competencia en mercados de productos diferenciados: el caso del
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Competencia en mercados de productos diferenciados: El caso del pan industrial blanco
Joaquín Coleff [email protected]
Veronica Vallés [email protected]
Comisión Nacional de Defensa de la Competencia* Agosto, 2004 *Este trabajo refleja la opinión individual de los autores sin que la misma sea compartida necesariamente por todos los miembros de la Comisión. Sin embargo, los autores desean agradecer el apoyo de los miembros de la Comisión para realizar este trabajo.
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Resumen
Se analiza la estructura de competencia en mercados de productos diferenciados a través del estudio de elasticidades de demanda precio y cruzadas que enfrenta cada competidor. En particular se estudia el mercado de pan industrial blanco para el caso argentino aplicando técnicas estadísticas básicas y econométricas tradicionales (MCO). Durante el periodo temporal considerado se presentó una importante crisis económica que modificó las condiciones de competencia del mercado, por lo que no pudo dejar de modelarse su efecto.
Abstract
We have studied market structure and strategic competition in a market with product differentiation, estimating demand elasticity and cross-elasticity of the products of each firm. The case analyzed is the market of white industrial bread in Argentina. We have used basic statistical and traditional econometric tools (OLS) to estimate elasticities. On the other hand, the important economic crisis which affected market conditions is to be considered. JEL classifications: C3; L1.
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1. Introducción
Durante la última década comenzaron a utilizarse frecuentemente en, el análisis de competencia, técnicas cuantitativas para realizar estimaciones de elasticidades precio de demanda y de elasticidades cruzadas. La mayor disponibilidad de datos, por ejemplo a través del método de scanner en comercios minoristas, ha sido de gran ayuda. En el presente trabajo se utilizan datos obtenidos por CCR para realizar estimaciones de la elasticidad de demanda del pan industrial blanco por marca. Es posible utilizar este tipo de estimaciones para analizar la competencia entre las marcas de pan industrial, las estrategias desarrolladas por las firmas y la agresividad de los competidores.
El trabajo realizado por Hosken y otros (2002) destaca la relevancia del análisis cualitativo en el estudio de fusiones y concentraciones. El desarrollo de las técnicas econométricas y la disponibilidad de una mayor cantidad y mejor calidad de datos ha servido para realizar buenas estimaciones de elasticidades de demanda, las cuales contribuyen a visualizar los efectos potenciales que tendrá una fusión entre empresas sobre los precios pagados por los consumidores.
Werden (2000) estudia la fusión de dos empresas líderes en el mercado de pan industrial blanco en USA. Este autor estima el efecto en términos de precios de la fusión en el mercado de pan blanco, caracterizado como un mercado de productos diferenciados. La idea básica es simular un modelo de competencia a lo Bertrand calibrado con las particularidades reales del mercado. En las estimaciones de elasticidad se supone una demanda logística y a través del análisis de la sustitución entre productos se estima el efecto sobre los precios que tendría la fusión.
Por su parte, Hausman y Leonard (1997) desarrollan una metodología para definir mercado relevante en los casos de productos diferenciados. Descartan la utilización de un modelo logístico de demanda por el supuesto de Independencia de Alternativas Irrelevantes (IIA) que considera que las elasticidades cruzadas serán iguales para todos los productos respecto a algún producto en particular. Dado que este supuesto es improbable que se presente en la realidad, los autores desarrollaron un modelo de estimación de elasticidades en dos etapas. La etapa final de este modelo corresponde a la estimación de la demanda total de producto y la primera etapa es la estimación de la demanda correspondiente a la competencia entre marcas. De esta forma es posible obtener las elasticidades precio del producto, de cada marca y las elasticidades cruzadas. Generalmente, en las estimaciones de elasticidades de demanda se presenta el problema de endogeneidad del precio como variable explicativa. Para solucionarlo, la propuesta de estos autores es utilizar como variable instrumental del precio en una ciudad, los precios promedio del resto de las ciudades.
El objetivo del presente trabajo es estimar la elasticidad precio de demanda y las elasticidades cruzadas de las principales marcas de pan industrial blanco utilizando un modelo de regresión lineal. Se han tomado algunas propuestas del trabajo de Hausman y Leonard (1997) como las estimaciones de elasticidades de demanda por marca y la consideración del precio de una determinada zona geográfica como instrumento de los precios promedio del resto de las zonas.
En la primera parte, el presente estudio hace referencia a las características de los mercados de productos diferenciados, luego se analizan las condiciones del mercado de pan industrial blanco y se pone en evidencia el efecto de la crisis económica. La segunda parte presenta el modelo econométrico utilizado y los resultados de las estimaciones que son la base del análisis de la competencia entre marcas de pan industrial blanco.
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2. Marco teórico La teoría microeconómica destaca la importancia de la sustitución entre productos en
la estimación de la elasticidad de demanda. La presencia de una baja elasticidad-precio de demanda podría relacionarse con un bajo nivel de sustitución del bien. Otro indicador de sustitución de un bien es la elasticidad cruzada. A partir de la estimación de elasticidades cruzadas puede inferirse el cambio porcentual que experimentará la cantidad demandada de un bien ante el cambio porcentual en el precio de otro bien.
El modelo de competencia perfecta descansa sobre el supuesto fundamental de que
todas las firmas producen bienes homogéneos. En el mundo real, los bienes producidos por las empresas que compiten en el mismo mercado son distinguibles, la mayoría de los mercados presenta algún grado de diferenciación de productos. Así, las firmas que actúan en mercados de productos diferenciados enfrentan diferentes curvas de demanda con diferentes elasticidades.
Desde el punto de vista de las empresas, los productores buscarán ofrecer bienes en
mercados con demandas inelásticas; de esta forma podrán incrementar sus precios sin que se modifique sustancialmente la cantidad transada en el mercado. Parte de esta inelasticidad es posible conseguirla comercializando productos con marca reconocida. La marca se asocia con la empresa productora con lo que es posible inferir la calidad del producto. Generalmente, la marca se apoya con publicidad y promociones. Así, el principal objetivo es lograr diferenciar los productos comercializados con una determinada marca para que el consumidor esté dispuesto a pagar un mayor precio por él.
De esta manera, conociendo la elasticidad de demanda por marca y las elasticidades
cruzadas entre las distintas marcas con las que se comercializa un producto se podrá analizar la estructura de competencia del mercado.
Al respecto cabe destacar que este concepto es ampliamente utilizado en la
definición de mercado relevante del producto desarrollada en el análisis antitrust. En general el mercado relevante del producto estará formado por los bienes considerados sustitutos cercanos por los demandantes. En la práctica, se toma como mercado relevante al menor grupo de productos para el cual le resultaría rentable a un hipotético monopolista de todos ellos, imponer un aumento de precios pequeño, aunque significativo y no transitorio. Como referencia se considera este aumento de precio en un rango de 5% a 10%, ya que es el porcentaje considerado para definir el mercado relevante por los organismos antitrust de países con experiencia en la materia.1
Este concepto se encuentra relacionado con el concepto económico de elasticidad
de demanda ya que se deberá estimar la disminución de la cantidad demandada que enfrentará el monopolista hipotético ante un aumento de 5% a 10% en el precio de sus productos.
