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 claveConsumo 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 mo 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 s 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 20,0022,00% 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, 100150
2/3 hab., 2 baños, 100150 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 mo 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 mo 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 =
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
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.
129
Araujo et al. / Subsidios energéticos y comportamiento de consumo urbano en Ecuador
Figura 1: Distribución de Clústeres Urbanos Bajo Seis Escenarios Tarifarios (modelo de 16 variables)
130
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
Figura 2: Distribución de Clústeres Urbanos Bajo Seis Escenarios Tarifarios (Modelo de 7 Variables Diferenciadoras)
131
Araujo et al. / Subsidios energéticos y comportamiento de consumo urbano en Ecuador
3.4.2 Evaluación estadística de sensibilidad tarifaria
en el modelo de 7 variables diferenciadoras
La prueba de independencia de Chi-cuadrado
aplicada a la matriz de distribución de hogares por clúster
en los seis escenarios tarifarios, bajo el modelo
simplificado de 7 variables, arroja un valor de =
16,762, con 10 grados de libertad y un p-valor de 0,0798.
Al igual que en el modelo completo, este resultado no
supera 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.
Este hallazgo sugiere que, incluso con una reducción
en el número de variables, la segmentación estructural de
los hogares urbanos permanece relativamente estable
frente a variaciones en los precios del GLP y la gasolina.
La consistencia del resultado respecto al modelo de 16
variables refuerza la robustez del enfoque bottom-up,
evidenciando que los perfiles energéticos captados por el
modelo no se alteran significativamente ante cambios
coyunturales en la política tarifaria.
La Tabla 6 muestra las comparaciones entre el
Escenario 1 (E1) y los cinco escenarios restantes, usando
la prueba de Chi-cuadrado aplicada a las 7 variables:
Tabla 6: Comparaciones entre Escenario (E1) y los Otros
Escenarios en 7 Variables Diferenciadoras Mediante Prueba Chi-
Cuadrado
Comparación
Grados de
libertad (df)
Valor p
Significancia
(p < 0.05)
E1 vs E2
0,0118
2
0,9941
No significativa
E1 vs E3
0,4756
2
0,7884
No significativa
E1 vs E4
4,6645
2
0,0971
No significativa
E1 vs E5
5,5969
2
0,0609
No significativa
E1 vs E6
0,1789
2
0,9144
No significativa
3.5 Implicaciones Políticas: Hacia una Política
Tarifaria de Transición Energética Justa
Las implicaciones políticas derivadas del análisis
empírico y conceptual desarrollado en este estudio se
organizan en torno a tres ejes estratégicos que permiten
abordar de manera integral los desafíos de la transición
energética en contextos urbanos marcados por
desigualdad y heterogeneidad estructural: a.
Reorientación fiscal y corrección de inequidades
estructurales, b. Segmentación estructural y sensibilidad
territorial y, d. Gobernanza inclusiva y
corresponsabilidad fiscal.
3.5.1 Reorientación fiscal y corrección de
inequidades estructurales
Las evidencias presentadas en el estudio permiten
avanzar hacia el diseño de subsidios más equitativos,
evitando la asignación regresiva de recursos. El análisis
revela que los hogares de mayores ingresos (HT1) se
benefician principalmente de los subsidios energéticos
debido a su mayor acceso a fuentes de energía y
equipamiento [2], [4], lo que plantea la necesidad de
reorientar los mecanismos de apoyo fiscal para corregir
las inequidades estructurales existentes.
Asimismo, se destaca que los hogares de menores
ingresos (HT3) están más inclinados a participar en
iniciativas de ahorro energético, probablemente debido a
su conciencia sobre los desafíos económicos [18], lo que
abre espacio para estrategias de protección social basadas
en incentivos conductuales, acceso a tecnologías
eficientes y programas de ecoinnovación adaptados a
cada perfil socioeconómico [4]. Es decir, se necesita
fomentar comportamientos de conciencia ambiental y
reconfigurar las actitudes grupales hacia la energía [19],
lo que implica una combinación de intervenciones
educativas, regulatorias y comunitarias [4], [20].
