FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA

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1 Teresa Garín Muñoz* Teodosio Pérez Amaral** FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA Explotar plenamente el potencial del comercio electrónico requiere una cuidadosa identificación de los factores que inciden en el comportamiento del consumidor en Internet. En este artículo vamos a elaborar un modelo para explicar cómo las variables sociodemográficas, actitudes y creencias sobre Internet afectan tanto a la decisión de utilizar, como al uso mismo de Internet como canal de compras online. Utilizamos una muestra de usuarios de Internet y en ella diferenciamos tres grupos: los que compran en línea (compradores online), los que buscan información en línea pero compran en tiendas (buscadores de información), y los que no compran ni buscan información en línea (compradores convencionales). Usamos modelos logit para seleccionar y medir los efectos de los factores que influyen en la propensión a realizar compras en línea. Nuestros resultados pueden ser útiles para los minoristas a fin de elaborar estrategias de marketing y para los políticos, en el caso en que decidan fomentar el comercio electrónico. Esto, a su vez, puede ayudar a promover la sociedad de la información y reducir la brecha digital. Palabras clave: business-to-consumer, modelo logit, compradores online, buscadores de información, compradores convencionales. Clasificación JEL: C25, D12, O Introducción * Universidad Nacional de Educación a Distancia. ** Universidad Complutense de Madrid. El rápido crecimiento del comercio electrónico está provocando un profundo impacto en la sociedad moderna. Por el lado de la oferta, la aparición del comercio electrónico está generando grandes cambios en el comportamiento de algunos minoristas y está incrementando la internacionalización de los productos debido a que su alcance geográfico es ilimitado. Por el lado de la demanda, la penetración del comercio electrónico afecta a cómo, dónde y cuándo compran los consumidores e, indirectamente, influye en la manera en que vivimos nuestras vidas. Sin embargo, el desarrollo del comercio electrónico se encuentra todavía en una etapa temprana, y los motivos por los que los consumidores deciden comprar o no comprar en línea distan mucho de ser plenamente entendidos. Para evaluar y anticipar los impactos del comercio electrónico, es importante profundizar en el conocimiento del comportamiento de los consumidores en relación a sus compras en línea. Hay una serie de definiciones de comercio electrónico que están disponibles en la literatura (Kauffman y Walden, 2001; Treese y Stewart, 1998; 51

2 Teresa Garín Muñoz y Teodosio Pérez Amaral 52 Zwass, 1996). Aquí definimos el comercio electrónico como el uso de Internet para comprar, vender o apoyar los productos y servicios. Nuestra definición de comercio electrónico no se limita a las transacciones financieras (compra y venta), sino que también incluye otras actividades como el intercambio de información, marketing y apoyo preventa y posventa. Además, nuestra definición de comercio electrónico se limita al comercio electrónico basado en Internet y no se extiende a otras formas de intercambio electrónico de datos. Existen varias modalidades de comercio electrónico según los tipos de agentes implicados: de empresa a empresa (B2B: business to business), de empresa a consumidor (B2C: business to consumer), y de consumidor a consumidor (C2C: consumer to consumer). A pesar de que el segmento B2B domina el comercio electrónico en términos de valor de las transacciones realizadas, B2C es importante por sus posibles efectos sobre el comportamiento de compra del consumidor. Por ser un medio flexible, interactivo y eficiente, el comercio electrónico es probable que sea un sustituto de los medios tradicionales de compras y así puede llegar a dominar el intercambio de ciertos productos (por ejemplo, bienes, digitales tales como música, software, películas, y libros) en el futuro. El presente estudio se centra en el segmento B2C del comercio electrónico en España. Estamos interesados en identificar los principales factores que influyen en la adopción y el uso de las compras en línea. Aunque algunas investigaciones previas se han centrado en explicar la decisión de adoptar las compras en línea, nuestro estudio diferencia entre la adopción y los diferentes patrones de uso de los compradores en Internet. En este sentido, siguiendo el trabajo de Soopromanien y Robertson, 2007, estudiamos y diferenciamos tres grupos de usuarios de Internet: 1) los compradores online (utilizan Internet para comprar en línea), 2) los navegadores (buscan información en línea, pero no compran en línea) y 3) los compradores no-internet (los internautas que no utilizan Internet para efectuar ninguna gestión relativa a sus compras). Nuestro principal objetivo es encontrar si hay diferencias de comportamiento importantes en lo que se refiere a la adopción y al uso de las compras en línea que los minoristas deban tener en cuenta para definir su estrategia de marketing. El resto del trabajo está organizado como sigue. En el apartado 2 se muestra el grado de penetración del comercio electrónico en España y se compara con la implantación en otros países europeos. En el apartado 3 se presenta una breve revisión de literatura y el marco teórico que se utilizará posteriormente para explicar el comportamiento de los consumidores españoles que optan por utilizar Internet. En el apartado 4 se presentan los datos y se lleva a cabo un análisis descriptivo de los mismos. El apartado 5 se dedica al modelo empírico y se comentan los resultados obtenidos. Finalmente, en el apartado 6, presentamos las principales conclusiones y las posibles líneas de investigación futura. 2. Penetración del comercio electrónico en España Antes de estudiar los principales factores determinantes del comportamiento del consumidor en línea en España, es importante tener una visión general del tamaño del mercado español y cómo se compara con la situación de otros países europeos. De acuerdo con datos de Eurostat, 2007, el comercio electrónico en España no es muy popular. De hecho, sólo el 13 por 100 de los individuos han estado involucrados en actividades de comercio electrónico durante los últimos 3 meses. La escasa implantación de las compras electrónicas en España es aún más evidente cuando se compara con la situación en otros países europeos. Como se muestra en el Gráfico 1, la participación en las compras online en España (medido como el porcentaje de personas que encargaron los bienes o servicios a través de Internet en los últimos 3 meses) es muy inferior al promedio de los 27 países de la Unión Europea.

