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Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación

Authors:

Abstract

This research provides a database and a set of indicators on the main restrictions to retail trade in place in Spain’s Autonomous Regions between 1997 and 2007. Those restrictions bear on the following regulatory aspects: shopping hours, blue laws, seasonal discounts, definitions of “big” store, licensing of discount stores, moratoria in retail trade licence issuing and taxes on big stores. The paper presents then an aggregate indicator constructed on the basis of these restrictions using factor analysis. Finally, this research estimates the effect of the commercial restrictiveness among the regions over the commercial density, number of employees of the sector and the rate of inflation. For that, panel data models are applied to the analysis. The estimations show that an increase in the level of restrictiveness increases the commercial density (specifically favouring certain retail formats like the supermarkets) and the inflation among the regions but it diminishes the number of persons employed in the sector and has a negative impact on the major commercial formats.
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Revista de Economía Aplicada Número 59 (vol. XX), 2012, págs. 5 a 54
E
A
COMERCIO MINORISTA
Y REGULACIÓN AUTONÓMICA:
EFECTOS EN LA DENSIDAD
COMERCIAL, EL EMPLEO
Y LA INFLACIÓN*
Mª DE LOS LLANOS MATEA ROSA
JUAN S. MORA-SANGUINETTI
Banco de España – Eurosistema
Este artículo proporciona una base de datos y unos indicadores de las
principales restricciones al comercio minorista entre 1997 y 2007 en las
Comunidades Autónomas (CCAA). En particular, se considera la regula-
ción sobre: horarios comerciales, temporada de rebajas, definición de
grandes superficies, licencias autonómicas a las tiendas de descuento
duro, moratorias comerciales e impuestos específicos a las grandes su-
perficies. Además, se ofrece un indicador agregado a partir de estas res-
tricciones utilizando técnicas de análisis factorial. Finalmente, se estima,
con modelos de datos de panel, el efecto del grado de regulación comer-
cial sobre la densidad comercial, los ocupados en el sector y la inflación
en las CCAA. Los resultados apuntan a que la restrictividad comercial
aumenta tanto la densidad comercial (beneficiando específicamente a los
supermercados) como la inflación, a la vez que disminuye el número de
ocupados en el sector e impacta negativamente sobre los grandes forma-
tos comerciales.
Palabras clave: regulación del comercio minorista, barreras a la entrada,
horarios comerciales.
Clasificación JEL: K23, L81.
(*) Queremos agradecer la ayuda prestada por los directivos y técnicos de la Dirección General de
Comercio Interior del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio para recopilar parte de la infor-
mación sobre regulación y los comentarios y sugerencias de los asistentes al VIII Simposio de Políti-
ca Económica-Universidad de Valencia (2007), los Cursos de Verano de la Universidad Complutense
(2008), los seminarios del Banco de España (2008), la reunión del G4 “Meeting on Struc tural Is-
sues” realizada en el Banco de España en diciembre de 2008 y a tres evaluadores anónimos. Asi-
mismo, estamos en deuda con María Gil y Ángel Luis Gómez por su colaboración en la presenta-
ción de cuadros y gráficos. Las opiniones y conclusiones recogidas en este trabajo representan las
ideas de los autores, con las que no necesariamente tiene que coincidir el Banco de España o el Eu-
rosistema.
E
l comercio minorista es un sector con gran relevancia en España, como lo
demuestra el que representara el 4,7% del VAB de la economía en 2006 y
el 9,5% del total de ocupados en 2007. Su importancia para el conjunto de
la economía es, sin embargo, incluso superior en la medida en que su acti-
vidad consiste en poner a disposición del consumidor una buena parte de
los bienes de consumo, por lo que el comportamiento de este sector puede tener una
importancia crucial en variables tales como los precios finales de los productos.
El sector de comercio minorista se caracteriza, además, por una regulación
autonómica muy extensa en nuestro país. Una regulación que ha sido clasificada
en diversas ocasiones, tanto por la OCDE (2005, 2007a y 2007b) como por el
FMI (2004, 2005 y 2006) o la Comisión Europea (2006), como generadora de nu-
merosas barreras a la competencia, por lo que es habitual encontrar entre las reco-
mendaciones de estos organismos la liberalización del sector. Entre los organis-
mos españoles, el Tribunal de Defensa de la Competencia (TDC)1elaboró en el
año 2003 un informe sobre los principales problemas de la normativa del sector,
donde recomendaba eliminar muchos de los criterios que las CCAA aplican para
exigir una segunda licencia comercial y se decantaba por la libertad de horarios
comerciales. Por su parte, el Banco de España en sus últimos Informes Anuales ha
venido señalando que la normativa relativa al comercio minorista contiene dema-
siadas restricciones a la competencia y a la libertad de empresa, que podrían estar
introduciendo distorsiones en el funcionamiento del sector.
