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Delgado Castro, R. (2026). Clasificación de patrones de consumo petrolero en 58 países
mediante clúster jerárquico: tendencias globales y contexto de Costa Rica (2019–2023).
Revista Innovación Universitaria, 8, 124-165.
ARTÍCULO ORIGINAL
ISSN: 2953-7606
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Costa Rica
ARTÍCULO ORIGINAL
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CLASIFICACIÓN DE PATRONES DE CONSUMO PETROLERO EN 58 PAÍSES MEDIANTE CLÚSTER
JERÁRQUICO: TENDENCIAS GLOBALES Y CONTEXTO DE COSTA RICA (2019–2023)
CLASSIFICATION OF OIL CONSUMPTION PATTERNS IN 58 COUNTRIES BY HIERARCHICAL
CLUSTER: GLOBAL TRENDS AND CONTEXT OF COSTA RICA (2019–2023)
DOI: https://doi.org/10.64312/v76tz933
Roberto Delgado Castro, Lic.
Universidad Internacional de las Américas
https://orcid.org/0000-0003-3828-9500
San José, Costa Rica
Recibido: 26-12-2025
Aceptado: 02-06-2026
RESUMEN
La presente investigación, de enfoque cuantitativo y alcance exploratorio, tuvo como objetivo
categorizar 58 países incluidos en el Informe Estadístico Anual 2024 de la Organización de Países
Exportadores de Petróleo (OPEP) en grupos homogéneos, según la evolución de su demanda de
petróleo durante el período 2019– 2023, mediante la aplicación del modelo de clúster jerárquico,
con el propósito de identificar patrones globales de consumo energético y aportar elementos de
referencia para el análisis de la política energética de Costa Rica. La metodología se desarrolló en
el entorno estadístico R, utilizando técnicas de análisis multivariado basadas en distancia
euclidiana y el método de enlace de Ward, a partir de una solución óptima de tres clústeres. Los
resultados evidenciaron un elevado desempeño clasificatorio del modelo, con una inercia inter
clase de 94,72 % y una inercia intraclase de 5,28 %, indicando una adecuada separación entre
grupos y una alta cohesión interna. El análisis permitió identificar tres perfiles diferenciados de
demanda petrolera: un grupo de economías con consumo elevado y comportamiento
relativamente estable, un grupo de países con demanda intermedia y mayor sensibilidad a los
ciclos económicos, y un grupo caracterizado por bajos niveles de consumo y alta variabilidad
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relativa. Los hallazgos demuestran que el clúster jerárquico constituye una herramienta robusta
para la clasificación y caracterización de patrones internacionales de consumo petrolero,
permitiendo generar insumos relevantes para la formulación de políticas públicas, la planificación
energética y la evaluación prospectiva de escenarios de demanda en países dependientes de
hidrocarburos como Costa Rica.
PALABRAS CLAVE: clúster jerárquico, demanda de petróleo, análisis multivariado, inercia inter
clase, inercia intraclase.
ABSTRACT
The objective of this research, with a quantitative approach and exploratory scope, was to
categorize 58 countries included in the 2024 Annual Statistical Report of the Organization of
Petroleum Exporting Countries (OPEC) into homogeneous groups according to the evolution of
their oil demand during the period 2019–2023, through the application of the hierarchical
clustering model, with the purpose of identifying global patterns of energy consumption and
providing reference elements for analysis of Costa Rica's energy policy. The methodology was
developed in the statistical environment R, using multivariate analysis techniques based on
Euclidean distance and the Ward's linkage method, from an optimal solution of three clusters.
The results showed a high classification performance of the model, with an interclass inertia of
94,72 % and an intraclass inertia of 5,28 %, indicating an adequate separation between groups
and a high internal cohesion. The analysis identified three differentiated profiles of oil demand: a
group of economies with high consumption and relatively stable behavior, a group of countries
with intermediate demand and greater sensitivity to economic cycles and a group characterized
by low levels of consumption and high relative variability. The findings show that the hierarchical
cluster constitutes a robust tool for the classification and characterization of international
patterns of oil consumption, allowing the generation of relevant inputs for the formulation of
public policies, energy planning and the prospective evaluation of demand scenarios in
hydrocarbon-dependent countries such as Costa Rica.
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KEYWORDS: hierarchical cluster, oil demand, multivariate analysis, interclass inertia, intra-class
inertia.
INTRODUCCIÓN
En el escenario energético mundial contemporáneo, marcado por la volatilidad de los precios del
petróleo (visto como un término general y amplio que incluye petróleo y sus derivados refinados),
las tensiones geopolíticas y la presión internacional hacia la descarbonización, comprender la
dinámica de la demanda global de petróleo es una prioridad estratégica para Gobiernos,
organismos internacionales y empresas privadas. La demanda de petróleo, lejos de ser uniforme,
presenta grandes diferencias entre países, influenciadas por factores como el nivel de desarrollo
económico, el grado de industrialización, la estructura del transporte, las políticas energéticas
implementadas y la capacidad de diversificar fuentes de energía. Ante esta diversidad, analizar la
demanda únicamente a partir de cifras globales o por regiones genera una visión incompleta y,
en muchos casos, distorsionada de la realidad.
El consumo mundial de petróleo es una variable central en los debates sobre crecimiento
económico, cambio climático y seguridad energética. Aunque existen reportes que muestran la
tendencia general al alza del uso de petróleo hasta fechas recientes, también hay señales de
desaceleración causada por factores como políticas climáticas, mejora en la eficiencia energética,
aumento del transporte eléctrico y cambios en los patrones de movilidad postpandemia. (IEA,
2025; IEA, 2023; BP, 2025). Sin embargo, la mayoría de los estudios presentan estas tendencias a
un nivel agregado global o por regiones, generando poca claridad sobre cómo se diferencian entre
países los patrones de demanda a lo largo del tiempo o cuáles subgrupos de países comparten
trayectorias similares de consumo.
En este contexto, surge la necesidad de clasificar los países según cómo ha evolucionado su
demanda de petróleo entre 2019 y 2023, para identificar grupos homogéneos que permitan
reconocer patrones comunes, diferencias estructurales y tendencias emergentes. Por ejemplo,
según el informe Global Energy Review 2025 de la International Energy Agency (IEA), el
crecimiento global de demanda de petróleo se desaceleró en 2024 y aunque la producción de
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derivados para petroquímicos sigue impulsando parte del crecimiento, otras áreas vinculadas al
transporte ya muestran signos de estancamiento o declive. (IEA, 2025).
Estas señales muestran que no todos los países comparten la misma dinámica: algunas economías
podrían haber tenido una curva de demanda estable o creciente, otras podrían estar en declive o
tener crecimientos moderados y algunas podrían haber tenido perturbaciones fuertes debidas a
factores externos como la pandemia, fluctuaciones en precios o políticas ambientales.
En Costa Rica, esta situación se vuelve aún más crítica debido a la ausencia de herramientas
cuantitativas y metodológicas que permitan clasificar de forma homogénea a los países según su
comportamiento en la demanda de petróleo. La falta de instrumentos cuantitativos genera varios
problemas prácticos, a saber:
1. Planeación estratégica insuficiente: Al no conocer a cuál grupo de países pertenece Costa
Rica en términos de demanda de petróleo, es difícil prever la evolución de su consumo y
su relación con tendencias globales.
2. Diseño de políticas públicas poco focalizadas: Sin identificar patrones de comportamiento,
las estrategias de mitigación de la dependencia del petróleo pueden carecer de
efectividad o no responder a la realidad del país.
3. Desventaja en negociaciones internacionales: El desconocimiento de los clústeres globales
limita la posición de Costa Rica en foros y acuerdos internacionales sobre energía y cambio
climático.
4. Falta de información para el sector privado: Empresas de transporte, distribución y
generación energética carecen de insumos para planificar inversiones de largo plazo en
un contexto de transición energética.
En términos estrictos, no existe (al menos públicamente) una única política nacional dedicada
exclusivamente a financiar o coordinar investigación aplicada sobre la demanda de petróleo como
un programa separado. Lo que sí se encuentra es un conjunto de marcos, planes y entidades
públicas cuya finalidad principal es la planificación energética, la regulación o la transición hacia
energías limpias y que incorporan producción de datos, análisis y generación de conocimiento —
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pero no funcionan como un programa de I+D sobre demanda de petróleo centralizado y con
recursos dirigidos exclusivamente a ese fin.
