Carbon tax: incidence with vertical integration and price regulation

W. Blundell, A. González and JS. Vélez

What we do

  • Use price and contract data on all gas stations operating in Colombia to estimate the incidence of a carbon tax.

    • 4 incidence types: independent (regulated or unregulated) and integrated (regulated or unregulated)

  • Confirm that passthrough rate of carbon tax is higher for vertically integrated gas stations (Bajo-Buenestado & Borrella-Mas, EJ 2022).

    • Provide evidence that their findings interact with other regulatory interventions

En lo que les voy a mostrar usamos datos sobre los precios cobrados por todas las estaciones de servicios que venden gasolina en colombia para estimar la incidencia del impuesto al carbón. La riqueza de nuestros datos es tal que nos permite ver el tipo de contrato que determina la relación entre la estación de servicio y el mayorista (podemos saber que estaciones están verticalmente integradas.)

Además de observar que estaciones están verticalmente integradas usamos el hecho de que algunas estaciones venden gasolina corriente (cuyo precio es regulado) y gasolina extra(cuyo precio no es regulado) para analizar 4 tipos de incidencia del impuesto según el tipo de regulación que enfrenta el bien y según la estructura vertical.

Con esto podemos por una lado confirmar los resultados de este paper más o menos reciente que hasta donde sabemos es el único que ha hecho esto con mejores datos y en con una identificación más robusta.

Pero a la vez que confirmamos los resultados de Bajo y Borrellas lado podemos aportar más a nuestro entendimiento de la incidencia de estos impuestos y como diferentes tipos de políticas pueden complementarse o estorbarse.

Why care?

  • Fossil fuel regulation is all the rage.

  • Regulations sometimes collide.

  • Excise taxes are used to discourage consumption (soft drinks).

  • Tax incidence is affected by vertical structure of market but said incidence interacts with regulations (cap-price regulation)

La regulación de combustibles está de moda porque la quema de combustibles fósiles de lo que llaman fuentes móviles es la principal causa.

Por otro lado nunca se sabe suficiente sobre la interacción de diferentes intervenciones estatales. A veces hay políticas públicas que se complementan pero no es raro encontrar intervenciones que son, sustitutas estratégicas, por llamarlas de alguna manera y que se estorban unas a otras. Y como toda intervención estatal accarrea una pérdida de eficiencia hay que ser muy cuidadosos con la forma en que interactúan diferentes regulaciones.

Si de verdad se quiere usar el impuesto al carbono como una medida para disuadir el uso de carros, es importante que los consumidores reciban todo la carga del impuesto.

Y como vamos a ver la incidencia de este tipo de impuestos depende de la estructura vertical del mercado. Es decir de cómo se relacionen los minoristas con los mayoristas. Pero además y ese es nuestro aporte, la incidencia también depende de otras regulaciones como la regulación de precios máximos a la gasolina.

Our paper among others

We contribute to the following literature strands

  • Passthrough and vertical integration: Hellerstein and Villas-Boas (2010), Hastings (2004), Auer and Shoenle (2016)

  • Tax incidence Muehlegger and Sweeney(2022), Weyl and Fabinger (2013)

  • Carbon abatement

Our main contribution at this stage: point out that the results in Bajo and Borrellas hold only for certain regulatory frameworks.

No voy a gastar mucho tiempo hablando de la literatura pero es claro que hay aportes que podemos hacer a vetas de literatura tan generales como las que estudian el paso de choques desde arriba hacia abajo en la cadena productiva u otras como la literatura que lidian con sobre quien recae un impuesto. En particular creemos que nuestro aporte a la economía ambiental sobre

Regulation and vertical structure

  • The price of premium gasoline is not subject to price ceilings.

  • The price of regular gasoline is capped depending on the type of city

    • cities where stations can set prices freely (25)
    • cities where the price is capped.

So in cities with price caps, stations selling premium and regular gas will face both regulations/decisions.

Para poder continuar necesito contarles un poco de la regulación del sector. Teniendo en cuenta que me voy enfocar en la parte de la regulación que afecta la fijación de precios porque este es un sector en el que la pesada mano del Estado es particularmente pesada.

De los dos tipos de gasolina de los que vamos a hablar, extra y corriente, solo la gasolina corriente está sujeta a precios máximos.