Por tanto, el análisis de segmentación habilita la
formulación de políticas tarifarias sensibles a las
realidades socioeconómicas y culturales de cada grupo.
En este marco, se recomienda la implementación de
tarifas favorables, impuestos específicos y marcos
regulatorios que incentiven la adopción de tecnologías
eficientes, como parte de una transición energética que
no comprometa ni la sostenibilidad fiscal ni la equidad
distributiva [4], [21]. Al mismo tiempo, se reconoce que
las medidas de protección para los segmentos más
vulnerables de la sociedad siguen siendo fundamentales,
lo que refuerza la necesidad de diseñar mecanismos
compensatorios que acompañen cualquier reforma
tarifaria. Estos mecanismos deben ser transparentes,
graduales y desvinculados de intereses políticos
coyunturales [21].
Finalmente, se enfatiza que la gestión energética no
puede abordarse únicamente desde un enfoque
tecnocéntrico; se requiere una estrategia holística que
integre dimensiones económicas, sociales, ambientales,
políticas, tecnológicas, educativas y culturales [22], lo
que refuerza la necesidad de políticas públicas integrales,
capaces de transformar los hábitos de consumo sin
generar exclusión ni sobrecarga fiscal.
3.5.2 Segmentación estructural y sensibilidad
El estudio plantea que las intervenciones de política
deben adaptarse a los comportamientos energéticos
específicos y a las vulnerabilidades de cada segmento de
hogares, ya que ello permite identificar con mayor
precisión los hogares que requieren protección social
directa, aquellos que pueden ser incentivados hacia la
eficiencia energética y los que deben asumir un costo más
realista del consumo energético [4].
La eliminación generalizada de subsidios puede
exacerbar la desigualdad si no se acompaña de
mecanismos compensatorios y apoyos focalizados [21], ,
sin comprometer la equidad energética. Por tanto, las
reformas tarifarias graduales deben integrarse en marcos
más amplios de política, que consideren dimensiones
132
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
económicas, culturales y territoriales.
En este sentido, se destaca que la tarificación
energética debe reflejar los costos ambientales y sociales,
pero también ser sensible a la resiliencia de los hogares y
a su capacidad de adaptación [22], recalcando que la
focalización tarifaria no debe limitarse a criterios de
ingreso, sino incorporar patrones de consumo,
capacidades de adaptación y contextos territoriales
específicos.
3.5.3 Gobernanza inclusiva y corresponsabilidad
fiscal
El estudio subraya que las políticas de transición
energética deben diseñarse con la justicia distributiva
como eje central [23], [24], lo que establece una base para
estrategias de focalización tarifaria que reconozcan las
asimetrías estructurales del consumo urbano. Esta
orientación implica que los hogares de mayores ingresos
(HT1) deben asumir una mayor corresponsabilidad
fiscal, mientras que los hogares vulnerables requieren
medidas compensatorias que garanticen su acceso
sostenido a servicios energéticos esenciales (HT3).
Además, se advierte que las reformas generalizadas
generan rechazo si no se acompañan de apoyos
focalizados y mecanismos participativos [25]. En esta
línea, se enfatiza que involucrar a las comunidades en el
diseño de las políticas energéticas mejora su legitimidad
y aceptación [20], [25].
En términos de gobernanza, se enfatiza que construir
legitimidad para la reforma energética requiere
comunicación transparente y procesos de co-diseño con
las poblaciones afectadas [20], [26], [27].
Finalmente, se puede afirmar que una política
tarifaria justa para la transición energética debe combinar
corrección fiscal, sensibilidad y gobernanza inclusiva. El
análisis evidencia que no basta con reformar precios o
eliminar subsidios: se requiere una arquitectura
institucional capaz de reconocer las desigualdades
estructurales, adaptar las intervenciones a las
capacidades reales de los hogares y construir legitimidad
social mediante procesos participativos. Esta visión
integral permite avanzar hacia un modelo de transición
que sea fiscalmente sostenible, socialmente equitativo y
territorialmente pertinente.
4. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
A partir del análisis desarrollado en el estudio, puede
concluirse que los subsidios energéticos en Ecuador han
contribuido a consolidar un patrón de consumo urbano
ineficiente y altamente dependiente de combustibles
fósiles. Esta política, sostenida durante décadas, ha
generado distorsiones distributivas al beneficiar en
mayor medida a los hogares de mayores ingresos,
quienes poseen mayor acceso a tecnologías,
equipamiento y fuentes energéticas, pero no
necesariamente requieren apoyo fiscal. La evidencia
empírica muestra que estos hogares (HT1) consumen
hasta cinco veces más energía que los hogares
vulnerables (HT3) y reciben tres veces más subsidios, lo
que refuerza la urgencia de reorientar los mecanismos de
apoyo hacia esquemas más equitativos, sostenibles y
sensibles a las capacidades reales de adaptación de cada
grupo.
Si bien la eliminación de los subsidios energéticos
puede constituir una medida fiscalmente necesaria, su
implementación debe ser gradual, contextualizada y
cuidadosamente articulada. El modelo desarrollado
demuestra que no se producen cambios estructurales
significativos, incluso bajo escenarios críticos que
consideran un precio de referencia de 20 USD por tanque
de gas GLP. No obstante, esta estabilidad técnica no debe
interpretarse como una vía libre para reformas abruptas.
Es indispensable avanzar en procesos de adaptación
progresiva, mediante mecanismos participativos,
estrategias de información accesible y políticas sensibles
a las capacidades reales de los hogares. Se requiere
fomentar comportamientos de conciencia ambiental y
reconfigurar las actitudes grupales hacia el uso de la
energía. La transición energética no es un problema
técnico aislado, sino una cuestión multidimensional que
exige políticas públicas integrales, capaces de articular
sostenibilidad fiscal, equidad distributiva y legitimidad
democrática
5. AGRADECIMIENTOS
Se expresa un especial reconocimiento al Observatorio
de la Organización y la Industria (O2I) de la Escuela
Politécnica Nacional, cuya colaboración parcial o total ha
sido fundamental para el desarrollo de la investigación
presentada.
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] S. Espinoza and V. Guayanlema, “Balance y
proyecciones del sistema de subsidios energéticos en
Ecuador,” *Análisis*, pp. 128, 2017. [Online].
Available: http://library.fes.de/pdf-
files/bueros/quito/13648.pdf
[2] R. Jiménez and A. Yépez-García, “Understanding the
Drivers of Household Energy Spending: Micro
Evidence for Latin America,*IDB Publ.*, Working
Paper, vol. 805, pp. 140, 2017. [Online]. Available:
https://ideas.repec.org/s/idb/brikps.html
[3] Ministry of Energy and Mines, “Balance Energético
Nacional 2023,” 2023. doi:
https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.11.036
[4] G. Araujo-Vizuete, A. Robalino-López, and Á. Mena-
Nieto, “Looking beyond subsidies: Understanding
the complexity of household energy consumption
dynamics of Ecuador’s main cities,” *Cities*, vol.
163, Apr. 2025. doi: 10.1016/j.cities.2025.106008
[5] G. Araujo, A. Robalino-López, and J. L. Román,
“Propuesta de modelo teórico referente al
comportamiento de consumo energético del sector
133
Araujo et al. / Subsidios energéticos y comportamiento de consumo urbano en Ecuador
residencial urbano ecuatoriano,” in
*Responsabilidad Social y Sostenibilidad:
Disrupción e Innovación ante el Cambio de Época*,
2021, pp. 611634.
[6] G. Araujo-Vizuete, A. Robalino-López, and Á. Mena-
Nieto, “Decoding urban energy use variability: A
bottom-up approach in Ecuador,” *Energy*, vol.
327, May 2025. doi: 10.1016/j.energy.2025.136459
[7] G. Araujo-Vizuete and A. Robalino-López, “Aportes
desde el enfoque analítico: Consumo energético del
sector residencial del Ecuador,” *Rev. Gestão e
Secr.*, vol. 14, no. 4, pp. 62756294, 2023. doi:
http://doi.org/10.7769/gesec.v14i4.2050
[8] MEER, “Plan Maestro de Electricidad 2016-2025,”
Quito, 2016.