Algunas políticas, planes e instituciones que sí se asocian con la investigación y diagnóstico del
sector energético son las siguientes:
Plan Nacional de Energía (VII Plan Nacional de Energía 2015–2030)
Es el marco rector de la política energética que establece objetivos, líneas de trabajo y la
necesidad de información y planificación del sector; incluye componentes sobre demanda,
eficiencia y planificación que justifican generación de análisis técnicos. Es una fuente clave para
justificar la pertinencia institucional de estudios sobre demanda. De acuerdo con el citado Plan,
el objetivo fundamental consiste en “fomentar las acciones frente al cambio climático global,
mediante la participación ciudadana, el cambio tecnológico, procesos de innovación,
investigación y conocimiento para garantizar el bienestar, la seguridad humana y la
competitividad del país” (MINAE & PNUD, 2015, p. VII).
MINAE (Ministerio de Ambiente y Energía) y sus Estrategias
MINAE publica estrategias (descarbonización e hidrógeno verde) y coordina políticas energéticas;
actúa como actor central que orienta investigación aplicada y estudios técnicos vinculados a la
matriz energética y la transición. Aunque su énfasis es amplio (energía + ambiente), sus
documentos generan marcos y datos relevantes. Es por esto que, en el Plan Nacional de
Descarbonización 2018-2050, presentado por el Gobierno de la República, se establece que
“Costa Rica aspira a ser una economía moderna, verde y libre de emisiones, y a fortalecer su
liderazgo” (Gobierno de Costa Rica, 2019, p. 3).
Programas e Informes Interinstitucionales — Programa Estado de la Nación
(PEN)/Consejo Nacional de Rectores (Conare)
El PEN produce diagnósticos integrados (por ejemplo, sobre uso y gestión de la energía) que
sintetizan evidencia y señales de política; sus informes son referencia para justificar vacíos de
conocimiento y prioridades de investigación. Al respecto, en el capítulo 4 del Informe del
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Programa Estado de la Nación de 2024, se indica que la matriz energética nacional mantiene alta
dependencia de los combustibles fósiles, lo cual se expresa en que en el 2023 el 69,4 % de la
energía consumida en el país se obtuvo de fuentes no renovables como el diésel y las gasolinas,
situación que refleja un patrón insostenible e incrementa la vulnerabilidad ambiental y frente al
cambio climático Consejo Nacional de Rectores & Programa Estado de la Nación, 2024, p. 186).
Reguladores y Agentes Productores de Datos: Autoridad Reguladora de los
Servicios Públicos (Aresep), Refinadora Costarricense de Petróleo (Recope) y
Portales de Datos Abiertos
La Aresep (regulación de tarifas/servicios) y Recope (gestión de suministro y compras de
combustibles) generan información operativa y series (por ejemplo, compras/importaciones,
propuestas de tarifas) que son insumos empíricos directos para estudios de demanda. Aresep
dispone de conjuntos de datos abiertos relacionados con compras de combustible. Estas
instituciones no financian necesariamente investigación académica, pero sí proveen datos
públicos útiles.
En adición a lo anterior, ambas instituciones poseen portales relativamente robustos sobre
acceso a datos abiertos. Aresep posee una plataforma bastante variada para acceder a datos
abiertos de índole tarifarios, clasificado por secciones: autobuses, combustibles, agua,
electricidad, gas y taxis. A su vez, Recope posee una plataforma donde es posible acceder a datos
tales como importaciones de combustibles, precios históricos y presupuestos de la institución.
Aunque hay planes y documentos (Plan Nacional de Energía, estrategias de MINAE, informes del
PEN), no existe un programa público único y visible que controle centralmente la investigación
aplicada y clasificatoria sobre demanda de petróleo, especialmente sobre temáticas de
comparativa internacional. Las instituciones reguladoras y operadoras (Aresep, Recope)
producen datos oficiales que permiten implementar análisis cuantitativos y reproducibles.
Ahora bien, no hay una ausencia absoluta de instrumentos cuantitativos en Costa Rica, pero sí
existe cierta fragmentación de datos y una falta de un marco metodológico estandarizado,
nacional y orientado a clasificar países según su comportamiento en la demanda de petróleo.
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Por lo anterior, hay datos y capacidades (MINAE, Recope, universidades), pero tienden a estar
orientados a balances, políticas y estadísticas sectoriales, no a un marco metodológico
estandarizado (protocolos, pipelines reproducibles y conjuntos de variables estandarizadas) para
clasificar homogéneamente países según comportamiento temporal de demanda. Se concluye,
pues, que falta un marco nacional estandarizado y público (datasets, metodología y código
reproducible) para clasificar países por comportamiento de demanda de petróleo de forma
homogénea. Ese vacío es una oportunidad de investigación y contribución institucional.
Ahora bien, en el país se han desarrollado trabajos e investigaciones académicas tendientes a
estudiar el mercado energético y la demanda de petróleo. Aunque Costa Rica ha sido objeto de
estudios de demanda de combustibles fósiles, no se ha desarrollado, al menos públicamente, una
herramienta cuantitativa aplicada para agrupar homogéneamente a países según
comportamiento de demanda de petróleo. Esto deja una brecha metodológica relevante en la
literatura nacional e internacional.
Por ejemplo, Pérez Molina (2022) aportó un acercamiento hacia una comprensión de los
determinantes de la demanda por combustibles en el país de 1965 a 2019, por medio del cual se
analizó la relación entre ingreso, precios y flota vehicular con la demanda de combustibles.
Adicionalmente, el Banco Central de Costa Rica (BCCR), por medio de su Departamento de
Investigaciones Económicas, desarrolló una validación del modelo de impacto de los precios del
petróleo en el país, en el cual se modeló el impacto macroeconómico de los precios del petróleo
importado en variables nacionales como inflación, balanza comercial y crecimiento.
De conformidad con el contexto anterior, Costa Rica no constituye el objeto principal de
clasificación dentro del estudio, sino un caso de referencia para la interpretación y utilidad
aplicada de los resultados obtenidos. La inclusión del contexto costarricense responde al interés
de evaluar cómo un país con alta dependencia de combustibles fósiles importados, pero con
metas avanzadas de descarbonización, puede utilizar herramientas de análisis multivariado para
realizar benchmarking internacional y comparar su comportamiento energético con economías
que presentan patrones similares de demanda. De esta forma, la investigación busca aportar un
marco metodológico replicable que facilite la formulación de políticas públicas energéticas y el
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análisis estratégico de transición energética en Costa Rica y otros países con características
comparables.
De acuerdo con el escenario anterior, el hecho de no conocer, o por lo menos no tener claridad,
sobre la forma específica en que se comporta actualmente la demanda de petróleo podría
impactar directa o indirectamente en la calidad y eficiencia de las políticas nacionales energéticas
de países y organizaciones a nivel local o internacional
. Por lo tanto, el problema de investigación
se centra en tres pilares:
1. ¿Cómo agrupar a 58 países de forma que los grupos (clústeres) resultantes reflejen
trayectorias similares en su demanda de petróleo entre 2019-2023?
2. ¿Cuáles patrones emergen dentro de esos grupos en cuanto al crecimiento,
desaceleración o caída del consumo y cómo estos patrones se relacionan con variables
contextuales (por ejemplo, nivel de ingreso, grado de industrialización, políticas
climáticas, dependencia del transporte, etc.)?
3. ¿Qué tan efectivos o robustos son esos agrupamientos, en términos de cohesión interna
(inercia intra clase) y separación entre grupos (inercia inter clase)?
El criterio que se tomó en consideración para seleccionar los citados 58 países fue que estos
fueron incluidos en el Informe Estadístico Anual 2024 de la Organización de Países Exportadores
de Petróleo (OPEP), edición No 59, específicamente en el apartado de desglose de datos de
petróleo, según la demanda de dicho producto entre 2019 y 2023. Precisamente, los datos-
insumo de la presente investigación se obtuvieron de la tabla 4.7 de dicho informe.
El objetivo general consistió en categorizar a 58 países en grupos homogéneos según la evolución
de su demanda de petróleo entre 2019 y 2023, mediante la aplicación del modelo de Clúster
Jerárquico, con el fin de identificar patrones de consumo y tendencias a nivel global. De forma
complementaria, se plantearon los siguientes objetivos específicos:
1. Aplicar el método de Clúster Jerárquico para agrupar a los países en función de su
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comportamiento en el consumo de petróleo a través de un dendrograma.
2. Interpretar los grupos obtenidos mediante visualizaciones, identificando tendencias y
patrones relevantes en la evolución de la demanda de petróleo de cada clúster durante el
periodo 2019-2023.
3. Analizar la inercia intra e inter clase para evaluar la cohesión interna de los grupos y la
separación entre clústeres, determinando la efectividad del modelo de clasificación aplicado
a la demanda de petróleo durante el período 2019-2023.
