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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.106.2016.tde-14042016-094140
Documento
Autor
Nome completo
Solange Maria Kileber Barbosa
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2016
Orientador
Banca examinadora
Coelho, Suani Teixeira (Presidente)
Barros, Virginia Parente de
Gannoum, Elbia Aparecida Silva
Picchetti, Paulo
Ramos, Dorel Soares
Título em português
A competitividade das fontes energéticas em uma abordagem de learning curves: uma proposição de regulação que incentive as tecnologias renováveis
Palavras-chave em português
curvas de aprendizagem
energia
energia renovável
políticas públicas
regulação
Resumo em português
O objetivo deste estudo foi estimar os efeitos da curva de aprendizado sobre a competitividade de fontes energéticas, tais como petróleo, carvão, gás natural, biomassa (etanol), hidroeletricidade, nuclear, eólica e fotovoltaica, e propor medidas regulatórias que incentivem as tecnologias renováveis. Para tanto, se propôs a utilização da abordagem de learning curves, que considera três efeitos principais para explicar a redução dos custos de produção: o efeito especialização (chamado de learning by doing), o efeito escala (scale effect) e o efeito da pesquisa e desenvolvimento - P&D (learning by searching). Identificou-se o peso desses efeitos por fonte energética com vistas a auxiliar no direcionamento de incentivos às energias renováveis, de modo a se decidir se a ênfase deve ser dada à especialização, escala ou P&D. Embora os modelos originais de learning curves tenham sido idealizados a partir da trajetória dos custos, devido a facilidades operacionais a literatura na área vem adotando o preço como proxy de custos. Neste estudo, a orientação do modelo a custos ou a preços foi objeto de uma avaliação através de análise concorrencial. Como resultado, verificou-se que a adoção de preços como proxy de custos mostrou-se possível para a maioria das fontes analisadas devido a um grau satisfatório de concorrência dos mercados relativos a essas fontes de energia. Uma vez definida a orientação do modelo, a metodologia proposta envolveu estimar os três efeitos por métodos econométricos. Os resultados indicaram que as fontes carvão, petróleo e gás, energia nuclear e fotovoltaica reagiram ao efeito aprendizado, embora não apresentassem resposta expressiva quanto aos gastos em P&D. Já as fontes eólica e etanol mostraram-se sensíveis aos gastos em P&D e ao efeito escala, sendo a escala também determinante dos preços da energia nuclear e hidroeletricidade. Esses resultados auxiliaram na proposição de medidas públicas específicas como estímulo às fontes renováveis.
Título em inglês
Energy sources competitiveness in learning curves approach: A regulation proposition that encourages renewable energy
Palavras-chave em inglês
Energy. Learning curves. Public policies. Regulation. Renewable energy
Resumo em inglês
The goal of this study is to estimate the effects of the learning process on the competitiveness of the main energy sources, such as oil, coal, natural gas, biomass (ethanol), hydroelectricity, nuclear energy, wind power, and photovoltaic energy, and propose regulatory measures to encourage renewable technologies. The learning curves approach adopted in this thesis considers three main effects to explain the reduction in production costs: the learning by doing effect, the scale effect and the learning by searching effect. The relevance of these three effects was identified for energy source, in order to assist in the incentives direction to promote renewable energy. Although the original models of learning curves approach have been conceived from the point of view of the costs, in the related literature the price has been adopted as a proxy due to operational facilities. In this study, the model orientation to costs or prices was chosen using a competitive analysis. It was found that price orientation could be applied to most sources, since there is enough competition in the markets. Once defined model orientation, the proposed methodology involves estimations of the three effects by econometric methods. The results showed that coal, oil and gas, nuclear and photovoltaic energy react to learning effect, though searching effect is not so important. Wind and ethanol are sensitive to searching and scale effects. Scale effects also determine the nuclear power and hydroelectricity prices. From these results, specific public measures are proposed for each renewable source.
 
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Data de Publicação
2016-04-18
 
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