Medición del poder de mercado

Tema 3b: Medición de poder de mercado

Política Industrial 5º Economía

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Indice 

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1. ¿Qué es el poder de mercado? 2. ¿Cómo medir el poder de mercado?  El paradigma Estructura-Conducta-Resultados  La Nueva Organización Industrial Empírica 3. Los determinantes de la Estructura de mercado  Cuota  Concentración  Barreras a la entrada

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Política Industria 5º CC. Económicas

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1. ¿Qué es el poder de mercado? 

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El poder de mercado es la capacidad de las empresas de vender sus productos de forma permanente por encima del nivel competitivo. El precio “competitivo” es aquel que es igual a los costes marginales de producción, por tanto: Existe poder de mercado cuando los precios se alejan de los costes marginales de producción.

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Medición del poder de mercado: El Índice de Lerner

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El índice de Lerner Lerner es una medida medida relativa relativa del poder poder de mercado: p − Cmg L = p …pero, a nivel emp írico, la utilizaci ón del índice de Lerner tiene el inconveniente que los datos de costes marginales no son observables.

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2. ¿Cómo medir el poder de mercado? 

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Un aspecto importante para la política de competencia es como medir el poder de mercado en la práctica. La literatura económica ha abordado este problema. Podemos distinguir dos enfoques diferentes: El enfoque Estructura-Conducta- Resultados La nueva Organización Industrial Empírica  

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El enfoque Estructura-Conducta-Resultados 

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

El enfoque clásico de Economía Industrial basado en el paradigma Estructura-Conducta-Resultados supone la existencia de una relación estable entre la Estructura del mercado (concentración de mercado, barreras a la entrada,…), la Conducta de las empresas y el Resultado del mercado. Ante la dificultad de observar la Conducta directamente, el centro del enfoque consiste en identificar variables de Estructura que sean observables y medibles y analizar su relación con las variables de Resultados, sin estudiar el mecanismo a través del cual se produce esa relación. La idea es que determinadas condiciones (determinadas estructuras de mercado) facilitan el ejercicio de poder de mercado y permiten obtener mejores resultados para las empresas.

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ECR en la práctica: el marco de análisis De forma muy simplificada, este sería el típico análisis en un ámbito de ECR, supondría la estimación de la siguiente ecuación: π i = α + β 1CON i + β 2 BE i1 + β 3 BE i2 + ... + β N +1 BE i N

Donde π i es una medida de resultados (que indicará el poder de mercado en la industria i), CON es una medida de la concentración en esta industria y BE son medidas de barreras a la entrada Para estimar los coeficientes de las variables estructurales se utilizan técnicas econométricas. La interpretación de cada beta está relacionado con el efecto que sobre el poder de mercado tiene un cambio en cada una de las variables de estructura. Las dos hipótesis a contrastar son H1: el ejercicio de poder de mercado debería incrementar a medida que aumenta la concentración H2: mayores barreras a la entrada mayor el ejercicio de poder de mercado Curso 2005-2006


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ECR en la práctica: cómo medir resultados Las medidas típicas de resultados son: a. Beneficios económicos o tasa de rentabilidad de la inversión b. Índice de Lerner c. “q” de Tobin a. Beneficios económicos o tasa de rentabilidad de la inversión Los beneficios = ingresos (ventas) – costes de oportunidad de todos los inputs Los beneficios son una proxi imperfecta de poder de mercado: • una empresa puede tener poder de mercado y no tener beneficios • en el corto plazo una empresa precio-aceptante puede tener beneficios positivos

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ECR en la práctica: cómo medir resultados ratio de beneficios sobre la inversión realizada. Si los beneficios son positivos => la tasa de rentabilidad del capital será superior que la tasa competitiva.

La tasa de rentabilidad de la inversión=

La segunda suele ser mas utilizada ya que la inversión en capital varía mucho entre industrias y además es frecuente que los datos disponibles de los beneficios no descuentan los costes del capital El coste de capital = r=i+d . donde: i es la tasa de interés (inversión alternativa) d es la tasa de depreciación del capital π i = PQ − wL − rK PQ − wL − δ K rr i = K π i = ( rr − i ) K Curso 2005-2006


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Problemas en la medición de la rentabilidad Tasas de rentabilidad económicas vs. contables. La utilización de datos contables es una fuente de distorsiones: a. b. c.