3 FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA GRÁFICO 1 PORCENTAJE DE INDIVIDUOS QUE COMPRARON BIENES Y SERVICIOS POR INTERNET EN LOS ÚLTIMOS 3 MESES UE 27 Reino Unido Fuente: Eurostat Dinamarca Países Bajos Alemania Suecia Luxemburgo Finlandia Irlanda Francia Austria Malta Bélgica España Polonia GRÁFICO 2 PARTICIPACIÓN EN COMERCIO-e VERSUS PIB PER CÁPITA Eslovaquia Eslovenia Rep. Checa Chipre Italia Hungría Estonia Letonia Portugal Grecia Lituania Bulgaria Rumanía Serbia RU P. Bajos Dinamarca 40 Alemania Suecia 35 Finlandia Penetración del Comercio-e Malta Polonia Eslovaquia 10 Rep. Checa Eslovenia Hungría Chipre Italia Letonia Portugal 5 Estonia Grecia Lituania Bulgaria Rumanía España Francia Bélgica Austria Irlanda PIB pc (euros) Fuente: Eurostat. Otra observación importante a la vista del Gráfico 1 es que en el ranking de países, España aparece situada por debajo de algunos países con peor situación económica. Por lo tanto, podemos concluir que, aun cuando el ingreso y la riqueza pueden ser factores clave para la adopción y el desarrollo del comercio electrónico, hay otros factores responsables de las diferencias observadas entre los países. El Gráfico 2 muestra la relación entre la penetración del comercio electrónico y el PIB per cápita en los 27 países de la UE durante el año Algunos países como Alemania, Reino Unido, Países Bajos, Suecia, Finlandia, Austria, Francia, Malta, Eslovaquia y Polonia se sitúan por encima de la línea, lo que significa que la penetración del comercio electrónico es más alta que lo 53

4 Teresa Garín Muñoz y Teodosio Pérez Amaral Porcentaje de hogares Porcentaje de individuos Porcentaje de hogares Fuente: Eurostat, GRÁFICO 3 INDICADORES TIC DE LOS PAÍSES EUROPEOS Tasas de penetración del ordenador Tasas de penetración de banda ancha Países Bajos Dinamarca Suecia Luxemburgo Alemania Reino Unido Finlandia Austria Bélgica Eslovenia Irlanda Dinamarca UE-27 Países Bajos Malta Finlandia Francia Suecia España Luxemburgo Estonia Reino Unido Eslovaquia Bélgica Hungría Francia Polonia Alemania Italia Estonia Chipre Austria Letonia UE-27 Portugal Países Bajos España Lituania Dinamarca Irlanda Rep. Checa Suecia Italia Grecia Finlandia Eslovenia Luxemburgo Portugal Alemania Malta Reino Unido Lituania Austria Hungría Bélgica Letonia Francia Rep. Checa Estonia Chipre Irlanda Eslovaquia UE-27 Polonia Eslovaquia Letonia Eslovenia España Hungría Lituania Rep. Checa Malta Polonia Portugal Italia Chipre Uso de Internet en los últimos 3 meses Rumanía Grecia Bulgaria Bulgaria Grecia Rumanía Bulgaria Rumanía 54 esperado en base al PIB del país. El resto de los países están por debajo de la línea, indicando que sus tasas de penetración del comercio electrónico son más bajas que lo que podría esperarse a la vista de sus respectivos niveles de renta. Los resultados anteriores sugieren que debe haber otros factores que influyen en la penetración del comercio electrónico. Por ejemplo, puede ser importante considerar algunos otros indicadores relativos a las tecnologías de la información y las comunicaciones (indicadores TIC). Disponemos de medidas de la disponibilidad de ordenadores, las tasas de penetración de la banda ancha y del uso de Internet. Como se puede observar en el Gráfico 3, España está por debajo de la media de la Unión Europea en todos los indicadores anteriores. Sin embargo, el comercio electrónico B2C ha crecido rápidamente en los últimos años en España.

5 FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA Alrededor del 13 por 100 de la población (de edades comprendidas entre 16 y 74 años) han comprado en línea durante el año 2007, lo que representa un incremento del 136 por 100 desde 2004, y el gasto medio por cliente se ha incrementado desde 438 euros en 2003 hasta 595 euros en 2007 (red.es, 2007). En términos de volumen, el mercado B2C aumentó desde 204 millones de euros en 2000 hasta millones en De acuerdo con datos de 2007 (INE, Encuesta TIC-H), el 78,9 por 100 de los usuarios de Internet han utilizado Internet en los últimos tres meses por razones comerciales (ya sea para la recopilación de información o para efectuar la compra). Esa cifra es el promedio nacional que, sin embargo, presenta grandes diferencias cuando se realiza un análisis por regiones. El Cuadro 1 muestra que el porcentaje de los usuarios de Internet que lo utilizan por motivos comerciales oscila entre el 92,9 por 100 de Cataluña y el 49,8 por 100 correspondiente a la Comunidad Valenciana. 3. Revisión de literatura y marco teórico El comercio electrónico está cambiando de manera fundamental la forma en que los consumidores compran bienes y servicios. Este estudio ha sido realizado para investigar los factores clave para explicar el comportamiento de los consumidores españoles en lo que se refiere a sus compras por Internet. Durante los últimos años un número creciente de estudios han explorado los determinantes del comportamiento del consumidor en sus compras en línea. La mayoría de los estudios, ya sea explícita o implícitamente, abordan el comportamiento del consumidor en sus compras en línea integrados en diversos marcos teóricos, incluyendo la teoría de la acción razonada-tra (Ajzen y Fishbein, 1980), la teoría de la conducta planificada-tpb (Ajzen, 1991) y el modelo de aceptación de la tecnología-tam (Davis, 1993; Davis et al., 1989). El TAM, que se ha utilizado para explicar la adopción de las tecnologías de la información en una variedad de contextos, es especialmente atractivo por su CUADRO 1 PORCENTAJE DE USUARIOS DE INTERNET QUE LO UTILIZAN PARA COMPRAR O BUSCAR INFORMACIÓN Media nacional... 78,9 Cataluña... 92,9 Islas Baleares... 91,7 Galicia... 82,0 Madrid (Comunidad de)... 80,4 Castilla-La Mancha... 79,7 Cantabria... 79,3 Asturias (Principado de)... 79,2 País Vasco... 79,0 Andalucía... 78,1 Castilla y León... 77,8 Aragón... 77,2 Murcia (Región de)... 77,1 Rioja (La)... 77,0 Canarias... 73,6 Navarra (Comunidad Foral de)... 72,9 Extremadura... 59,4 Comunidad Valenciana... 49,8 Fuente: Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares. INE (2007). sencillez y la constatación de su elevado poder predictivo. El modelo de aceptación de la tecnología (TAM) ha sido ampliamente utilizado en la investigación del comercio electrónico. Ahn et al., (2004) y O Cass y Fenech (2003) aplicaron directamente esta teoría para investigar el comportamiento del consumidor en su vertiente de comercio electrónico. Por otro lado, la mayoría de los estudios llevaron a cabo una adaptación (simplificada o ampliada) del marco conceptual elaborado a partir de la TAM. La versión original de la TAM propone la utilidad percibida (PU) y la facilidad de uso percibida (FUP) como los principales determinantes de la adopción de las tecnologías de la información. La PU de un individuo se refiere a la evaluación subjetiva de los beneficios inducidos mediante el uso de tecnologías de la información. La FUP indica el grado en que el posible usuario espera que la consecución de su objetivo sea sencilla y libre de esfuerzo (Davis et al., 1989). PU y FUP tienen un impacto directo y positivo sobre el uso. Teniendo en cuenta la literatura anterior y la disponibilidad de datos, vamos a desarrollar un modelo para explicar la decisión de adopción y el uso del comercio electrónico para el caso de España. Nuestra variable de interés será el comportamiento real en lugar de intenciones de compor- 55