Finalmente, comprender la estructura de estos clústeres tiene un valor estratégico a nivel
geopolítico. La Organización de Países Exportadores de Petróleo (OPEP) y otros actores clave del
mercado global necesitan anticipar cambios en la demanda para ajustar sus estrategias de
producción y precios. De igual forma, los países importadores deben conocer cuáles regiones
dependen más del petróleo para planificar la seguridad de su suministro. Sin esta visión
estructurada, existe el riesgo de sobrestimar o subestimar la demanda futura, lo cual puede
conducir a políticas erráticas y a ineficiencias en la asignación de recursos.
En síntesis, la identificación de agrupamientos en la evolución de la demanda de petróleo entre
países no es un ejercicio meramente académico, sino una necesidad imperiosa en un contexto de
transición energética, volatilidad de mercados y urgencia ambiental. El modelo de Clúster
Jerárquico ofrece un marco analítico sólido para revelar patrones y tendencias que, de otra forma,
permanecerían ocultos, contribuyendo así a una mejor comprensión de la dinámica global y a la
formulación de estrategias más efectivas y sostenibles.
Para efectos de la presente investigación, se utilizará el concepto de petróleo como un término
general y amplio que hace referencia al petróleo refinado como tal y a sus derivados refinados.
Definiciones Operacionales
Con el propósito de evitar ambigüedades conceptuales y garantizar precisión técnica en el
desarrollo de la investigación, se establecen las siguientes definiciones operacionales:
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Demanda de Líquidos del Petróleo y Productos Refinados
En el presente estudio, el término “demanda de petróleo” se utilizará en sentido amplio para
referirse al consumo de líquidos del petróleo y productos refinados derivados del crudo, según la
clasificación empleada en el Informe Estadístico Anual 2024 de la Organización de Países
Exportadores de Petróleo (OPEP). Esta categoría incluye combustibles refinados y derivados
utilizados en transporte, industria, generación energética y actividades comerciales.
Clúster Jerárquico
El Clúster Jerárquico es una técnica de análisis multivariado no supervisado utilizada para agrupar
observaciones con características similares. En esta investigación, el método se emplea para
clasificar países según la evolución temporal de su demanda de líquidos del petróleo y productos
refinados durante el período 2019–2023.
Distancia Euclidiana
La distancia euclidiana corresponde a una medida de similitud utilizada para cuantificar la
proximidad entre países a partir de sus niveles de demanda energética. Cuanto menor es la
distancia entre dos observaciones, mayor es la similitud en su comportamiento temporal.
Método de Ward
El método de Ward es un criterio de agrupamiento jerárquico que busca minimizar la varianza
interna de cada clúster y maximizar la separación entre grupos, favoreciendo la formación de
conglomerados homogéneos y estadísticamente diferenciados.
Inercia Intraclase
La inercia intraclase representa el nivel de dispersión existente dentro de cada clúster. Valores
bajos indican alta cohesión interna entre los países pertenecientes a un mismo grupo.
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Inercia Inter clase
La inercia inter clase mide el grado de separación entre los clústeres obtenidos. Valores elevados
indican que los grupos presentan diferencias sustanciales entre sí.
Diagrama del Proceso de Clustering
El siguiente diagrama muestra el proceso de clustering por utilizar en la presente investigación:
Figura 1
OPEP. Diagrama del proceso de clustering
Finalmente, la investigación adopta un enfoque reproducible en ciencia de datos,
mediante el uso del lenguaje de programación R y procedimientos estadísticos replicables,
favoreciendo la transparencia metodológica y la reutilización del modelo analítico en estudios
energéticos comparativos.
MÉTODOS
Muestra de la Investigación y Proceso de Selección
La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, el cual se fundamentó en la
recolección, procesamiento y análisis de datos numéricos para identificar patrones, relaciones y
variaciones medibles entre los fenómenos estudiados. En este caso, la demanda de petróleo de
58 países entre 2019 y 2023 se analiza mediante técnicas estadísticas multivariadas con el fin de
establecer similitudes y diferencias entre sus niveles de consumo.
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Desde la perspectiva del enfoque cuantitativo, los métodos de clasificación como el Clúster
Jerárquico permiten estructurar los datos de forma objetiva, sistemática y replicable,
favoreciendo la identificación de grupos homogéneos a partir de criterios matemáticos. Tal como
señalan Hernández-Sampieri et al. (2021), el enfoque cuantitativo se sustenta en el uso de
mediciones precisas y procedimientos estandarizados para explicar un fenómeno a partir del
análisis estadístico, lo cual coincide plenamente con la naturaleza de esta investigación.
El estudio, además, utilizó un alcance exploratorio, ya que pretende examinar y caracterizar un
fenómeno poco documentado en términos comparativos: la agrupación de países según la
evolución de su demanda de petróleo en un periodo reciente marcado por variaciones
económicas y energéticas significativas. En investigaciones exploratorias, el objetivo principal es
profundizar en la comprensión inicial del comportamiento de un conjunto de variables, sin partir
necesariamente de hipótesis previas, sino permitiendo que los patrones emergentes orienten el
análisis posterior. De acuerdo con Hernández-Sampieri et al. (2014), este tipo de estudios resulta
especialmente pertinente cuando se busca identificar tendencias iniciales, relaciones potenciales
y estructuras subyacentes en los datos, tal como ocurre con la conformación de clústeres a partir
de series de tiempo energéticas.
La utilización del modelo de Clúster Jerárquico se ajusta adecuadamente a este enfoque, ya que
permite descubrir la organización natural de los países según su comportamiento de consumo,
sin imponer una estructura predefinida. Mediante la interpretación del dendrograma, el análisis
de patrones de evolución y la evaluación de la inercia intra e inter grupos, la investigación se
orienta hacia la generación de conocimiento descriptivo y explicativo preliminar, característico
de los estudios exploratorios. Este proceso no solo facilita la identificación de tendencias globales
y regionales, sino que también puede servir como base para investigaciones posteriores con
alcances correlacionales o explicativos.
Para efectos de la presente investigación, se tomó en cuenta como muestra, del total de todos
los países del mundo, 58 naciones contenidas en la tabla 4.7 de la página 41 de la edición 59 del
Boletín Estadístico Anual de la OPEC de 2024 (en inglés, Annual Statistical Bulletin 2024, 59th
edition). Este informe es de carácter anual, y es emitido por la Organización de Países
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Exportadores de Petróleo (OPEP), por sus siglas en español. La lista de los países seleccionados e
incluidos en el mencionado informe es la siguiente:
Tabla 1
Métodos. Muestra de países estudiados.
Clasificación de los países de la muestra por bloque geográfico y subregión.
Nº
País
Región / Bloque geográfico
Subregión
1
Canadá
América del Norte
Norteamérica
2
Chile
América Latina
Cono Sur
3
México
América Latina
Norteamérica
4
Estados Unidos
América del Norte
Norteamérica
5 Bélgica Europa
Europa
Occidental
6 Francia Europa
Europa
Occidental
7 Alemania Europa
Europa
Occidental
8
Italia
Europa
Europa del Sur
9 Países Bajos Europa
Europa
Occidental
10
Polonia
Europa
Europa Central
11
España
Europa
Europa del Sur
12
Turquía
Europa–Asia
Eurasia
13 Reino Unido Europa
Europa
Occidental
14
Australia
Oceanía
Oceanía
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Nº
País
Región / Bloque geográfico
Subregión
15
Japón
Asia
Asia Oriental
16
Nueva Zelanda
Oceanía
Oceanía
17
Corea del Sur
Asia
Asia Oriental
18
China
Asia
Asia Oriental
19
India
Asia
Asia Meridional
20
Indonesia
Asia
Sudeste Asiático
21
Malasia
Asia
Sudeste Asiático
22
Pakistán
Asia
Asia Meridional
23
Filipinas
Asia
Sudeste Asiático
24
Singapur
Asia
Sudeste Asiático
25
Tailandia
Asia
Sudeste Asiático
26
Vietnam
Asia
Sudeste Asiático
27
Argentina
América Latina
Cono Sur
28
Brasil
América Latina
América del Sur
29
Colombia
América Latina
Región Andina
30
Ecuador
América Latina
Región Andina
31
Venezuela
América Latina
Región Andina
32
Irán
Medio Oriente
Asia Occidental
33
Iraq
Medio Oriente
Asia Occidental
34
Kuwait
Medio Oriente
Golfo Pérsico
35
Qatar
Medio Oriente
Golfo Pérsico
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Nº
País
Región / Bloque geográfico
Subregión
36
Arabia Saudita
Medio Oriente
Golfo Pérsico
37
Siria
Medio Oriente
Asia Occidental
38
Emiratos Árabes
Unidos
Medio Oriente Golfo Pérsico
39
Argelia
África
Norte de África
40 Angola África
África
Subsahariana
41
Congo
África
África Central
42
Egipto
África
Norte de África
43
Guinea Ecuatorial
África
África Central
44
Gabón
África
África Central
45
Libia
África
Norte de África
46 Nigeria África
África
Occidental
47
Sudáfrica
África
África Austral
48
Túnez
África
Norte de África
49 Rusia Europa–Asia
Europa Oriental
/ Asia
50
Azerbaiyán
Europa–Asia
Cáucaso
51
Bielorrusia
Europa
Europa Oriental
52
Kazajistán
Asia Central
Asia Central
53
Turkmenistán
Asia Central
Asia Central
54
Ucrania
Europa
Europa Oriental
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Nº
País
Región / Bloque geográfico
Subregión
55
Bulgaria
Europa
Europa Oriental
56
Croacia
Europa
Europa del Sur
57
Rumania
Europa
Europa Oriental
58 Serbia Europa
Europa
Sudoriental
Nota. Elaboración propia (2026) a partir de los criterios de segmentación geográfica del estudio.
