Los gobiernos, las empresas y los investigadores suelen tener que predecir cómo responderán los consumidores a los cambios en el entorno económico. De hecho, la predicción de la demanda es fundamental para gran parte del análisis de políticas públicas. Por ejemplo, actualmente existe mucho interés en el impacto de un impuesto a las bebidas azucaradas sobre las tasas de obesidad. Las estimaciones del impacto de una intervención de este tipo se basan en predicciones sobre cuánto cambiarán los consumidores sus hábitos de compra en respuesta al impuesto.
Sin embargo, muchos de los modelos utilizados para predecir las decisiones de consumo producen resultados muy insatisfactorios. Los modelos estándar de demanda explican menos del 20 % de la variación en las decisiones de los consumidores. Este fracaso se debe, en parte, a los fuertes supuestos sobre la naturaleza de las preferencias de los consumidores y a la forma en que las técnicas estándar incorporan las diferencias de preferencias entre consumidores.
El desafío
Las predicciones de la demanda están estrechamente ligadas a los supuestos que hacen los investigadores sobre la forma subyacente de las preferencias de los consumidores. Los modelos tradicionales de demanda imponen fuertes supuestos sobre las preferencias, que restringen los patrones de respuesta conductual. Por ejemplo, el modelo de demanda casi ideal, una opción popular para el trabajo aplicado, supone que las proporciones presupuestarias son lineales en el gasto. Sin embargo, esto no ocurre con muchos bienes, lo que justifica el uso de técnicas de estimación no paramétricas (véase Blundell et al. 2007).
Los modelos tradicionales también centran la atención en la relación entre las variables observables, es decir, entre la demanda, los precios y los ingresos. Sin embargo, ante las mismas restricciones económicas, consumidores idénticos en los demás aspectos se comportan de distintas maneras debido a diferencias en sus gustos por diversos bienes. Evaluar el efecto diferencial de las políticas entre distintos consumidores exige que tomemos en serio esta heterogeneidad de preferencias al modelar el comportamiento de los consumidores, en lugar de tratarla como una consideración secundaria e incómoda.
Para comprender mejor las dificultades que la heterogeneidad de preferencias plantea a los modelos tradicionales, imaginemos a una persona que tiene una marcada preferencia por las bebidas azucaradas. Dadas sus preferencias, destinará una proporción mayor de sus gastos a las bebidas azucaradas. En la mayoría de los modelos de demanda, esto se reflejará en un término de error positivo y elevado en la proporción de bebidas azucaradas para esa persona. Sin embargo, esta misma persona se verá más afectada que otros consumidores por cualquier aumento de los precios de las bebidas azucaradas, porque destina a ellas una mayor parte de su presupuesto. Por ello, cabría esperar que el efecto ingreso de un cambio de precio estuviera relacionado con la heterogeneidad de preferencias. Cuando las proporciones presupuestarias son, a su vez, no lineales en los ingresos, estos efectos generan no linealidades en la influencia de las diferencias no observadas en las preferencias sobre el comportamiento de los consumidores (véanse Brown y Walker 1989, Lewbel 2001 y Pendakur 2009). En otras palabras, la situación se complica rápidamente más allá de lo que pueden abordar los modelos tradicionales.
Los métodos recientes que permiten formas más flexibles de heterogeneidad de preferencias y tienen en cuenta los argumentos anteriores se han basado en métodos de cuantiles (p. ej., Blundell et al. 2014). Bajo supuestos débiles, distintos cuantiles de la distribución de la demanda pueden vincularse con cuantiles de la distribución de la heterogeneidad de preferencias. Aunque son flexibles, estos métodos no pueden ampliarse a situaciones en las que las personas eligen entre muchos bienes, ya que no existe una base objetiva para ordenar observaciones multivariantes.
Heterogeneidad de preferencias revelada
En mi artículo para el mercado laboral académico (Adams 2014), presento un método no paramétrico que permite una forma flexible de heterogeneidad de preferencias y puede aplicarse a situaciones en las que las personas eligen consumir múltiples bienes. En lugar de centrarme directamente en la relación de forma reducida entre la demanda, los precios y los ingresos, adopto un enfoque de preferencias reveladas para abordar el problema. Parto de un modelo económico de comportamiento de elección heterogéneo y deduzco las restricciones que el modelo impone a las preferencias que podrían haber generado los datos observados. Combinando este enfoque con métodos de estimación de la distribución empírica más cercana, inspirados en Brown y Matzkin (1998), puedo obtener una estimación consistente de la distribución de la heterogeneidad de preferencias subyacente al comportamiento de elección observado y predecir las respuestas conductuales a cambios en los precios y los ingresos.
Aplico este método a datos de gasto de los hogares obtenidos de Kantar Worldpanel. Worldpanel es una de las encuestas de comportamiento de los consumidores más grandes del mundo y contiene información sobre las compras domésticas de alimentos y bebidas. Los hogares reciben un lector de códigos de barras con el que registran las compras de todos los productos que llevan a casa. Me centro en modelar el gasto en fruta y demuestro que el método es preciso (dentro de la muestra) y manejable y, por tanto, adecuado para su uso en aplicaciones empíricas más amplias.
Conclusiones y trabajo futuro
Las predicciones de la demanda de los consumidores son fundamentales para gran parte del trabajo de políticas públicas, pero los modelos estándar suelen ser demasiado restrictivos para captar los patrones de comportamiento que se observan en los datos. Mi artículo para el mercado laboral académico relaja muchos de los supuestos más utilizados para desarrollar un método flexible que toma en serio la heterogeneidad de preferencias de los consumidores y que puede aplicarse a situaciones en las que estos eligen entre muchos bienes. En mi trabajo futuro aplicaré este método para estimar el impacto de un impuesto a las bebidas gaseosas sobre el comportamiento de consumo y la salud.
Este artículo se publica en colaboración con Vox EU. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde estas opiniones.
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Autora: Abigail Adams es candidata al mercado laboral académico de la Universidad de Oxford; investigadora asociada del Institute for Fiscal Studies
Imagen: Una mujer mira un escaparate mientras empleados colocan prendas de vestir. REUTERS/Alkis Konstantinidis