6 Teresa Garín Muñoz y Teodosio Pérez Amaral ESQUEMA 1 MODELO CONCEPTUAL DE LA DEMANDA DE COMERCIO ELECTRÓNICO Género Factores sociodemográficos Edad Nivel de estudios Factores de familiaridad con las TIC Alfabetización informática Alfabeticación en Internet Frecuencia de uso de Internet Confianza en Internet Comercio-e Fuente: Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares. 56 tamiento. En otras palabras, queremos encontrar si existen diferencias de comportamiento entre las tres categorías de usuarios, es decir, aquellos que compran en línea (compradores online), los que sólo buscan información en línea, pero no compran (buscadores de información), y los usuarios de Internet que no utilizan Internet para ninguna gestión relativa a sus compras (compradores convencionales). Las variables explicativas del modelo propuesto pertenecen a dos grandes categorías: sociodemográficas y familiaridad con las TIC del potencial comprador en línea. Este modelo conceptual del comercio electrónico se explica en el Esquema 1. Las características sociodemográficas de los consumidores se encuentran entre los factores más estudiados en la investigación del comercio electrónico. Los efectos del género, edad, educación y cultura de los consumidores sobre el comportamiento de las compras en línea han sido examinados desde finales de 1990 (Bellman et al., 1999; Li et al., 1999; Swaminathan et al., 1999). El estudio de cómo el género influye en la decisión de compra ha sido siempre de interés para el mundo académico, ya que en muchas categorías de productos son las mujeres las que llevan a cabo la decisión de compra. Sin embargo, con este nuevo canal de compras proporcionado por Internet el resultado podría ser el contrario. Aunque no hubo diferencias significativas entre los compradores en línea y no compradores en términos de género (Donthu y García, 1999), se encuentra que los hombres hacen más compras (Li et al., 1999; Stafford et al., 2004) y gastan más dinero en línea que las mujeres. Este cambio en el patrón de género en el contexto del comercio electrónico se ha explicado utilizando diferentes modelos o factores, incluyendo la orientación comercial, la aceptación de las tecnologías de la información, las propiedades del producto y los riesgos percibidos. Algunas de las razones que se han utilizado para explicar la menor propensión de las mujeres a hacer compras en línea son las siguientes: 1) Las mujeres no encuentran las compras en línea tan cómodas y convenientes como sus homólogos masculinos (Rodgers y Harris, 2003). 2) En la primera etapa del comercio electrónico, los tipos de productos disponibles en línea solían ser más bien orientados al público masculino (Slyke et al., 2002). 3) Las mujeres tienden a disfrutar de la experiencia de compra física más que los hombres. 4) Las

7 FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA mujeres suelen preferir una evaluación física de los productos que van a comprar en mayor medida que los hombres. Los efectos de la edad en la adopción del comercio-e han sido ampliamente estudiados, pero hay fuertes discrepancias entre los resultados. Por ejemplo, algunos estudios identifican una relación positiva entre la edad del consumidor y la probabilidad de la compra de productos en línea (Stafford et al., 2004), mientras que otros consideraron una relación negativa (Joines et al., 2003) o ninguna relación (Rohm y Swaminathan, 2004). Las discrepancias pueden deberse a la utilización de distintos criterios para definir los grupos de edad en diferentes estudios. Este estudio nos da la oportunidad de ayudar a aclarar estos resultados mediante el uso de la edad de cada encuestado junto con otros factores. Tradicionalmente, los usuarios de Internet han sido personas con altos niveles de educación. Sin embargo, los cambios demográficos entre los usuarios de Internet indican una popularización del uso de la web que se ha extendido al público de todos los niveles de educación. En este estudio tratamos de determinar en qué medida el nivel de estudios tiene un efecto positivo sobre la adopción del comercio electrónico. Nuestra hipótesis es que, ceteris paribus, las personas con mayor nivel de educación son más proclives a adoptar este canal de compra por varias razones. En primer lugar, el tipo de productos disponible en línea será probablemente más del gusto de este tipo de personas. Y en segundo lugar, el mayor nivel de estudios, probablemente hace que sea más fácil para ellos utilizar Internet. Es importante tener en cuenta que estamos hablando de la adopción del comercio electrónico en cualquiera de sus modalidades (búsqueda de información o compra) y nunca sobre la cantidad de dinero que se gasta en línea. Factores de familiaridad con las TIC Aunque los factores sociodemográficos deben ser considerados inexcusablemente como determinantes del comportamiento del consumidor en lo que se refiere a la utilización del comercio electrónico, hay otras características relativas a la aceptación y uso de las TIC que están muy estrechamente ligadas con el comportamiento real del consumidor en su compra en línea. Dichas características indican la mayor o menor familiaridad del consumidor con la utilización de las tecnologías de la información. Las variables seleccionadas como explicativas para medir dicha familiaridad son las siguientes: conocimientos de informática, manejo de Internet, frecuencia de uso de Internet y confianza en Internet. Las dos primeras se refieren al grado de conocimiento del consumidor en el uso del ordenador y de Internet y la naturaleza de su uso (como el trabajo en línea, utilización del correo electrónico, leer noticias en línea, y la búsqueda de información). La educación y la capacitación en tecnologías de la información (Liao y Cheung, 2001) y el manejo en la utilización de Internet (Goldsmith y Goldsmith, 2002; Li et al., 1999) se encontraron positivamente relacionados con la intención y la compra en línea. Por lo tanto, según los resultados de trabajos anteriores, esperamos encontrar efectos positivos de ambas variables (conocimiento de informática y manejo de Internet) en la adopción del comercio electrónico como canal de compra. Estudios previos han encontrado consistentemente que la utilización de Internet está positivamente relacionada con la intención de utilizar el comercio electrónico y con el uso real del mismo (Bellman et al., 1999; Forsythe y Shi, 2003). Por lo tanto, esperamos encontrar una relación positiva entre la frecuencia de uso de Internet y la adopción del comercio electrónico. Es probable que las percepciones heterogéneas de los consumidores en lo que se refiere a los riesgos y beneficios del uso de Internet influyan en el consumidor a la hora de decidir si utilizar este canal de compra o no y, si decide utilizarlo, de qué manera hacerlo. Los resultados de este estudio nos permitirán conocer si el nivel de confianza en Internet afecta el comportamiento de comercio electrónico de los compradores y los navegadores de la misma manera o de una manera diferente. 57