Existe una amplia literatura que ha analizado el impacto de la regulación del
comercio minorista sobre distintas variables macroeconómicas. Una recopilación
de los diversos estudios realizados en la década de los noventa se puede consultar
en Boylaud y Nicoletti (2001). Cabe también citar entre los trabajos empíricos
más recientes a Bertrand y Kramarz (2002), FMI (2004), Burda y Weil (2005),
Skuterud (2005), Viviano (2006), Hoffmaister (2006), Gual, Jódar y Ruiz (2006),
Orea (2008), Schivardi y Viviano (2008) y Ciarreta, Espinosa y Martínez-Granado
(2009). Tanto Bertrand y Kramarz (2002), para Francia, Viviano (2006), para Ita-
lia, como el FMI (2004) y Ciarreta, Espinosa y Martínez-Granado (2009), para
España, encuentran que cuanto más restrictiva es la política comercial menor es el
empleo del sector. En el mismo sentido, Skuterud (2005) proporciona evidencia
de cómo la relajación de la apertura en festivos en Canadá supuso un aumento del
empleo. También centrándose en los horarios comerciales, pero para EE.UU.,
Burda y Weil (2005) concluyen que a mayor restrictividad de la normativa meno-
res son el empleo, los salarios y la productividad del sector, pero no encuentran
efectos significativos sobre los precios. Sin embargo, el FMI (2004) y Hoffmaister
(2006) obtienen que, en el caso español, las barreras a la libertad comercial se tra-
ducen en un aumento de la inflación. Igualmente para nuestro país, Orea (2008)
encuentra que la regulación introducida en 1997 ha sido efectiva a la hora de pro-
teger al pequeño comercio2. Para Italia, Schivardi y Viviano (2008) hallan una re-
lación negativa entre las barreras en el sector y, por un lado, la productividad y,
Revista de Economía Aplicada
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(1) Hoy Comisión Nacional de la Competencia (CNC) tras su unión con el Servicio de Defensa de
la Competencia.
(2) Para medir la regulación utiliza el nivel del indicador sintético del presente artículo.
por otro, la incorporación de las tecnologías de la información en el sector, mien-
tras que la relación es positiva con los márgenes empresariales y con los precios,
si bien, la evidencia de este último efecto es más débil. Por su parte, para España,
Gual, Jódar y Ruiz (2006) descartan una relación directa entre el crecimiento de
la productividad de las CCAA y sus niveles de intensidad regulatoria industrial o
comercial, siendo más bien una relación de U invertida.
En algunos de los trabajos citados se opta por elaborar, con carácter previo,
indicadores del grado de regulación del sector que permitan efectuar comparacio-
nes a lo largo del tiempo y entre países. En esta área de trabajo hay que destacar
los esfuerzos llevados a cabo, desde finales de los años noventa, por la OCDE
para elaborar indicadores estructurales del comercio minorista. Dichos indicado-
res agregan, aplicando análisis factorial, la normativa de cada país en materia de
apertura de establecimientos, horarios comerciales y control de precios. De acuer-
do a estos indicadores, España era en 2003 el tercer país, de los veintinueve consi-
derados, con una regulación del comercio minorista más estricta y ello a pesar de
que entre 1998 y 2003 el indicador mejoraba ligeramente como resultado de la li-
beralización de los precios de los carburantes3y la flexibilización de los horarios
comerciales. Una limitación de estos indicadores reside, sin embargo, en el hecho
de que sólo tienen en cuenta la legislación estatal, cuando en España la normativa
desarrollada por las CCAA es muy relevante. Una metodología similar aplicó el
instituto Copenhagen Economics (2005) para elaborar un indicador del grado de
restricción en el mercado interno de servicios en veinte países de la UE.