El tratamiento de la depreciación contable no tiene porque coincidir con la económica. Existencia de activos intangibles. Eficiencia.

Estas distorsiones dan lugar a errores de medida que distorsionan las estimaciones de los coeficientes: • Si los errores de medida están correlacionados con una variable explicativa, los estimadores serán sesgados • Aún sin correlación se reduce la precisión de los estimadores

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ECR en la práctica: cómo medir resultados b. Índice de Lerner

La utilización del índice de Lerner directamente tiene el inconveniente que los datos sobre el coste marginal no son observables L =

P − C P

Lo habitual es definir el índice de Lerner como margen preciocoste medio definido como L =

P − CM P

donde CM es el coste medio 11


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ECR en la práctica: cómo medir resultados Esta alternativa supone medir el poder de mercado a partir del margen preciocoste utilizando datos contables Problema: habitualmente no hay información del coste marginal Bajo rendimientos constantes, el índice de Lerner equivale al margen preciocoste medio π P * Q − CM * Q PQ − wL − rK = = i L = P * Q

PQ

PQ

Si los datos disponibles solo permiten obtener medidas de los beneficios sin descontar los costes de capital: MPCM =

P * Q − CVM * Q P * Q

=

PQ − wL PQ

=

π i PQ

+

rK PQ

= L +

rK PQ

Dando lugar a errores de medida Curso 2005-2006


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ECR en la práctica: cómo medir resultados c.

Q de Tobin

Esta medida utiliza el ratio entre el valor de mercado de la empresa y el coste de reposición de sus activos En un mercado competitivo q debería ser igual a 1. Un valor superior a 1 refleja la valoración financiera del poder de mercado de la empresa. La información procede de los mercados financieros refleja como los mercados capitalizan el flujo de beneficios esperado Problema: cálculo del coste de reposición de los activos a partir de datos contables

La elección de una un otra medida de poder de mercado no es neutral en los resultados. Ya que los parámetros estimados pueden variar en función de la opción elegida. Curso 2005-2006


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ECR en la práctica Los resultados de la ecuación a estimar varía según los trabajos H1: el ejercicio de poder de mercado debería incrementar a medida que aumenta la concentración

Weiss (1974): de 46 estudios revisados en 42 se encuentra una relación positiva entre concentración y poder de mercado o rentabilidad. Aunque el efecto de la concentración era pequeño Collins y Reston (1969): estiman un beta (CON) de 0.121, es decir, un incremento de un 10% en el CR4 da lugar a un incremento del poder de mercado en un 1,21% Salinger (1990) estima un beta de 0.218

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ECR en la práctica

H2: mayores barreras a la entrada mayor el ejercicio de poder de mercado

Salinger (1984), la concentración aumenta la rentabilidad cuando existen barreras a la entrada. Modificación en la especificación (interacciones de ambas variables). No encuentra significatividad en los parámetros

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Nueva Organización Industrial Empírica 





La nueva organización industrial empírica surge en los años 80 ante la insatisfacción con el empirismo sin teoría que caracterizaba los trabajos desarrollados en el enfoque E-C-R. Las relaciones planteadas en el enfoque E-C-R son correlaciones, no relaciones causales, de modo que el investigador es incapaz de identificar las causas del poder de mercado o de la concentración y, por tanto, es incapaz de determinar cómo puede mejorar la intervención gubernamental el funcionamiento del mercado. En la NEIO el análisis de la caja negra de la Conducta en el enfoque E-C-R pasa a ser una pieza clave.

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



Los trabajos desarrollados en esta línea pusieron de manifiesto que la relación positiva entre concentración y beneficios puede ser fruto tanto de una mayor eficiencia por parte de las empresas como consecuencia de la existencia de poder de mercado. El interés por determinar cuál de estos elementos tiene un mayor peso en los beneficios llevó a que el análisis pasase a desarrollarse en muchos casos a nivel intraindustria, en lugar de al nivel interindustria habitual en el enfoque E-C-R. En cualquier caso, los resultados obtenidos siguen señalando que la cuota de mercado y las condiciones de entrada son factores fundamentales en la capacidad de las empresas para ejercer poder de mercado.

