El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales* 1

Hacienda Pública Española / Review of Public Economics, 23-(2/205): 63-82 205, Instituto de Estudios Fiscales DOI: 0.7866/HPE-RPE.5.2.3 El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales* FRANCISCO JAVIER DE LA BALLINA BALLINA RODOLFO VÁZQUEZ CASIELLES Universidad de Oviedo Resumen Recibido: Junio, 204 Aceptado: Enero, 205 La literatura sobre las bluelaws (regulación de horarios comerciales) es muy amplia e importante, pero sus resultados son muy dispersos y distintos, y siempre ha trabajado con una perspectiva estrictamente sectorial y una metodología univariable. Es necesario estudiar la desregulación de horarios comerciales dentro de un modelo global de cambio, incorporando variables económicas externas (PIB) y variables de competencia endógenas (como las cuotas de superficie comercial). Nuestro modelo destaca que la desregulación de horarios afecta de forma inmediata a las estrategias de tiempo como servicio al consumidor ofertado por los supermercados y los centros comerciales. Que la competencia determina los cambios en la estructura comercial, la productividad y en el empleo del sector. En tanto que la situación de la economía explica las variaciones en las ventas y los precios. Palabras clave: Política Comercial, Horarios, Competencia. Clasificación JEL: M38, D30, C2.. Introducción La evolución de la distribución comercial ha sido estudiada bajo dos enfoques diferenciados (Filser y Paché, 2008): las modificaciones en los sistemas de venta minoristas, o formatos comerciales, y las transformaciones en el canal de distribución. El estudio de la evolución de los formatos comerciales ha sido muy intenso en el pasado, sin embargo la enorme competencia entre los grupos de distribución ha impulsado la literatura sobre la evolución del canal (Bhatnagar y Ratchford, 2004; Filser y McLaughin, 203). Sin embargo, el proceso de liberalización generalizada del sector y los efectos de Internet nos obligan a actualizar los modelos de evolución de los formatos comerciales. La literatura ha tratado la evolución de los formatos comerciales bajo cuatro tipos de modelos: los modelos cíclicos proponen una evolución por fases inexorables e irreversi- * Los autores del trabajo agradecen a la Cátedra Fundación Ramón Areces de Distribución Comercial (http:// catedrafundacionarecesdc.uniovi.es) el apoyo recibido para la realización del mismo.

64 francisco javier de la ballina ballina y rodolfo vázquez casielles bles (la Rueda de McNair, en Brown, 988); los modelos del conflicto explican la evolución por los choques competitivos (el Modelo Dialéctico de Gist, 968); los modelos combinados ciclo-conflicto consideran un proceso de cambio determinista pero que se acelera o frena en función de los conflictos competitivos (las Tres Ruedas de Izraeli, 973); y los modelos del entorno proponen como fundamento de la evolución la influencia de variables exógenas de tipo económico y social (el Ecosistema de Markin y Duncan, 98). Varias propuestas posteriores indican la necesidad de trabajar en un modelo integrado. La influencia de las variables externas ha sido estudiada de forma permanente, tanto en relación a la evolución del canal como de las formas comerciales. Sorescu, Frambach y Singh (20) propusieron dos tipos de motivadores de la innovación comercial: las variables internas y las externas, destacando la importancia del cambio de valores en los consumidores y de los avances tecnológicos. Goldman, Ramaswami y Krider (2002) concluyeron la gran influencia del nivel de vida sobre las innovaciones comerciales. Reinartz, Dellaert, Krafft, Kumar, y Varadajan (20) determinaron tres variables externas de innovación comercial: los cambios en el consumidor, los cambios en la industria y los político-legales. Los factores político-legales más contemplados en la literatura son las bluelaws (legislación sobre horarios comerciales) bajo tres enfoques distintos: el efecto sobre el pequeño comercio (Grunhagen, Grove y Gentry, 2003; Grunhagen y Mittelstaedt, 200); los efectos macroeconómicos (empleo y precios) (Reddy, 202; Skuterud, 2005); y los efectos sociológicos sobre el consumidor y los empleados (Geiger, 2007; Jacobsen y Kooreman, 2005). Más recientemente, Henisz y Zelner (200) establecen que los factores políticos tienen más efecto en los países emergentes que en los maduros. Los resultados de la literatura de las bluelaws son muy distintos e incluso contradictorios. Las razones que explican tanta variedad de resultados pueden ser: el distinto país de cada estudio, los plazos de tiempo utilizados o el uso de modelos univariables. Este trabajo presenta un modelo temporal multivariable. El panel de datos abarca doce años, determinados por los criterios establecidos en torno al RD 6/2000 y a la más reguladora Ley /2004 2. Además, considera la coexistencia de dieciséis bluelaws regionales simultáneas en España. Finalmente, el panel contiene datos de variables macroeconómicas, habituales en la literatura, y de variables sectoriales, para contrastar el papel de la competencia. Los resultados del trabajo permitirán determinar que las bluelaws presentan efectos indirectos perniciosos sobre el sector de la distribución comercial, en la medida que limitan la innovación y la competencia. Y que cada forma comercial, y cada empresa en particular, deben ser libres de buscar su propio equilibrio competitivo en términos de días y horarios de apertura. 2. La regulación de horarios comerciales desde una visión estratégica El factor tiempo del consumidor influye en los cambios en las formas comerciales (Burt, 200), siendo un factor crítico en sus estrategias de diferenciación (Inderst e Irmen, 2005). Abundantes estudios de sociología postulan nuevos comportamientos en el uso del tiempo de compra