A nivel autonómico y para España, Rodríguez (2001) elaboró uno de los pri-
meros índices de intervencionismo en la política comercial por CCAA, a partir de
la legislación relativa a horarios comerciales, a la instalación de grandes superfi-
cies comerciales y de un indicador de activismo judicial contra las leyes del Esta-
do, calculando el indicador global como una media aritmética de los aspectos con-
siderados. Posteriormente, a partir del informe del TDC (2003) sobre la regulación
del sector, el FMI (2004) construyó unos indicadores de barreras a la apertura de
establecimientos comerciales a nivel autonómico. En Matea y Ortega (2005) se ac-
tualizaron los indicadores del FMI de acuerdo a la legislación vigente en mayo de
2005, a la vez que se añadió como una barrera más la aplicación en algunas Comu-
nidades de un impuesto específico para las grandes superficies4. En ambos casos,
los índices se construyeron promediando en la misma proporción cada una de las
exigencias administrativas. Por su parte, el Institut Cer(2004) elaboró también
medidas de regulación comercial por CCAA. En concreto, a cada uno de los cinco
elementos de regulación considerados se le asignó una variable binaria según la re-
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
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(3) Este aspecto queda fuera del presente artículo porque aunque siguen existiendo algunos contro-
les de precios (como sucede con los precios de los medicamentos no publicitarios y de algunos pro-
ductos de venta en estancos), no existen diferencias por CCAA. Por la misma razón tampoco se va a
tener en cuenta la necesidad de registrarse para poder abrir un establecimiento de alimentación.
(4) Las otras variables comunes a ambos trabajos son: definición de gran establecimiento comer-
cial (a) en base a su localización, (b) según criterios múltiples, (c) de acuerdo con criterios de par-
ticipación en el capital; exigencia de segunda licencia a tiendas de descuento duro; limitaciones a
los establecimientos medianos para la instalación, ampliación, traspaso o cambio de titularidad; re-
quisito de plan de viabilidad de mercado para obtener la licencia específica; y moratorias.
gulación fuera baja o alta, para posteriormente agregarlos con unas ponderaciones
ad hoc5. Finalmente, el BBVA (2008) publicó un indicador de la regulación comer-
cial en 2007, obtenido con la técnica de componentes principales6.
En el presente trabajo se pretende profundizar en esta línea de investigación
elaborando indicadores de regulación del comercio minorista a nivel autonómico
en los que se va a considerar un conjunto más amplio de regulaciones que las con-
templadas por el FMI (2004) y Hoffmaister (2006) y para un periodo más largo,
además, a semejanza de lo que realiza la OCDE, se van a ponderar las distintas
restricciones más allá de la simple agregación. Una vez obtenidos los indicadores,
se pretende estimar cómo la legislación autonómica ha podido incidir sobre dis-
tintas variables claves del comercio minorista de la economía española.
Cabe señalar que el estudio se centra en la regulación autonómica, a pesar de
que la legislación municipal puede ser fundamental en algunos casos, dado que
descender al nivel municipal supondría aumentar enormemente el número de nor-
mas a considerar. Por otro lado, tampoco se tiene en cuenta aquella normativa que
es común a todas las CCAA, puesto que no introduciría diferencias a la hora de
comparar el grado de regulación del comercio minorista por CCAA. En otro or -
den de cosas, el periodo para el que se van a construir los indicadores es 1997-
2007, ambos inclusive.
Después de esta introducción, el artículo se estructura de la siguiente manera.
En el apartado 1 se presentan los cambios normativos del comercio minorista,
tanto a nivel estatal como autonómico. En el apartado 2 se explica la construcción
de los indicadores. En el apartado 3 se estiman los efectos de la regulación auto-
nómica sobre la densidad comercial, la inflación y los ocupados del sector. En el
apartado 4 se extraen unas breves conclusiones.
1. EVOLUCIÓN DE LA REGULACIÓN DEL COMERCIO MINORISTA
EN LA ESPAÑA AUTONÓMICA
En España la competencia sobre el comercio interior se encuentra transferido
a las CCAA, por lo que son éstas las encargadas de regular el comercio minorista,
si bien, el Estado tiene la potestad de establecer normas básicas cuya finalidad sea
la de ordenar la actividad general7. Los cambios normativos más importantes que
se han producido a nivel estatal se recogen en la siguiente sección, mientras que
la sección 1.2 se dedica a la legislación autonómica.