En los casos de productos comercializados con marcas el análisis de la estructura
competitiva no abarca exclusivamente la sustitución de productos entre sí, sino que debe analizarse también la competencia entre las marcas con las que se comercializa ese producto.
Es por ello que en el presente trabajo se realizará un análisis de elasticidad de
demanda por marca y de estasticidades cruzadas para inferir la estructura de competencia que se presenta en un mercado de productos diferenciados.
1 Resolución 164/2001, DEFENSA DE LA COMPETENCIA: Lineamientos para el Control de las Concentraciones Económicas.
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3. El caso de pan industrial blanco El pan industrial puede dividirse en tres mercados relevantes desde el punto de vista
de la demanda: el mercado de pan blanco, de pan negro y de bollería (pan de panchos, hamburguesas, etc). Los consumidores de estos productos no los perciben como sustitutos, aunque debido a las sinergias que se presentan en su producción las empresas que actúan en cada mercado son las mismas.
En particular el presente estudio econométrico considera la demanda del pan blanco
comercializado por el canal supermercados e hipermercados en el Gran Buenos Aires (Capital Federal y Conourbano bonaerense). Este producto se comercializa con diferentes precios según área geográfica y canal de comercialización, por lo tanto no resultaría correcto realizar un análisis para todo el país o para todos los canales de comercialización.
Las ventas en GBA representan el 70% del total de ventas de pan blanco en
Argentina y el canal supermercados e hipermercados el 46% de este total. La intersección de estos dos grupos, consumidores del canal supermercados e hipermercados de GBA, representan aproximadamente el 30% del volumen total de pan blanco comercializado en Argentina. Así, la muestra utilizada en el presente trabajo es abarcativa con relación al total de consumidores de pan industrial.
En el mercado de pan industrial blanco, se presenta una fuerte diferenciación de
productos por marca. Existen dos marcas importantes: Fargo y Bimbo, con mayor precio e inversión en publicidad. El resto de las marcas de menor reconocimiento se ubican en el segmento de precios más bajos.
Cuadro N° 1
Precio promedio corriente por marca de pan industrial blanco en GBA. 1999-2003
Año 1999 2000 2001 2002Bimbo 3.64 Bimbo 3.50 Bimbo 3.60 Bimbo 5.04 Fargo 5.49Fargo 3.26 Fargo 3.12 Fargo 3.25 Fargo 4.60 Bimbo 5.14Veneziana 3.19 Veneziana 2.98 La Salteña 2.94 La Salteña 4.01 La Salteña 4.70El Triunfo 2.75 La Salteña 2.84 Veneziana 2.65 Lactal 3.86 Lactal 4.67MD 2.61 El Triunfo 2.53 MD 2.45 MD 3.47 MD 4.16Lactal 2.43 MD 2.46 El Triunfo 2.32 Veneziana 3.14 El Triunfo 3.14La Salteña 2.41 Lactal 2.15 Lactal 2.26 El Triunfo 2.78 Veneziana 3.00Diferencia porcentual con la tercer marcaBimbo 14.0 17.2 22.6 25.7 9.4Fargo 2.2 4.5 10.7 14.7 16.7Diferencia porcentual entre la ultima marca de pan industrial y la 1°
51 62.8 59.1 81.1 82.9
Ene/May 2003
Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de CCR. Nota: Precios corrientes por marca: cociente entre las ventas pesos y las cantidades en kilos.
En el Cuadro N° 1 se presenta la escala de precios por marca de pan industrial
blanco. Puede observarse que las marcas Fargo y Bimbo son comercializadas con precios significativamente diferentes al resto. En 2003 los precios promedio cobrados por estas dos marcas fueron entre un 9% y un 17% mayores que la tercer marca en el ranking de precios. La brecha de precios aumenta significativamente al comparar sus precios con los precios de la marca más barata de pan industrial blanco, en este caso la diferencia fue de 83% aproximadamente.
Cabe destacar un dato particular del mercado de pan industrial: “las marcas de
mayor precio son las que poseen mayor participación”. En general, en los mercados de
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productos de consumo masivo las marcas de precio medio son más elegidas. En el caso del pan industrial, el número de marcas es bajo y los consumidores eligen las marcas de mayor precio; esta elección se relaciona con la búsqueda de calidad y frescura.
Las marcas Fargo y Bimbo, han logrado diferenciarse del resto de las marcas del
mercado siendo las marcas más caras y las más elegidas. En 2003 las ventas de Fargo significaron 35% del volumen total y las ventas de Bimbo, 18%. Ambas marcas han perdido participación en los últimos años porque los consumidores se trasladaron a marcas de menores precios, como marcas de distribuidores (MD) 2 y La Salteña (Cuadro N° 2).
Cuadro N° 2 Participación de las marcas de pan blanco en el volumen de ventas del
canal supermercados e hipermercados de GBA. En porcentaje (%), 1999-2003.
Año 1999 2000 2001 2002 Ene/May-03Fargo 49.7 50.2 46.5 36.9 35Bimbo 23.9 18.8 19.2 14.8 18Lactal 18.2 16.5 16.6 16.7 12La Salteña 5.6 5.7 5.9 9.4 11.9MD 2 8.2 11 21.6 16.1SUMA 99.4 99.4 99.2 99.4 92.4
Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de CCR
El traspaso de consumidores desde las marcas de mayor reconocimiento y precio,
Fargo y Bimbo, hacia marcas de menores precios se explica fundamentalmente por la crisis económica.
A finales de 2001 Argentina atravesó una importante crisis económica que comenzó
con la devaluación de la moneda, posterior inflación y caída de los ingresos reales. Los precios del pan industrial blanco presentaron un incremento significativo. Este incremento, junto con la caída en los ingresos e incertidumbre que tuvieron que afrontar los consumidores, hizo que la cantidad demanda de pan industrial disminuyese significativamente. Entre 2001 y 2002 se produjo una disminución del 17% en la cantidad total comercializada de pan industrial blanco y un incremento de 39% de su precio promedio anual (Gráfico N° 1).
Puede observarse que la crisis económica afectó significativamente las decisiones
de consumo de pan industrial blanco, por lo que no podrá dejar de considerarse su impacto en el análisis de competencia entre marcas.
2 Las marcas de los distribuidores denominadas “marcas blancas”, son las marcas compradas a façon a los productores de pan industrial y comercializadas por los supermercados e hipermercados con su nombre o marcas propias.
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Gráfico N° 1 Evolución mensual de la cantidad y precio promedio de pan industrial blanco, GBA, canal
supermercados e hipermercados. 1999-2003.
370
420
470
520
570
620
670
Ene-99
May-
99
Sep-99
Ene-00
May-
00
Sep-00
Ene-01
May-
01
Sep-01
Ene-02
May-
02
Sep-02
Ene-03
May-
03
mil
es
de
kil
os
0
1
2
3
4
5
6
$ p
or
kil
o
Cantidad Precio promedio
Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de CCR.
