`
Introducción
El costo de la vida es un tema de preocupación central para los ciudadanos de todo el mundo. En Chile, existe una percepción transversal de que el país es particularmente caro. Por ejemplo, periódicos de circulación nacional han dedicado columnas a describir el costo de la vida en Chile. Más aún, otros medios han indicado que el alto costo de la vida en Chile podría haber sido un antecedente importante en el estallido social en Chile. El tema ciertamente es de alto envolvimiento para todos los ciudadanos y en redes sociales hemos visto interesantes discusiones ciudadanas que incluso proveen evidencia anecdótica indicando que Chile efectivamente podría resultar más caro que otro países de mayor poder adquisitivo como Inglaterra, Alemania, España y Estados Unidos.
El estudio del costo de la vida es importante para una serie de politicas públicas y es materia de estudio de varias organizaciones a lo largo del mundo. En general, estos estudios miran los precios de conjuntos amplios de productos y suelen corregir por el nivel de ingresos. Los resultandos en general indican que Chile estaría por sobre la media mundial en niveles de precios, pero está aún alejado de los países más caros del mundo. Por ejemplo:
- De acuerdo a Our World in Data, los chilenos gastan entre un 15% y un 20% de sus ingresos en alimentos, cifras similares a las de Brasil, Colombia y SudÁfrica.
- De acuerdo a The Global Economy, en una lista de 167 países, Chile se posiciona en el lugar 45 más caro, por sobre UK y España, pero muy por debajo de Israel, Canadá o Australia.
- De acuerdo a Numbeo, Chile aparece en el lugar 68 en el precio del arroz, en el lugar 59 en el precio de los tomates y en el lugar 55 en el precio de la cerveza.
Así, la idea de que el costo de la vida es extremadamente cara en Chile no parece tan claramente sustentada con la posición más bien moderada que alcanza el país en estos indicadores del costo de la vida.
El objetivo de este estudio es analizar el costo de abarrotes para una muestra precios de productos y así entender con mayor profundidad cómo se comparan la distribución de precios entre países. El análisis detallado de muchos precios abre la puerta para entender cómo los distintos niveles de precios a las que se enfrentan los consumidores de distintos países difieren más allá de las simples medias muestrales.
Para hacer el análisis, se construyó una base de datos con más de 13.000 precios de 28 tipos de productos, para 7 países distintos. El set de datos, junto con una breve documentación de las columnas regitradas, y de la metodología de recolección de datos se encuentra disponible en Supermarket Prices.
Preliminares
Una complicación de comparar precios entre países es que los precios listado pueden estar afectos a estructuras tributarias complejas. Los datos utilizados intentan reflejar los precios que efectivamente los consumidores finales (sin considerar los costos de despacho). Para España, existe un IVA diferenciado, pero asumimos un 10% que debiera representar la mayoría de los productos considerados en la muestra.
Antes de la realización de los análisis numérios, se pre-proceso la base de datos uniformando textos en categorías de produtos y normalizando de nombres de marcas y cadenas.
Análisis
Definición de Métricas
Para el análisis, se definirán 3 métricas comparativas de precios. Estas correponden a:
Precio corregido por moneda (en USD): Se toman los precios de cada instancia de producto y se transforma a su valor equivalente en USD. Como la transformación a la moneda tiende a variar en el tiempo, se definen 3 instantes temporales para hacer la conversión: Enero de 2022, julio de 2021 y julio de 2022. Para ello, se utilizarán los valores del dólar correspondientes a aquel del primer día de cada mes. Luego, se realizarán las 3 conversiones para precio de la base de datos.
Precio corregido por moneda y además por paridad de compra (en USD): Se toman los precios obtenidos de la métrica anterior y son normalizados por el PIB per cápita ajustado por paridad de poder adquisitivo (PIB PPA) del país correspondiente. De esta manera, se busca normalizar por el efecto del poder de compra del respectivo país donde se obtuvo el precio.
Precio corregido por moneda y además por sueldo mediano (en USD): Similar a la métrica anterior, se toman los precios obtenidos en la primera métrica y son normalizados por el precio mediano del país correspondiente.
Mientras la primera métrica provee una estimación absoluta de qué tan caro son los precios, las dos siguientes capturan un nivel de precio a los ingresos de los habitantes del país.