La selección de los 58 países incluidos en la investigación responde a criterios de disponibilidad,
consistencia y representatividad estadística de la información reportada en la edición 59 del
Boletín Estadístico Anual de la OPEC de 2024 (en inglés, OPEC Annual Statistical Bulletin 2024,
59th edition). En conjunto, estas economías concentran la mayor proporción de la demanda
mundial de líquidos del petróleo y productos refinados durante el período analizado,
incorporando tanto economías industrializadas como mercados emergentes, exportadores e
importadores netos de hidrocarburos. Por consiguiente, la muestra seleccionada permite
capturar una representación amplia de las dinámicas macro energéticas globales, favoreciendo la
identificación de patrones estructurales de consumo mediante técnicas de agrupamiento
jerárquico
1
.
Variables de la Investigación
La presente investigación fue exploratoria y de tipología cuantitativa; no hay trabajos académicos
previos en el tema que se estudia e incluye variables de tipo numéricas que fueron analizadas. La
siguiente tabla detalla las variables:
1
Nota: Los 58 países incluidos en la muestra representan la mayor proporción del consumo mundial de líquidos del
petróleo y productos refinados reportado por la OPEP para el período 2019–2023, lo que garantiza una adecuada
representatividad de las tendencias energéticas globales analizadas.
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Tabla 2
Marco metodológico. Variables de investigación.
Datos por Recolectar
La siguiente tabla detalla la información por recolectar, en estrecha relación con las
correspondientes fuentes de datos y el correspondiente método de recolección:
Tabla 3
Marco metodológico. Información por recolectar.
Variable Datos por recolectar Fuente de información
Método de recolección de
datos
Distancia entre países
según su demanda de
líquidos de petróleo y
productos refinados
(2019–2023)
Demanda anual de
petróleo expresada en
miles de barriles diarios
equivalentes para el
período 2019–2023.
Organización de Países
Exportadores de Petróleo
(OPEP). Base de datos
estadística disponible en el
sitio web oficial.
Revisión documental y
búsqueda bibliográfica
digital en fuentes
estadísticas internacionales.
Variable
Tipo de
variable
Enfoque
metodológico
Descripción
Distancia entre países
según su demanda de
líquidos de petróleo y
productos refinados (2019–
2023)
Cuantitativa Cuantitativo
Representa el grado de similitud o
diferencia entre países considerando la
evolución temporal de su demanda de
petróleo. Se calcula mediante medidas
de distancia tales como la euclidiana,
Manhattan o correlacional.
Representación gráfica de
los países según sus
tendencias y patrones de
demanda de líquidos de
petróleo y productos
refinados
Cuantitativa Cuantitativo
Corresponde a la representación visual
de las relaciones de similitud entre
países mediante un dendrograma,
permitiendo identificar agrupamientos
y patrones de consumo.
Inercia intra clúster e inter
clúster del modelo
jerárquico
Cuantitativa Cuantitativo
La inercia intra clúster mide la
variabilidad dentro de cada grupo e
indica su nivel de homogeneidad. La
inercia inter clúster mide la
variabilidad entre grupos y refleja el
grado de separación existente entre
los conglomerados identificados.
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Variable Datos por recolectar Fuente de información
Método de recolección de
datos
Representación gráfica
de los países según sus
tendencias y patrones
de demanda de
líquidos de petróleo y
productos refinados
Demanda anual de
petróleo expresada en
miles de barriles diarios
equivalentes para el
período 2019–2023.
Organización de Países
Exportadores de Petróleo
(OPEP). Base de datos
estadística disponible en el
sitio web oficial.
Revisión documental y
búsqueda bibliográfica
digital en fuentes
estadísticas internacionales.
Inercia intra clúster e
inter clúster del
modelo jerárquico
Demanda anual de
petróleo expresada en
miles de barriles diarios
equivalentes para el
período 2019–2023.
Organización de Países
Exportadores de Petróleo
(OPEP). Base de datos
estadística disponible en el
sitio web oficial.
Revisión documental y
búsqueda bibliográfica
digital en fuentes
estadísticas internacionales.
Procesamiento de la Información
Una vez obtenida la información de las variables mencionadas, se llevará a cabo el siguiente
procedimiento para el procesamiento de esta:
1. Recolección de datos.
2. Construcción de la base de datos de las demandas anuales de petróleo de los países
seleccionados, en miles de barriles diarios equivalentes.
3. Desarrollo del Método de Clúster Jerárquico (CJ). Para esta tarea se utilizará el paquete
de código abierto para el lenguaje de programación R denominado DiscoveR (Exploratory
Data Analysis System), desarrollado por el Dr. Oldemar Rodríguez Rojas, fundador y CEO
del Programa Iberoamericano de Minería de Datos (PROMiDAT).
Datos Recolectados
La siguiente tabla, de conformidad con la tabla 4.7 de la página 41 del Informe denominado como
2024, OPEC Annual Statistical Bulletin, 59th edition, por sus siglas en inglés, muestra la demanda
anual de petróleo de los 58 países incluidos en la muestra de investigación:
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Tabla 4
OPEP. Demanda anual de petróleo de 58 países (miles de barriles diarios equivalentes) 2019 al
2023.
País
2019
2020
2021
2022
2023
Canadá
2558
2201
2283
2410
2454
Chile
362
331
361
406
405
México
1966
1626
1631
1747
1737
Estados Unidos de América
20403
18049
19753
20160
20362
Bélgica
644
562
624
605
585
Francia
1691
1425
1538
1548
1554
Alemania
2355
2148
2134
2175
2052
Italia
1255
1033
1160
1261
1246
Holanda
901
859
853
843
871
Polonia
698
660
698
724
722
España
1328
1088
1192
1289
1269
Turquía
987
921
974
1013
1077
Reino Unido
1578
1222
1256
1376
1396
Australia
1151
990
1013
1064
1123
Japón
3733
3335
3394
3336
3289
Nueva Zelanda
181
150
147
151
154
Corea del Sur
2596
2448
2555
2527
2452
China
14002
14269
15471
15047
16360
India
4994
4510
4772
5137
5342
Indonesia
1856
1622
1786
1922
1997
Malasia
786
680
772
799
813
Pakistán
470
425
469
491
482
Filipinas
449
378
454
489
529
Singapur
1410
1339
1376
1411
1443
Tailandia
1456
1330
1347
1458
1483
Vietnam
454
407
431
499
523
Argentina
709
597
683
724
734
Brasil
3236
3071
3207
3245
3346
Colombia
348
292
341
368
384
Ecuador
271
225
235
247
259
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País
2019
2020
2021
2022
2023
Venezuela
367
188
232
272
336
Irán
1838
1692
1777
1793
1840
Iraq
716
550
621
828
934
Kuwait
460
461
462
469
457
Qatar
342
292
321
344
370
Arabia Saudita
3139
2927
2966
3172
3275
Siria
127
123
124
127
123
Emiratos Árabes Unidos
899
828
916
958
1022
Argelia
430
383
418
431
472
Angola
175
146
144
152
172
Congo
9
7
7
8
8
Egipto
834
760
786
862
851
Guinea Ecuatorial
5
5
5
5
5
Gabón
48
42
45
45
46
Libia
214
183
186
192
200
Nigeria
470
466
495
518
484
Sudáfrica
654
595
622
623
637
Túnez
113
87
84
93
81
Rusia
3568
3387
3615
3752
3841
Azerbaiyán
123
106
107
109
114
Bielorrusia
141
127
188
180
180
Kazajistán
293
285
292
296
299
Turkmenistán
161
150
188
192
198
Ucrania
286
231
250
184
188
Bulgaria
124
118
128
133
131
Croacia
113
106
117
119
120
Rumania
202
188
202
210
215
Serbia
104
93
101
101
105
Nota. Fuente: Portal OPEP. Informe Estadístico Anual 2024.