Con el objetivo de realizar un estudio preliminar de la competencia por precio entre
las marcas de pan industrial se analizaron los precios relativos de las principales marcas. La marca de mayor participación en el mercado es Fargo, por eso se tomó como referencia para comprar su precio con el resto de las marcas (Cuadro N° 3).
Bimbo ha sido históricamente la marca de mayor precio aunque en los últimos años
su precio se acercó a Fargo, registrando incluso un precio menor en el 2003. La política de disminución de precios de la marca Bimbo pudo estar asociada con un intento de incrementar su participación.
Cuadro N° 3
Indices de precios de las principales marcas de pan industrial con respecto a Fargo. GBA, canal hipermercados y supermercados.1999-2003
Año 1999 2000 2001 2002 Ene/May 2003Fargo 100 100 100 100 100Bimbo 111.5 112.2 110.8 109.6 93.7Lactal 74.6 68.9 69.6 83.8 85.1La Salteña 73.8 91.1 90.3 87.2 85.7MD 80.0 79.0 75.2 75.5 75.9
Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de CCR.
Por otro lado, Lactal -ubicada en el segmento de menores precios- ha mantenido su
precio por debajo del precio de Fargo pero con comportamiento paralelo. Este paralelismo en precios se explica porque ambas marcas son controladas por la misma empresa: Fargo. Si bien, la marca Lactal no compite en el mismo segmento de precios que Fargo, luego de la crisis económica la brecha existente entre sus precios ha disminuido.
Luego de la crisis económica La Salteña se ha convertido en un competidor de
mayor relevancia. En este período los consumidores se trasladaron a marcas más económicas, por lo que de alguna manera las percibieron como sustitutos cercanos. El
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menor precio relativo de La Salteña se tradujo en una mayor captación de consumidores del resto de las marcas.
Por último, las marcas de los distribuidores (MD) se abarataron relativamente entre
1999 y 2000, mientras que mantuvieron constante la relación de precios con la marca Fargo desde 2001 hasta el 2003. Estas marcas no han desarrollado una política de precios agresiva luego de la crisis, sin embargo el mantenimiento de sus precios fue suficiente para captar consumidores del resto de las marcas.
4. Modelo para estimar las demandas por marcas 4.1. Método Econométrico Las demandas de cada una de las marcas de pan industrial blanco se estimaron
utilizando la metodología econométrica de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Este método es el más conocido y utilizado para realizar estimaciones económicas.
El modelo aplicado es el log-log, que utiliza las variables dependientes e
independientes en logaritmos. La ventaja de este modelo es que sus coeficientes expresan directamente elasticidades de demanda, tanto para la elasticidad precio, como para las elasticidades cruzadas e ingreso. El mismo supone que las elasticidades son constantes a lo largo del período considerado.
Sin embargo, dentro del período considerado por este trabajo se presentó una
importante crisis económica. Por lo tanto se incorporaron variables dummies en niveles y multiplicativas para captar los cambios de elasticidad en este momento particular.
El modelo de forma general se expresa en la siguiente ecuación:
1,2,3,4j 38321
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11 =∀++++++= ∑
=− tttt
iitijtjt dumyiccgLgastoLPLQLQ µδδδβρα
Esta regresión se realizó para las cantidades demandadas de las marcas Fargo (1),
Lactal (2), Bimbo (3) y La Salteña (4). Las variables explicativas son los precios de la propia marca y de sus competidores
más importantes, la cantidad rezagada un período, el índice de confianza del consumidor, una variable proxy del ingreso (expresado en logaritmo) que indica el gasto total en pan blanco y variables dummies para captar el efecto de la crisis macroeconómica. En algunas demandas por marca se incorporaron variables adicionales que se muestran en las tablas correspondientes.
La metodología necesita que se cumplan ciertos supuestos, i.e. no autocorrelación y
homocedasticidad, para confirmar que los resultados son consistentes e insesgados.3 Previo a realizar estimaciones por marca se probaron algunas regresiones con el
objetivo de mostrar cuáles serían los resultados agregados del mercado y analizar el efecto de la crisis. En estas regresiones se consideró la cantidad total y los precios promedio agregados para el pan industrial blanco.
3 Estos supuestos son debidamente testeados para cada una de las regresiones y se incorporan en el Apéndice A al final del trabajo.
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A continuación se expresa la ecuación general:
tttttt dumyprecioiccgLPQLQ µδδβρα +++++= − 38211 Sobre esta base se estimaron dos regresiones, una que incluye como variable
explicativa la variable dummyprecio4 y otra que no incluye esta variable. Por otro último, cabe destacar que uno de los problemas que se presentan en las
estimaciones de funciones de demanda es la endogeneidad que caracteriza a los valores de precios y cantidades. En las regresiones lineales se supone que el precio de los productos determina la cantidad demandada. Sin embargo, la causalidad puede ser inversa que el precio determine la cantidad demandada. La causa fundamental de este problema es que los datos de compra disponibles representan puntos de equilibrio entre oferta y demanda.
Una posible solución es utilizar una variable instrumental para el precio. Siguiendo a
Hasuman y Leonard (1997), se utilizó como instrumento del precio de GBA de cada marca al precio cobrado en el Interior para la misma marca. La metodología utilizada fue la correspondiente a Variables Instrumentales y sus resultados se muestran en el Apéndice B. Sin embargo, los coeficientes estimados con esta metodología no difieren significativamente de los estimados con la metodología tradicional de MCO para las demandas de las marcas de pan industrial. Es por ello, que se utilizó MCO en el presente trabajo.
4.2. Base de datos En el análisis se emplearon series mensuales de la región de GBA para el canal
hipermercados y supermercados. La muestra considera aproximadamente el 30% de los consumidores de pan industrial blanco de Argentina.
Las variables utilizadas en la regresión son las unidades físicas comercializadas de
cada marca y el precio promedio por marca. Este precio promedio representa el cociente entre el total de ventas en pesos de cada marca y las unidades físicas comercializadas. Estos datos son auditados por la consultora CCR a través del método de scanner. 5
Con los datos de CCR se calculó también la variable que mide el gasto total en pan
blanco para los consumidores del canal hipermercados y supermercados de GBA. Se consideró esta variable como una aproximación del efecto ingreso en la ecuación de demanda por marcas.
Además se incorporó una serie del salario real de los consumidores provista por el
Ministerio de Trabajo de la Nación y por el Instituto de Estadística y Censos (INDEC), sin embargo esta serie no resultó ser significativa en ninguno de los modelos.
Al respecto cabe destacar que los consumidores gastan su salario en diversos ítems,
dentro de los cuáles el pan industrial blanco representa un porcentaje poco significativo. El pan industrial blanco no es un producto de consumo generalizado, sino más bien es consumido por un segmento específico de la población con ingresos medios a altos. Por estas razones, las variaciones en el nivel general de salarios de los consumidores no se traducirán necesariamente en un aumento en la cantidad demandada de pan industrial 4 Esta variable toma el valor del logaritmo del precio promedio de pan industrial en el periodo precio a la crisis y cero en el periodo posterior. 5 El uso de esta estimación de precios promedio en lugar de los verdaderos precios podría distorsionar en cierta medida los resultados de las regresiones. Sin embargo, dado que la muestra considera sólo datos del canal supermercados e hipermecados de GBA la distorsión será menor porque la política de precios de los supermercados e hipermercado es relativamente homogénea, más aún para una determinada zona geográfica.