El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales 65 (Glorieux, Mestdag y Minnen, 2008; Neutens, Delafontaine, Schwanen Van de Weghe, 202). Concretamente, el trabajo de Jacobsen y Kooreman (2005) concluye que la ampliación de los horarios comerciales originó un aumento en el tiempo dedicado a la compra de los holandeses. La desregulación permite a los establecimientos elegir el horario más adecuado, lo que aporta una diferenciación estratégica (Geiger, 2007). Por ejemplo, las grandes superficies usan un mayor margen de horarios que las medianas superficies y los pequeños establecimientos (Halk y Trager, 999). Pero también ocurre que tras una primera gran ampliación de los horarios se puede producir un reajuste en los mismos (Kosfeld, 2002), porque cada establecimiento busca ajustar su horario al comportamiento de los consumidores en términos de costes/beneficios, dado que la ampliación de los horarios aumenta los costes fijos y existe un coste adicional para cambiar las costumbres de los compradores. La literatura establece que la desregulación de los horarios origina varios cambios sectoriales: () el aumento de las grandes superficies (Baker, 2002; Rouwendal y Rietveld, 998); y (2) los desplazamientos de las cuotas de mercado favorables a las grandes superficies (Grunghagen y Mittalstaedt, 200; Howe, Jurgens y Werwy, 998) que son originados por la atracción de las pequeñas compras (Tanguay, Vallee y Lanoie, 995); incluso respecto a los centros más pequeños (Baker, 2002). Y también algunos cambios económicos: () los aumentos en el empleo del sector (Elliot y Levin, 987), los mejores salarios y la mayor productividad (Burda y Weil, 2005): y (2) unos menores índices de precios (Schivardi y Viviano, 2008). Pero tales resultados no son concluyentes. La propia literatura aconseja estudiar los efectos de las bluelaws de forma distinta según el tipo de producto y la hora de la compra. Los productos de consumo (alimentación y limpieza) son inelásticos, así que los aumentos de las ventas son infra/proporcionales al aumento de los costes. Los productos de compra (equipamiento personal y del hogar) son elásticos, lo que permite conseguir aumentos sobre/proporcionales en las ventas respecto a los costes (Elliot y Levin, 987; Grunhagen y Mittalstaedt, 200). Los costes de ampliar los horarios deberían cargarse constantemente en todas las horas de apertura, pero no existe una redistribución lineal de las ventas entre los días y horas. Por ejemplo, los domingos hay mayores ventas por hora (Barnes, 984), un mayor número de compradores (Sugie, Zhang y Fujimara, 2003) y tipos de compras distintos (Lambert, 994). Tampoco existe proporcionalidad en el empleo, pues los aumentos de trabajadores los domingos se compensan con reducciones en días de semana (Skuterud, 2005). El aumento de empleo es moderado porque sólo las grandes superficies tienen mayores horarios (Aranda, Casares y Martín, 2002). Además, el empleo es de dedicación parcial (Tanguay, Valle y Lanche, 995), y se ven seriamente afectadas las condiciones laborales del sector (Freathy y Sparks, 995; Kirby, 992). El aumento de los costes fijos lleva al alza a los precios (Aranda, Casares y Marín, 2002; Ferris, 990; Ingene, 986). Pero hay resultados empíricos que sugieren otras posibilidades: el margen comercial se reduce para no afectar al precio (Desormeaux, Nantel y Ámese, 998; Kay y Morris, 987; Tanguay, Vallee y Lanoie, 995); el aumento de ventas compensa el de