8 Teresa Garín Muñoz y Teodosio Pérez Amaral Análisis de datos La mayoría de estudios llevados a cabo hasta la fecha se basan en datos obtenidos a través de encuestas realizadas bien sea telefónicamente o a través de Internet. Dichas encuestas presentan la ventaja de que utilizan cuestionarios diseñados específicamente para el tema objeto de estudio. Por ello incorporan todas las variables que el investigador en cada caso considera relevantes para explicar el comportamiento del consumidor en sus compras en línea. Sin embargo, estas bases de datos presentan también algunos problemas. Por ejemplo, la muestra utilizada se suele extraer de un grupo homogéneo y probablemente carece de la representatividad que se puede esperar cuando se utiliza una muestra referida a un país en su conjunto y diseñada con altos estándares estadísticos. En este trabajo se utilizan datos procedentes de la Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares 1 del año 2007 del INE. Nos concentramos en el estudio de la muestra de individuos que han utilizado Internet durante los últimos 3 meses. Dividimos la muestra en tres partes según la adopción y la forma de uso de Internet para compras: compradores online, buscadores de información y compradores convencionales. En el Cuadro 2 se muestra la distribución de los usuarios de Internet según el uso entre los 3 grupos. El 50,8 por 100 de los encuestados eran hombres y el 49,2 por 100 mujeres y, en términos de 1 La Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares, TIC-H 2008, ha sido realizada por el Instituto Nacional de Estadística (INE), en colaboración con el Instituto de Estadística de Cataluña (IDESCAT), el Instituto de Estadística de Andalucía (IEA) y el Instituto de Estadística de Navarra (IEN) en el ámbito de sus respectivas comunidades autónomas. Asimismo, el INE ha formalizado un convenio de colaboración con la Fundación Centro Tecnológico de la Información y Comunicación (CTIC) del Principado de Asturias. La Encuesta sigue las recomendaciones metodológicas de la Oficina de Estadística de la Unión Europea (Eurostat). Es la única fuente en su género cuyos datos son estrictamente comparables no sólo entre los países miembros de la Unión, sino además en otros ámbitos internacionales. La Encuesta TIC-H 2008 es una investigación tipo panel dirigida a las personas de 10 y más años residentes en viviendas familiares, que recoge información sobre el equipamiento del hogar en tecnologías de la información y la comunicación (televisión, teléfono, radio, equipamiento informático) y sobre el uso de ordenador, Internet y comercio electrónico. CUADRO 2 DISTRIBUCIÓN DE USUARIOS DE INTERNET SEGÚN SU USO PARA LAS COMPRAS Frecuencia nivel de educación, el 33 por 100 tenían al menos el grado de licenciado. La mayoría de los encuestados (43,2 por 100) estaban en la categoría de edad años, y el 55,4 por 100 dijeron que habían utilizado Internet al menos 5 días por semana. Se presenta información más detallada en el Cuadro 3, que también permite la comparación de los valores de las características en función del grupo considerado. Es importante señalar que, aun cuando el número de usuarios de Internet se distribuye uniformemente entre hombres y mujeres, el número de hombres que compran en línea representa el 59,1 por 100 del total. Sin embargo, el uso de Internet para buscar información es básicamente el mismo para hombres y mujeres. También vemos que los conocimientos de informática y el manejo de Internet muestran valores más altos para los compradores que para los que sólo buscan información y para estos últimos que para los no usuarios. 5. El modelo y los resultados Porcentaje Compradores online ,6 Buscadores de información ,3 Compradores convencionales ,1 Total usuarios de Internet ,0 Fuente: Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares. En este apartado nos preguntamos cuáles son los factores que diferencian a los compradores convencionales de los buscadores de información y de los compradores online, sin obligar a que los buscadores de información y los compradores online estén incluidos en un solo grupo, debido a las diferencias observadas entre ellos, que se muestran en el Cuadro 3. Nuestro objetivo es explorar si, incidiendo sobre algunos de estos factores, se podrían alcanzar objetivos socialmente deseables como la expansión de la sociedad de la información y la consiguiente reducción de la brecha digital en España.