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blanco. El gasto total en pan industrial blanco refleja mejor la parte de los ingresos que se gasta en estos bienes
Finalmente, se incluyó el Índice de Confianza al Consumidor, que es una serie que
mide la seguridad y confianza del consumidor en el corto y mediano plazo. Esta serie es calculada periódicamente por la Universidad Torcuato Di Tella en su Escuela de Negocios (CIF) con una metodología similar a la aplicada para los Estados Unidos por la Universidad de Michigan.
4.3. Análisis preliminar Antes de describir las regresiones por marca se realiza un análisis preliminar de
correlaciones lineales simples entre las variables explicativas. En el Cuadro N° 4 se muestran los resultados de estas correlaciones.
Las marcas consideradas fueron: Fargo (1), Lactal (2), Bimbo (3), y La Salteña (4) y
las marcas de los distribuidores (5)-ver Anexo de variables-.
Cuadro N° 4 Correlaciones lineales simples de las variables explicativas
| lprbg1 lprbg2 lprbg3 lprbg4 lprbg5 lyrbg iccg ---------+--------------------------------------------------------------- lprbg1 | 1.0000 lprbg2 | 0.7790 1.0000 lprbg3 | 0.2412 0.1840 1.0000 lprbg4 | 0.4886 0.3556 0.1379 1.0000 lprbg5 | 0.2013 0.3164 -0.0180 0.1311 1.0000 lyrbg | -0.7142 -0.7658 0.0027 -0.5517 -0.2356 1.0000 iccg | -0.4220 -0.3479 -0.5219 -0.3272 -0.1660 0.3155 1.0000 wreg | -0.6264 -0.8103 0.1048 -0.2706 -0.2395 0.7302 0.2360
El análisis preliminar de la correlación entre variables explicativas se realiza para anticipar posibles problemas de multicolinealidad e identificar las relaciones posteriormente captadas por el modelo de regresión.
Se presenta un alto coeficiente de correlación positiva entre el logaritmo de los
precios de las marcas Fargo y Lactal. Esta correlación significativa se explica porque ambas marcas están controladas por el mismo grupo económico. Por otro lado, la variable salario real (wreg) presenta una alta correlación con el logaritmo del gasto total en pan blanco y con los logaritmos de los precios de las marcas Fargo y Lactal. La primera de las correlaciones es positiva y muestra que los aumentos de salarios se traducen en un mayor gasto en pan industrial blanco. Respecto de las correlaciones del salario real con los precios, las mismas estarían captando principalmente una relación negativa luego de la crisis macroeconómica, donde los precios de estas marcas se incrementaban a medida que le salario real caía.
4.4. Regresiones del mercado Los resultados de las estimaciones de demanda de mercado que consideran al pan
industrial como agregado se muestran en el Cuadro N° 5. En principio se realizó una regresión lineal con la cantidad total del mercado y el
precio promedio del pan industrial blanco. La elasticidad de la demanda de pan industrial blanco fue aproximadamente de -3.5. Sin embargo, esta estimación se modifica
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significativamente al diferenciar entre el periodo previo y posterior a la crisis económica con la incorporación de la variable dummy precio. 6
Los resultados muestran que con anterioridad al periodo de crisis económica la
elasticidad de demanda es incluso positiva, es decir que un incremento porcentual en el precio promedio del pan industrial aumenta la cantidad demandada de este producto. Luego de la devaluación de la moneda argentina la elasticidad toma un valor negativo. Este no parece ser un resultado razonable pero destaca la importancia de considerar la crisis económica para explicar la caída sustancial en la cantidad demandada de este bien.
Cuadro N° 5
MCO de la demanda del mercado de pan industrial blanco
lqbg lqbgVariables Mercado Mercado 2 Sin dumy Con dumylprbg -0.661 -0.468 -3.5 -1.1
[0.076]* [0.194]dumyprecio_mercado38 3.179 6.4
[0.017]**iccg 0 -0.002
[0.957] [0.254]lqbg_1 0.809 0.579
[0.000]** [0.000]**Constant -1.088 1.051
[0.295] [0.425]Observations 52 52R-squared 0.8 0.823
Elasticidad
Nota:* significativo al 10% y **significativ o al 5%.
Así, no resultaría correcto estimar las elasticidades de demanda por marca
considerando como homogéneo al período 1999-2003. Claramente, la relación entre la cantidad demandada y los precios promedio del pan industrial blanco se ha visto influida por la crisis económica. De hecho, es justamente la caída significativa de la cantidad demandada y el incremento en los precios registrados a partir de enero de 2002 lo que convierten a la elasticidad del período completo en una elasticidad negativa.
Los resultados de la cantidad demandada de pan industrial a nivel agregado no
reflejan las diferentes elasticidades de demanda. De hecho ponen de relieve la necesidad de realizar un análisis profundo de la competencia entre marcas, así como también destacan la importancia de considerar la crisis económica en las estimaciones.
4.5. Resultados de la regresión por marca Los resultados de las regresiones para cada una de las marcas más importantes de
pan industrial blanco se presentan en el Cuadro N° 6. Además de las regresiones se expresan las elasticidades de interés.
6 Esta variable esta formada por logaritmo del precio promedio de todas las marcas de pan industrial entre 1999 y diciembre del 2001 y luego toma valor cero.
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Cuadro N° 6 MCO de las demandas por marca de pan industrial blanco
lqbg1 lqbg2 lqbg3 lqbg4Fargo Lactal Bimbo La Salteña Fargo Lactal Bimbo
lprbg1 -1.434 -0.697 1.711 -1.98 -0.99 2.49[0.000]** [0.109] [0.000]**
lprbg3 -0.129 1.061 -0.849 1.51 -1.23[0.258] [0.005]** [0.001]**
lprbg4 0.193 -0.066 -0.393 0.27 -0.57[0.002]** [0.608] [0.007]**
lprbg5 -0.078 0.001[0.535] [0.996]
lp4rel3 0.277[0.322]
dumy38 -0.031 -4.638[0.601] [0.003]**
dumyprecio338 -1.463 -3.36[0.003]**
dumyprecio4338 -0.382[0.010]**
lyrbg 0.989 0.876 0.709 0.504 1.36 1.25 1.03[0.000]** [0.000]** [0.000]** [0.153]
iccg -0.001 -0.003 -0.008[0.325] [0.376] [0.118]
lqbg_1
lqbg1_1 0.275[0.000]**
lqbg2_1 0.298[0.023]**
lqbg3_1 0.312[0.006]**
lqbg4_1 0.458[0.000]**
Constant -4.332 0.585 1.955 0.666[0.000]** [0.728] [0.244] [0.607]
Observations 52 52 52 52R-squared 0.982 0.904 0.944 0.627
Variables elasticidad
Nota: entre paréntesis se incluye el p-valor. **significativo al 5%.