La justificación de la regulación autonómica en esta materia se puede encon-
trar en las exposiciones de motivos de las distintas normas o en su propio articula-
Revista de Economía Aplicada
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(5) Los elementos considerados son: definición de gran establecimiento comercial, moratorias,
Comisión Asesora de Comercio Interior con función en los procedimientos de concesión de licen-
cias comerciales, Planes Sectoriales de Equipamientos Comerciales y número máximo en la aper-
tura en domingos y festivos.
(6) La información que incorpora el indicador de BBVA es la existencia de moratorias a la apertu-
ra de nuevos establecimientos, el número de domingos y festivos de apertura autorizada, las barre-
ras de entrada y la existencia de impuestos de grandes superficies.
(7) Artículo 149.1.13 de la Constitución Española.
do, donde se señalan los supuestos beneficios de la regulación comercial, tales
como la vertebración de las ciudades o la mejora de la calidad medioambiental
del entorno. La dificultad para medir estos factores hace que escapen del objetivo
del presente trabajo. Por otro lado, tampoco se abordan los posibles efectos que la
regulación puede tener sobre la calidad del empleo8. En consecuencia, el presente
trabajo sólo debe considerarse como un elemento más en un debate más amplio
sobre la regulación del sector.
Como ya se indicó, un análisis exhaustivo de la normativa que afecta al co-
mercio minorista constituye una tarea ardua y laboriosa, que escapa a los objeti-
vos del presente artículo. En su defecto, se ha escogido un número reducido de
aspectos a estudiar, que son los considerados como más representativos por la li-
teratura: horarios comerciales, periodo de rebajas, definición de los estableci-
mientos para los que se requiere una licencia de la CA, moratorias e impuestos es-
pecíficos para las grandes superficies.
1.1. Evolución de la regulación estatal
Para contextualizar la regulación autonómica conviene repasar los cambios
registrados en la normativa estatal, ya que se observa cierta reacción entre ambos
niveles legislativos. De hecho, algunas CCAA suelen ajustarse a la normativa es-
tatal, si bien, en otras ocasiones ha sido la regulación de algunas CCAA la que ha
influido sobre la regulación estatal.
La legislación estatal ha sido clave en relación con los horarios comerciales.
Así, el Real Decreto-Ley 2/1985, de 30 de abril, de medidas económicas, los liberali-
zó completamente. A pesar de ello, algunas CCAA con competencias en materia de
comercio interior restringieron esta libertad, lo que entró en conflicto con la normati-
va estatal. Para solucionar esta situación, el Tribunal Constitucional dispuso que la
Administración General del Estado podía dictar normas en cuanto a los horarios co-
merciales, que serían de obligado cumplimiento por parte de las CCAA, siempre y
cuando la finalidad de dichas normas fuera la de ordenar la actividad económica ge-
neral9. A raíz de esta sentencia, el Gobierno optó por una situación de imposición de
mínimos, introduciendo así una regulación más estricta de la que había estado vigen-
te desde 1985. En particular, en el Real Decreto-Ley 22/1993 se estableció que, aun-
que la competencia en la regulación de los horarios comerciales corresponde a las
CCAA, el horario del conjunto de días laborables de la semana sería de como míni-
mo setenta y dos horas, mientras que el número mínimo de domingos y días festivos
en los que los establecimientos podrían abrir sería de ocho días al año10.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
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(8) La principal crítica de los detractores de la ampliación de los horarios comerciales es que las
condiciones laborales de los trabajadores empeoran. En esta misma línea, hay una amplia literatura
centrada en la política laboral de Wal Mart (la mayor empresa minorista del mundo) que, podría
generalizarse a la calidad del empleo en los grandes establecimientos [véase, por ejemplo, Anten-
tas (2007), Basker (2007), Dube et al. (2007) y Hicks (2005)].
(9) Sentencia 225/93, de 8 de julio.
(10) Si bien, se dejaba libertad de horarios para la venta de pastelería y repostería, pan, platos pre-
parados, prensa, combustible y carburantes, floristería, plantas y las tiendas de conveniencia, así
como para los establecimientos situados en puestos fronterizos, en estaciones y medios de trans-
porte terrestre, marítimo y aéreo y en zonas turísticas.
