, lo que lo convierte en una herramienta
útil para identificar grupos vulnerables y diseñar
mecanismos de compensación más focalizados.
Tal como se observa en la Tabla 3 y la Figura 1
(modelo de 16 variables), y en la Tabla 4 y la Figura 2
(modelo de 7 variables), se procederá a aplicar una
prueba de Chi-cuadrado para evaluar si las diferencias
entre escenarios son estadísticamente significativas. Un
resultado significativo indicaría que los ajustes tarifarios
generan redistribuciones relevantes en la composición de
los clústeres, mientras que un resultado no significativo
reforzaría la interpretación de que el modelo capta
perfiles estructurales resistentes a cambios coyunturales.
3.4 Distorsiones del Consumo y Desafíos para la
Transición Energética
La prueba de Chi-cuadrado se emplea para evaluar si
la distribución de hogares entre los clústeres HT1, HT2 y
HT3 se mantiene homogénea a lo largo de los distintos
escenarios tarifarios, o si existen diferencias
estadísticamente significativas. Para ello, se utilizó el
software R y se aplicó una prueba de independencia de
Chi-cuadrado, formulando las siguientes hipótesis:
Hipótesis nula (H₀): La distribución de hogares por
clúster (HT1, HT2, HT3) es independiente del escenario
tarifario.
Hipótesis alternativa (H₁): La distribución de hogares por
clúster (HT1, HT2, HT3) depende del escenario tarifario.
3.4.1 Evaluación estadística de sensibilidad tarifaria
en el modelo de 16 variables
La prueba de independencia de Chi-cuadrado
aplicada a la matriz de distribución de hogares por clúster
en los seis escenarios tarifarios arroja un valor de X² =
1,5914, con 10 grados de libertad y un p-valor de 0,9986.
Este resultado no alcanza el umbral convencional de
significancia estadística (p < 0,05), lo que indica que no
se puede rechazar la hipótesis nula de independencia
entre los escenarios tarifarios y la composición de los
clústeres.
En términos interpretativos, esto sugiere que, bajo el
modelo completo de 16 variables, la segmentación
estructural de los hogares urbanos se mantiene
relativamente estable frente a variaciones en los precios
del GLP y la gasolina. La baja sensibilidad estadística
refuerza la idea de que el modelo capta perfiles
energéticos robustos, con una distribución que no se
altera significativamente ante cambios coyunturales en la
política tarifaria. Asimismo, se llevó a cabo una
comparación entre el Escenario 1 y los Escenarios 2 al 6,
utilizando los resultados de la prueba de independencia
de Chi-cuadrado. Los hallazgos obtenidos se sintetizan
en la Tabla 5, donde se evalúa la significancia estadística
de las diferencias en la composición de los clústeres entre
escenarios.
Tabla 5: Comparaciones entre Escenario (E1) y los Otros
Escenarios en 16 Variables Mediante Prueba Chi-Cuadrado
Comparación
X²
Grados de
libertad (df)
Valor p
Significancia
(p < 0,05)
E1 vs E2
0,0095
2
0,9952
No significativa
E1 vs E3
0,6680
2
0,7161
No significativa
E1 vs E4
0,1716
2
0,9178
No significativa
E1 vs E5
0,0605
2
0,9702
No significativa
E1 vs E6
0,0779
2
0,9618
No significativa
En todos los casos, los valores p son muy superiores
al umbral de 0,05, lo que indica que no hay evidencia
estadística suficiente para afirmar que la distribución por
clúster cambia significativamente entre el Escenario 1 y
los demás escenarios. Esto refuerza la idea de estabilidad
estructural en la segmentación de hogares frente a
variaciones tarifarias.
En conjunto, los resultados obtenidos bajo el modelo
de 16 variables permiten concluir que la segmentación
energética de los hogares urbanos presenta una notable
estabilidad frente a modificaciones en los precios del
GLP y la gasolina. La ausencia de significancia
estadística en todas las comparaciones sugiere que los
clústeres definidos mantienen su coherencia estructural,
lo que valida la robustez del enfoque multivariable
aplicado. Esta consistencia brinda una base sólida para
avanzar hacia un análisis más focalizado, centrado en las
7 variables clave, con el objetivo de explorar con mayor
precisión los factores que podrían incidir
diferencialmente en la sensibilidad tarifaria.
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