66 francisco javier de la ballina ballina y rodolfo vázquez casielles costes (Grunhagen y Mittalstaedt, 200; Inderst e Irmen, 2005); o los precios se reducen por el aumento de la competencia (Reddy, 202). 3. Modelo conceptual e hipótesis de la investigación Presentamos un modelo conceptual integrado de la evolución de las formas comerciales con el siguiente funcionamiento: los factores externos afectan a la competencia, esto provocará cambios en el sector de la distribución (Figura ). Figura. Modelo conceptual de Evolución El modelo se desarrolla con los formatos de centros comerciales y supermercados, porque han mostrado un gran crecimiento en España. Las hipótesis se organizan en dos apartados: las bluelaws alteran la competencia entre los formatos; y ello origina cambios en el sector (volumen de negocio, empleo, e índices de precios). Se considera necesario añadir la variable externa PIB, con las evidencias de la literatura más recientes (Matea y Mora, 202) sobre la influencia de la economía en el sector. 3.. Efectos de las bluelaws sobre la competencia entre formatos comerciales Las teorías del entorno establecen que los cambios legales son factores exógenos que afectan al modelo de evolución de las formas comerciales (Vázquez y Trespalacios, 2008). Las bluelaws alteran la distribución del tiempo de compra del consumidor y, por lo tanto, el desempeño de estrategias de las formas comerciales (Jacobsen y Kooreman, 2005). De esta manera, las limitaciones de horarios favorecen los formatos de proximidad como los supermercados, mientras que la desregulación beneficia a los grandes centros comerciales que atraen el mix de compra y ocio (Matea y Mora, 202; Orea, 2008, Baker, 2002). Por ello el modelo propone que H: La desregulación de los horarios comerciales favorece el desarrollo de los centros comerciales, y limita el de los supermercados.

El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales 67 3.2. Efectos de las bluelaws sobre la actividad comercial Los defensores de las bluelaws argumentan que aumentan las ventas (Burke, 995), sobre todo en las compras hedónicas (Elliot y Levin, 987; Grunhagen y Mittalstaedt, 200). Se produce una mejora de la productividad porque las grandes superficies tienen una estructura de costes y unos sistemas de gestión más modernos (Cruz y Medina, 995; Howe, Jurgens y Werwy, 998; Nooteboom, 982). Esto favorece la inversión en nuevos complejos comerciales (Baker, 2002; Moorhouse, 984). Nuestro modelo (ver Figura 2) propone que a corto plazo H2: La alteración competitiva que producen las bluelaws permite incrementar (a) las ventas totales; y (b) la inversión en el sector para desarrollar grandes superficies. Las grandes superficies con su aumento de tamaño y de horarios de funcionamiento produce un aumento del empleo en el sector, que compensa la pérdida del pequeño comercio (Bertrand y Kramarz, 2002; Burda y Weil, 2005; Ciarreta, Espinosa y Martínez, 2009; Matea y Mora, 202; Skuterud, 2005; Viviano, 2008). Por ello el modelo que se propone plantea que H3: La alteración competitiva que producen las bluelaws incrementa el nivel de empleo neto del sector comercial. La desregulación de horarios produce una reducción de los precios de venta (Hoffmaister, 2006 3 ; Schivardi y Viviano, 2008) por la mayor eficiencia de las grandes superficies y la mayor competencia entre ellas (Matea y Mora, 20; Reddy, 202). Este efecto se produce en los índices precios de los alimentos, por el rol de los hipermercados y los grandes supermercados, y en los índices de precios de no alimentación por el rol de los centros comerciales y las grandes superficies especializadas. Nuestro modelo propone que H4: La alteración competitiva que producen las bluelaws permite reducir los índices de precios finales (a) en el sector comercial; (b) en la alimentación; (c) en el textil; y (d) en el menaje. Figura 2. Estructura de las Hipótesis

68 francisco javier de la ballina ballina y rodolfo vázquez casielles 4. Metodología de la investigación El Modelo tiene dos principales fundamentos. La existencia de datos de las regiones españolas con distintos niveles de desregulación en los mismos años, y un intervalo temporal definido entre dos bluelaws 4 sucesivas, la primera más liberalizadora y la segunda más restrictiva. De esta forma, la metodología controla tanto las variaciones interregionales en el mismo año, como las variaciones anuales por los cambios legales de España. Es una metodología más completa que la utilizada en la literatura, pues simula un modelo de 6 países con sus propias bluelaws, pero en un contexto socioeconómico igual, y con un plazo de estudio bastante más largo. El panel contiene 92 datos, correspondientes a las 6 regiones españolas 5 y a los 2 años de la serie temporal (del año 999 6 al año 200). Las fuentes son acreditadas: la Encuesta Anual de Comercio del Instituto Nacional de Estadística (INE) y el Anuario Económico de La-Caixa. Los datos económicos fueron indexados respecto a cada año anterior 7 y los datos sectoriales fueron normalizados con respecto a la población y superficie comercial de cada año, lo que facilita el tratamiento comparativo de los datos. El modelo utiliza un determinado nivel de liberalización de horarios como la variable independiente. Para ello discrimina entre dos tipos de bluelaws regionales: unas que permiten la apertura del mínimo de festivos 8 frente a otras más liberalizadoras en el número de festivos de apertura comercial. El total de casos de la base de datos correspondientes a la apertura en mínimos tiene un mayor peso (58,3%), lo que viene a ser un indicador del alto grado regulador de las regiones (Banco Central Europeo, 20). Para determinar los efectos que la situación macroeconómica tiene sobre el sector de la distribución comercial (Matea y Mora, 202), se incluye una variable de control: el PIB de cada región. La técnica metodológica elegida ha sido el ANCOVA, dado que el modelo pretende determinar la existencia de comportamientos medios distintos, con relación de causalidad, por el efecto de la variable bluelaws, en una situación de influencia de variables exógenas sectoriales (ratios de supermercados y de centros comerciales) y de una variable de control macroeconómica (el producto interior bruto). Es el método más adecuado: por el tipo de variables, porque opera de forma más directa y con mayor sensibilidad estadística, porque permite determinar la importancia de cada variable dependiente en el efecto observado, y porque permite trabajar con un diseño de medidas repetidas (variables intrasujetos) (Ramos, Catena y Trujillo, 2004). Se ha desechado el uso de PROBIT porque la base de datos está organizada de forma matricial: panel de datos por años y por regiones, éstas son los sujetos con valores de las variables cuantitativas 9 (ver tabla ).