[9] C. F. Gould, S. B. Schlesinger, E. Molina, M. L.
Bejarano, A. Valarezo, and D. W. Jack, “Household
fuel mixes in peri-urban and rural Ecuador:
Explaining the context of LPG, patterns of continued
firewood use, and the challenges of induction
cooking,” *Energy Policy*, vol. 136, Sep. 2019, p.
111053, 2020. doi: 10.1016/j.enpol.2019.111053
[10] M. Villavicencio and M. Ruiz, “Efecto de eliminar
subsidio al gas para uso doméstico en el Ecuador,
*RECUS*, vol. 4, no. 3, pp. 2934, 2019. [Online].
Available:
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/7368629
.pdf
[11] F. Schaffitzel, M. Jakob, R. Soria, A. Vogt-schilb,
and H. Ward, “¿Pueden las transferencias del
gobierno hacer que la reforma de los subsidios
energéticos sea socialmente aceptable? Un estudio
de caso sobre Ecuador,” *Banco Interam. Desarro.*,
p. 25, 2019.
[12] EP Petroecuador, “Informe estadístico. Enero -
Diciembre 2021,” 2022. [Online]. Available:
https://www.eppetroecuador.ec/wp-
content/uploads/downloads/2022/03/INFORME-
ESTADISTICO-ENERO-DICIEMBRE-2021.pdf
[13] World Bank, “International Prices of Petroleum
Derivatives: Gasoline and Diesel,” 2016. [Online].
Available:
https://data.worldbank.org/indicator/EP.PMP.DESL
.CD?locations=EC-CO-PE-1W
[14] Ministry of Energy and Mines, “El precio de la
gasolina súper se regulará de acuerdo a su valor en
el mercado,” 2018. [Online]. Available:
https://www.recursosyenergia.gob.ec/el-precio-de-
la-gasolina-super-se-regulara-de-acuerdo-a-su-
valor-en-el-mercado/
[15] Ministry of Energy and Mines, “El 11 de julio rige
nuevo mecanismo de fijación de precios de
combustibles,” Jul. 2020. [Online]. Available:
https://www.recursosyenergia.gob.ec/el-11-de-
julio-rige-nuevo-mecanismo-de-fijacion-de-precios-
de-combustibles/
[16] W. Glad, “Everyday Governance of Domestic
Energy Systems,” *Procedia Eng.*, vol. 180, pp.
16121621, 2017. doi:
10.1016/j.proeng.2017.04.324
[17] M. Csutora, A. Zsoka, and G. Harangozo, “The
Grounded Survey An integrative mixed method for
scrutinizing household energy behavior,” *Ecol.
Econ.*, vol. 182, 2021. doi:
10.1016/j.ecolecon.2020.106907
[18] N. Iliopoulos, M. Onuki, and M. Esteban, “Shedding
light on the factors that influence residential demand
response in Japan,” *Energies*, vol. 14, no. 10, pp.
123, 2021. doi: 10.3390/en14102795
[19] G. Shippee, “Energy consumption and conservation
psychology: A review and conceptual analysis,”
*Environ. Manage.*, vol. 4, no. 4, pp. 297314,
1980. doi: 10.1007/BF01869423
[20] G. Araujo-Vizuete and A. Robalino-López, “A
Systematic Roadmap for Energy Transition:
Bridging Governance and Community Engagement
in Ecuador,” *Smart Cities*, vol. 8, no. 80, 2025.
doi: https://www.mdpi.com/2624-6511/8/3/80
[21] FMI, “Energy Subsidy Reform—Lessons and
Implications,” 2022. [Online]. Available:
https://www.imf.org/en/Topics/climate-
change/energy-subsidies
[22] A. Pelfini, G. Fulquet, and A. Beling, *La energía
de los emergentes: innovación y cooperación para la
promoción de energías renovables en el Sur Global*.
Buenos Aires: Teseo, 2012.
[23] A. Florini and B. K. Sovacool, “Who governs
energy? The challenges facing global energy
governance,” *Energy Policy*, vol. 37, no. 12, pp.