Y la gasolina corriente está sujeta en algunas ciudades pero en otras no (2012).

Lo interesante de esto es que EDS en ciudades con régimen de precio máximo una misma estación se enfrenta a dos regulaciones: cuando vende gasolina corriente como fijar el precio óptimo dada la restricción del precio máximo y cuando vende la gasolina extra como fijar precio sin restricción.

Regulation vertical structure (2)

Using our dataset containing the transactions between stations and wholesalers we can identify two types of stations:

  • Independent stations
  • Integrated stations (owned and operated by the wholesaler)

We will have 4 types of prices: regulated (unregulated) prices at independent stations, regulated (unregulated) prices at integrated stations

Como les decía antes, nosotros vamos a poder hablar de 4 tipos de incidencia del impuesto al carbono. Esos cuatro tipos de incidencia salen del hecho de que hay dos tipos de gasolina: extra cuyo precio no está sujeto a regulación de precio máximo y corriente cuyo precio si está sujeto a precio máximo. Además dada la riqueza de nuestros datos podemos saber si la EDS es operada independientemente o si está integrada verticalmente hacia arriba. De manera que la combinacion de los dos tipos de estaciones y los dos tipos de regulaciones nos permite mirar si el efecto del impuesto pasa de forma distinta para corriente y extra en estaciones independientes y en estaciones integradas.

How is the carbon tax levied

  • Introduced in 2017 as an amount of pesos per ton of CO2. In 2017 it started at (15.000COP or 5.08USD)

    • Updated ever since using the CPI: \(tax_t=tax_{t-1}(\Delta CPI_{t-1}+1)\)

  • Other fuels are taxed but we focus on gasoline.

  • The tax pesos per gallon are determined by the theoretical amount of CO2 emitted after burning it (137COP in 2017).

  • But fuel is mixed with ethanol which is not taxed. So the effective tax depends on the blend (ranges from 4% to 10% in our data).

El impuesto al carbono se introdujo en 2017 como 15 mil pesos por tonelada de gas carbónico emitido. Desde entonces se actualiza con el IPC en febrero de cada año. El impuesto se cobra sobre todos los combustibles: gasolina, acpm, jet fuel, diésel marítimo, etc.

Nos concentramos en gasolina porque, por un lado es el combustible del que tenemos precios y por otro porque como van a ver más adelante, nuestra estrategia depende de comparar gasolina corriente con gasolina extra.

De manera importante nuestros datos tienen mucha variación en la mezcla de alcohol. Alguna de la variación temporal viene de resoluciones que han determinado el nivel de alcohol. Otra variación, de la que no estamos seguros es cross seccional es decir que para un determinado mes observamos differentes mezclas en distintas regiones.

The data

  • All wholesaler-retailer transactions between 2018 and 2012

    • All prices (retail prices and terminal gate prices)
    • Vertical contracts
    • Location of station
    • Brand

Price frequency vary because stations only have to report price changes.

En nuestros datos observamos todas las compras de combustible que las estaciones hacen a los mayoristas entre 2018 y 2022. Además observamos todos los precios que cobran las estaciones y sus costos marginales, es decire el precio que el mayorista les cobra por un galón de gasolina.

Según la regulación colombiana las estaciones de servicio tienen la obligación de reportar el precio durante los primeros 5 días de cada mes y todo cambio que hagan. No sabemos cual es nivel del monitoreo pero yo vivo pendiente de las 12 o 13 estaciones que hay entre mi casa y el Banco y veo que de verdad las estaciones de servicio no cambian precios casi nunca. Esto hace del mercado minorista de gasolina colombiano un outlier en el mundo donde los cambios de precios intradiarios son muy comunes y los cambios intrahora son cada vez más comunes.

En la base de datos de transacciones entre mayoristas y EDS podemos observar el tipo de contrato que determina si una estación es independiente o es operada y propiedad del mayorista.

Sabemos la localización de las estaciones: municipio y dirección y la marca bajo la que operan.