El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales 69 Tabla VARIABLES CONSTRUIDAS PARA LA BASE DE DATOS Variables dependientes (VH) Media de Ventas en euros por habitante (VE) Media de Ventas en euros por establecimiento (VEm) Media de Ventas en euros por empleado (VS) Media de ventas en euros por superficie (IH) Inversión en euros por habitantes (IS) Inversión en euros por superficie (IE) Inversión en euros por establecimiento (NES) Número medio de empleados por superficie comercial (NEE) Número medio de empleados por establecimiento (NEmH) Número medio de empleados por habitante (IPA) Índice de precios de alimentación (IPM) Índice de precios de menaje (IPV) Índice de precios de vestido (IPG) Índice de precios general Variables independientes (BL) BlueLaws (PIB) Variación anual PIB (NSH) Cuota de superficie de supermercados por habitantes (NCCH) Cuota de superficie de centros comerciales por habitantes Inicialmente, se consideró el caso de los hipermercados. Pero los datos mostraban una correlación positiva con los centros comerciales y negativa con los supermercados. Además el hipermercado ha tenido poca variación en los últimos años en España. Los supuestos de aplicación del ANCOVA han sido verificados: la normalidad mediante el test de esferecidad de Bartlett (ver Tabla 2); la homocedasticidad mediante la prueba de Box (ver Tabla 3); la inexistencia de puntuaciones extremas mediante el examen de los estadísticos descriptivos; la independencia de factor y covariados se ha controlado incluyendo el término de interacción en la ecuación de cada ANCOVA; y, finalmente, la ausencia de multicolinealdad mediante el estudio de las matrices de correlación en los distintos modelos (Catena, Ramos y Trujillo, 2003; Caridad y Ocerin, 998). Tabla 2 DISTRIBUCIÓN NORMAL MULTIVARIABLE ANCOVA_ ANCOVA_2A ANCOVA_3 ANCOVA_4 Chi-cuadrado 526,9 28,068 32,903 0,625 Prueba de esfericidad Gl 6 de Bartlett Sig. 0 0 0 0,03

70 francisco javier de la ballina ballina y rodolfo vázquez casielles Tabla 3 HOMOGENEIDAD DE VARIANZAS Y COVARIANZAS ANCOVA_ ANCOVA_2A ANCOVA_3 ANCOVA_4 M de Box 55,873 4,8865 7,6686 28,90 F 5,36,596 3,226 9,44 gl 0 3,054 3 gl2 48278,96 245973,973 245973,973 245973,973 Sig. 0,000 0,088 0,067 0,000 5. Resultados empíricos 5.. Relaciones directas entre las bluelaws y la competencia entre los formatos comerciales El ANCOVA de la hipótesis H tiene como variables dependientes las cuotas de superficie comercial de los supermercados y centros comerciales respecto a la variable independiente de las bluelaws y la covariable del PIB (Tabla 4). Los resultados del modelo son buenos, estimando toda la influencia explicativa en la legislación de bluelaws. Además, no existen problemas de multicolinealidad, con una correlación muy baja (0,089) y, por lo tanto también un FIV muy reducido (del.008 sobre un máximo de 0). La prueba de Bonferroni es significativa para indicar que la media de cuota de supermercados es mayor en las regiones con menor liberalización, y viceversa, la cuota de los supermercados es mayor para bluelaws más restrictivas. Tabla 4 RESULTADOS SOBRE LA COMPETENCIA EN EL SECTOR DE LA DISTRIBUCIÓN Origen Variable dependiente Suma de cuadrados tipo III Modelo NSH 7,736a 3 5,92 65,62 0,000 NCCH 0,044b 3 0,05 88,609 0,000 VARPIB NSH 0,00 0,00 0,086 0,770 NCCH 8,843E-5 8,843E-5,36 0,289 DOSCASOS NSH 3,77 2 6,589 726,69 0,000 NCCH 0,032 2 0,06 203,700 0,000 Error NSH 0,989 09 0,009 NCCH 0,008 09 7,785E-5 gl Media cuadrática F Sig.