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Procedimiento para una estimación estructural Datos necesarios para el mercado a estudiar: 



Variables de demanda: precio, output de cada empresa, renta,....y otras Variables de oferta: precio de los inputs, tecnología, tiempo,...

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Función inversa de demanda  





Q es el output total, Y representa las variables que afectan a la curva de demanda (renta, tiempo, precio de los sustitutos, etc)  son los parámetros desconocidos de la función de demanda a estimar

Función de costes:  



= (Q, Y , δ )

qi es el output de la empresa i W son las variables que afectan a la

C = C ( qi ,W ,τ )

función de costes (precio de los factores, tiempo, tecnología parámetros desconocidos de la τ función de costes a estimar

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Nueva Organización Industrial Empírica Beneficios de la empresa i

π i = P (Q , Y , δ ) qi − C ( qi ,W ,τ )

Coste marginal de la empresa i

Cmg ( qi ,W ,τ ) =

Ingreso marginal de la empresa i

∂C ( qi ,W ,τ ) ∂q i

IMg (Y , δ , λ i ) = P +

∂ P ∂Q qi ∂Q ∂qi

∂q j ∂Q =1+ = (1 + λ i ) ∂ qi ∂ q i j ≠ i

∑

IMg (Y , δ , λ i ) = P +

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∂ P qi (1 + λ i ) ∂Q 20

Nueva Organización Industrial Empírica Igualando Img = Cmg obtenemos la relación de oferta para la empresa i

P = Cmg (q i ,W , τ ) −

∂P q i (1 + λ i ) ∂Q

P − Cmg (q i ,W , τ ) s i (1 + λ i ) s i λ 'ì = = P ε ε En términos agregados para la industria (suponiendo el mismo comportamiento): P − Cmg ( qi ,W ,τ ) qi P

∑

Q

=

Pqi − Cmg (qi ,W ,τ ) qi PQ

si (1 + λ i ) qi

ε

=

Q

H (1 + λ )

ε 21


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Nueva Organización Industrial Empírica

El enfoque de “variaciones conjeturales” aporta un marco teórico para medir el poder de mercado Cuadro: relación entre los parámetros de comportamiento en un duopolio simétrico Comportamiento

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'

λ i

λ i

Indice de Lerner

Precio aceptante

0

-1

0

Cournot

1

0

1/2

Colusión perfecta

2

1

1/ 


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Nueva Organización Industrial Empírica Identificación de poder de mercado

Lo habitual es que no se dispongan de datos individuales sino solamente de la oferta agregada del mercado. En tal caso, no es posible determinar la conducta de cada empresa sino una conducta media del mercado La relación de oferta para el conjunto de la industria vendrá dada por: P = CMg (W ,τ ) −

Donde:

θ

∂ P (Y , δ ) Qθ ∂Q

(1)

es una medida de la conducta media de la industria

CMg es el coste marginal medio de la industria Política Industria 5º CC. Económicas

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Nueva Organización Industrial Empírica Identificación de poder de mercado

Suponemos una demanda lineal: P = δ 0 + δ 1Q + δ 2Y 1 + δ 3Y 1Q + δ 4Y 2

son los parámetros a estimar Y1 es el precio del bien sustituto e Y2 es la renta

δ

La pendiente de la curva de demanda es:

∂ P = δ 1 + δ 3Y 1 ∂Q

Suponiendo que el coste marginal es lineal:

Cmg = τ 0 + τ 1Q + τ 2W

Sustituyendo ambas ecuaciones en la relación de oferta (1) tenemos: P = τ 0 + τ 1Q + τ 2W − (δ 1 + δ 3Y 1 )λ 'Q

Reescribiendo: Curso 2005-2006

P = τ 0 + (τ 1 − δ 1θ )Q − δ 3θ Y 1Q + τ 2W


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Nueva Organización Industrial Empírica A partir de este sistema de ecuaciones podemos identificar los parámetros del modelo