Descriptive statistics

Acá podemos ver las estadísticas descriptivas por los tipos definidos anteriormente: la gasolina corriente cuando la venden estaciones independientes e integradas y la gasolina extra cuando la venden estaciones independientes e integradas. La variación importante viene de acá de la variación en el impuesto a la gasolina. Esta variación tiene dos fuentes. Por una lado las regulaciones han cambiado el porcentaje de ethanol en el combustible , esto nos da variación temporal. Por otro lado en los datos observamos que en periodos determinados tenemos variación cross seccional de la mezcla.


Panel A: Regular gas prices
Independent Integrated
Mean SD Mean SD
Marginal Cost 9048.9 507.9 9032.4 510.1
Price 8969.6 474.5 8785.9 453.7
Tax 138.35 9.8 138.5 9.8
Ethanol mix (%) 8.71 2.18 8.69 2.19
Observations 591680 148264
Stations 1085 158
Panel B: Premium gas prices
Independent Integrated
Mean SD Mean SD
Marginal Cost 9038.1 506.4 9002.4 519.7
Price 12643.7 1497.5 12256.0 1542.0
Tax 138.1 9.6 138.8 9.6
Ethanol mix 8.75 2.16 8.68 2.21
Observations 69513 29106
Stations 624 143

some notes

Correlation tax and price


En este gráfico mostramos la primera evidencia de la diferencia que hace para la incidencia del impuesto que el bien enfrente regulación de precion máximo. Cada punto corresponde al precio promedio para cada nivel de impuesto.

Moviéndonos sobre una fila de izquierda a derecha podemos ver que el efecto que tienen incrementos de impuesto sobre el precio es inferior para la gasolina que se vende bajo un régimen de precio máximo.

Lo que quisieramos mostrar acá usando econometría visual es que además si nos movemos hacia arriba sobre una columna las pendientes son distintas. Pero es demasiado pedirle a este gráfico que no controla por nada.

Theoretical framework

  • Wholesaler: produces a gallon of fuel at marginal cost \(c\) and sells it to stations at a wholesale price \(w\)
  • Station: sells \(q\) gallons to consumers at a retail price \(p\). Faces demand \(D(p)\).
  • Carbon tax: \(\tau\)

The station’s problem

\[\max_p \pi^R=(p-w-\tau)D(p)\]

The wholesaler’s problem

\[\max_w \pi^W=(w-c)D^R(w,\tau)\]

Antes de continuar a la estrategia empirica, dejenme les cuento cual es la teoría que guía los resultados que esperamos.

Esto se basa en un paper de 1950 por Spengler que es el primero que analiza el problema de un monopolio sucesivo que se integra.

Theoretical framework 2

If station and wholesaler are independent


Lema 1: \(\frac{\partial p*(w,\tau)}{\partial w} > 0\) and \(\frac{\partial p*(w,\tau)}{\partial \tau} > 0\)


Lema 2: \(\frac{\partial D^R(w,\tau)}{\partial w} < 0\) and \(\frac{\partial D^R(w,\tau)}{\partial \tau} < 0\)


Lema 3: \(\frac{\partial w^*(c,\tau)}{\partial \tau} < 0\)


If they are integrated: \(\frac{\partial\hat{p}}{\partial \tau} > \frac{\partial p^*}{\partial \tau}\)

En este escenario se puede mostrar que cuando no hay integración vertical el precio óptimo que fija la estación va a ser creciente en el costo marginal y en el impuesto.

La cantidad que vende la estación de servicio al precio óptimo decrece con el costo marginal y con el impuesto.

El precio que cobra el mayorista se reduce cuando aumenta el impuesto.

Pero además se puede mostrar que si se integran el aumento de precios generado por un aumento de impuestos es mayor bajo integración.

Lo que nos falta es obtener los resultados cuando 1) el impuesto se cobra al mayorista y 2) cuando el retailer enfrenta un precio máximo.

Empirical strategy

We leverage the exogenous variation in taxes over time and across regions and the variation of regulation across types of fuel to estimate the rate of carbon tax passthrough.