El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales 7 Variable dependiente (I)MINIMO/MAS Prueba de BONFERRONI (J)MINIMO/MAS Diferencia de medias (I-J) Error típ. MINIMO dimension2 MAS 0,033 0,020 0,009 NSH dimension MAS dimension2 MINIMO -0,033 0,020 0,009 MINIMO dimension2 MAS -0,06 0,002 0,00 NCCH dimension MAS dimension2 MINIMO 0,06 0,002 0,00 Sig.a Los resultados del trabajo determinan que existe una relación directa entre las bluelaws y las cuotas de superficie comercial de los grandes formatos: una mayor desregulación de horarios produce un aumento en el peso de los centros comerciales y viceversa; la limitación de horarios incorpora un mayor desarrollo de los supermercados. 5.2. Efectos directos de las bluelaws en los cambios estructurales del sector Los análisis exploratorios y confirmatorios han verificado la existencia de constructos o variables latentes (Tablas 5 y 6, y Figura 3): H2a: El constructo de ventas por habitante, ventas por establecimiento y ventas por superficie frente a las ventas por empleado. H2b: Un único constructo para la sub-hipótesis: inversión por habitante, inversión por establecimiento e inversión por superficie. H3: El constructo de número de empleados por establecimiento y número de empleados por superficie versus el número de empleados por habitante. H4: El constructo del índice de precios general, índice de precios en alimentación e índice de precios en menaje, quedando aparte el índice de precios en vestido 0. Tabla 5 RESULTADOS DE LOS ANÁLISIS EXPLORATORIOS Varianza total explicada Componente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado AF H2A AF2 H2B 2,52 84,044 84,044 2,297 76,550 76,550 2,96 97,203 97,203 2,874 95,80 95,80

72 francisco javier de la ballina ballina y rodolfo vázquez casielles Varianza total explicada Componente Sumas de las saturaciones al cuadrado Autovalores iniciales de la extracción % de la % de la Total % acumulado Total % acumulado varianza varianza AF3 H3 AF4 H4,747 87,342 87,342,747 87,342 87,342,889 66,95 66,95,580 66,650 66,650 Tabla 6 RESULTADOS DE LOS ANÁLISIS CONFIRMATORIOS Ventas (F2) H2A Inversión (F2 H2B) Empleo (F2) H3 Variables latentes IPC (F) H5 RMSA 0,074 NFI 0,99 CFI 0,95 RMSA 0,062 NFI 0,996 CFI 0,998 RMSA 0,076 NFI 0,994 CFI 0,996 Factor AVE Coeficiente Compuesto de Fiabilidad VENTAS /H2A 0,765 0,907 INVERSION/ H2B 0,958 0,986 EMPLEO/ H3 0,697 0,893 IPC/ H4 0,609 0,877

El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales 73 Figura 3. Dimensiones para las hipótesis H2a y H2b, H3 y H4 tras los análisis confirmatorios Las hipótesis H2a, H2b, H3 y H4 son sometidas a sendos análisis ANCOVA. El factor es el nivel de desregulación de horarios (mínima o superior), y las covariables exógenas son las cuotas de superficie de los supermercados versus centros comerciales (a la vista de los resultados de la H) y la variable exógena de control es el PIB. Al trabajar con variables latentes no se presenta el problema de multicolinealidad. Los análisis factoriales correspondientes han separado las variables con correlaciones más bajas, y la matriz de transformación de los componentes nos presenta valores de: 0.5; 0,6 y 0,3 (no ha lugar para la hipótesis H2b que tiene una sola variable latente), por debajo de los límites de 0,7 exigidos por la estadística, y por lo tanto con FIV bastante bajos (,36;,58 y,). El primer ANCOVA opera con dos variables dependientes de Ventas: la dimensión de ventas generales (variable latente VG) y la variable productividad de ventas (VEm). El modelo es significativo: las bluelaws tienen efectos beneficiosos sobre la mejora de la productividad, en tanto que una mayor cuota de centros comerciales los tiene sobre las ventas generales. Resulta interesante observar cómo, con las comparaciones de pares DMS, la productividad por empleado es superior para una mayor regulación de horarios (Tabla 7). Tabla 7 RESULTADOS SOBRE LAS VENTAS DEL SECTOR DE LA DISTRIBUCIÓN Origen Variable dependiente Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Modelo corregido CONSTRUCTO VG VEm VEm PIB CONSTRUCTO VG VEm 35,434 9593,00b 50,660,392 3006,620 4 4 8,858 2398,252 50,660,392 3006,620 3,86 42,885 26,852 7,768 53,763 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