P = δ 0 + δ 1Q + δ 2Y 1 + δ 3Y 1Q + δ 4Y 2

(1)

P = τ 0 + (τ 1 − δ 1θ )Q − δ 3θ Y 1Q + τ 2W

( 2)

A partir de la ecuación de demanda (1) podemos estimar el parám etro

δ 3

Y a partir de la ecuación de oferta podemos identificar 

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Resultados de la estimación de poder de mercado (NOIE) Autor

Industria

Índice de Lerner

Breshahan (1981)

Automóviles

0.1-0.34

Appelbaum (1982)

Textil Maquinaria eléctrica Tabaco

0.072 0.198 0.648

Porter (1983)

Ferrocarriles (colusión)

0.40

Suslow (1986)

Aluminio

0.59

Gasmi, Laffont y Vuong(1992)

Bebidas (refrescos cola)

0.64-0.56

Ellison (1994)

Ferrocarriles (colusión)

0.472

Taylor y Zona (1997)

AT&T (teléfono larga distancia)

0.88

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Porter (1983): “A Study of Cartel Stability: The Joint Executive Committee, 1880-1886.” Bell Journal of Economics, 14, 301-314 Mercado de ferrocarriles americano fin S. XIX. •

El “Joint Executive Committee” (JEC) es un acuerdo para repartirse el transporte desde Chicago a la costa atlántica.

• • • •

Se establece en abril de 1879 y afecta a las empresas de transporte tren La principal mercancía que se transporta es el grano (73%). Los acuerdos incluyen cierto tipo de estrategia “gatillo”. El transporte marítimo es competencia solamente cuando los grandes lagos están abiertos. Se trata de una colusión explícita y legal (se forma antes de la Sherman Act (1890).

• • •

Objetivo del trabajo: identificar y medir el poder de mercado en las etapas de colusión. Disponen de datos agregados semanales desde 1880 hasta 1886.

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Porter (1983): “A Study of Cartel Stability: The Joint Executive Committee, 1880-1886.” Bell Journal of Economics, 14, 301-314

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Porter (1983): “A Study of Cartel Stability: The Joint Executive Committee, 1880-1886.” Bell Journal of Economics, 14, 301-314 La curva de demanda del mercado de transporte por ferrocarril la asumen loglinear en el precio log( Q ) = α 0 + α 1 log( P ) + α 2 L

(1)

Q cantidad demandada (toneladas de mercancías transportadas) P precio L dummy =1 si los grandes lagos son navegables  es la elasticidad de demanda

La relación de oferta escrita por Porter es: P +

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 s λ '  ∂ P qi λ 'i = Cmg i ⇒ P 1 + i i  = Cmg i α 1  ∂Q  Política Industria 5º CC. Económicas

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Porter (1983): “A Study of Cartel Stability: The Joint Executive Committee, 1880-1886.” Bell Journal of Economics, 14, 301-314 Porter dispone solamente de datos agregados (semanales) por tanto, multiplica ambos lados de la igualdad por s y agrega las relaciones de oferta N



P  1 + 

θ 

 = Cmg α 1 

θ = ∑ s i λ 'i i =1

N

Cmg = ∑ si Cmg i i =1

Cmg es el coste marginal medio Conducta

θ

Bertrand

0

Cournot

Índice de Herfindahl

Colusión

1 Política Industria 5º CC. Económicas

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Porter (1983): “A Study of Cartel Stability: The Joint Executive Committee, 1880-1886.” Bell Journal of Economics, 14, 301-314 El coste marginal medio (Cmg) viene dado por Cmg = β 0 + β 1 log(Q ) Porter define una variable indicador I que toma el valor 1 si el período (una semana ) es colusivo o 0 si el período está caracterizado por una guerra de precios (Bertrand) La relación de oferta estimada por Porter es: log( P ) = β 0 + β 1 log( Q ) + β 2 I

Donde



β 2 = − log  1 +



El valor de

α 1 se

θ 



α 1 

obtiene de la estimación de la ecuación de demanda

El valor de I no se conoce a priori. Porter asume una probabilidad y la estima con distintos métodos. Curso 2005-2006