En el Apéndice A se incorporan los test del comportamiento residual. Las marcas consideradas fueron: Fargo (1), Lactal (2), Bimbo (3), y La Salteña (4), que sumadas a las marcas de los distribuidores (5) representan aproximadamente un 99% del total de la cantidad de pan blanco comercializada en el canal supermercados e hipermercados de GBA.
Primeras Consideraciones de las Regresiones Si bien se utilizó el precio de las marcas de los distribuidores como variable
explicativa en las estimaciones de demanda del resto de las marcas, no se realizó una estimación de su elasticidad. El principal objetivo de los supermercados e hipermercados que comercializan estas marcas es ofrecer un producto económico sin focalizarse en el desarrollo de productos determinados sino más bien en el crecimiento integral de negocio. Es por ello que no es relevante el análisis de las elasticidades de demanda de las marcas de los distribuidores.
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El salario real (wreg) no resultó una variable significativa en ninguna de las
regresiones realizadas mientras que el logaritmo del gasto real en pan blanco fue una variable significativa y robusta. Por lo tanto, se utilizó la variable de gasto en pan industrial blanco para medir el efecto ingreso.
Tampoco la variable Índice de Confianza del Consumidor (iccg) resultó significativa
en las regresiones realizadas. Aún así, se incluyó como variable explicativa porque su presencia considera el efecto de la crisis económica sobre la cantidad demandada de pan industrial blanco. En algunas regresiones este efecto se mide con la inclusión de variables dummies. Sin embargo en las regresiones donde no fueron incluidas dummies no puede omitirse el Indice de Confianza, su omisión se refleja en los residuos del modelo con la presencia de autocorrelación. Por otro lado, esta variable mejora las estimaciones y otorga mayor significatividad a los coeficientes.
En todas las regresiones se consideran los rezagos de la variable explicada para
solucionar los problemas de autocorrelación de primer orden la regresión. Demanda de Fargo (1): En la regresión de la cantidad demandada de pan blanco marca Fargo se incluyen
las variables logaritmo del precio de su propia marca y del precio de Bimbo y La Salteña, el logaritmo del gasto, iccg, y la variable dependiente rezagada. La demanda de Fargo se encuentra explicada principalmente por su propio precio y el gasto total en pan industrial.
La elasticidad precio de la demanda de Fargo en equilibrio es de –1.98, valor que
resulta relativamente alto respecto al resto de las elasticidades calculadas7. En este caso podría afirmarse que un aumento del precio de Fargo entre 5% y 10%, disminuiría la cantidad demandada entre un 10% y un 20%.
Por otro lado, puede observarse que el precio de la marca La Salteña resultó
significativo aunque el coeficiente de elasticidad cruzada de equilibrio fue sólo 0.27. Una disminución del precio de la Salteña entre un 5% y un 10% se traduciría en una disminución poco relevante en la cantidad demandada de la marca Fargo entre un 1.3% y un 2.7%, aproximadamente. Así, las políticas de precio de La Salteña no influyen en una magnitud importante en la demanda de Fargo.
Finalmente, el gasto total en pan blanco influye significativamente en la cantidad
demandada de Fargo. Fargo es la marca de mayor participación en el mercado por lo que es razonable que ante un aumento en el gasto total en este tipo de productos los consumidores elijan esta marca. Con relación al resto de las marcas, Fargo es la marca que presenta una mayor elasticidad- gasto total.
Demanda de Lactal (2): En el caso de la marca Lactal se incluyen como variables explicativas: el logaritmo
de los precios del resto de las marcas, variable dumy38 aditiva, iccg, logaritmo del gasto y cantidad rezagada. Sin embargo, sólo resultaron significativas las variables del logaritmo del precio de Bimbo, el logaritmo del gasto y la variable dependiente rezagada. Como se observó en el análisis preliminar el precio de Lactal se encuentra altamente correlacionado 7 En este caso se trabajó con elasticidades en equilibrio. En el caso de la marca Fargo, así como en el resto de las estimaciones realizadas, se utilizó como variable explicativa el logaritmo de la cantidad demandada rezagado un período. En este sentido, la ecuación de la demanda sin considerar al resto de las variables explicativas sería:
lqbg1= a * lqbg1_1 + b * lprbg1 Es por ello que tomando ceteris paribus al resto de las variables, la elasticidad-precio en equilibrio es: b/(1-a)
14
con el precio de la marca Fargo, es por ello que no se han incorporado conjuntamente estas variables en ninguna regresión.
Al considerar el logaritmo del precio de Lactal para explicar la cantidad demandada
de esta marca, el mismo no resultó significativo. Sin embargo, el precio de la marca Fargo explica en mayor medida el comportamiento de la cantidad demanda de Lactal y es por ello que se utilizó esta variable como regresor en lugar del precio de la propia marca.
El logaritmo del precio de Fargo presenta un p-valor de 0.109. Sin embargo,
considerando al precio de la marca Fargo como un instrumento significativo -a un nivel del 11%- del precio de Lactal, la elasticidad de la cantidad demandada de esta marca es de -1.8 Un incremento del precio entre 5% y 10% disminuiría la cantidad demandada en aproximadamente la misma magnitud.
La marca Bimbo es una marca sustituta de la marca Lactal ya que la elasticidad
cruzada resultó significativa. Un incremento en su precio de 5-10% incrementará la demanda de la marca Lactal de 7.5-15%, a pesar de que estas dos marcas no se encuentran en el mismo segmento de precios.
Por ultimo, ante un aumento del gasto de los consumidores en pan blanco la marca
Lactal se beneficiará con un incremento en su cantidad demandada. Demanda de Bimbo (3): En el caso de la marca Bimbo, se incluyeron como variables explicativas a los
logaritmos de su propio precio y del precio de Fargo, La Salteña y MD, variable dumy38 aditiva, variable dumyprecio338 multiplicativa, logaritmo del gasto en pan blanco y variable dependiente rezagada. Excepto el logaritmo del precio de MD, el resto de las variables resultaron significativas.
La elasticidad de demanda de pan blanco marca Bimbo se modificó sustancialmente
entre el período previo a la crisis económica y el período posterior. Esta elasticidad fue de -3.4 antes de la crisis y pasó a -1.2 posteriormente. Es decir, la demanda de pan blanco marca Bimbo se volvió más inelástica luego de la crisis. Así, entre 1999 y 2001 un incremento en el precio de la marca Bimbo de 5-10% significaba una disminución en su cantidad demandada de 16-32% y a partir del 2002 el mismo incremento de precio se traduce en una disminución de 6-12% de la cantidad demandada.
Si bien Bimbo, no logró incrementar significativamente su participación con su
estrategia de disminución de precio luego de la crisis, logró que sus consumidores se volvieran más fieles a su marca y estén menos dispuestos a sustituirla ante un incremento de su precio.
La marca Fargo resulta un importante sustituto de la marca Bimbo; si Fargo
decidiese reducir su precio entre un 5% y 10%, la cantidad demandada de Bimbo disminuiría entre un 12% y 25%.