74 francisco javier de la ballina ballina y rodolfo vázquez casielles Origen Variable dependiente Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática NSH CONSTRUCTO VG 0,700 0,700,092 0,298 VEm 85,736 85,736 4,587 0,000 NCCH CONSTRUCTO VG 3,580 3,580 5,583 0,020 VEm 0,247 0,247,004 0,947 FACTOR BL CONSTRUCTO VG 0,40 0,40,28 0,64 VEm 983,204 983,204 7,58 0,000 F Sig. Variable Diferencia de (I)MINIMO/MAS (J) MINIMO/MAS Error típ. Sig. a dependiente medias (I-J) VENTAS MINIMO dimension2 MAS -0,238 0,86 0,203 dimension GENERALES MAS dimension2 MINIMO 0,238 0,86 0,203 VENTAS X MINIMO dimension2 MAS 6,20 *,967 0,002 dimension EMPLEADO MAS dimension2 MINIMO -6,20 *,967 0,002 Por su parte, el segundo análisis ANCOVA estudia la hipótesis H2b con la única variable latente de inversión general (IG). El modelo es significativo: las bluelaws tienen una relación neutral; la inversión en el sector está relacionada por las cuotas de superficie de los supermercados o de los centros comerciales. Sin emwbargo, la relación indirecta es significativa (Tabla 8): la liberalización de los horarios atrae mayores niveles de inversión global. Tabla 8 RESULTADOS SOBRE LA INVERSIÓN EN EL SECTOR DE LA DISTRIBUCIÓN COMERCIAL Origen Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Modelo corregido 3,47a 4 7,787,888 0,000 PIB,3,3 2,002 0,60 NSH 3,655 3,655 5,580 0,020 NCCH 8,562 8,562 28,339 0,000 FACTOR BL,000 0,000 0,000 0,990 (I)MINIMO/MAS dimension MINIMO (J)MINIMO/MAS dimension2 MAS Diferencia de medias (I-J) -0,584 * Error típ. 0,99 Sig.a 0,004 MAS dimension2 MINIMO 0,584 * 0,99 0,004

El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales 75 El tercer análisis ANCOVA opera con dos variables dependientes: el número de empleados por habitantes (NEmH) y la variable latente empleo estructural (constructo EE). El modelo sólo explica las variaciones en la variable latente: una mayor cuota de centros comerciales explica el mayor empleo estructural, sin observar efecto de las bluelaws. La relación es indirecta, con los datos de la Prueba Bonferroni (Tabla 9): las bluelaws más liberalizadoras presentan mejores datos de empleo neto. Tabla 9 RESULTADOS SOBRE EL EMPLEO EN EL SECTOR DE LA DISTRIBUCIÓN Origen Variable dependiente Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Modelo corregido NEmH CONSTRUCTO EE 87,206a 9,885b 4 4 46,802 2,47,765 3,335 0,4 0,03 PIB NEmH CONSTRUCTO EE 34,833 0,93 34,833 0,93,34,232 0,254 0,269 NSH NEmH CONSTRUCTO EE 40,386 0,00 40,386 0,00 5,295 0,00 0,023 0,977 NCCH NEmH CONSTRUCTO EE 83,729,860 83,729,860 3,58 2,50 0,078 0,046 FACTOR BL NEmH CONSTRUCTO EE 82,007,449 82,007,449 3,093,955 0,08 0,65 Variable dependiente (I)MINIMO/MAS (J)MINIMO/MAS Diferencia de medias (I-J) Error típ. Sig.a EMPLEO ESTRUCTURAL MINIMO dimension MAS dimension2 dimension2 MAS MINIMO -0,502 * 0,89 0,502 * 0,89 0,009 0,009 EMPLEO X HABITANTES MINIMO dimension MAS dimension2 dimension2 MAS MINIMO -,386,386,045,045 0,87 0,87 Finalmente, el cuarto análisis ANCOVA opera con dos variables dependientes: la dimensión precios del hogar (CONSTRUCTO IPHO) y el Índice de Precios en Vestido (IPV). El modelo es explicativo (Tabla 0) por el efecto de la covariable económica (PIB), nunca por las bluelaws, ni de forma directa ni indirecta. Tabla 0 RESULTADOS SOBRE LOS ÍNDICES DE PRECIOS Origen Variable dependiente Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Modelo corregido IPHO 6,003a 4 5,25 8,563 0,000 IPV 53,065b 4 38,266 3,38 0,08