Unidad: cantidad mostrada en miles de barriles diarios equivalentes.
De acuerdo con la Tabla 4, el siguiente gráfico visualiza la demanda de petróleo por país del 2019
al 2023:
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Figura 2
OPEP. Demanda anual de petróleo de 58 países (miles de barriles diarios) 2019 al 2023.
Nota. Fuente: Portal OPEP. Informe Estadístico Anual 2024. Unidad: cantidad mostrada en miles
de barriles diarios.
El gráfico 1 muestra el comportamiento agregado de la demanda energética durante el período
analizado. Se observa una contracción significativa en 2020 asociada a la pandemia de COVID-19,
seguida de una recuperación progresiva entre 2021 y 2023, aunque con diferencias estructurales
entre economías y regiones. Además, se visualiza a Estados Unidos y China como las dos grandes
economías que demanda la mayor cantidad de petróleo en el mundo.
RESULTADOS
De acuerdo con el apartado anterior referente al procesamiento de la Información, el
procedimiento por seguir respecto al tratamiento de los datos recolectados será el siguiente:
1. Recolección de datos.
2. Construcción de la base de datos de las demandas anuales de petróleo de los países
seleccionados, en miles de barriles diarios equivalentes.
3. Desarrollo del Método de Clúster Jerárquico (CJ). Para esta tarea se utilizará el paquete
en el lenguaje de programación R denominado como DiscoveR (Exploratory Data Analysis
System).
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
Demanda anual en millones de barriles
País
2023
2022
2021
2020
2019
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Construcción de la Base de Datos de las Demandas Anuales de Petróleo de los Países
Seleccionados en Miles de Barriles Diarios Equivalentes
La tabla 4 muestra los datos de demanda anual de petróleo de los 58 países de la muestra de
investigación.
Desarrollo del Método de Clúster Jerárquico (CJ)
Parámetros generales
1. Método para la distancia: Euclidean.
2. Método secundario: Ward.
3. Cantidad de clústeres: 3.
La Inercia
La siguiente imagen muestra la inercia inter clase y la inercia intra clase, una vez ejecutado el
método de Clúster Jerárquico:
Figura 3
DiscoveR. Clúster Jerárquico. Inercias.
Nota. Fuente: DiscoveR. Exploratory Data Analysis System. R package version
3.1.7, <https://CRAN.R-project.org/package=discoveR>, con datos oficiales de la página de OPEP.
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La imagen anterior muestra la descomposición de la inercia total del modelo de Clúster Jerárquico
aplicado a la demanda de petróleo (2019–2023). Se observa que la inercia total alcanza un valor
de 285 (100%), de la cual 269.96 unidades corresponden a la inercia inter clase (94,72%) y
únicamente 15,04 unidades a la inercia intra clase (5,28%). Esta distribución indica que la mayor
parte de la variabilidad total se explica por las diferencias entre los clústeres y no por la dispersión
interna dentro de cada grupo.
En términos metodológicos, esto sugiere que la partición obtenida presenta una alta separación
entre conglomerados y una elevada homogeneidad interna, lo que respalda la efectividad del
modelo jerárquico para clasificar a los 58 países según la evolución de su demanda de petróleo.
Desde una perspectiva sustantiva, el resultado evidencia que los grupos identificados capturan
patrones diferenciados y estructuralmente consistentes en el comportamiento del consumo
energético durante el período analizado.
El Dendrograma
La siguiente imagen muestra el Dendograma, una vez ejecutado el método de Clúster Jerárquico:
Figura 4
DiscoveR. Clúster Jerárquico. Dendograma.
Nota. Fuente: DiscoveR. Exploratory Data Analysis System. R package version
3.1.7, <https://CRAN.R-project.org/package=discoveR>, con datos oficiales de la página de OPEP.
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El dendrograma presentado evidencia la estructura jerárquica de similitud entre los 58 países
según la evolución de su demanda de petróleo durante el período 2019–2023. Al aplicar un punto
de corte alrededor de la distancia indicada por la línea discontinua, se identifican tres grandes
conglomerados diferenciados por colores. El clúster superior (en rojo) agrupa economías de
mediana a alta demanda y de moderado a alto peso estructural en el consumo global —como
India, Rusia y Arabia Saudita— que comparten trayectorias de consumo elevadas y patrones
relativamente similares ante la contracción de 2020 y la posterior recuperación. El clúster
intermedio (en celeste) reúne países con niveles medios a bajos de consumo y comportamientos
más heterogéneos, donde se observan economías emergentes y desarrolladas con dinámicas de
recuperación moderada o crecimiento estable. Finalmente, el clúster inferior (en verde)
concentra países con mayor volumen relativo de demanda o con variaciones más contenidas en
el período analizado, con Estados Unidos y China. La altura de las fusiones refleja la distancia
entre grupos, mostrando una clara separación entre los grandes consumidores y el resto de las
economías, lo cual respalda la existencia de patrones estructuralmente diferenciados en la
evolución del consumo petrolero global.
El Mapa 2D
La siguiente imagen muestra el mapa de distribución de los clústeres en dos dimensiones, una
vez ejecutado el método de Clúster Jerárquico:
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Figura 5
DiscoveR. Clúster Jerárquico. Mapa de distribución de clústeres.
Nota. Fuente: DiscoveR. Exploratory Data Analysis System. R package version
3.1.7, <https://CRAN.R-project.org/package=discoveR>, con datos oficiales de la página de OPEP.
La figura corresponde al plano factorial (Dim.1 vs. Dim.2) derivado de la representación del
Clúster Jerárquico, donde se proyectan los países junto con los vectores de las variables
correspondientes a la demanda anual de petróleo (2019–2023). Se observa que la Dimensión 1
explica prácticamente la totalidad de la variabilidad (≈99,9%), lo que indica que el principal eje de
diferenciación entre países está asociado al nivel global de consumo durante el período analizado.
Los vectores de los años apuntan en una dirección similar y con ángulos pequeños entre sí, lo cual
evidencia una alta correlación temporal en la demanda: los países que consumen más en un año
tienden a mantener niveles relativamente altos en los demás.
El Clúster 1 (rojo) se ubica en la zona positiva del eje principal, representando economías con
mayores niveles de consumo y trayectorias más intensas; el Clúster 2 (celeste) se concentra cerca
del origen, reflejando países con demanda moderada y menor variabilidad; mientras que el
Clúster 3 (verde) muestra puntos más alejados y dispersos, indicando casos atípicos o con
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patrones extremos respecto al conjunto (mayores niveles de consumo). En conjunto, la gráfica
confirma que la estructura de agrupamiento está fuertemente determinada por la magnitud del
consumo y no por cambios drásticos en la tendencia relativa entre años, lo que sugiere estabilidad
estructural en los patrones de demanda de petróleo durante 2019–2023.
DISCUSIÓN
El dendrograma obtenido con el método de Ward y distancia euclidiana evidencia una estructura
jerárquica clara en la evolución de la demanda de petróleo de los 58 países (2019–2023). La
solución óptima de tres clústeres se justifica por:
Alturas de fusión significativamente mayores en los niveles superiores.
Ramas internas compactas y bien definidas.
Coherencia con los valores de inercia (94.72% inter / 5.28% intra).
El dendrograma revela una separación jerárquica progresiva en la que los países se agrupan
inicialmente en pares o pequeños subgrupos con patrones muy similares de consumo, para luego
fusionarse en ramas mayores conforme disminuye el nivel de similitud. El punto de corte
horizontal se sitúa en un nivel en el que se relaciona con los siguientes elementos:
Las distancias de fusión entre grupos son notablemente mayores en comparación con
fusiones previas.
El hecho de presentar más clústeres no añade información relevante (sobre
diferenciación).
Presentar menos clústeres implica una pérdida notable de estructura y aumenta la
heterogeneidad dentro de los grupos.
Las fusiones tempranas dentro de cada grupo indican alta similitud interna, mientras que las
fusiones tardías entre grupos confirman diferencias estructurales importantes en los patrones de
consumo. El hallazgo clave en esta sección se sitúa en el hecho de que existen tres conglomerados
naturales claramente diferenciados según nivel y comportamiento de la demanda. La implicación
para los mercados internacionales radica en que la estructura del consumo mundial de petróleo
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no es homogénea, responde a tipologías energéticas diferenciadas que pueden analizarse como
bloques estratégicos para estudios de mercado, planificación energética o análisis geoeconómico.