El precio de la marca La Salteña influye negativamente en la cantidad demandada de
pan blanco Bimbo, aunque en una magnitud poco significativa. Esta relación negativa, contraintuitiva desde el punto de vista microeconómico, representa simplemente una correlación espúrea entre estas variables dado que durante este período el precio de la
8 Este valor negativo de la elasticidad de la cantidad demandada de Lactal respecto al precio de Fargo, no es una elasticidad cruzada, sino que representa la elasticidad de demanda de Lactal. Se ha utilizado el precio de Fargo para instrumentar el precio de Lactal.
15
marca La Salteña disminuyó con relación al resto de la marcas así como también lo hizo la cantidad demandada de la marca Bimbo.
Por otro lado, después de la crisis económica se incrementa la ordenada al origen de
la demanda de pan Bimbo9. Finalmente, el gasto total de los consumidores de pan blanco incrementa la demanda
de pan blanco marca Bimbo, aunque la influencia de esta variable es menor que en las cantidades comercializadas de las marcas Fargo y Lactal.
Demanda de La Salteña (4) La variable logaritmo de la cantidad demandada de La Salteña presenta una relación
atípica respecto al resto de las demandas. En el Apéndice C se incluyen las regresiones realizadas hasta encontrar la regresión que se presenta en el Cuadro N° 6 que explica en mayor medida la cantidad demandada de esta marca. El propio precio de la marca La Salteña no explica a su cantidad demandada en el período considerado. Así, se incluyeron los precios relativos de Fargo y Bimbo respecto del precio de la Salteña. Al considerar conjuntamente estos dos precios en la regresión, la multicolinealidad los convierte no significativos. Por lo tanto se optó por la regresión que aparece en el Cuadro N° 6, donde se incluye el precio relativo de Bimbo y La Salteña, estimación que explica en mayor mediada el comportamiento de la cantidad demanda de La Salteña.
Así, para explicar la cantidad demanda de la marca La Salteña se incluyó su precio
relativo al de Bimbo, una variable dummy precio multiplicativa de este precio relativo, el logaritmo del gasto en pan industrial, iccg, y la variable dependiente rezagada. Sin embargo, sólo resultaron significativas la variable dummy precio relativo y la variable rezagada.
Existe una relación distinta antes y después de la crisis entre la cantidad demandada
de la marca La Salteña y su precio relativo al de Bimbo. Antes de la crisis el precio relativo es significativo y tiene incidencia sobre la cantidad demandada, después de la crisis el precio relativo deja de ser significativo. Así, luego de la crisis económica la cantidad demanda de La Salteña se encuentra explicada por otras variables distintas de los precios.
Finalmente el logaritmo del gasto total en pan blanco no resulta significativo en este
caso para explicar la cantidad demandada de esta marca. Competencia entre las marcas de pan industrial blanco A partir de las regresiones realizadas en el presente trabajo es posible analizar la
estructura de competencia entre las marcas de pan blanco así como las estrategias competitivas desarrolladas por cada firma.
En principio puede afirmarse que la marca Fargo es la marca líder del mercado de
pan industrial blanco. Tal afirmación se encuentra sustentada por la independencia en el comportamiento de su cantidad demandada con relación al precio del resto de las marcas y su influencia significativa en la demanda del resto de las marcas10. Asimismo, los consumidores de esta marca poseen un importante grado de fidelidad que se observa por su alta participación de mercado, sostenida en el tiempo.
9Puede observarse que con anterioridad a la crisis económica la ordenada al origen toma un valor negativo y significativo, luego de la crisis la ordenada al origen no resultó significativa. Por lo tanto, con anterioridad la crisis la ordenada al origen fue menor que con posterioridad a la misma. 10 El precio de la marca Fargo explica la cantidad demanda del resto de las marcas: Lactal, Bimbo y La Salteña (ver Apéndice C).
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Adicionalmente, la marca Lactal es controlada por la empresa Fargo, lo cual se refleja en una política paralela de fijación de precios. De esta forma la empresa Fargo establece los precios en el mercado a lo Ramsey, cobrando mayores precios en el segmento donde enfrenta una demanda inelástica (segmento de la marca Fargo) y menores precios en el segmento donde enfrenta una demanda elástica por la influencia de sus competidores (segmento de Lactal). El moderado poder de mercado que ha conseguido la empresa Fargo con el reconocimiento de su propia marca le permite mantener esta política de discriminación de precios.
Por su parte la marca Bimbo no presenta un comportamiento estratégico definido.
Bimbo entró al mercado argentino de pan industrial en 1995 con un precio por encima del resto de las marcas. A pesar de ser la marca más cara del mercado, lo cual llevaría a pensar que la empresa confía en la diferenciación de su producto, los precios de todas las demás marcas influyen sobre su cantidad. De esta forma, Bimbo enfrenta como competidores a la marca Fargo -ubicada en el segmento de mayores precios junto con Bimbo- pero también a las marcas más económicas.
Los productos comercializados con la marca Bimbo tienen un gran número de
sustitutos. Antes de la crisis económica la elasticidad precio de Bimbo registró un valor significativamente alto, es decir que pequeños aumentos de su precio disminuían sensiblemente su cantidad demandada. En el período posterior a la crisis, la elasticidad de Bimbo disminuye aunque continua presentando un valor alto. La disminución de la elasticidad en este caso se explica porque conserva sólo a los consumidores fieles a la marca.
La marca La Salteña compite con el resto de las marcas de pan industrial con un
precio por debajo al de Bimbo y Fargo y con una marca medianamente conocida. Con anterioridad a la crisis económica su cantidad demanda se vió influenciada por los precios del resto de las marcas aunque en una magnitud poco significativa. Luego de la crisis económica, al ser una marca de bajos precios relativos, captó una proporción importante de consumidores que se trasladaron a marcas económicas. La cantidad demandada de la marca La Salteña en el periodo post crisis es independiente y no se encuentran explicada por ningún precio.
De esta forma, la estructura de mercado puede describirse como una estructura de
una empresa líder, Fargo, y seguidores. Sin embargo, no puede afirmarse que el liderazgo es tal que Fargo se encuentra exenta de competencia. Al contrario, la marca Fargo presenta elasticidad de demanda relativamente alta, es decir varios sustitutos. La segunda empresa en términos de participación es Bimbo que, a pesar de ubicarse en el segmento de precios elevados, enfrenta una competencia agresiva del resto de las marcas inclusive de precios más bajos. Así, las marcas Fargo y Bimbo, de mayor precio y participación, enfrentan la competencia de las marcas más económicas.
Sin embrago, la diferenciación de los productos de Fargo le ha permitido mantenerse
en el mercado con alta participación y precios altos, incluso destacando que se encuentra en proceso de quiebra por lo que ha suspendido su política de desarrollo. Bimbo, una marca nueva en el mercado argentino, no ha podido incrementar su participación a pesar de contar con un producto diferenciado.
La crisis económica alteró las reglas de juego, los consumidores han modificado sus
decisiones de compra al contar con un menor nivel de ingreso real. Las expectativas pesimistas acerca del futuro económico del país hicieron que los consumidores se focalizaran en el precio de los productos en lugar de su marca. En general, la crisis económica perjudicó el valor de las marcas.