76 francisco javier de la ballina ballina y rodolfo vázquez casielles Origen Variable dependiente Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. PIB IPHO 47,20 47,20 57,45 0,000 IPV 94,676 94,676 7,764 0,006 NSH IPHO 0,085 0,085,04 0,748 IPV 0,859 0,859,070 0,79 NCCH IPHO 0,079 0,079,097 0,757 IPV 4,733 4,733,388 0,535 FACTOR BL IPHO 7,680E-5 7,680E-5 0,000 0,992 IPV 0,598 0,598 0,049 0,825 Variable dependiente (I)MINIMO/MAS (J) MINIMO/MAS Diferencia de medias (I-J) Error típ. MINIMO dimension2 MAS -0,332 * 0,30 0,0 IPC HOGAR dimension MAS dimension2 MINIMO 0,332* 0,30 0,0 MINIMO dimension2 MAS 0,04 0,53 0,937 IPC VESTIDO dimension MAS dimension2 MINIMO -0,04 0,53 0,937 Sig. a Los modelos ANCOVA utilizados permiten debatir las hipótesis de relaciones planteadas. En el caso de los índices de precios (H4) se rebate la misma, pero en las demás hipótesis se han verificado relaciones directas y/o indirectas de las bluelaws sobre la estructura y actividad del sector de la distribución comercial (Tabla ). Hipótesis Tabla RESUMEN DE EFECTOS ANALIZADOS EN CADA HIPÓTESIS Grado de Regulación Comercial (BL) Covariables de Formatos Comerciales (NSH y NCCH) Covariable de Control (PIB) Resultado H: Cuota de Super/CC Sí existe dependencia No tiene Aceptación H2.: Ventas Si tiene Si tienen Si tiene Aceptación parcial H2.2: Inversión No tiene Si tienen No tiene Aceptación H3: Empleo No tiene Si tienen No tiene Aceptación H4: Precios No tiene No tienen Si tiene Rechazo La relación es sólo con la productividad por empleado. En definitiva, los aumentos de ventas son sólo consecuencia de las bondades de la economía. Las bluelaws y el desarrollo de los supermercados y/o centros comerciales determinan mejoras de productividad de ventas por empleado. El aumento en la inversión general en

El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales 77 el sector es originado por los grandes formatos comerciales, sean los supermercados y/o los centros comerciales. No se pueden avalar los resultados de la literatura que indicaban que las bluelaws favorecen de forma directa los aumentos de las ventas y de la inversión en el sector de la distribución comercial. Este estudio concluye que las mejoras en el empleo son consecuencia del aumento de cuota de participación de los supermercados y/o de los centros comerciales. De nuevo, el efecto final es indirecto y no directo como se indica en la literatura. Además, estos resultados indican la ausencia de relación de las bluelaws con los índices de precios, tanto de forma directa como indirecta: el aumento de los supermercados no afecta a los índices de precios de la alimentación ni el incremento de los centros comerciales influye en los índices de precios de no alimentación. Todo el efecto explicativo se concentra en la evolución del PIB. 6. Conclusiones e implicaciones económicas y empresariales hasta el momento la literatura ha estudiado el efecto de la regulación comercial con una perspectiva directa y línea, tratando de establecer causalidad entre un determinado nivel de regulación y variables económicas y sectoriales de importancia, como la creación de empresas, el empleo, los precios. Sin embargo, lo relevante es que la regulación concreta de los horarios comerciales (bluelaws) altera el modelo general de asignación de tiempo por parte del consumidor. Que es una cuestión de importancia estratégica en la distribución comercial, y fuente de importantes innovaciones en formas comerciales. De tal forma que, la igualación de los horarios que proponen las bluelaws limita la búsqueda de ventajas competitivas por parte de los formatos y empresas comerciales, a la vez que genera conflictos competitivos absolutamente artificiales. La importancia de utilizar el modelo de tiempo de compra como elemento estratégico se explica, además, desde la perspectiva de los costes. Dado que, cada forma comercial o empresa concreta deberá buscar su propio punto de equilibrio entre las costumbres y preferencias de sus compradores y los costes que se derivan de un aumento, o disminución, en sus horarios de apertura. Y es que, no se trata de considerar sólo los efectos de abrir más días y/o más horas sino de saber elegir qué días y qué horas concretas interesan al comprador y a la estructura de los costes. La atención empresarial debe pasar de una demanda de mayor o menor horario a la búsqueda del equilibrio competitivo: cada negocio debe considerar la relación entre los mayores costes de apertura y la demanda real según las horas y días concretos. De hecho, se