Ahora bien, las visualizaciones (dendrograma, perfiles promedio y gráfico de inercias) permiten
caracterizar tres patrones globales, a saber:
1. Clúster 1 (demanda alta y estable/creciente): Países con consumo estructuralmente
elevado, recuperación rápida post-2020 y baja volatilidad. Representan economías de
gran escala industrial y fuerte dependencia energética y alta influencia en la demanda
mundial. En este clúster se sitúan Estados Unidos y China. Las características principales
del clúster son las siguientes:
Nivel alto o muy alto de consumo en todo el periodo.
Patrón estable o ligeramente creciente entre 2019 y 2023.
Baja volatilidad anual.
Representa economías con gran actividad industrial, transporte intensivo, y fuerte
dependencia energética.
2. Clúster 2 (demanda media y fluctuante): economías intermedias con mayor sensibilidad
a choques externos y patrones menos estables. Es un grupo más dinámico y
potencialmente más sensible a políticas energéticas La composición del clúster incluye
países como Rusia, Arabia Saudita, Corea del Sur, Brasil y México. Las características
principales son las siguientes:
Consumo intermedio (no tan alto como el Clúster 1, no bajo como el 3).
Variaciones moderadas o fluctuaciones cíclicas entre años.
Un comportamiento menos estable, con oscilaciones en 2020– 2022.
Se observa recuperación, pero no necesariamente sostenida.
3. Clúster 3 (demanda baja y estable/decreciente): Países con consumo reducido,
variaciones mínimas y menor exposición a ciclos globales. Evidencian un impacto limitado
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en la demanda global agregada. La composición del clúster incluye países como Rumania,
Algeria, Bulgaria y Argentina. Las características principales son las siguientes:
Niveles bajos de demanda de petróleo durante todo el periodo.
Patrones estables, ligeramente descendentes o con variaciones mínimas.
Evolución lineal con pocos cambios interanuales.
Poca sensibilidad a choques globales.
En síntesis, la interpretación de los tres clústeres revela patrones claramente diferenciados en la
evolución de la demanda de petróleo entre 2019 y 2023. Las visualizaciones confirman la
existencia de un primer grupo conformado por países con demanda alta y estable, un segundo
grupo caracterizado por niveles intermedios y mayor fluctuación, y un tercer grupo formado por
países con baja demanda y tendencias estables o decrecientes. Estos patrones reflejan diferencias
estructurales en el tamaño de las economías, la industrialización, los patrones de movilidad, y el
grado de transición energética. En conjunto, el análisis visual permite identificar tres tipologías
globales de consumo de petróleo y cumple satisfactoriamente con el objetivo específico de
interpretar los clústeres obtenidos.
Ahora bien, los indicadores de inercia confirman la robustez de la clasificación:
Inercia inter clase: 94,72%: Alta separación entre grupos.
Inercia intra clase: 5,28%: Alta cohesión interna.
Número de clústeres: 3: Explica casi la totalidad de la variabilidad.
Estos valores indican que la mayor parte de la variabilidad en la demanda de petróleo se explica
por diferencias entre los tres grupos y no por dispersión interna. En este punto el hallazgo clave
más relevante se sitúa en el hecho de que el modelo jerárquico presenta excelente capacidad de
discriminación y cohesión. Lo anterior implica que la segmentación obtenida no es un artefacto
estadístico, sino una representación estructural consistente del comportamiento energético
global en el período analizado. Esto proporciona una base empírica sólida para análisis
comparativos, formulación de políticas energéticas diferenciadas y proyecciones de demanda.
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La inercia inter clase representa la proporción de variabilidad total que se explica por la
separación entre los clústeres. Un valor tan elevado (94,72%) implica lo siguiente:
Los tres clústeres formados están claramente diferenciados entre sí.
Existe una alta heterogeneidad global en los patrones de consumo de petróleo de los 58
países y esta heterogeneidad se logra capturar eficazmente mediante la estructura
jerárquica.
El método de Ward + distancia euclidiana generó una partición que maximiza la distancia
entre grupos, lo cual es consistente con los objetivos del método.
La inercia intraclase mide la variabilidad dentro de cada grupo, es decir, cuánto se parecen entre
sí los países que pertenecen al mismo clúster. El valor obtenido (5,28%) es extremadamente bajo,
lo que implica lo siguiente:
Los países dentro de cada grupo son muy homogéneos en su evolución del consumo de
petróleo.
Cada clúster presenta cohesión interna elevada, es decir, los perfiles de consumo dentro
de cada grupo comparten características muy similares.
El número de tres clústeres fue apropiado, ya que agregar más grupos probablemente
produciría clústeres redundantes o simplemente subdividiría estructuras ya homogéneas.
Los resultados sugieren que el modelo jerárquico aplicado es muy efectivo para este conjunto de
datos. La siguiente tabla muestra los tres criterios principales de evaluación del modelo, en
relación con los resultados de las inercias:
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Tabla 5
Clúster Jerárquico. Evaluación general del modelo.
Indicador
Valor
Interpretación
Inercia inter clase 94,72 %
Indica una elevada separación entre los
conglomerados identificados, evidenciando
diferencias significativas entre los grupos de países.
Inercia intra clase 5,28 %
Refleja una alta homogeneidad dentro de cada
conglomerado, lo que sugiere una adecuada cohesión
entre los países pertenecientes a un mismo grupo.
Número de clústeres 3
Solución óptima que permite explicar la mayor parte
de la variabilidad presente en los datos analizados.
Nota. Fuente: DiscoveR. Exploratory Data Analysis System. R package version
3.1.7, <https://CRAN.R-project.org/package=discoveR>, con datos oficiales de la página de OPEP.
En síntesis, los valores de inercia inter e intraclase indican que el modelo de Clúster Jerárquico
aplicado presenta una excelente capacidad de clasificación. La inercia inter clase del 94,72%
evidencia que la mayor parte de la variabilidad en la demanda de petróleo entre 2019 y 2023 se
explica por las diferencias entre los clústeres, lo que confirma la existencia de patrones
claramente diferenciados de consumo energético entre los países. Asimismo, la inercia intraclase
del 5,28% muestra que los países dentro de cada grupo presentan comportamientos
homogéneos, lo que valida la cohesión interna de los clústeres identificados y respalda la
pertinencia de la solución de tres grupos.
Hallazgos y Recomendaciones
Los principales hallazgos de la investigación son los siguientes:
Existencia de Patrones de Consumo Diferenciados Entre los Países
El modelo de Clúster Jerárquico identificó agrupamientos claramente diferenciados, lo que
confirma que los países no evolucionan de manera homogénea en términos de demanda de
petróleo. Los clústeres definidos reflejan:
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Economías altamente consumidoras y estables: países donde el nivel de demanda es
elevado y muestra poca variación interanual.
Economías de consumo medio y fluctuante: consumo moderado, con incrementos o
reducciones vinculados a factores coyunturales (recuperación económica, pandemia,
políticas energéticas).
Economías de consumo bajo: países con niveles mínimos de demanda, con cambios poco
significativos en el tiempo.
Esta diferenciación confirma que la estructura del mercado petrolero global continúa
fuertemente segmentada.
Inercias
Los valores de inercia obtenidos, 94,72% de inercia inter clase y 5,28% de inercia intra clase,
indican que la mayor parte de la variabilidad total en la demanda de petróleo puede explicarse
por las diferencias entre los clústeres, mientras que la variabilidad dentro de cada grupo es
mínima. Esto confirma que el modelo produjo una clasificación altamente efectiva, con clústeres
bien separados y homogéneos, coherente con la estructura observada en el dendrograma.
Patrones de Consumo
El análisis de los perfiles de consumo extraídos de la base de datos evidencia que la distribución
global presenta una fuerte asimetría: países como Estados Unidos (20 403 miles de barriles diarios
en 2019), China, India, Japón y Rusia concentran una proporción significativa del consumo
mundial, mientras que un número considerable de países mantiene niveles de uso bajos o muy
bajos, frecuentemente inferiores a 300 millones de barriles diarios. Este contraste está
directamente relacionado con la formación de los tres clústeres identificados.
Clúster 1: Países de Demanda Alta y Estable/Creciente.
Este grupo reúne a los países con los niveles de consumo más elevados, y cuya demanda muestra
estabilidad o crecimiento moderado entre 2019 y 2023. Estados Unidos constituye el caso más
representativo, con un descenso notable en 2020 (efecto pandemia), pero con recuperación
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sostenida posterior. Las visualizaciones muestran curvas consistentes, con variaciones
relativamente suaves, lo cual refleja economías altamente industrializadas, con grandes sectores
de transporte e infraestructura que dependen estructuralmente del petróleo. Este clúster ejerce
una influencia determinante sobre la dinámica energética mundial.