17
Por su parte, las empresas adaptaron su política comercial a este nuevo escenario económico. Fargo acercó el precio de la marca Lactal al precio de Fargo luego de la crisis económica anticipando una perdida del valor marca de Fargo y esperando captar a esos consumidores con Lactal. Sin embrago, la reacción del mercado fue mayor a lo esperado y los consumidores se volcaron hacia otras marcas de menor precio, o de precio similar al nuevo precio de Lactal pero con mayor valor marca (La Salteña).
Bimbo en 2002, primer año posterior a la crisis se mantuvo como la marca de mayor
precio del mercado. Sin embargo, en el 2003 al observar que los consumidores se trasladaban a marcas económicas y que la diferenciación de la marca perdía relevancia, disminuyó sus precios para ubicarse debajo de Fargo.
Las marcas que incrementaron en mayor medida sus participaciones después de la
crisis fueron La Salteña y las marcas de los distribuidores, que sin necesitar política de precios agresiva captaron consumidores del resto de las marcas por su característica de marcas económicas.
5. Conclusiones El presente trabajo destaca la importancia de la diferenciación de productos que se
presenta en algunos mercados por el valor marca. En tales casos, el estudio de las condiciones de competencia deberá realizarse a este nivel, considerando las estrategias de precio de cada marca. Las empresas que manejan marcas en mercados de productos diferenciados enfrentaran diferentes demandas y elasticidades, que dependerán de la sustitución que los consumidores perciban entre las marcas.
El segundo tema que pone de relieve el trabajo es la incorporación del efecto de la
crisis económica en las condiciones de demanda. Esta crisis ha tenido una influencia significativa sobre las decisiones de los consumidores y la valoración de las marcas que no podría obviarse en la estimación de elasticidades.
Estos dos conceptos se han aplicado al mercado de pan industrial blanco, donde los
productos presentan una importante diferenciación por marca y la crisis económica modificó las decisiones de los consumidores.
En este mercado se destaca el liderazgo de la marca Fargo, que ha logrado
diferenciarse del resto, manteniéndose como la marca de mayor participación y precio. La marca Bimbo también ha logrado diferenciarse aunque en menor medida que Fargo. El resto de las marcas son marcas más económicas y menos reconocidas.
A pesar de la diferenciación que han logrado algunas marcas no es posible para
ningún participante establecer precios independientemente. Los valores relativamente altos de elasticidades precio y cruzadas que presentan las marcas diferenciadas muestran que existen otras marcas más económicas que compiten con ellas y son percibidas como sustitutas por los consumidores. Si bien algunos productores de pan industrial blanco han buscado diferenciar sus marcas, esta diferenciación no les ha otorgando suficiente poder de mercado para establecer el precio sin considerar al resto de los competidores.
Más aún, luego de la crisis económica disminuye el valor de la marca
incrementándose la relevancia del precio. Por lo tanto, la diferenciación de productos es menor y las marcas económicas se convierten en competidores de mayor relevancia.
18
El presente trabajo intenta aportar una visión amplia en el análisis de estructura de competencia en los mercados de productos diferenciados y destacar el impacto que una crisis económica puede tener sobre este tipo de mercados.
19
6. Bibliografía
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análisis econométrico de la demanda de pan industrial en la Argentina”, Julio 2003. GREENE, William (2000). “Econometric Analysis”, Prentice Hall, Fourth Edition. HAUSMAN, Jerry A. & LEONARD, Gregory K. (1997). “Economic Analysis of
Differentiated Products Mergers using Real World Data”, George Manson Law, Spring 1997. HOSKEN, Daniel, O’ BRIEN, Daniel, SCHEFFMAN David & VITA, Michael (2002).
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17, Office of Fair Trading. RESOLUCIÓN 164/2001, DEFENSA DE LA COMPETENCIA: Lineamientos para el
Control de las Concentraciones Económicas. Secretaría de la Competencia, la Desregulación y la Defensa del Consumidor.
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Corp. and Continental Baking Co”, International Journal of the Economics of Business, Vol.7, No 2.
20
Anexo de variables - lqbg: Logaritmo de la cantidad de pan blanco vendida en GBA. Fuente: CCR. - lqbg_1: Logaritmo de la cantidad de pan blanco vendida en GBA rezagada un período.
Fuente: CCR. - lqbgi : Logaritmo de la cantidad de pan blanco vendida en GBA por la marca i. Fuente:
CCR. - lqbg_1i: Logaritmo de la cantidad de pan blanco vendida en GBA por la marca i rezagada
un período. Fuente: CCR. - lyrbgi : Logaritmo del gasto en todas las marcas de pan blanco comercializado en GBA
sobre el Índice Precios de Alimentos y Bebidas. Fuente: CCR e INDEC. - lprbg: Logaritmo del precio relativo de todas las marcas de pan blanco de GBA sobre el
Índice de Precios de Alimentos y Bebidas. Fuente: CCR e INDEC. - lprbgi : Logaritmo del precio relativo de pan blanco de la marca i en GBA sobre el Índice
de Precios de Alimentos y Bebidas. Fuente: CCR e INDEC. - iccg: Indice de Confianza del Consumidor para Capital Federal. Fuente: UTDT. - wreg: Salario nominal de GBA dividido por el Indice de Precios del Consumidor. Fuente:
Ministerio de Trabajo de la Nación e INDEC. - dumy38: Variable que toma valor uno entre enero de 1999 y diciembre de 2001 y valor
cero entre enero de 2002 y mayo de 2003. - dumyprecio_mercado38: Variable que toma valor lprbg entre enero de 1999 y diciembre
de 2001 y valor cero entre enero de 2002 y mayo de 2003. - lp4rel3: Logaritmo del precio de la marca 4 relativo al precio de la marca de 3. - dumyprecio4338: Variable que toma valor lp4rel3 entre enero de 1999 y diciembre de
2001 y valor cero entre enero de 2002 y mayo de 2003.
Apéndice A Test residual En este apéndice se muestran los test del comportamiento residual de cada una de las regresiones presentadas en el artículo. Se realizaron los test de no autocorrelación y homocedasticidad de los residuos. Para el primero se utiliza el test de LM AR(p) de Breusch Godfrey (1978). La ventaja de este test es que soporta rezagos de la variable dependiente como variable explicativa11. Para testear la homocedasticidad de los residuos se utiliza el test de LM ARCH(p) propuesto por Engle (1982).
La metodología en cada uno de los test se basa en formular una regresión auxiliar para la cual se utilizan los residuos de la regresión lineal original. Esta regresión auxiliar es en cada caso la siguiente:
ptptttt ububububu −−−− ++++= ...332211 para el test de no autocorrelación LM AR(p).
223
22
21
2 ...321 pttttt
ububububau p −−−−+++++= para el test de homocedasticidad LM ARCH (p).
Cada una de estos test es de orden “p”, que indica el mayor rezago incluido en la
explicación de los residuos actuales.
11 El test de Durbin Waltson que testea autocorrelación de primer orden presenta problemas cuando es utilizado en regresiones con variables dependientes rezagadas como variables explicativas.
