Este trabajo busca profundizar en los determinantes de la demanda de energía eléctrica residencial en Uruguay. Utilizando modelos de demanda ampliados, analiza el efecto sobre el consumo de energía eléctrica de los hogares uruguayos del ingreso per cápita, la composición del hogar, las características de la vivienda, el equipamiento y la participación relativa de seis usos energéticos. Con este fin, se emplean los microdatos de la Encuesta de Demanda y Uso de la Energía Eléctrica del Sector Residencial Urbano realizada para Uruguay en el año 2015. El efecto de los determinantes se estima por MCO para la media de consumo y se comparan estos resultados con los que surgen de la estimación para tres niveles socioeconómicos - bajo, medio y alto-. Asimismo, se estudia su efecto a lo largo de la distribución del consumo a partir del método de regresiones cuantílicas. Este estudio es el primer trabajo en Uruguay que evalúa la demanda de energía eléctrica a lo largo de toda la distribución del consumo a partir del método de regresiones cuantílicas. La existencia de diferencias entre los cuantiles de consumo señala las oportunidades que genera el uso de este método en el análisis de la demanda de energía eléctrica residencial, permitiendo la elaboración de políticas de gestión de la demanda más ajustadas y por tanto, previsiones más precisas. Asimismo, aporta evidencia empírica respecto a la utilidad de emplear modelos de demanda ampliados en el análisis de la demanda de energía eléctrica residencial y resalta la importancia de la incorporación de los usos energéticos.

This research examines the determinants of residential electricity demand for Uruguay. Using extended demand models, it analyses several socio-economic factors affecting households' electricity consumption -per capita income, household composition, housing characteristic, equipment and the relative participation of some energy uses. The data belong to the Demand and Use of Electricity Survey of the Urban Residential Sector carried out for Uruguay in 2015. First, using OLS we estimate the effects of the socio-economic variables for the average consumption and these results are compared with those that arise from the estimation of three socioeconomic levels low, medium and high. In addition, we study the impact of these variables along the distribution of consumption based on the quantile regression method. The results indicate that per capita income, household composition, housing characteristics, air conditioning and heating possession, are important to explain household electricity consumption. With regard to the share of energy uses, it is observed that those associated with thermal comfort, particularly heating, together with cooking, are those with the greatest effect on the consumption of electrical energy. These results vary depending on the household socioeconomic level and its location in the distribution of consumption of electricity. In particular, household composition variables have a greater impact on households with lower electricity consumption, while the variables associated with housing and heating use show a higher effect on high consumption levels. This is the first study that evaluates the electricity demand throughout the consumption distribution based on the quantile regression method for Uruguay. The existence of differences between the quantiles of consumption indicates the benefits of using this method for the residential demand analysis. It also brings information for demand management policies and, therefore, for more accurate forecasts. Furthermore, it provides empirical evidence of extending demand models for residential electricity demand analysis and highlights the importance of the incorporation of energy uses.