Potere di mercato, dominanza ed interazione strategica tra gli operatori elettrici: collusione tacita nel mercato elettrico italiano

Ten years after the liberalization of the electric power sector, Italy's energy prices continue to be structurally and notably higher by 60%-80% as compared to those of other major European markets (e.g. OMEL in Spain; PowerNext in France; NordPool in Scandinavia; EEX in Germany). Unlike many mainstream studies and researches carried out in the past few years, this one investigates the relationship existing between the market structure, the oligopolistic strategies of the dominant operator (i.e. Enel Produzione) in a market characterized by an asymmetric leader/follower balance and the relevant market-prices. Starting from the overall analysis of the existing peer-reviewed literature on market power, market dominance and antitrust practices on the basis of a structure-conductperformance paradigm to the study of the industrial sector while making use of other recent analytical tools employed by the european antitrust authorities in monitoring competition policies and investigating actual and potential market power abuses and tacit collusion practices, we have focused our attention on Italy's electric power market in the wake of the liberalization process initiated by the so-called Bersani Decree in 1999. The main effort made in structuring this model-based research was to isolate all the variables depending on "physics" market issues which may have a direct or an indirect effect on the electric power market (e.g. upstream-market factors, natural gas and Brent oil procurement strategies, structural bottlenecks in trasmission grid, status and development of the electric generation plants, price variance in the general demand in relation to time slots) while trying to assess which market dynamics can be explained by the strategic interaction between the operators involved, as a result of the unilateral market power of the dominant market player. In order to achieve these objectives we have empirically investigated the phenomenon under examination starting with a situational survey on the liberalization process inside the electric power and natural gas sectors, jointly carried out in 2005 by Italy's antitrust and electricity authorities (i.e. AGCM and AEEG). The survey made use of the entire database for the 2004-2008 district market prices recorded by the Mercato del Giorno Prima (MGP) del Gestore del Mercato Elettrico S.p.A. (GME) i.e. 26,280 price-related observations that came to constitute an incredible empirical resource for the linear regression test gradually taking shape during the survey. First of all we updated the AEEG/AGCM's situational survey up to the year 2008 with particular reference to standard concentration indexes (such as concentration degree, HHI) and cruciality (namely Residual Demand, Residual Supply Index RSI and Residual Operational Index ROI) in certain macro areas specifically indicated by the AEEG, so we basically created a historical sequence upon which we could operate a longitudinal analysis of structural market indexes. In other words, the main original contribution of this approach concerned the adoption of reduced form model with regards to standard structural indicators (independent variables) and market-related electricity prices (dependent variable). Thanks to an initial set of tests based on simplified investigation model we have therefore managed to create a model which was able to statistically explain 85% of the price amount. This result provides a basis for the development of an'advanced reduced form strategic interaction models to be applied to the study of the electricity market sector. What unequivocally emerges here is the remarkable impact exerted by the cruciality indicator on the price of electricity within the IPEX (Italian Power Exchange) and it also shows that more traditional concentration indexes - CR5 e HHI above all - are unsuitable to explain the market power dynamics of the electric power sector, as they usually produce an underevaluation effect. This approach, though scientifically relevant, shows a number of limitations that are partly due to the multifarious linear regression approach which doesn't take into sufficient consideration the periodic character of the electricity market (daily, weekly, monthly) and partly to the narrow explanatory scope of this very model, as it basically may ignore a number of undefined variables. Also, we cannot pass under silence the cross-correlation between the regressors, which are hardly explainable without resorting to oversimplified assumptions. The research lines that should be followed in this field are, on the one hand, the development of a new enhanced model in opposition to the current one which is basically formulated in terms of "explosions" of undeveloped dummy variables - and, on the other hand, the utilization of a comparative approach by means of which this new model can be tried and tested in other European national markets, in order to confirm the extent of its theoretical assumption.