21
La hipótesis nula en cada caso es:
0...: 321 ===== pbbbbHo para el test de no autocorrelación.
0...: 321 ===== pbbbbHo para el test de homocedasticidad.
El razonamiento detrás de estos test es buscar, a través del R2, si las rezagos de las variables explican su valor actual. Por lo que, si los residuos rezagados no explican los residuos presentes, es de esperar un R2 bajo, y por lo tanto no se rechazaría la hipótesis nula.
En el Cuadro A.1 se colocan los resultados de los test de no autocorrelación y de
homocedasticidad.
Cuadro A. 1 Test de autocorrelación y homocedasticidad.
p-valor F-valor p-valor F-valor p-valor F-valor p-valor F-valorautocorrelacion de orden 1 0.2316 1.4716 0.4615 0.5524 0.7989 0.0657 0.6819 0.1702autocorrelacion de orden 2 0.1719 1.8353 0.5434 0.6190 0.9454 0.0562 0.8760 0.1328autocorrelacion de orden 3 0.2272 1.5050 0.5910 0.6444 0.3600 1.1010 0.8583 0.2536
p-valor Chi p-valor Chi p-valor Chi p-valor Chiheterocedasticidad de orden 1 0.4612 0.5431 0.6650 0.1875 0.5989 0.2766 0.6819 0.1702heterocedasticidad de orden 2 0.3819 1.9250 0.8354 0.3597 0.8551 0.3130 0.8760 0.1328heterocedasticidad de orden 3 0.5212 2.2551 0.9710 0.2394 0.3578 3.2279 0.8583 0.2536
fargo bimbo lactal la salteña
Como se observa en la Tabla A.1 no se rechaza la hipotesis nula en ninguno de los test. Esto indica que el comportamiento residual es el necesario para poder aplicar la metodología de MCO y obtener estimadores consistentes e insesgados.
22
Apéndice B
En este apartado se incorporan las regresiones estimadas por el método de Variables Instrumentales (o MCO en dos etapas). En cada regresión se utiliza para instrumentar la variable precio de cada marca de GBA, al precio de esa marca en el Interior.
Cuadro B.1 Regresiones con el método de Variables Instrumentales
. fargo IV bimbo IV lasaltena IV
lqbg1_1 0.293[0.000]**
lprbg1 -1.314 1.611 -0.111[0.000]** [0.000]** [0.10]
lprbg3 -0.146 -0.739 -0.942[0.218] [0.008]** [1.71]
lprbg4 0.185 -0.374 0.409[0.004]** [0.012]* [0.52]
lyrbg 0.984 0.66 0.504[0.000]** [0.000]** [0.153]
iccg -0.001 -0.008[0.374] [0.118]
lprbg5 0.01 0.155[0.928] [0.57]
dumy38 -4.159[0.017]**
Constant -4.093 2.092 0.666[0.000]** [0.240] [0.607]
lqbg4_1 0.458[0.000]**
dumyprecio4338 [0.322]-0.382
lp4rel3 0.277[0.322]
lqbg3_1 0.352[0.003]**
dumyprecio338 -1.316[0.014]**
Observations 52 52 52R-squared 0.982 0.943 0.627 Nota : p-valor entre paréntesis. ** significativo al 5%.
Para confirmar si es necesario utilizar la metodología de Variables Instrumentales en
las estimaciones de elasticidad de demanda se realiza el test de Hausman. Este test prueba si los coeficientes de las regresiones con MCO son significativamente distintos a los coeficientes obtenidos con Variables Instrumentales. La hipótesis nula del test es que los coeficientes son iguales. En el Cuadro B. 2 se incorporan los valores del estadístico y del p-valor de cada uno de los test. Puede observarse que en todas las regresiones por marca se acepta la hipótesis nula de que los coeficientes obtenidos por MCO no son significativamente distintos a los obtenidos con Variables instrumentales.
Este resultado justifica que se utilice MCO para estimar las funciones de demanda en
el presente trabajo.
23
Cuadro B. 2 Test de Hausman de Variables Instrumentales
p-valor 0.9994Chi-valor 0.3122p-valor 0.9578
Chi-valor 2.5820p-valor 0.7139
Chi-valor 2.9096
test de Hausman
fargo
bimbo
la salteña
Apéndice C
En este apéndice se incorporan las regresiones realizadas para la marca La Salteña, con el objetivo de brindar mayor robustes a los resultados que finalmente fueron considerados en este trabajo. En el Cuadro C. 1 se muestran las regresiones para la marca La Salteña.
Cuadro C.1
MCO de la cantidad demandada de La Salteña
lqbg4 lqbg4 lqbg4 lqbg4MCO_1 MCO_2 MCO_3 MCO_4
lqbg4_1 0.4 0.471 0.458 0.392[0.002]** [0.000]** [0.000]** [0.003]**
lprbg1 0.433[0.610]
lprbg3 -0.866[0.110]
lprbg4 -0.303[0.268]
lprbg5 0.164[0.543]
lyrbg 0.482 0.293 0.504 0.514[0.169] [0.374] [0.153] [0.142]
dumyprecio438 0.085[0.027]**
iccg -0.014 -0.008 -0.008 -0.014[0.042]** [0.147] [0.118] [0.029]**
lp4rel1 0.004 -1.07[0.989] [0.103]
dumyprecio4138 -0.287 0.83[0.039]** [0.445]
lp4rel3 0.277 1.118[0.322] [0.063]
dumyprecio4338 -0.382 -1.234[0.010]** [0.299]
Constant -0.759 1.302 0.666 1.098[0.826] [0.325] [0.607] [0.405]
Observations 52 52 52 52R-squared 0.651 0.621 0.627 0.65
Variables
Nota 1: p-valor entre paréntesis. Nota 2: ** significativo al 5%.
24
Las regresiones muestran que los precios en logaritmo no son significativos para explicar la cantidad de La Salteña (columna 1). Por ello, se consideraron como variables explicativas a los precios relativos de la marca La Salteña y el resto de las marcas. En la segunda regresión, que considera al precio relativo de la Salteña y Fargo, esta variable es significativa antes de la crisis. En la tercera regresión se incluyó al precio relativo de La Salteña respecto del precio de Bimbo, variable que fue significativa también antes de la crisis. Puede observarse que el coeficiente de la variable dummy precio relativo de La Salteña y Bimbo es mayor que el coeficiente correspondiente a la variable dummy precio relativo de La Salteña y Fargo, es decir que el primero explica en mayor magnitud la cantidad demanda de la Salteña.
Sin embargo, al incorporarse ambos precios relativos en la cuarta regresión se
presenta un problema de multicolinealidad y los coeficientes se vuelven no significativos. La regresión que se presenta en el cuadro principal del presente trabajo es la tercera
regresión donde la cantidad demanda de la marca La Salteña se explica por su precio relativo a Bimbo, esta regresión explica mejor el comportamiento de la cantidad demandada. Sin embargo, es importante mostrar los pasos intermedios para tener un visión más amplia de las variables que influyen en el comportamiento de la cantidad demandada de esta marca.