Posteriormente, con el Real Decreto-Ley 6/2000 se suavizaron estas limita-
ciones. Más concretamente, se amplió el horario semanal hasta las noventa horas
y se introdujo un calendario para ir ampliando gradualmente la apertura mínima
en domingos y festivos, desde los ocho vigentes en el año 2000 hasta doce en el
año 2004, a razón de un festivo adicional cada año. Además, se dejó libertad total
de apertura para los establecimientos comerciales de menos de 300 m2que no
pertenecieran a grupos de distribución ni que operasen bajo el mismo nombre co-
mercial de aquéllos. Asimismo, se confirmó, también, el carácter transitorio de la
regulación de los horarios comerciales, fijándose el 1 de enero del año 2005 como
el momento a partir del cual se podrían liberalizar los horarios comerciales, siem-
pre y cuando el Gobierno así lo acordase con las CCAA. Sin embargo, finalmen-
te, con la Ley 1/2004, de 21 de diciembre, de horarios comerciales se renunció a
la libertad de horarios comerciales, a la vez que se volvió a una situación más res-
trictiva. En concreto, se fijaron en doce el número de domingos y festivos que los
establecimientos comerciales podían permanecer abiertos al público, si bien, las
CCAA podían incrementar o reducir este número, pero siempre y cuando no fue-
ran menos de ocho, a la vez que se redujo el horario global mínimo semanal del
conjunto de días laborales hasta las setenta y dos horas semanales.
En materia estatal, debe mencionarse, finalmente, la Ley 7/1996, de 15 de
enero, de Ordenación del Comercio Minorista, que introdujo una serie de exigen-
cias administrativas, entre las que hay que citar la imposición a los grandes estable-
cimientos comerciales (aquéllos con al menos 2.500 m2) de una segunda licencia
específica para su apertura11, además de la que deben obtener del ayuntamiento, y
cuya concesión corresponde a la CA, y que se justifica por la incidencia que pue-
den tener sobre el comercio de los municipios colindantes12.
1.2. Evolución de la regulación autonómica
En relación a los horarios comerciales, la legislación estatal ha marcado el
ritmo al que se han producido las modificaciones autonómicas. La regulación que
finalmente han adoptado las CCAA apenas se ha desviado de las condiciones mí-
nimas establecidas a nivel estatal, en especial, en lo que se refiere al horario sema-
nal global. De hecho, como se puede comprobar en el cuadro 1, hasta el año 2004
inclusive, en todas las CCAA el máximo de horas de apertura durante la semana
coincidió con el mínimo establecido en la legislación estatal13, con las únicas excep-
ciones del País Vasco, que no reguló sobre esta materia, y Baleares, donde, a pesar
de que a nivel estatal el horario global se amplió a noventa horas el 1 de enero de
2001, éste se mantuvo en setenta y dos horas. Sin embargo, a partir de 2005, mo-
Revista de Economía Aplicada
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(11) De igual modo, se prohibió la venta a pérdidas y se introdujo la limitación de los plazos de pago
a las grandes superficies. Esta última cuestión se ha reforzado posteriormente a través de la Ley
55/1999, de 29 de diciembre, de medidas fiscales, administrativas y del orden social y de la Ley
3/2004, por la que se establecen medidas de lucha contra la morosidad en las operaciones comerciales.
(12) Algunas CCAA habían ya establecido este requisito con anterioridad a 1996. En concreto, el
País Vasco lo hizo en 1983, Comunidad Valenciana en 1986, Cataluña en 1987, Galicia y Navarra
en 1988, Aragón en 1989 y Canarias en 1994.
(13) No obstante, el pequeño comercio tiene libertad de horarios.
mento en el que entró en vigor una nueva normativa estatal que volvió a situar el
horario semanal global mínimo en setenta y dos horas, esta sincronía dio paso a
una polaridad. Así, aunque la mayoría de las CCAA hizo coincidir el horario glo-
bal máximo con el mínimo que fija la legislación estatal, en cinco CCAA (Castilla
y León, Comunidad Valenciana, Madrid, Navarra y La Rioja) se ha mantenido el
horario semanal global máximo en noventa horas, mientras que Castilla-La Man-
cha tardó un año en fijarlo en setenta y dos horas, al hacerlo en 2006.