Clúster 2: Países con Demanda Media y Fluctuaciones Moderadas.
Los países de demanda intermedia exhiben curvas con oscilaciones más marcadas entre años,
especialmente entre 2020 y 2022. Ejemplos típicos incluyen México, Brasil, Bélgica y economías
emergentes con niveles industriales diversificados. Este clúster representa economías en
transición que experimentan variaciones más sensibles a factores económicos, políticos o
logísticos, lo que se refleja en movimientos ascendentes y descendentes a lo largo del periodo
analizado. Aunque en promedio muestran recuperación postpandemia, esta no es tan uniforme
como la del Clúster 1.
Clúster 3: Países con Demanda Baja y Tendencia Estable o Decreciente.
Este grupo agrupa a países cuyos niveles de consumo son bajos de forma estructural, como
Ecuador, Chile y Pakistán, economías caribeñas o africanas, y otros países pequeños o con menor
grado de industrialización. Sus curvas presentan muy poca variación interanual y, en algunos
casos, incluso ligeras disminuciones después de 2021. Este patrón puede asociarse tanto a
economías pequeñas, como a procesos de transición energética temprana o simplemente una
baja dependencia del petróleo dentro de su estructura económica.
Conformación Clara de Clústeres
La ejecución del modelo de Clúster Jerárquico generó la conformación de tres clústeres
claramente definidos:
1) Clúster 1: Países de muy alta demanda y dinámica estable.
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2) Este grupo lo conforman los países que registran los mayores niveles absolutos de
consumo de petróleo (decenas de miles de barriles diarios), entre ellos Estados Unidos y
China.
3) Clúster 2: Países de demanda media con fluctuaciones moderadas.
4) El segundo grupo reúne a economías con una demanda intermedia, típicamente entre
varios cientos y pocos miles de barriles diarios. Aquí se ubican países como Canadá,
México, Brasil, España, Corea del Sur y otros de similar nivel de consumo.
5) Clúster 3: Países de baja demanda y alta variabilidad relativa.
6) El tercer clúster agrupa a países con niveles de consumo bajos (frecuentemente por
debajo de 200 o 300 mil barriles diarios). Incluye economías pequeñas, países en
desarrollo y naciones con menor industrialización o dependencia del petróleo.
El periodo 2019–2023 Estuvo Marcado por Shocks y Transiciones
Los resultados muestran que la evolución de la demanda de petróleo durante este periodo estuvo
influenciada por tres grandes fenómenos:
Pandemia de COVID-19 (2020–2021): se observa una reducción generalizada, más
pronunciada en economías de alto consumo.
Recuperación económica 2022: incrementos importantes en la mayoría de los clústeres,
especialmente los de consumo medio.
Transición energética y políticas ambientales: las economías industrializadas presentan
una tendencia a la estabilización o reducción, mientras que países en desarrollo muestran
aumentos paulatinos.
Los clústeres muestran trayectorias temporales coherentes. Este contexto explica parte de las
similitudes internas de cada clúster. El análisis de las tendencias internas de cada grupo confirma
lo siguiente:
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Clúster de alta demanda: mantiene niveles elevados de consumo, con ligeras variaciones
atribuibles a restricciones productivas y movilidad durante la pandemia.
Clúster de demanda media: presenta las mayores fluctuaciones, evidenciando sensibilidad
económica y energética.
Clúster de baja demanda: se mantiene prácticamente constante, lo que refleja
limitaciones estructurales y menor peso en el mercado global.
Esta interpretación coincide con el dendrograma y las medidas de distancia obtenidas en el CJ.
La Tipología Generada Puede Apoyar Decisiones en Política Energética
La categorización resultante ofrece valor aplicado de alto valor para diferentes instancias:
Gobiernos y organismos pueden identificar pares comparables para diseñar o evaluar
políticas de transición energética.
El análisis temporal facilita comprender el impacto de crisis globales en el consumo.
Las empresas del sector energético pueden detectar patrones de crecimiento o
estancamiento en regiones específicas.
Esta utilidad práctica refuerza la pertinencia del método utilizado.
Impacto de la Demanda Mundial de Vehículos Eléctricos en el Mercado del Petróleo
El crecimiento acelerado de la demanda mundial de vehículos eléctricos constituye uno de los
factores estructurales que más influirá en la evolución del mercado petrolero en las próximas
décadas. Aunque el análisis realizado en esta investigación se centra en la demanda histórica de
petróleo entre 2019 y 2023, la incorporación de la tendencia global hacia la electrificación del
transporte permite proyectar escenarios donde el consumo de combustibles fósiles muestra
señales de desaceleración, especialmente en economías de alto ingreso.
La expansión de los vehículos eléctricos ejerce presión a la baja sobre la demanda de petróleo por
varias vías:
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Reducción directa en el consumo de gasolina y diésel, debido a que el sector transporte
representa más del 55% del uso mundial de petróleo.
Diversificación de matrices energéticas, donde un mayor uso de fuentes renovables
sustituye la combustión fósil en movilidad.
Políticas ambientales más estrictas, que impulsan incentivos para el uso de vehículos
eléctricos y desincentivos para vehículos térmicos.
Economías de escala y avances tecnológicos, que reducen el costo total de propiedad de
los vehículos eléctricos, acelerando su adopción.
Sin embargo, el impacto no será uniforme. Los países agrupados en clústeres de alta demanda
petrolera podrían experimentar una transición más lenta debido a su infraestructura, tamaño de
flotas y dependencia del petróleo. En contraste, muchos países del clúster de demanda media,
especialmente aquellos con políticas agresivas de descarbonización, podrían registrar
reducciones marcadas en los próximos diez a quince años.
En síntesis, el auge de los vehículos eléctricos no implica un colapso inmediato del mercado
petrolero, pero sí un cambio estructural que transformará gradualmente la curva de demanda
mundial. Esto sugiere que, en el mediano plazo, la industria petrolera enfrentará un escenario de
crecimiento ralentizado, estabilización o reducción, dependiendo de la velocidad de adopción de
tecnologías limpias y de la capacidad de los países para adaptarse al nuevo paradigma energético.
Para los tomadores de decisiones, este cambio representa tanto un riesgo como una oportunidad
para diversificar, modernizar y reorientar su política energética.
La Realidad Energética de Costa Rica Frente a la Demanda Mundial de Petróleo
La realidad energética de Costa Rica presenta particularidades que la distinguen
significativamente del contexto mundial, especialmente en lo relativo al consumo y la
dependencia del petróleo. Mientras que la tendencia global, incluyendo las tres tipologías de
países identificadas en el análisis de clústeres de la presente investigación, se caracteriza por una
fuerte dependencia de los combustibles fósiles para el transporte, la industria y la generación
eléctrica, Costa Rica destaca por su matriz eléctrica altamente renovable, donde más del 98% de
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la electricidad proviene históricamente de fuentes limpias como la hidroeléctrica, eólica,
geotérmica y solar.
Sin embargo, esta fortaleza coexiste con una dependencia casi absoluta del petróleo en el sector
transporte, responsable de más del 65% del consumo energético nacional. Esta contradicción,
electricidad limpia, pero movilidad fósil, ubica a Costa Rica en una posición intermedia dentro del
panorama global: no pertenece al grupo de países con fuerte demanda petrolera, pero tampoco
en el de aquellos que han logrado reducir sustancialmente su consumo mediante electrificación
acelerada del transporte.
Comparado con la realidad mundial, donde muchos países enfrentan compromisos climáticos
crecientes y presiones para diversificar sus matrices energéticas, Costa Rica posee ventajas
estratégicas como las siguientes:
Base eléctrica renovable consolidada, lo que facilita una transición hacia la movilidad
eléctrica con menores costos marginales.
Marco institucional robusto en materia ambiental, que le permite adoptar políticas
agresivas de descarbonización.
Menor vulnerabilidad ante volatilidades globales del precio del petróleo, en comparación
con economías altamente dependientes.
No obstante, su dependencia del petróleo para transporte lo mantiene expuesto a las tendencias
globales, donde factores como la electrificación mundial del parque vehicular, las tensiones
geopolíticas y las dinámicas de oferta y demanda impactan directa e inmediatamente en la factura
energética nacional.