78 francisco javier de la ballina ballina y rodolfo vázquez casielles puede producir la paradoja de que disminuya el número de establecimientos que hacen uso de mayores horarios. En definitiva, la libertad de horarios constituye una importante oportunidad para proponer estrategias de tiempo de compra diferentes generando innovación comercial, competencia y eficiencia, más allá de las grandes variables macroeconómicas. En este contexto, la desregulación comercial, las bluelaws son las restricciones más visibles pero existen otras muchas como las segundas licencias, aparece como un factor externo que motiva cambios competitivos internos al sector. El cambio como algo continuo, a modo de un efecto muelle : los factores externos (como las bluelaws) motivan las innovaciones comerciales (como los centros comerciales) cuyo desarrollo origina cambios competitivos internos con los formatos existentes. En resumen, esta investigación apoya las teorías integradas de la distribución comercial para el caso de las bluelaws. Se trata de un modelo combinado que no opera de forma directa sobre el sector, el negocio, el empleo o los precios, sino que lo hace de forma indirecta: las bluelaws alteran las condiciones de competencia de las formas comerciales y éstas son las que originan los cambios finales. Además, el modelo defendido puede ser aceptado de forma global, dado que permite superar los problemas de los estudios en muy distintos países y economías, en la medida que hemos trabajado con distintas legislaciones nacionales, varias legislaciones regionales y un intervalo temporal amplio que permitiera detectar los cambios en las grandes variables económicas. Por todo ello, el modelo que se propone en este trabajo ayuda a moderar el debate de política económica sobre las bluelaws en España y en Europa, con la propuesta de un esquema de efectos indirectos: la liberalización de horarios favorece la innovación y la competencia comercial, lo que tendrá efectos finales sobre el sector y la economía. Notas. El término Blue Law se acuñó en los EE.UU. para referirse a las restricciones para poder comprar los domingos por razones religiosas. Sin embargo, la literatura ha asumido el concepto para referirse a cualquier tipo de norma legal limitativa de los horarios de apertura del sector de la distribución comercial. 2. La definición del periodo ha venido dada, en primer lugar, por contar con un año base (999), por incorporar, además, el carácter transitorio del año 2000, cuando las CC.AA. de Madrid, Cataluña y la Comunidad Valenciana incrementaron en un día los domingos y festivos de apertura, y, finalmente, por trabajar con los años de efecto formal de las dos disposiciones legales indicadas (Sánchez, 2008). 3. Hoffmaister (2006) no estudia los efectos sobre los precios de la mayor libertad de horarios sino de la apertura de nuevas grandes superficies. No obstante, consideramos su cita por la gran relación entre ambas cuestiones y con el tema del trabajo. 4. Realmente se trata de normas generales de comercio interior, aunque el mayor énfasis de las mismas estaba en la cuestión de la regulación de días y de horarios de apertura permitidos. 5. Se ha exceptuado el caso del País Vasco donde, a pesar de estar permitida la apertura desde 2005, en la práctica nunca se han producido aperturas en domingos ni festivos.

El papel de las bluelaws en los modelos de evolución de los formatos comerciales 79 6. Año-0 del RD 6/2000, dado que éste suma de uno en uno domingos y festivos de apertura a partir del año 200. 7. Aunque el INE cambió el año base en el 200, nosotros hemos trabajado con los indicadores regionales interanuales, y no respecto a un año base, por lo que no afecta a los resultados del estudio. 8. Prácticamente coincidía con el número de 8 domingos y festivos establecidos como mínimos por la Ley de ámbito nacional, con la excepción de Baleares que en el año 2003 sólo permitió 5 domingos y festivos de apertura. 9. Además, aunque el Factor ha resultado finalmente dicotómico, el trabajo ha considerado hasta tres niveles del mismo (desregulación mínima, media y alta). 0. Si bien lo ideal sería haber trabajado con los precios reales ello resulta casi imposible. Pero entendemos que la variación interanual en el índice de precios puede aceptarse como un buen indicador de un proceso de reducción de precios, como sería esperable con el aumento de la competencia. Referencias Aranda, E.; Casares, J. y Martín, V. (2002), Los horarios en distribución comercial, Distribución y Consumo, Julio-Agosto, 9-33. Baker, R. (2002), The impact of the deregulation of retail hours on shopping trip patterns in a mall hierarchy: an application of the RASTT model to the Sydney Project (980-988) and the global vacant shop problem, Journal of Retailing and Consumer Services, 9, 55-7. Barnes, N.G. (984), New shopper profiles: Implications of sunday sales, Journal of Small Business Management, July, 32-39. Banco Central Europeo (20), Structural features of the distributive trades sectors and their impact on euro and price developments, Occasional Paper, 28. Bertrand, M. y Kramarz, F. (2002), Does entry regulation hinder job creation?: Evidence from the French retail industry, The Quaterly Journal of Economics, Nº 7, 369-43. Bhatnagar, A. y Ratchford, B.T. (2004), A model of retail format competition for non-durable goods, International Journal of Research in Marketing, Vol.2, Issue, 39-59. Brown, S. (988), The wheel of the wheel of retailing. International Journal of Retailing 3.: 6-37. Burda, M. y Weil, P. (2005), Blue Laws, Octubre. Mimeo. Burt, S. (200), Retailing in Europe: 20 years on, The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 20,, 9-27. Burke, J. (995), Issue of longer store hours riles Germany s retailers, The Christian Science Monitor, Vol. 87, Nº 29, 8. Caridad, J.M. y Ocerin, J.M.C. (998), Econometría: Modelos econométricos y series temporales, Editorial Reverté, Barcelona. Catena, A.T. Ramos, M.M. y Trujillo, H.M. (2003), Análisis multivariado: un manual para investigadores, Biblioteca Nueva, Barcelona. Ciarreta, A.; Espinosa, M. y Martínez, M. (2009), Entry regulations in the Spanish retail sector: effects on employment, Mimeo. Cruz, I. y Medina, O. (995), Regulación de Horarios de Apertura: Implicaciones Económicas, Información Comercial Española, Nº 739, 8-92.

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