9 FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA CUADRO 3 INFORMACIÓN DEMOGRÁFICA Y DE RELACIÓN CON LAS TIC DE LOS ENCUESTADOS Características Porcentaje de usuarios de Internet Porcentaje de compradores online Porcentaje de buscadores de información Porcentaje de compradores convencionales (n= 8.837) (n= 2.087) (n= 4.883) (n= 1.867) Edad < ,6 3,3 6,9 9, ,7 25,9 23,2 22, ,2 47,8 43,0 38, ,3 22,0 24,5 26,5 > = ,3 1,0 2,4 3,4 Género Mujer... 49,2 40,9 50,3 55,7 Varón... 50,8 59,1 49,7 44,3 Nivel de estudios Primarios... 5,4 2,1 5,8 8,4 1 er nivel de Secundaria... 19,3 8,8 21,2 25,9 2 º nivel de Secundaria... 27,8 26,0 27,2 31,3 Formación profesional... 14,2 14,5 14,8 12,4 Educación universitaria... 33,3 48,6 31,0 22,0 Frecuencia de uso de Internet Diaria... 55,4 78,2 52,3 38,0 Semanal... 28,8 17,5 31,7 33,8 Al menos una vez al mes... 11,6 3,5 11,9 20,0 Menos de una vez al mes... 4,2 0,8 4,1 8,2 Conocimientos de informática Nivel bajo... 22,6 8,7 23,9 35,7 Nivel medio... 48,4 44,5 50,8 46,2 Nivel alto... 18,6 26,5 17,2 13,4 Nivel muy alto... 10,4 20,3 8,2 4,7 Manejo de Internet Nivel bajo... 33,1 14,7 34,7 49,5 Nivel medio... 35,2 33,7 36,3 33,9 Nivel alto... 23,0 33,5 22,1 13,6 Nivel muy alto... 8,8 18,1 7,0 3,0 Confianza en Internet Nivel bajo... 37,2 18,5 39,4 52,3 Nivel medio... 44,2 48,7 44,4 35,8 Nivel alto... 16,4 28,6 14,4 7,8 Nivel muy alto... 2,3 4,2 1,8 1,4 Fuente: Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares. Investigamos qué factores influyen en las decisiones mediante el uso de modelos de elección discreta que han sido ampliamente utilizados en diversas áreas de investigación y han demostrado su utilidad para la estimación de las probabilidades individuales de elección dentro de un conjunto de alternativas mutuamente excluyentes. Estos modelos son consistentes con la teoría de la utilidad aleatoria, donde se supone que los individuos eligen la alternativa asociada con la máxima utilidad. En este apartado utilizamos, en primer lugar, un modelo logit multinomial (MNL) con respuesta no ordenada 2 para estimar los efectos de algunos factores relevantes sobre la variable dependiente. La variable dependiente en nuestro análisis es el tipo de participación en las compras en línea en los últimos tres meses. Suponemos que el tipo de participación del individuo es predeterminado. Es decir, que un individuo que ha utilizado Internet en los últimos 3 meses ya ha decidido al comienzo del período el tipo de usuario que quiere ser, y se comporta consistentemente durante los tres meses del período. 2 Este modelo es apropiado para dar respuesta a la pregunta de qué factores pueden dar lugar a que los compradores convencionales lleguen a ser buscadores de información o, incluso, compradores online. En el apartado 6 usamos un modelo logit condicional donde se investigará una cuestión distinta que es cómo se puede incidir sobre los navegadores para que pasen a la categoría de compradores. 59

10 Teresa Garín Muñoz y Teodosio Pérez Amaral CUADRO 4 DESCRIPCIÓN DE LAS VARIABLES Variable dependiente Variables explicativas 0 = no utiliza Internet; 1 = sólo busca información; 2 = es un comprador online Descripción Factores demográficos Género Hombre = 1; Mujer = 0 Edad La edad del encuestado (en años). Nivel de estudios Años de estudios requeridos para obtener el grado declarado por el encuestado. Factores de familiaridad con las TIC Conocimientos informáticos Manejo de Internet Frecuencia de uso de Internet Confianza en Internet Índice de elaboración propia. Obtenido a partir de 8 rutinas diferentes que el encuestado debe ser capaz de hacer. Índice de elaboración propia. Obtenido a partir de 8 tipos de tareas en la web que el encuestado es capaz de llevar a cabo. Número de días al mes que el encuestado usa Internet. Índice de elaboración propia. Obtenido como media de la confianza del encuestado para: 1) dar información personal a través de la web para subscripciones en organizaciones, 2) dar información personal a través de un chat, 3) dar su dirección de correo-e, 4) descargar programas y música en su ordenador, 5) utilizar banca electrónica. Fuente: elaboración propia. 60 El individuo ha optado por una de las tres categorías: compradores online, buscadores de información y compradores convencionales, sobre la base de su propia idiosincrasia, su experiencia de compras en línea y otros factores observables para los que tenemos datos. El individuo elige entre las tres categorías en igualdad de condiciones, en una decisión simultánea en un solo paso. Él compara las utilidades esperadas de ser un comprador online, un buscador de información y un comprador convencional y elige la opción que le reporta la mayor utilidad esperada. La categoría «compradores convencionales» (y = 0) se trata como la categoría de referencia. Bajo el supuesto de que todos los errores ij de las m = 3 opciones son independientes, idénticamente distribuidos con valores extremos Tipo I de Gumbel, McFadden (1973) muestra que el modelo logit multinomial puede ser útil para la modelización y tiene una solución cerrada. La estimación de máxima verosimilitud del modelo es sencilla. La probabilidad de elegir una alternatva j entre las m categorías se puede escribir así: Prob ( y = j) = β k = 1 e K n k = 1 1+ e j= 1 K jk Xk β jk Xk [1] La ecuación [1] se refiere a la probabilidad (y = j), donde j = 0, 1, 2 y k = 1, 2,..., K. En nuestro estudio, j se refiere a las tres categorías de compradores online (compradores online, los buscadores de información y los compradores convencionales). Los parámetros tienen dos subíndices en el modelo: k para distinguir las variables explicativas (X), y j para distinguir las categorías de respuesta. Hay J-1 (3-1 = 2) conjuntos de coeficientes estimados mientras que el subíndice k indica que hay K = 7 variables explicativas. El Cuadro 4 resume las variables utilizadas en el análisis y el Cuadro 5 muestra los coeficientes estimados del modelo. Como señala Greene (2003) «los coeficientes de este modelo son de difícil interpretación». En consecuencia, se calcula la elasticidad de la probabilidad con el fin de ilustrar el signo y la magnitud de los principales determinantes de cada alternativa. Las elasticidades estimadas se muestran en el Cuadro 6. El p-valor de la elasticidad de cada variable muestra la significatividad de cada variable para explicar la segmentación de las tres categorías definidas. Los valores de p inferiores a 0,05 y 0,01 implican significatividad al 5 por 100 y 1 por 100, respectivamente. P-valores por encima de 0,05 indican no significatividad al 5 por 100. De acuerdo con estos resultados, todas las variables consideradas son relevantes (significati-