52395248, 2009. doi: 10.1016/j.enpol.2009.07.039
[24] B. K. Sovacool, “An international comparison of
four polycentric approaches to climate and energy
governance,” *Energy Policy*, vol. 39, no. 6, pp.
38323844, 2011. doi: 10.1016/j.enpol.2011.04.014
[25] A. Faiers, M. Cook, and C. Neame, “Towards a
contemporary approach for understanding consumer
behaviour in the context of domestic energy use,”
*Energy Policy*, vol. 35, no. 8, pp. 43814390,
2007. doi: 10.1016/j.enpol.2007.01.003
[26] A. Sohre and I. Schubert, “The how and what of
bottom-up governance to change household energy
consumption behaviour,” *Energy Res. Soc. Sci.*,
vol. 89, Aug. 2021, p. 102570, 2022. doi:
10.1016/j.erss.2022.102570
134
Edición No. 22, Issue II, Enero 2026
[27] V. Međugorac and G. Schuitema, “Why is bottom-
up more acceptable than top-down? A study on
collective psychological ownership and place-
technology fit in the Irish Midlands,” *Energy Res.
Soc. Sci.*, vol. 96, Feb. 2023, pp. 16. doi:
10.1016/j.erss.2022.102924
Gabriela Araujo Vizuete.- Nació
en Sofia, Bulgaria en 1963.
Recibió su título de Ingeniero
Eléctrico de la Universidad de
Hardvard en g1987; de Master es
Ingeniera en Electrónica y Control
(Escuela Politécnica Nacional),
Máster Universitario en Ingeniería
de las Energías (Universidad Politécnica de Madrid),
Máster en Dirección y Gestión de Proyectos
(Universidad Camilo José Cela) y actualmente Candidata
a PhD en Gestión de la Tecnología (Escuela Politécnica
Nacional). Desde el 2015, ejerce como Docente
universitaria en Escuela de Formación de Tecnólogos y
la Facultad de Ciencias Administrativas de la Escuela
Politécnica Nacional. Su perfil profesional y experiencia
como docente/investigadora de aproximadamente 8 años
conjugan la parte técnica y de gestión, lo cual avala que
pueda abordar y estudiar temáticas complejas,
incluyendo factores propios del contexto que permitan
aportar significativamente al desarrollo de subsectores o
sectores del país. Actualmente, se desempeña en líneas
de investigación de consumo energético, desarrollo
sostenible, eco-innovación, análisis de conglomerados y
enfoques de gobernanza Bottom-Up.
Andrés Robalino López.- Es un
explorador de sistemas complejos,
constructor de puentes entre
ciencia, tecnología e impacto
social. Ingeniero Electrónico,
Doctor en Tecnologías
Ambientales, con un MBA en
Innovación y más de una década de
experiencia vinculando academia, industria y política
pública para potenciar ecosistemas de emprendimiento e
innovación en América Latina. Desde el Massachusetts
Institute of Technology (MIT), donde fue International
Faculty Fellow, lideró la iniciativa MIT-REAP Team-
Quito, que formuló estrategias regionales para acelerar el
emprendimiento innovador en Ecuador, movilizando a
más de 3.000 personas. Es director del Observatorio de
Organización e Industria (O2i), Coordinador de la
Cátedra de Emprendimiento y ha guiado múltiples
iniciativas en las áreas de desarrollo tecnológico,
económico y sostenibilidad, tanto en el sector académico
como empresarial. Ha colaborado como profesional
experto-consultor en IBM, KOICA, CEDIA, ConQuito,
y ha sido jurado en desafíos globales como el MIT
Inclusive Innovation Challenge y 100K Latam. Premiado
como "Mejor Investigador 2023" por CEDIA, y
designado como Punto Nacional de Contacto para el
Instituto Europeo de Innovación y Tecnología (EIT),
Andrés es un apasionado del pensamiento sistémico, la
transferencia de conocimiento y la formación de nuevas
generaciones que utilizan la tecnología y el pensamiento
complejo no solo como herramienta, sino como
catalizador de transformación.
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