Exploración de Datos
Para explorar la distribución de precios entre paises, desplegamos gráficos de violín para las 3 métricas definidas previamente. A modo de ilustración a continuación se presentan los resultados de dos de las categorías de alimentos más consumidos por la población mundial como son “Granos, pasta y masas” y “Frutas y vegetales” [fuente]. Para facilitar la visualización, se omiten outliers .
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 3.48 | 6.81 | 0.01 | 0.98 | 1.71 | 3.26 | 96.54 | |
Chile | 2574 | 3.84 | 4.47 | 0.19 | 1.35 | 2.46 | 4.55 | 44.37 | |
Colombia | 2095 | 3.26 | 5.03 | 0.03 | 0.88 | 1.76 | 3.67 | 54.23 | |
España | 1787 | 3.57 | 4.14 | 0.23 | 1.26 | 2.24 | 3.95 | 49.56 | |
Perú | 2210 | 3.40 | 3.76 | 0.18 | 1.01 | 2.05 | 4.36 | 28.56 | |
Portugal | 1372 | 3.83 | 5.61 | 0.20 | 1.17 | 2.00 | 3.55 | 41.49 | |
UK | 1997 | 4.61 | 7.16 | 0.13 | 1.38 | 2.35 | 4.15 | 90.04 |
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 3.24 | 6.35 | 0.01 | 0.92 | 1.60 | 3.04 | 89.99 | |
Chile | 2574 | 3.30 | 3.84 | 0.16 | 1.16 | 2.11 | 3.91 | 38.13 | |
Colombia | 2095 | 3.04 | 4.69 | 0.03 | 0.82 | 1.64 | 3.42 | 50.61 | |
España | 1787 | 3.43 | 3.97 | 0.22 | 1.21 | 2.15 | 3.79 | 47.52 | |
Perú | 2210 | 3.29 | 3.63 | 0.17 | 0.98 | 1.98 | 4.21 | 27.57 | |
Portugal | 1372 | 3.67 | 5.38 | 0.19 | 1.13 | 1.92 | 3.40 | 39.78 | |
UK | 1997 | 4.51 | 7.00 | 0.12 | 1.35 | 2.30 | 4.06 | 88.07 |
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 2.66 | 5.21 | 0.01 | 0.75 | 1.31 | 2.50 | 73.79 | |
Chile | 2574 | 3.06 | 3.57 | 0.15 | 1.08 | 1.96 | 3.63 | 35.43 | |
Colombia | 2095 | 2.95 | 4.55 | 0.03 | 0.80 | 1.59 | 3.31 | 49.01 | |
España | 1787 | 3.16 | 3.66 | 0.20 | 1.11 | 1.98 | 3.49 | 43.80 | |
Perú | 2210 | 3.42 | 3.78 | 0.18 | 1.02 | 2.07 | 4.39 | 28.73 | |
Portugal | 1372 | 3.38 | 4.96 | 0.18 | 1.04 | 1.77 | 3.13 | 36.66 | |
UK | 1997 | 4.06 | 6.29 | 0.11 | 1.22 | 2.07 | 3.65 | 79.17 |
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 7e-04 | 1e-03 | 2e-06 | 2e-04 | 3e-04 | 6e-04 | 0.018 | |
Chile | 2574 | 6e-04 | 7e-04 | 3e-05 | 2e-04 | 4e-04 | 7e-04 | 0.007 | |
Colombia | 2095 | 1e-03 | 2e-03 | 1e-05 | 3e-04 | 5e-04 | 1e-03 | 0.017 | |
España | 1787 | 3e-04 | 4e-04 | 2e-05 | 1e-04 | 2e-04 | 3e-04 | 0.004 | |
Perú | 2210 | 9e-04 | 1e-03 | 5e-05 | 3e-04 | 6e-04 | 1e-03 | 0.008 | |
Portugal | 1372 | 5e-04 | 7e-04 | 2e-05 | 1e-04 | 2e-04 | 4e-04 | 0.005 | |
UK | 1997 | 3e-04 | 5e-04 | 9e-06 | 9e-05 | 2e-04 | 3e-04 | 0.006 |
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 6e-04 | 1e-03 | 2e-06 | 2e-04 | 3e-04 | 6e-04 | 0.017 | |
Chile | 2574 | 5e-04 | 6e-04 | 3e-05 | 2e-04 | 3e-04 | 6e-04 | 0.006 | |
Colombia | 2095 | 9e-04 | 1e-03 | 1e-05 | 3e-04 | 5e-04 | 1e-03 | 0.016 | |
España | 1787 | 3e-04 | 3e-04 | 2e-05 | 1e-04 | 2e-04 | 3e-04 | 0.004 | |
Perú | 2210 | 9e-04 | 1e-03 | 5e-05 | 3e-04 | 5e-04 | 1e-03 | 0.007 | |