11 FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA Género Edad CUADRO 5 MODELO LOGIT MULTINOMIAL. COEFICIENTES ESTIMADOS Y ESTADÍSTICOS Variables Nivel de estudios Habilidades informáticas Manejo de Internet Frecuencia de uso de Internet Confianza en Internet Constante N. de observaciones = LR = χ 2 14 =1.595,57 Pseudo R 2 = 0,0905 Compradores online 0,10 (1,41) 0,02 * (5,48) 0,11* (8,85) 0,04 * (4,91) 0,08 * (6,71) 0,91 * (8,04) 0,07 * (14,61) -5,29 * (-23,51) Buscadores de información por Internet -0,09 (-1,61) 0,01 * (4,67) -0,02* (-2,14) -0,02 (-0,31) 0,01 (1,22) -0,12 (-1,53) 0,13 * (3,49) 0,57 * (3,53) t-ratios entre paréntesis. * denota significatividad al 95%. El grupo de control es «compradores convencionales» (no por Internet). Fuente: elaboración propia. CUADRO 6 ELASTICIDADES MEDIAS DE LAS PROBABILIDADES Compradores online Elasticidad p-valor Género 0,07 0,004 Edad 0,26 0,000 Nivel de Estudios 1,30 0,000 Habilidades informáticas 0,30 0,000 Manejo de Internet 0,35 0,000 Frecuencia de uso de Internet 0,48 0,000 Confianza en Internet 1,15 0,000 Buscadores de información Género -0,03 0,003 Edad 0,05 0,075 Nivel de estudios -0,37 0,000 Habilidades informáticas -0,07 0,000 Manejo de Internet -0,06 0,003 Frecuencia de uso de Internet -0,13 0,000 Confianza en Internet -0,18 0,000 Compradores convencionales Género 0,02 0,407 Edad -0,36 0,000 Nivel de estudios -0,11 0,231 Habilidades informáticas -0,06 0,214 Manejo de Internet -0,14 0,003 Frecuencia de uso de Internet -0,05 0,141 Confianza en Internet -0,50 0,000 Fuente: elaboración propia. vas al 1 por 100) para explicar el comportamiento de los compradores online. En concreto, encontramos que ser hombre (a igualdad del resto de los factores determinantes) aumenta la probabilidad de elegir comprar en línea un 7 por 100. Esto contrasta con el efecto encontrado para los hombres en el caso de los buscadores de información (que es negativo) y los compradores convencionales (que es no significativo). Además, al tener en cuenta la edad, las elasticidades estimadas son diferentes dependiendo de la categoría considerada. Por ejemplo, se encontró que por cada año adicional de edad de los consumidores, la probabilidad media de ser comprador online se incrementa en un 0,26 por 100. Sin embargo, la variable edad no es significativa para los buscadores de información y tiene un impacto negativo sobre los compradores convencionales. Nuestros resultados apoyan la idea de que cuanto mayor sea el nivel de estudios, mayor es la probabilidad de ser un comprador online. Pero nos encontramos con que el efecto de los años de escolaridad sobre el comportamiento de las compras en línea sólo discrimina entre los compradores online y los buscadores de información. Es decir, el efecto del nivel de estudios no discrimina entre compradores no-internet y los otros dos grupos de consumidores. Para las variables de familiaridad con las TIC (conocimientos de informática, manejo, frecuencia de uso y confianza en Internet), hemos encontrado más afinidades entre los buscadores de información y los compradores convencionales que entre cada una de estas categorías y los compradores online. Esto significa que las variables de relación con las TIC permiten discriminar entre adoptantes y no adoptantes de comercio-e. Todas estas variables tienen un impacto significativo y positivo sobre la probabilidad de ser un comprador online y un efecto negativo sobre la probabilidad de situarse en la categoría de buscador de información por Internet. Por otro lado, sólo dos de estas variables (manejo de Internet y confianza en Internet) son relevantes para explicar el comportamiento de los que deciden no comprar por Internet. 61

12 Teresa Garín Muñoz y Teodosio Pérez Amaral 62 Como era esperable, los conocimientos de informática y el manejo de Internet de los consumidores tienen un efecto positivo y significativo sobre la probabilidad de ser un comprador online. En concreto, ceteris paribus, un aumento del 1 por 100 en el índice de alfabetización informática aumentará la probabilidad de elegir comprar en línea en 0,30 por 100. Del mismo modo, la elasticidad de los compradores en línea ante cambios en el índice de alfabetización de Internet es de 0, Otros resultados También se ha contemplado la posibilidad de un proceso secuencial de toma de decisiones como el siguiente. Al principio del último período de tres meses, un individuo decide si va a utilizar Internet para realizar sus compras o no va a hacerlo. Si decide que va a hacer uso de Internet para su proceso de compras, entonces debe decidir si va a comprar o sólo va a buscar información previa a la compra. Esta secuencia en la toma de decisiones lleva al uso de un modelo logit anidado condicional. En esta sección complementamos nuestro análisis anterior mediante la presentación de los resultados del modelo logit condicional de la decisión de ser un buscador de información o un comprador online. Nuestro interés aquí es analizar cuáles son los factores que influyen en la decisión de ser un buscador de información o un comprador online condicional en haber decidido utilizar Internet para realizar las compras. Nuestro objetivo es inferir algunas recomendaciones políticas que puedan ser útiles para alentar a los buscadores de información a convertirse en compradores online. Para nuestro análisis condicional en haber decidido usar Internet para informarse o comprar, nos concentramos en la segunda decisión y estimamos el modelo logit binomial por LIML 3 para analizar los factores que determinan la distinción entre buscadores de información y compradores online. 3 LIML: limited information maximum likelihood (máxima verosimilitud con información limitada). CUADRO 7 COMPRADORES ONLINE VERSUS BUSCADORES DE INFORMACIÓN. MODELO LOGIT BINOMIAL CONDICIONAL (BNL): COEFICIENTES Y ELASTICIDADES Variables explicativas Género Edad Nivel de estudios Habilidades informáticas Manejo de Internet Frecuencia de uso de Internet Confianza en Internet Constante N. de observaciones = LR = χ 2 7 =1.104,80 Pseudo R 2 = 0,1298 Estadísticos t entre paréntesis. * denota significatividad al 95% o más. Fuente: elaboración propia. Coeficientes BNL Compradores online 0,142* (2,37) 0,007* (2,77) 0,104* (10,11) 0,045* (6,25) 0,050* (5,36) 0,878* (8,89) 0,539* (13,72) -5,39* (-27,38) Elasticidades BLN Compradores online 0,05* (2,35) 0,20* (2,82) 1,03* (9,92) 0,30* (6,31) 0,40* (5,36) 0,88* (8,89) 0,98* (13,55) Enel Cuadro 7 las columnas 2 y 3 muestran los coeficientes estimados del modelo logit condicional binomial. Como podemos ver, los signos son positivos, lo que sugiere que todas las variables consideradas tienen efecto positivo sobre la probabilidad de ser un comprador online en vez de un buscador de información. Una vez que el individuo ha decidido utilizar Internet para sus compras, ser varón (0,05) y mayor (0,20) tiene efectos positivos sobre la probabilidad de ser comprador online en lugar de simple navegador en busca de información. Las elasticidades estimadas para el nivel de estudios (1,03) y la confianza en Internet (0,98) demuestran que dichas variables son altamente relevantes para explicar el uso específico de Internet por parte del consumidor para realizar sus compras. También la exposición a Internet tiene una alta elasticidad de 0,88, mientras que las elasticidades estimadas para las habilidades informáticas y el manejo de Internet son de 0,4 y 0,3, respectivamente.