  • In particular we are interested in the differential effect of being an integrated station selling regulated fuel.


\[ \begin{multline} \log(\text{Price})_{ijmt} = \beta_1 \log(\text{CT})_{ijmt} + \beta_2 \log(\text{MC})_{ijmt} + \beta_3 \text{Int}_{jm} + \beta_4 \text{Reg}_i\\ +\beta_5 \log(\text{CT})_{ijmt} \times \text{Int}_{jm} +\beta_6 \log(\text{CT})_{ijmt} \times \text{Reg}_{i} +\color{blue}{\beta_7} \log(\text{CT})_{ijmt} \times \text{Reg}_{i}\times \text{Int}_{jm} \\ +\beta_8 \log(\text{MC})_{ijmt} \times \text{Int}_{jm} +\beta_9 \log(\text{MC})_{ijmt} \times \text{Reg}_{i} +\beta_{10} \log(\text{MC})_{ijmt} \times \text{Reg}_{i}\times \text{Int}_{jm} \\ +\beta_{11} \text{Int}_{jm} \times \text{Reg}_i + \gamma_j+ \gamma_m + \gamma_t+ \epsilon_{ijmt} \end{multline} \]

Lo que queremos es aprovechar la variación que tenemos en el impuesto (en el tiempo y cross seccional) y la variación que tenemos entre los tipos de gasolina (una cuyo precio es regulado y otra cuyo precio no lo es) para estimar el impacto que cambios del impuesto tienen sobre el precio a los consumidores. De especial interés es el efecto diferencial de que una estación integrada venda extra o corriente.

Identification

Ideally, we’d like exogenous variation of the tax. There might be some threats to said exogeneity:

  1. If the stations can decide the percent of ethanol in the mix, their exposure to the tax would be endogenous.

  2. There might be also unobserved demand/supply shocks that affect integrated stations’ pricing decisions.

  • Threat 1 is not a concern: stations do not decide the mix

  • Threat 2: we attenuate with fixed effects. Moreover, we are basically comparing a station to itself.

Lo que uno quisiera en esta caso es que a las estaciones y los comsbustibles les cayera un impuesto aleatoriamente. Uno comienza a alejarse de este escenario ideal si por una lado las estaciones escogen el porcentaje de mezcla ( y por ende el nivel del impuesto) y por otro si hay choques de demanda u oferta que afecten especifícamente a las estaciones.

La primera amenaza a nuestra identificación no nos preocupa porque por una lado las variaciones temporales han sido determinadas por resoluciones. Las variaciones que vemos en el corte transversal afectan regiones enteras lo cual nos hace pensar que la disponibilidad de alcohol es la que determina la mezcla.

La amenaza dos por un lado la atenuamos con efectos fijos, y por otro al comparar dos bienes vendidos por la misma estacion basicamente estamos quitando todos esos problemas.

Results: all stations


(1) (2) (3) (4) (5)
Tax(log) 1.11*** 1.10*** 1.82*** 1.28*** 1.29***
(0.03) (0.03) (0.19) (0.05) (0.05)
Integrated -0.31 -0.30
(0.20) (0.17)
Regulated 5.79*** 5.78*** 5.89*** 5.88*** 5.88***
(0.13) (0.14) (0.11) (0.12) (0.12)
Tax(log)×Integrated 0.06* 0.06 0.05 0.07** 0.07**
(0.03) (0.04) (0.03) (0.03) (0.03)
Tax(log)×Regulated −1.24*** −1.24*** −1.26*** −1.26*** −1.26***
(0.03) (0.03) (0.02) (0.03) (0.03)
Integrated×Regulated 0.60*** 0.56** 0.56** 0.62*** 0.62***
(0.14) (0.17) (0.15) (0.13) (0.13)
Tax(log)×Integrated×Regulated −0.12*** −0.11** −0.11*** −0.12*** −0.12***
0.03) (0.04) (0.03) (0.03) (0.03)
Share -0.04***
(0.01)
Num. obs. 2081508 2081508 2081508 2081508 2081508
Adj. R2 0.74 0.71 0.84 0.91 0.91
Num. groups: stations 4422 4422 4422
Num. groups: cities 779 779 779
Num. groups: month-year 62 62 62

Tenemos varias especificaciones pero nuestra especificación favorita es la última donde además de controlar por efectos fijos de ciudad, estación y año-mes, tenemos como control la porción del mercado que la estación sirve.