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La estimación de los parámetros del modelo obtiene: α 1 -0.800

θ

β 2 0.545

0.336

El comportamiento es próximo a Cournot Los períodos de cooperación se caracterizan por unos precios un 66% más altos y la cantidad un 33% menor que en los períodos de no cooperación Porter estimo un total de nueve períodos no colusivos (con guerras de precios) con una duración media de 10 semanas

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Ellison (1994): “Theories of Cartel Stability and the Joint Executive Committee” Rand Journal of Economics, 25, 37-57

En este trabajo Ellison modifica dos importantes aspectos del trabajo de Porter: 1. Considera que la demanda está correlacionada en el tiempo (demanda alta hoy hace más probable la demanda alta mañana), para ello corrige por correlación serial de primer orden en los errores de la ecuación de demanda. 2. La probabilidad de coludir o guerra de precios en cada período depende de lo que haya ocurrido en el período anterior


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35

Ellison (1994): “Theories of Cartel Stability and the Joint Executive Committee” Rand Journal of Economics, 25, 37-57

Teniendo en cuenta estos efectos, obtiene los siguientes resultados

α 1

β 2

θ

-1.8

0.637

0.848

El parámetro que mide el poder de mercado es más próximo a una situación de colusión perfecta La probabilidad de colusión en la semana t es de 0.975 si en la semana anterior el comportamiento fue colusivo y de 0.067 si hubo guerra de precio en t-1 Curso 2005-2006


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3. Los determinantes de la Estructura de mercado. 



La Estructura de mercado se ha revelado como un factor clave para determinar la capacidad de las empresas para ejercer poder de mercado. ¿Cuáles son las variables más relevantes para caracterizar la Estructura del mercado que se esté analizando?  i. Posición relativa de las empresas: Cuota de mercado  ii. Concentración  iii. Barreras  Ventajas de costes  Economías de escala  Diferenciación de producto

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i. El papel de la cuota de mercado 

 



La cuota de mercado de una empresa nos indica que parte del mercado le corresponde a una empresa determinada. Sea q A la cantidad vendida (o producida) por la empresa A. Sea Q la cantidad total vendida (o producida) en el mercado en el que la empresa A participa. Denotemos s A a la cuota de mercado de la empresa A: cuota ( A) = s A =

qA Q

100

Consideraciones: - Obtención de información - Cantidades o valor - Existencias (reservas) - Exceso de capacidad

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38

¿Qué umbral para la cuota de mercado? 





La cuestión clave es: ¿dónde se pone el umbral de la cuota que indique poder de mercado? La teoría no nos dice nada, serán los reguladores de competencia de cada país. UK Office of Fair Trading indica dos umbrales: Por debajo de 40% es poco probable que una empresa se considere dominante. Por encima del 50% se presume dominante. 



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39

¿Qué umbral para la cuota de mercado? 

La Comisión Europea No está tan claro cual es el límite inferior para suponer que no hay posición dominante. Se considera que empresas con cuotas superiores al 50% podrían tener posición dominante, pero el criterio puede ser distinto en cada caso. La Merger Regulations considera que una fusión no afecta a la competencia si la empresa fusionada no alcanza el 25% del mercado. Los tribunales americanos tienden a señalar cuotas más elevadas En distintos casos con cuotas cercanas al 40% no se ha considerado que la empresa tenía posición dominante. 









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40

¿Qué umbral para la cuota de mercado? Cuotas de mercado a partir de las cuáles se supone que hay indicios de poder de merado (límites establecidos en guías de actuación o casos) Jurisdicción

Definición

Cuota del líder

Canadá

Control substancial

87%

Estados Unidos

Poder de monopolio

70% - 75%

Nueva Zelanda

Posición dominante

65%

Australia

Grado de poder substancial

60%

Unión Europea

Posición dominante

45% - 55%

Chipre

Posición dominante

45% - 55%

Israel

Influencia significativa en el mercado

Reino Unido

Poder de mercado

40%-50%

Malta

Posición dominante

40%

50%

Fuente: Gal, M. (2003) Competition Policy for Small Economies, Harvard University Press, Cambridge, MA y OFT del Reino Unido. Curso 2005-2006