13 FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA Estos resultados son consistentes, variable por variable, con los resultados del modelo logit multinomial de la sección anterior. Los autores sugieren que si las autoridades deciden alentar a los buscadores de información para convertirse en compradores online, pueden hacerlo en el corto plazo, influyendo en la confianza en Internet, por ejemplo, al hacer las transacciones en Internet más seguras, tanto técnica como legalmente. Además, la frecuencia de uso de Internet se puede incrementar, entre otras medidas, mediante la promoción de instalaciones de acceso público a Internet. Promover el manejo de Internet y las habilidades informáticas son también posibles medidas que se pueden adoptar, por ejemplo, mediante la financiación y el fomento de cursos de Internet para determinados segmentos de la población, como determinados colectivos de personas mayores que están en riesgo de exclusión digital. Nuestros resultados sugieren que estas medidas y otras similares que influyan en las variables clave que distinguen a los buscadores de información de los compradores online pueden ser eficaces para promover el comercio electrónico en el corto y medio plazo. Estas medidas podrían también promover la sociedad de la información y la reducción de la brecha digital entre las personas y los diferentes territorios españoles. 7. Conclusiones Este trabajo tiene un doble objetivo. Por un lado, trata de identificar los factores clave del comportamiento del consumidor en lo que se refiere al comercio electrónico. Por otro, trata de explorar las diferencias y similitudes de comportamiento entre los tres grupos de consumidores en cuanto a la forma en que usan Internet para hacer compras. Para este estudio hemos utilizado datos de la Encuesta 2007 sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares, realizada por el Instituto Nacional de Estadística. Elaboramos un modelo de comercio electrónico mediante el uso de un conjunto de variables explicativas que se refieren a las características demográficas y de relación y manejo de las TIC de cada encuestado. Se utilizó un modelo logit multinomial con tres categorías que representa el tipo de participación en las compras en línea (los compradores online, los buscadores de información y los compradores convencionales). Nuestro análisis empírico muestra que el comportamiento de los tres segmentos de consumo difiere significativamente en términos de su uso y adopción de Internet como canal de compra. Las elasticidades estimadas para cada grupo revelan que el impacto de las variables consideradas es diferente para cada segmento. De acuerdo con los resultados empíricos presentados en este estudio, la evolución futura del comercio electrónico B2C en España sería muy dependiente de la penetración de Internet, la familiaridad de los consumidores con el uso de ordenadores e Internet, y también en la confianza de las personas en la seguridad de Internet. Nuestro estudio sugiere que aumentar la seguridad de Internet y hacer que el uso del comercio en línea sea fácil mejoraría su aceptación del comercio electrónico. También se analizó la decisión de convertirse en un buscador de información o un comprador online condicional a que previamente se haya decidido convertirse en un usuario del comercio por Internet. Utilizando un modelo condicional, identificamos las variables clave que podrían ser influenciadas por los políticos. Las políticas destinadas a aumentar la confianza en Internet, la alfabetización informática y la exposición a Internet pueden resultar eficaces para alentar a los buscadores de información a convertirse en compradores online. Este tipo de medidas podría ser útil para promover la sociedad de la información y la reducción de la brecha digital en España. En cuanto a las limitaciones de este estudio, hemos de decir que los datos analizados están basados en fuentes secundarias de información y, por esta razón, hay aspectos complementarios no incluidos en el cuestionario que pensamos que sería interesante analizar. En concreto, creemos que la consideración de variables que reflejan las actitudes, 63

14 Teresa Garín Muñoz y Teodosio Pérez Amaral 64 tales como las motivaciones y las barreras a la decisión de compra en línea, sería muy útil. Una de las posibles extensiones de este estudio sería aplicar el modelo para algunos grupos específicos de productos o servicios. Es probable que las decisiones de los consumidores a participar en las actividades de comercio electrónico difieran según el tipo de producto. Por ejemplo, sería interesante conocer los factores claves que explican las compras en línea de servicios de viajes, que son uno de los servicios más utilizados en Internet. Otra línea de investigación sería la de encontrar en qué medida el modelo tiene validez para las diferentes regiones de España. Sería interesante ver si las diferencias en las tasas observadas de penetración de las compras electrónicas en las diferentes regiones pueden ser explicadas por las variables consideradas. Agradecimientos Los autores agradecen el apoyo financiero del Ministerio de Ciencia e Innovación a través del proyecto ECO y los comentarios de M. Gracia que han ayudado a mejorar este trabajo. Los errores que pudiera haber son responsabilidad exclusiva de los autores. Bibliografía [1] AHN, T., RYU, S., y HAN, I. (2004): The impact of the online and offline features on the user acceptance of internet shopping malls. Electronic Commerce Research and Applications, vol. 3, nº 4, pp [2] AJZEN, I. (1991): The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Process, vol. 50, nº 2, pp [3] AJZEN, I., y FISHBEIN, M. (1980): Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior. NJ: Prentice-Hall. [4] BELLMAN, S., LOHSE, G.L. y JOHNSON, E.J. (1999): Predictors of Online Buying Behavior. Communications of the ACM, vol. 42, nº 12, pp [5] CITRIN, A.V., STEM Jr., D. E., SPANGENBERG, E.R. y CLARK, M.J. (2003): Consumer Need for Tactile Input: An Internet Retailing Challenge. Journal of Business Research, vol. 56, nº 11, pp [6] DAVIS, F. D. (1993): User acceptance of information technology: System characteristics, user perceptions, and behavioral impacts. International Journal of Man-Machine Studies, vol. 38, nº 3, pp [7] DAVIS, F.D., RICHARD P.B., y WARSHAW, P.R. (1989): User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, vol. 35, nº 8, pp [8] DONTHU, N., y GARCÍA, A. (1999): The Internet shopper. Journal of Advertising Research, nº 39, pp [9] FORSYTHE, S.M. y SHI, B. (2003): Consumer patronage and risk perceptions in Internet shopping. Journal of Business Research, nº 56, pp [10] GOLDSMITH, R. E. y GOLDSMITH, E.B. (2002): Buying apparel over the internet. The Journal of Product and Brand Management, vol. 11, nº 2/3, pp [11] GREENE, W.H. (2003): Econometric analysis, 5th ed., New York: Prentice-Hall. [12] INE (2007): Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares. Disponible en: Instituto Nacional de Estadística. path=%2ft25%2fp450&file=inebase&l=024 [13] JOINES, J., SCHERER, C. y SCHEUFELE, D. (2003): Exploring Motivations for Consumer Web Use and Their Implications for E-Commerce. Journal of Consumer Marketing, vol. 20, nº 2, pp [14] KAUFFMAN, R.J. y WALDEN, E.A. (2001): Economics and electronic commerce: survey and directions for research. International Journal of Electronic Commerce, vol. 5, nº 4, pp [15] LI, H., KUO, C. y RUSSELL, M.G. (1999): The Impact of Perceived Channel Utilities, Shopping Orientations, and Demographics on the Consumer s Online Buying Behavior. Journal of Computer-Mediated Communication, vol. 5, nº 2.