Results: price cap markets


(1) (2) (3) (4) (5)
Tax(log) 1.04*** 1.06*** 1.92*** 1.19*** 1.19***
(0.05) (0.05) (0.14) (0.14) (0.14)
Integrated -0.64* -0.69**
(0.29) (0.23)
Regulated 5.44*** 5.54*** 5.67*** 5.49*** 5.49***
(0.23) (0.27) (0.20) (0.23) (0.23)
Tax(log)×Integrated 0.14* 0.12* 0.13* 0.16** 0.16**
(0.06) (0.06) (0.05) (0.06) (0.06)
Tax(log)×Regulated −1.17*** −1.19*** −1.21*** −1.18*** −1.18***
(0.05) (0.05) (0.04) (0.05) (0.05)
Integrated×Regulated 1.13*** 1.03** 1.06*** 1.22*** 1.23***
(0.33) (0.31) (0.29) (0.32) (0.32)
Tax(log)×Integrated×Regulated −0.23*** −0.21** −0.21*** −0.25*** −0.25***
(0.07) (0.06) (0.06) (0.07) (0.07)
Share -0.01
(0.01)
Num. obs. 743016 743016 743016 743016 743016
Adj. R2 0.62 0.58 0.75 0.89 0.89
Num. groups: stations 2333 2333 2333
Num. groups: cities 661 661 661
Num. groups: month-year 57 57 57

Results: free markets

(1) (2) (3) (4) (5)
Cost(log) 0.93*** 0.94*** 0.83*** 1.05* 1.05*
(0.03) (0.03) (0.24) (0.36) (0.36)
Integrated −2.61*** −2.66***
(0.53) (0.52)
Regulated 6.72*** 6.78*** 6.73*** 6.71*** 6.71***
(0.21) (0.21) (0.23) (0.22) (0.22)
Tax(log) 1.42*** 1.42*** 1.58*** 1.63*** 1.64***
(0.03) (0.03) (0.09) (0.12) (0.12)
Cost(log)×Integrated 0.22*** 0.22*** 0.23*** 0.22*** 0.22***
(0.04) (0.04) (0.04) (0.04) (0.04)
Cost(log)×Regulated −0.07* −0.08** −0.07** −0.07* −0.07*
(0.03) (0.03) (0.03) (0.03) (0.03)
Integrated×Regulated 3.00*** 2.98*** 3.10*** 3.03*** 3.04***
(0.56) (0.56) (0.53) (0.54) (0.55)
Tax(log)×Integrated 0.12** 0.11* 0.11* 0.12** 0.13**
(0.04) (0.05) (0.05) (0.04) (0.04)
Tax(log)×Regulated −1.30*** −1.30*** −1.30*** −1.30*** −1.30***
0.03) (0.04) (0.04) (0.03) (0.03)
Cost(log)×Integrated×Regulated −0.24*** −0.24*** −0.25*** −0.24*** −0.24***
(0.05) (0.05) (0.04) (0.05) (0.05)
Tax(log)×Integrated×Regulated −0.17*** −0.15** −0.16*** −0.17*** −0.17***
(0.03) (0.04) (0.04) (0.03) (0.03)
Share(log) −0.31**
(0.08)
Num. obs. 856789 856789 856789 856789 856789
Adj. R2 0.92 0.89 0.89 0.92 0.92
Num. groups: station 1244 1244 1244
Num. groups: city 17 17 17
Num. groups: year-month 59 59 59

Summary results

Partial tax incidence by type

Summary results (2)

Effective tax incidence by type


Regulated
Yes No
Integrated Yes 0.30 1.77
No 0.34 1.64


Tax incidence is higher for integrated stations only if the good’s price is not regulated.

Robustness checks

  • Out of our 1371 of stations 552 sell only one kind of fuel.

    • We obtain the estimates with the 819 stations that sell both and the results hold.

  • Different brands might be more integrated and have different attitudes towards the rate of tax pass through. In that case the integration variable might be capturing the brand effect.

    • We obtain the estimates with brand fixed effects

Final remarks

  • We have shown that the passthrough rate of the carbon tax is higher when stations are vertically integrated

    • But only when the integrated station sells a good that is not subject to price ceilings

  • Our results hold even when the passthrough rate is obtained with a subsample of markets where stations do not face a price ceiling

    • Suggesting that the more elastic demand for regular gas plays a role
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