41

ii. Concentración 



Cuanto mayor sea el grado de concentración en un mercado, más probable es que las empresas estén ejercitando poder de mercado, pero ¿cómo medir el grado de concentración? Cuando el número de empresas es superior a 1 la concentración depende claramente de dos factores: El número de empresas en el mercado La distribución de la ventas entre ellas

 



Los dos índices de concentración más utilizados son:  

El ratio de concentración El índice de Herfindahl-Hirshman

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42

Índices de Concentración: El ratio de Concentración CR(k) 

El ratio de concentración de orden k (CR(k)) se obtiene

sumando las cuotas de mercado de las k mayores empresas. Una vez ordenadas de forma creciente las cuotas de las empresas: s ≥ s ≥ ... ≥ s 1

2

N

el ratio de concentración se define como la suma de las cuotas de mercado de las k empresas con mayor cuota. Así, el CR(4) sería: 4

CR4 = s1 + s2 + s3 + s4 =

∑ s

i

i =1 43


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Índices de Concentración: El ratio de Concentración CR(k ) 



Ventaja: requiere menos información que otras medidas de concentración. Desventaja: su utilización para comparar los grados de concentración de diversos mercados no proporciona una valoración inequívoca.

%acumulado partic.

B

100

C kx

x Curso 2005-2006

⇒ CON(B) < CON(C) ⇒ CON(B) = CON(C) ⇒ CON(B) > CON(C)

Nº empresas


44

Índices de Concentración: El índice de Herfindahl-Hirshman 

El índice de Herfindahl-Hirschman : H es la suma ponderada de

las cuotas de mercado de todas las empresas en un mercado, utilizando como ponderación dichas cuotas. Por tanto, el H se obtiene como la suma de todas las cuotas al cuadrado:

H = s + s + s +...+ s = 2 1

2 2

2 3

2 N

N

∑

si2

i=1 



H varía entre 0 (mercado atomizado) y 10000 (monopolio). Cuanto mayor sea el valor del índice, mayor será el grado de concentración. Si las N empresas son iguales el valor del Herfindahl será H = 10000/N. 45


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Índices de Concentración: ¿CR(k) ó Herfindahl-Hirshman? Cuota

s1

s2

s3

s4

s5

s6…s10

CR(4)

H

Mercado 1

60

10

5

5

5

3

80

3820

Mercado 2

20

20

20

20

20

0

80

2000

0

0

0

100

3333,3

0,25

98,5

4802,3

Mercado 3 33,3 33,3 33,3 Mercado 4

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49

49

0,25 0,25 0,25


46

Índices de concentración Otros indicadores 

Índice de inestabilidad. Se trata de una medida de volatilidad que refleja la variabilidad de las cuotas de mercado de las empresas 1 N I = s i , t 1 − s i , t 0 2 i =1 siendo N las empresas que han estado en alguno de los periodos en el mercado.

∑

I = 0 implica mínima inestabilidad I = 1 implica máxima inestabilidad •

Concentración e inestabilidad suelen estar negativamente correlacionadas. A mayor concentración mayor estabilidad. Una mayor competencia está asociada a mayor inestabilidad.

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iii. Barreras a la entrada ¿Por qué en algunos sectores las empresas establecidas obtienen persistentemente beneficios extraordinarios y estos no desaparecen en el largo plazo a través de la incorporación de nuevas empresas? La existencia de Barreras a la entrada puede explicar este hecho. Bain (1956): “Barrera a la entrada es cualquier mecanismo que permita obtener beneficios extraordinarios sin generar entrada de nuevos competidores”. Stigler (1968): “Son los costes que deben ser asumidos por los entrantes y no por las empresas instaladas, o bien las restricciones de acceso al mercado por alguna disposición gubernamental”. Curso 2005-2006