15 FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA [16] LIAO, Z. y CHEUNG, M.T. (2001): Internet- Based E-Shopping and Consumer Attitudes an Empirical Study. Information & Management, vol. 38, nº 5, pp [17] McFADDEN D. (1973). «Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behavior» in Frontiers in Econometrics. P. Zarembka (ed). New York: Academic, pp [18] O CASS, A. y FENECH, T. (2003): Web retailing adoption: Exploring the nature of internet users web retailing behavior. Journal of Retailing and Consumer Services, nº 10, pp [19] RODGERS, S. y HARRIS, M. (2003). Gender and E-Commerce: An Exploratory Study. Journal of Advertising Research, vol. 43, nº 3, pp [20] ROHM, A. J. y SWAMINATHAN, V. (2004): A Typology of Online Shoppers Based on Shopping Motivations. Journal of Business Research, vol. 57, nº 7, pp [21] STAFFORD, T. F., TURAN, A. y RAISINGHANI, M.S. (2004): International and Cross Cultural Influences on Online Shopping Behavior. Journal of Global Information Management, vol. 7, nº 2, pp [22] SLYKE, C. V., COMUNALE, C. L. y BELANGER, F. (2002): Gender Differences in Perceptions of Web-Based Shopping. Communications of the ACM, vol. 45, nº 7, pp [23] SOOPRAMANIEN, D. y ROBERTSON, A.W. (2007): «Adoption and Usage of Online Shopping: Exploring the Behaviour of Buyers. Browsers and Non-Internet Shoppers». Journal of Retailing and Consumer Services, vol. 14, nº 1, pp [24] SWAMINATHAN, V., LEPKOWSKA-WHITE, E. y RAO, B.P. (1999): Browsers or Buyers in Cyberspace? An Investigation of Factors Influencing Electronic Exchange. Journal of Computer-Mediated Communication, vol. 5, nº 2. Disponible en: than.htm [25] TREESE, W. y STEWART, L. (1998): «Designing Systems for Internet Commerce». Editorial Addison Wesley Longman. Inc. Massachusetts. USA. [26] ZWASS, V. (1996): Electronic commerce: structures and issues. International Journal of Electronic Commerce, vol. 1, nº 1, pp

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17 SUSCRIPCIÓN ANUAL : Boletín Económico de Información Comercial Española (12 números) ESPAÑA 1 año Gastos de envío España Más 4% de IVA. Excepto Canarias, Ceuta y Melilla TOTAL 65,00 5,76 2,83 73,59 UNIÓN EUROPEA 1 año Gastos de envío Unión Europea 85,00 24,36 109,36 RESTO DEL MUNDO 1 año Gastos de envío resto del mundo 85,00 30,00 115,00 EJEMPLARES SUELTOS Boletín Económico de Información Comercial Española ESPAÑA 1 ejemplar Gastos de envío España Más 4% de IVA. Excepto Canarias, Ceuta y Melilla TOTAL Número suelto 7,00 0,48 0,30 7,78 UNIÓN EUROPEA 1 ejemplar Gastos de envío Unión Europea 9,00 2,03 11,03 RESTO DEL MUNDO 1 ejemplar Gastos de envío resto del mundo 9,00 2,50 11,50 Boletín Económico de Información Comercial Española ESPAÑA 1 ejemplar Gastos de envío España Más 4% de IVA. Excepto Canarias, Ceuta y Melilla TOTAL Número suelto extraordinario 12,00 0,48 0,50 12,98 UNIÓN EUROPEA 1 ejemplar Gastos de envío Unión Europea 15,00 2,03 17,03 RESTO DEL MUNDO 1 ejemplar Gastos de envío resto del mundo 15,00 2,50 17,50 DATOS Nombre y apellidos... Empresa... Domicilio... D.P.... Población... N.I.F.... Teléf....Fax.... Transferencia a la cuenta del Centro de Publicaciones del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio. BBVA. Pº de la Castellana, MADRID (ESPAÑA) CÓDIGO CUENTA CLIENTE: GOBIERNO DE ESPAÑA MINISTERIO DE INDUSTRIA, TURISMO Y COMERCIO SUBSECRETARÍA SECRETARÍA GENERAL TÉCNICA SUBDIRECCIÓN GENERAL DE DESARROLLO NORMATIVO, INFORMES Y PUBLICACIONES CENTRO DE PUBLICACIONES Información y venta directa: Calle Panamá, 1. Vestíbulo Madrid. Teléfono / Suscripciones y ventas por correspondencia: Calle Panamá, 1. Planta Madrid. Teléfono Fax: Suscripciones a través de la página web del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio:

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19 ÚLTIMOS MONOGRÁFICOS PUBLICADOS Núm Del 16 al 31 de julio de 2010 Núm Del 1 al 15 de septiembre de 2010 La distribución comercial en España en 2009 Presidencia española del Consejo de la UE Aspectos económicos y comerciales Núm Del 1 al 15 de julio de 2011 Núm Del 1 al 15 de agosto de 2011 El sector exterior en 2010 UNIDAD DE ESTUDIOS La distribución comercial en España en 2010 SUBSECRETARÍA SECRETARÍA GENERAL TÉCNICA SUBDIRECCIÓN GENERAL DE DESARROLLO NORMATIVO, INFORMES Y PUBLICACIONES CENTRO DE PUBLICACIONES D.L.: M NIPO: ISSN.: Papel: Exterior: Estucado brillo reciclado (65.92/200) Interior: Offset reciclado (65.90/80) Impresión: DAYTON, S.A. ECPMITYC: 1.ª Ed./ EUAEVF: 7 + IVA Información, venta y suscripciones: Calle Panamá, 1. Planta Madrid. Teléfono: Fax: Catálogo general de publicciones oficiales

20 IVA UNIDAD DE ESTUDIOS

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