Portugal | 1372 | 4e-04 | 6e-04 | 2e-05 | 1e-04 | 2e-04 | 4e-04 | 0.005 | |
UK | 1997 | 3e-04 | 5e-04 | 8e-06 | 9e-05 | 2e-04 | 3e-04 | 0.006 |
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 5e-04 | 1e-03 | 2e-06 | 1e-04 | 2e-04 | 5e-04 | 0.014 | |
Chile | 2574 | 5e-04 | 6e-04 | 2e-05 | 2e-04 | 3e-04 | 6e-04 | 0.006 | |
Colombia | 2095 | 9e-04 | 1e-03 | 1e-05 | 2e-04 | 5e-04 | 1e-03 | 0.015 | |
España | 1787 | 3e-04 | 3e-04 | 2e-05 | 9e-05 | 2e-04 | 3e-04 | 0.004 | |
Perú | 2210 | 9e-04 | 1e-03 | 5e-05 | 3e-04 | 6e-04 | 1e-03 | 0.008 | |
Portugal | 1372 | 4e-04 | 6e-04 | 2e-05 | 1e-04 | 2e-04 | 4e-04 | 0.004 | |
UK | 1997 | 3e-04 | 4e-04 | 7e-06 | 8e-05 | 1e-04 | 2e-04 | 0.005 |
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 1e-04 | 3e-04 | 4e-07 | 4e-05 | 7e-05 | 1e-04 | 0.004 | |
Chile | 2574 | 1e-04 | 2e-04 | 7e-06 | 5e-05 | 8e-05 | 2e-04 | 0.002 | |
Colombia | 2095 | 2e-04 | 3e-04 | 2e-06 | 5e-05 | 1e-04 | 2e-04 | 0.003 | |
España | 1787 | 9e-05 | 1e-04 | 6e-06 | 3e-05 | 5e-05 | 1e-04 | 0.001 | |
Perú | 2210 | 2e-04 | 3e-04 | 1e-05 | 7e-05 | 1e-04 | 3e-04 | 0.002 | |
Portugal | 1372 | 1e-04 | 2e-04 | 6e-06 | 3e-05 | 6e-05 | 1e-04 | 0.001 | |
UK | 1997 | 9e-05 | 1e-04 | 3e-06 | 3e-05 | 5e-05 | 8e-05 | 0.002 |
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 1e-04 | 3e-04 | 4e-07 | 4e-05 | 7e-05 | 1e-04 | 0.004 | |
Chile | 2574 | 1e-04 | 1e-04 | 6e-06 | 4e-05 | 7e-05 | 1e-04 | 0.001 | |
Colombia | 2095 | 2e-04 | 3e-04 | 2e-06 | 5e-05 | 1e-04 | 2e-04 | 0.003 | |
España | 1787 | 8e-05 | 1e-04 | 5e-06 | 3e-05 | 5e-05 | 9e-05 | 0.001 | |
Perú | 2210 | 2e-04 | 3e-04 | 1e-05 | 7e-05 | 1e-04 | 3e-04 | 0.002 | |
Portugal | 1372 | 1e-04 | 1e-04 | 5e-06 | 3e-05 | 5e-05 | 9e-05 | 0.001 | |
UK | 1997 | 9e-05 | 1e-04 | 2e-06 | 3e-05 | 5e-05 | 8e-05 | 0.002 |
Pais | N | Mean | SD | Min | Q1 | Median | Q3 | Max | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Argentina | 1931 | 1e-04 | 2e-04 | 3e-07 | 3e-05 | 6e-05 | 1e-04 | 0.003 | |
Chile | 2574 | 1e-04 | 1e-04 | 5e-06 | 4e-05 | 7e-05 | 1e-04 | 0.001 | |
Colombia | 2095 | 2e-04 | 3e-04 | 2e-06 | 5e-05 | 9e-05 | 2e-04 | 0.003 | |
España | 1787 | 8e-05 | 9e-05 | 5e-06 | 3e-05 | 5e-05 | 9e-05 | 0.001 | |
Perú | 2210 | 2e-04 | 3e-04 | 1e-05 | 7e-05 | 1e-04 | 3e-04 | 0.002 | |
Portugal | 1372 | 9e-05 | 1e-04 | 5e-06 | 3e-05 | 5e-05 | 9e-05 | 0.001 | |
UK | 1997 | 8e-05 | 1e-04 | 2e-06 | 2e-05 | 4e-05 | 7e-05 | 0.002 |
A partir de los gráficos se derivan las siguientes conclusiones preliminares:
Incluso dentro de una categoría, existe una gran dispersion de precios, la que parece ser incluso más grande que la diferencia entre paises. Esto implica que una comparación de precios podría ser muy sensible a la elección de los productos de la canasta. Nuestro proceso de recolección de datos considera una regla fija de selección de productos sobre un numero amplio de categorías, lo que alivia esta preocupación.