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Barreras a la entrada Para Bain (1956) las principales fuentes de barreras a la entrada son: a. Economías a escala: para que la entrada en un mercado sea

rentable debe hacerse a gran escala, en otro caso, la entrada se produce con importantes desventajas en costes. b. Diferenciación de producto: la lealtad a la marca dificulta la

entrada ya que supone importantes costes en publicidad para inducir al cambio a los consumidores. c. Ventajas absolutas en costes: cuando la empresa establecida

tiene importantes ventajas en costes. Fuentes de estas ventajas: disponer de una tecnología de producción superior debido al aprendizaje o a I+D que reduce los costes de producción; control de las fuentes de abastecimiento de materias primas o determinados recursos,… Política Industria 5º CC. Económicas

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Barreras a la entrada: Economías de Escala Supongamos que tanto la empresa establecida como cualquier potencial entrante tiene costes medios decrecientes de modo que su nivel de producción ha de alcanzar la Escala Mínima Eficiente (EME) para aprovechar totalmente las economías de escala. p

CMe D(p) EME

q

Dada la producción de la empresa establecida, el potencial entrante sabe que si su producción es EME o superior los precios caerán por debajo de los costes medios (es decir, tendrá pérdidas), mientras que si entra produciendo menos sus costes medios serán superiores a los de la empresa establecida con lo que tendrá una desventaja en costes. Curso 2005-2006


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Barreras a la entrada Diferenciación de producto En un mercado caracterizado por diferenciación de producto las empresas establecidas pueden tener ventajas sobre los potenciales entrantes porque su producto es conocido por los consumidores.

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Barreras a la entrada Ventajas absolutas de costes Si una empresa puede obtener cualquier nivel de producción a costes inferiores respecto a sus potenciales rivales, podrá fijar un precio que le permitirá obtener beneficios extraordinarios sin inducir entrada.

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Otras barreras a la entrada La capacidad como barrera Frente a la utilización de los precios como barrera a la entrada, algunos autores plantearon la posibilidad de la utilización de otras variables estratégicas para impedir la incorporación de competidores, dejando a los precios libertad para maximizar los beneficios. - Spence planteó la posible utilización estratégica de la inversión en capacidad de producción por parte de las empresas ya instaladas, señalando que las empresas podrían estar manteniendo capacidad ociosa como simple amenaza ante los competidores potenciales. La idea sería amenazar con inundar el mercado si la entrada se produjese, haciendo que los precios caigan por debajo de los CMe. - Sin embargo, Dixit demostró que esa amenaza no sería creible, y que aunque las empresas pueden utilizar estratégicamente su capacidad para incrementar los beneficios, pero no instalarán capacidad ociosa como barrera a la entrada. Curso 2005-2006


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Otras barreras a la entrada La capacidad como barrera 

Sin embargo, en la práctica en los mercados en los que las empresas establecidas tienen capacidad ociosa se considera que la incorporación de nuevos competidores es más difícil, de modo de que aunque el exceso de capacidad no se haya instalado con ese objetivo supone una barrera a la entrada. Ello se debe a que las empresas con capacidad ociosa desearán utilizarla, tratando de incrementar su demanda a costa de la de sus competidores.

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Barreras a la entrada 

En la práctica ¿qué variables nos ayudan a identificar la existencia de barreras a la entrada? Variables que reflejen la facilidad de salida-entrada en los mercados identificando elementos que la dificulten: 

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Restricciones legales (licencias para ejercer la actividad, patentes,...) Elevados costes fijos Inversiones específicas Diferenciación de productos: gastos en publicidad Ventajas financieras Gastos en I+D Exceso de capacidad Proliferación de productos Política Industria 5º CC. Económicas

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Otras variables de estructura Dos variables estructurales que a veces contribuyen a explicar las diferencias interindustriales en el ejercicio de poder de mercado son: 1. Sindicalización: Los beneficios de monopolio en ocasiones

son capturados por los sindicatos con mayores salarios 2. Poder de mercado en los compradores: el poder de

mercado en los compradores puede dificultar a los vendedores la fijación de precios altos

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Bibliografía 

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Cabral, L.M. Introduction to Industrial Organization . The MIT Press, 2000. Clarke, R. Economía Industrial. Madrid: Celeste Ediciones, 1993. Martin, S. Industrial Economics: Economic Analysis and Public Policy. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1994.

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Medición del poder de mercado

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