A 10 anni dalla liberalizzazione del settore elettrico, i prezzi dell’energia in Italia risultano strutturalmente e significativamente superiori a quelli dei principali mercati europei di circa il 60-80% (OMEL, Spagna; PowerNext, Francia; NordPool, Paesi scandinavi; EEX, Germania). Diversamente dai principali studi e ricerche realizzati negli ultimi anni, si è indagato la relazione tra struttura di mercato, strategie oligopolistiche dell’operatore dominante (Enel Produzione) in un assetto di mercato di tipo asimmetrico leader-followes e prezzi dell’energia sul mercato. A partire dall’analisi della letteratura scientifica sulle tematiche del potere di mercato, della dominanza e delle pratiche collusive seguendo il paradigma tradizionale strutturacondotta- performance dell’economica industriale e gli strumenti di analisi più recenti dell’economia della concorrenza adottati dalle authority antitrust per indagare l’esistenza e l’uso del potere di mercato e della collusione tacita, si è preso in esame il caso del mercato elettrico italiano a valle del processo di liberalizzazione introdotto nel 1999 con il Decreto Bersani. Lo sforzo modellistico principale è stato quindi proprio quello di isolare tutte le variabili “fisiche” che incidono direttamente e indirettamente sul mercato elettrico (mercati upstream e strategie di approvvigionamento del petrolio e del gas naturale, vincoli di rete e struttura dei mercati zonali, composizione tecnologico-impiantistica del parco produttivo e sua evoluzione, elasticità della domanda al prezzo nelle diverse fasce orarie, etc.) cercando di valutare quanta parte degli esiti del mercato è spiegabile attraverso l’interazione strategica non cooperativa tra gli operatori frutto dell’esercizio del potere di mercato unilaterale da parte dell’operatore dominante. Per raggiungere questi obiettivi si è indagato empiricamente il fenomeno partendo dall’Indagine conoscitiva sullo stato della liberalizzazione dei settori dell’energia elettrica e del gas naturale condotta nel 2005 dall’Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato (AGCM) e dall’Autorità per l’Energia Elettrica e il Gas (AEEG). La ricerca ha interessato l’intero data set dei prezzi zonali di mercato registrati nel Mercato del Giorno Prima (MGP) del Gestore del Mercato Elettrico S.p.A. (GME) dal 2004 al 2008 sui diversi mercati geografici rilevanti italiani (26.280 osservazioni di prezzi che hanno costituito una base empirica integrale per il test del modello di regressione lineare multipla che via via è stato sviluppato). In primo luogo si è proceduto all’aggiornamento dell’Indagine conoscitiva dell’AEEG e AGCM al 2008 degli indici di concentrazione (grado di concentrazione, HHI) e di pivotalità (Domanda Residuale RSI – Residual Supply Index, IOR Indice Operatore Residuale) sulle macro-aree definite dall’AEEG per delimitare i mercati geografici rilevanti, in modo da costruire una serie storica su cui procedere ad un’analisi longitudinale dei indici strutturali di mercato. Il primo contributo originale ha riguardato, la proposizione di un modello in forma ridotta che mettesse in relazione gli indicatori strutturali (variabili indipendenti) e i prezzi dell’energia elettrica registrati sul mercato (variabile dipendente). Attraverso una prima fase di test con modelli esplorativi semplificati, si è giunti a costruire un modello in grado di spiegare da un punto di vista statistico l’85% del prezzo. Tale risultato pone le basi per lo sviluppo di modelli di interazione strategica in forma ridotta applicati al mercato dell’energia elettrica Emerge in maniera inequivocabile l’esistenza di un consistente impatto della pivotalità sul prezzo dell’energia elettrica nell’IPEX (Italian Power Exchange), e al contempo si palesa come gli indici tradizionali di concentrazione – CR5 e HHI in primis – non siano idonei a spiegare il potere di mercato nel settore elettrico, soprattutto per effetti di sottostima. Questo approccio ancora seppur di rilevante interesse scientifico, evidenzia limiti di diversa natura: da un lato imputabili allo strumento della regressione lineare multivariata che non riesce a tenere in debita considerazione la multiperiodalità che caratterizza il mercato elettrico (giornaliera, settimanale, annuale), dall’altro rispetto alla capacità esplicativa del modello per effetto di alcune variabili omesse. Infine vanno discussi e affrontati alcuni effetti di autocorrelazione tra i regressori che risultano comunque difficilmente indagabili se non con forti assunzioni semplificatrici. Le direzioni di ricerca vanno quindi rintracciate da un lato nel perfezionamento di un modello più evoluto rispetto a quello formulato attraverso l'"esplosione" delle variabili dummy in forma embrionale e di quelle omesse, e dall’altro nel test comparato del modello in altri mercati europei per validarne l’estendibilità delle assunzioni teoriche.