Aunque en general existen grandes superposiciones entre las distribuciones de precios para distintos países, las distintas métricas sugieren ordenamientos distintos.
Cuando se corrigen los precios por moneda, las diferencias entre paises son más bien moderadas. En este plano, Chile pareciera estar entre los paises con precios relativamente altos, especialmente comparados con los otros países sudamericanos.
Al normlizar por sueldo mediano, los paises latinoamericanos tienden a ser de precios mayores a los paises europeos. No obstante, bajo esta medida Chile no aparece como un pais elativamente caros dentro del contexto latinoaméricano. Este patrón es similar al obtenido, al normalizar por paridad de compra.
El valor del dolar puede tener efectos relevantes en las métrica presentadas, especialmente si consideramos el valor del dolar a Julio 2022. Aunque el valor de las métricas es sensible, el orden se mantiene relativamente inalterado. Cuando sea necesario, se se utilizarán las conversiones de divisas de julio de 2021, que presenta el mayor Adj. \(R^2\).
En la siguiente sección evaluaremos formalmente si los patrones anteriormente descritos se manifiestan al analizar toda la base de precios.
Evaluación por métrica de precios
A continuación se realizarán regresiones para las 3 métricas definidas. En este análisis se considera todos los productos y en el análisis de regresión incluimos efectos fijos por categoría. Junto con las tablas con los coeficientes de la regresión, graficamos los niveles de precios por país.
USD.Enero.2022 | USD.Julio.2022 | USD.Julio.2021 | |
---|---|---|---|
PaisChile | 0.279 (0.133)* | −0.019 (0.126) | 0.337 (0.114)** |
PaisColombia | −0.086 (0.140) | −0.075 (0.132) | 0.404 (0.119)*** |
PaisEspaña | −0.011 (0.145) | 0.084 (0.137) | 0.408 (0.124)** |
PaisPerú | −0.042 (0.138) | 0.075 (0.130) | 0.795 (0.118)*** |
PaisPortugal | 0.360 (0.156)* | 0.438 (0.147)** | 0.733 (0.133)*** |
PaisUK | 1.056 (0.141)*** | 1.197 (0.133)*** | 1.330 (0.121)*** |
Num.Obs. | 13966 | 13966 | 13966 |
R2 | 0.326 | 0.327 | 0.337 |
R2 Adj. | 0.324 | 0.326 | 0.335 |
RMSE | 4.41 | 4.16 | 3.77 |
Estos resultados indican pocas diferencias en los niveles de precios entre los países latinoamericanos, pero que Portugal y UK resultan más caros. Considerando el tipo de cambio de Julio 2022, todos los precios suben pero el alza más marcada se registra en Perú.
USD.Enero.2022 | USD.Julio.2022 | USD.Julio.2021 | |
---|---|---|---|
PaisChile | −1.86e−05 (5.51e−06)*** | −2.69e−05 (5.17e−06)*** | −1.00e−05 (4.88e−06)* |
PaisColombia | 5.10e−05 (5.78e−06)*** | 4.78e−05 (5.43e−06)*** | 6.66e−05 (5.12e−06)*** |
PaisEspaña | −6.38e−05 (6.01e−06)*** | −5.71e−05 (5.64e−06)*** | −3.87e−05 (5.32e−06)*** |
PaisPerú | 9.91e−05 (5.70e−06)*** | 1.01e−04 (5.35e−06)*** | 1.35e−04 (5.05e−06)*** |
PaisPortugal | −4.04e−05 (6.47e−06)*** | −3.48e−05 (6.07e−06)*** | −1.81e−05 (5.73e−06)** |
PaisUK | −5.75e−05 (5.84e−06)*** | −4.94e−05 (5.49e−06)*** | −3.37e−05 (5.18e−06)*** |
Num.Obs. | 13966 | 13966 | 13966 |
R2 Adj. | 0.335 | 0.338 | 0.355 |
RMSE | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
Usando la paridad de compra, el orden de niveles de precios es bastante distinta a la de los precios absolutos. En este caso España, UK y Portugal aparecen como los países más baratos en relación al poder adquisitivo de sus ciudadanos. Los dos más caros en la muestra resultan ser Perú y Colombia, mientras que Chile y la referencia de Argentina en 0, ocupan posiciones intermedias.