En síntesis, Costa Rica posee las condiciones estructurales para convertirse en un referente de
transición energética en América Latina, pero para ello deberá acelerar la adopción de vehículos
eléctricos, modernizar su infraestructura de recarga y reducir la dependencia del petróleo en
sectores clave. En comparación con el contexto mundial, Costa Rica no se caracteriza por una alta
demanda de petróleo, pero sí por una vulnerabilidad específica en transporte que puede
mitigarse mediante políticas sostenidas de electrificación, eficiencia y movilidad sostenible. El
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país se encuentra, por tanto, en una posición privilegiada, aunque aún desafiante, dentro del
proceso global de transformación energética.
Vinculación del Marco Institucional Ambiental de Costa Rica con los Objetivos de Desarrollo
Sostenible (ODS)
Costa Rica cuenta con un marco institucional robusto en materia ambiental, caracterizado por la
creación temprana de entidades especializadas, la existencia de legislación avanzada y la
implementación sostenida de políticas públicas orientadas a la conservación de los recursos
naturales y a la mitigación del cambio climático. Este entramado institucional ha permitido al país
adoptar estrategias agresivas de descarbonización, posicionándolo como un referente global en
materia de sostenibilidad ambiental.
En este contexto, la experiencia de Costa Rica evidencia cómo un marco institucional sólido y
coherente puede incidir de manera significativa en la transformación de los patrones de consumo
energético, impactando indirectamente en la dinámica global de la demanda de petróleo. Este
modelo demuestra que la transición hacia economías bajas en carbono no depende únicamente
de avances tecnológicos, sino también de una gobernanza ambiental efectiva, capaz de articular
políticas públicas, incentivos económicos y cambios en el comportamiento social.
Desde la perspectiva de esta investigación, el caso costarricense constituye un ejemplo relevante
para comprender cómo las decisiones institucionales y políticas pueden reflejarse, en el mediano
y largo plazo, en los resultados observados dentro de los clústeres de demanda de petróleo,
especialmente en aquellos países que muestran tendencias de estancamiento o reducción del
consumo de hidrocarburos.
CONCLUSIÓN
En conjunto, la investigación logró categorizar de forma robusta y significativa a los países según
su consumo de petróleo entre 2019 y 2023, identificar tendencias internas en cada grupo y revelar
patrones globales influenciados por factores económicos, sanitarios y energéticos.
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RECOMENDACIONES
Recomendaciones Sobre los Aportes y Límites de las Herramientas de Análisis de Datos
Utilizadas (Entorno R)
El uso del lenguaje de programación R en el desarrollo de esta investigación representó un aporte
fundamental para el análisis de datos de la demanda de petróleo de 58 países durante el período
2019–2023, especialmente en la aplicación del modelo de clúster jerárquico y en la generación
de visualizaciones que permitieron interpretar los patrones de consumo energético. Las
bibliotecas especializadas, tales como stats, factoextra, cluster, dendextend y ggplot2, facilitaron
la implementación de técnicas avanzadas de análisis multivariado, el cálculo de matrices de
distancia, la construcción del dendrograma y la evaluación de la inercia intra clúster e inter
clúster, lo que fortaleció el rigor metodológico y la robustez de los resultados obtenidos.
Entre los principales aportes de estas herramientas se destaca su capacidad para manejar grandes
volúmenes de datos, su flexibilidad para aplicar distintos métodos de agrupamiento (como Ward,
enlace completo o enlace promedio) y su precisión en la medición de similitudes o diferencias
entre los países analizados. Asimismo, R permitió una reproducibilidad completa del análisis,
aspecto crucial en la investigación científica, ya que los procedimientos pueden ser replicados,
validados o extendidos en estudios posteriores. La generación de gráficos dinámicos y
personalizables también contribuyó de forma significativa a la interpretación visual de los datos,
facilitando la identificación de patrones, tendencias y rupturas en la evolución de la demanda
petrolera.
No obstante, estas herramientas también presentan ciertos límites que deben ser considerados.
En primer lugar, los resultados del modelo de clúster jerárquico dependen en gran medida de la
elección de la medida de distancia y del método de vinculación, lo que puede generar diferentes
configuraciones de clústeres para un mismo conjunto de datos. Además, el modelo jerárquico no
permite la reasignación de observaciones una vez que estas han sido agrupadas, lo cual limita su
flexibilidad frente a otros métodos como el k-means. Otro aspecto para considerar es que R,
aunque potente, requiere un alto nivel de conocimiento técnico, tanto en programación como en
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estadística, por lo que la interpretación de resultados puede ser más compleja para usuarios no
especializados. Por último, la calidad de los resultados siempre estará condicionada por la calidad,
consistencia y disponibilidad de los datos de entrada.
En consecuencia, se recomienda que futuras investigaciones complementen el análisis realizado
con otros métodos de agrupamiento y técnicas predictivas, tales como k -m eans o modelos de
series de tiempo, a fin de comparar resultados y validar la estabilidad de los clústeres obtenidos.
Asimismo, se sugiere incluir variables adicionales de tipo económico, tecnológico o ambiental,
que permitan enriquecer la comprensión de los factores que influyen en la demanda de petróleo
a nivel internacional.
Implicaciones Prácticas Para Costa Rica
Uno de los principales aportes aplicados de la presente investigación radica en la posibilidad de
utilizar la tipología de clústeres obtenida como herramienta de benchmarking energético para
Costa Rica. Aunque el país no forma parte de la muestra analizada, la estructura metodológica
desarrollada permite comparar posteriormente el comportamiento energético nacional con
grupos de países que presentan trayectorias similares de demanda de líquidos del petróleo y
productos refinados.
Desde una perspectiva de política pública, los clústeres identificados pueden servir como
referencia para anticipar escenarios de evolución del consumo energético y diseñar estrategias
diferenciadas de transición energética. Por ejemplo, si Costa Rica presenta características
similares a economías pertenecientes al clúster de demanda media y fluctuante, el país podría
utilizar las experiencias de dichas naciones para evaluar políticas de movilidad eléctrica, eficiencia
energética, diversificación de combustibles y reducción de dependencia petrolera.
Asimismo, la clasificación jerárquica permite identificar países comparables en términos de
sensibilidad a choques externos, recuperación postpandemia y velocidad de transición
energética, lo cual resulta particularmente útil para instituciones nacionales como MINAE,
Recope, Aresep y el Banco Central de Costa Rica en procesos de planificación prospectiva y
evaluación de riesgos energéticos.
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En términos operativos, la metodología desarrollada también podría integrarse en sistemas
nacionales de monitoreo energético mediante modelos reproducibles en R, permitiendo
actualizar periódicamente la clasificación internacional y medir cambios en la posición relativa de
Costa Rica respecto a otros países. Esto facilitaría la construcción de indicadores estratégicos
orientados a:
Proyección de demanda futura de combustibles fósiles.
Evaluación del impacto de políticas de electrificación vehicular.
Análisis de vulnerabilidad ante volatilidad internacional de precios del petróleo.
Identificación de países de referencia para cooperación energética y climática.
Seguimiento del avance nacional en transición energética y descarbonización.
En este sentido, el modelo de Clúster Jerárquico no solo constituye una herramienta estadística
de clasificación internacional, sino también un instrumento potencial de apoyo para la toma de
decisiones estratégicas y el diseño de políticas energéticas basadas en evidencia en Costa Rica.
Proyección Futura del Modelo Hacia Costa Rica
Como línea futura de investigación, la metodología desarrollada podría ampliarse incorporando
a Costa Rica dentro de la matriz internacional de análisis, utilizando indicadores nacionales de
consumo de combustibles derivados del petróleo y variables complementarias asociadas a
movilidad, electrificación y transición energética. Esto permitiría identificar de forma objetiva el
clúster energético al que pertenece el país y evaluar su evolución relativa frente a economías
comparables.
Uso Estratégico de los Clústeres Para Costa Rica
Con el propósito de evidenciar la aplicabilidad práctica de los resultados obtenidos en la presente
investigación, la Figura 6 muestra un esquema conceptual sobre el uso estratégico de los clústeres
jerárquicos como herramienta de apoyo para la planificación energética y la toma de decisiones
en Costa Rica.
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El diagrama ilustra cómo la identificación de países con patrones similares de demanda de
líquidos del petróleo y productos refinados puede facilitar procesos de benchmarking
internacional, evaluación comparativa de políticas públicas y diseño de estrategias de transición
energética. Asimismo, se destaca la utilidad del modelo para fortalecer la planificación
prospectiva, reducir la vulnerabilidad ante choques externos del mercado petrolero y contribuir
al cumplimiento de objetivos nacionales vinculados con descarbonización, movilidad sostenible y
seguridad energética.
Figura 6
Clúster Jerárquico. Uso estratégico de clústeres para Costa Rica.
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