USD.Enero.2022 | USD.Julio.2022 | USD.Julio.2021 | |
---|---|---|---|
PaisChile | −5.78e−05 (2.49e−05)* | −9.82e−05 (2.33e−05)*** | −2.48e−05 (2.19e−05) |
PaisColombia | 3.69e−04 (2.61e−05)*** | 3.45e−04 (2.44e−05)*** | 4.25e−04 (2.29e−05)*** |
PaisEspaña | −3.69e−04 (2.72e−05)*** | −3.35e−04 (2.54e−05)*** | −2.47e−04 (2.38e−05)*** |
PaisPerú | 2.77e−04 (2.58e−05)*** | 2.89e−04 (2.41e−05)*** | 4.36e−04 (2.26e−05)*** |
PaisPortugal | −2.00e−04 (2.92e−05)*** | −1.74e−04 (2.73e−05)*** | −9.85e−05 (2.56e−05)*** |
PaisUK | −3.56e−04 (2.64e−05)*** | −3.18e−04 (2.47e−05)*** | −2.38e−04 (2.32e−05)*** |
Num.Obs. | 13966 | 13966 | 13966 |
R2 Adj. | 0.317 | 0.319 | 0.333 |
RMSE | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
Finalmente, para al normalizar por sueldo mediano, el comportamiento es similar a los resultados al evaluar precios normalizados por paridad compra, salvo que ahora Colombia se encuentra en un nivel mayor.
Resumen y Conclusiones
Para resumir los resultados anteriore, se presenta un bump chart donde se ordenan de arriba a bajo los coeficientes obtenidos en cada modelo. Esta ilustración permite comparar el oren de niveles de precio implicado por cada métrica.
Este gráfico resumen varios de los resultados anteriores:
Si miramos el costo absoluto (USD) de canastas de productos en supermercados, los países mas caros son UK y Portugal.
Si miramos el costo relativos a ingresos (PPA o Salario medio), los paises mas caros son Perú y Colombia.
En general, existe un orden inverso si se mira los precios absolutos o si se miran los precios relativos a ingresos. El costo absoluto es mayor en Europa, pero el costo relativo es menor en Europa. España, se escapa un poco a esta lógica, pero podría deberse a la imputación plana de impuestos que aplicamos a toda la canasta.
En general la posición de Chile es intermedia:
- Al mirar precios absolutos es el más caro de los paises latinoamericanos considerados, pero no tan caro como UK o Portugal.
- Al mirar precios relativos, es el más barato de los países latinoamericanos considerados, pero no es tan barato como los paises Europeos.
En general estos resultados son consistentes con otras medidiones internacionales como The Global Economy o Numbeo
¿Es caro Chile?
- En términos absolutos, es caro
comparado con latinoamerica, pero no con respecto a Europa.
- En
relación a poder adquisitivo, es caro comparado con Europa, pero no con
respecto a Latinoamerica.
Acerca
Este análisis resulta a partir de numerosas discusiones informales respecto al precio de los abarrotes en Chile, que indicaban una sensación que en la larga y angosta faja de tierra podrían ser anormalmente altos. La idea original de estudiar el problema es de Marcel Goic (mgoic@uchile.cl). La conceptualización del problema estuvo a cargo de Sofía Correa (scorread@uchile.cl) y Marcel Goic. El diseño de los protocolos de recolección de datos y el trabajo de campo son obra de Felipe Contreras (contrerasbeltranfelipe@gmail.com). Como parte de una tarea del curso, los datos fueron disponibilizados a los estudiantes de Marketing II del Departamento de Ingeniería Industrial. Los resultados de este reporte se basan en el análisis de las alumnas Nadia Decar, Felipe Hernández e Isidora Letelier. La edición final del reporte fue hecha por Marcel Goic, que es el responsable de cualquier error e imprecisión en el documento.