Las diferencias autonómicas son algo mayores en lo que se refiere al número
de domingos y festivos en los que la normativa permite la apertura del comercio
minorista (véase cuadro 2). Además, en algunas CCAA se permite que este núme-
ro pueda variar según el municipio14. Madrid destaca por autorizar sistemática-
mente un número superior de días de apertura en domingos y festivos. Por el con-
trario, la situación más restrictiva se produjo en 2003 en las Islas Baleares, al
autorizarse sólo cinco días. Nuevamente, hay que reseñar la situación del País
Vasco, donde hasta febrero de 2005 no se legisló sobre esta materia, por lo que,
en teoría, gozaba de libertad total de apertura, sin embargo, en la práctica no se
abría ningún festivo. Ésta sigue siendo la situación actual a pesar de que ahora su
normativa fija en ocho los domingos y festivos en los que los comerciantes con
más de 400 m2pueden abrir15. Otra peculiaridad a destacar se produce en la Co-
munidad Valenciana, donde al no regular por años naturales se observan año a año
pequeñas diferencias respecto a la normativa estatal. Asimismo, cabe señalar
cómo algunas CCAA han establecido puntualmente un número superior al recogi-
do por la normativa estatal (éste es el caso de Cantabria entre 1998 y 2000 y de
Canarias, Galicia, Murcia y Navarra en años más recientes).
En cuanto a la venta en rebajas, la legislación estatal fija dos periodos anua-
les, uno a principios de año y otro en torno al periodo estival de vacaciones, con
una duración cada uno de ellos de como mínimo una semana y como máximo dos
meses. Los comerciantes tienen libertad para decidir la duración de las rebajas
dentro de los límites marcados por la normativa estatal, sin embargo, las fechas
concretas en las que pueden establecer sus periodos de rebajas las fijan las
CCAA. En consecuencia, en esta materia las diferencias entre comunidades radi-
can en la duración de las temporadas dentro de las cuales el comerciante establece
sus periodos de rebajas. En este artículo esta variable se mide como el número de
días en los que se permite la venta en rebajas, sumando para ello las temporadas
estivales e invernales de cada año16. Como se puede comprobar en el cuadro 3, las
CCAA se concentran en dos grandes grupos alrededor de los 155 días de rebajas
(como es el caso de Cantabria, Castilla-La Mancha, Castilla y León, Galicia, Madrid
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
11
(14) Éste es el caso desde 1998 de Madrid y Galicia, donde se permite que los municipios puedan au-
torizar uno o dos días más de los que se fijan para toda la CA, y lo fue durante los años 1999 y 2000 en
Castilla y León, donde bajo determinadas circunstancias, se podía añadir una festividad local.
(15) Comparecencia del Presidente del Tribunal Vasco de Defensa de la Competencia, D. Javier
Berasategi Torices, ante la Comisión de Industria, Comercio y Turismo del Parlamento Vasco de 10
de abril de 2008.
(16) En el cálculo se descuentan los domingos, pero no se corrige por días festivos ni por apertura
en domingos.
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Cuadro 1: HORARIO SEMANAL GLOBAL (a)
Comunidad Autónoma 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Andalucía 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
Aragón 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
Baleares 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
Canarias 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
Cantabria 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
Castilla-La Mancha 72 72 72 72 90 90 90 90 90 72 72
Castilla y León 72 72 72 72 90 90 90 90 90 90 90
Cataluña 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
Comunidad Valenciana 72 72 72 72 90 90 90 90 90 90 90
Extremadura 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
Galicia 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
Madrid 72 72 72 72 90 90 90 90 90 90 90
Murcia 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
Navarra 72 72 72 72 90 90 90 90 90 90 90
País Vasco No tiene regulación 72 72 72
Principado de Asturias 72 72 72 72 90 90 90 90 72 72 72
La Rioja 7272727290909090909090
ESTATAL 72 90 72
(a) La línea vertical indica un cambio de la legislación estatal.
Fuente: Elaboración propia.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
13
Cuadro 2: NÚMERO DE DOMINGOS Y FESTIVOS EN LOS QUE EL COMERCIO MINORISTA PUEDE ABRIR (a)
Comunidad Autónoma 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Andalucía 8 8 8 8 9 10 11 12 8 8 8
Aragón 88889101112888
Baleares 8 8 8 8 9 10 5 12 8 8 8
Canarias 8 8 8 8 9 10 11 12 9 9 9
Cantabria 8 9 10 10 9 10 11 12 8 8 8
Castilla-La Mancha 8 8 8 8 9 10 11 12 8 8 8
Castilla y León 8 8 8 (d) 8 (d) 9 10 11 12 8 8 8
Cataluña 8 8 8 9 9 10 11 12 8 8 8
Comunidad Valenciana 8 7 8 9 9 9 11 11 10 8 8
Extremadura 9 8 8 8 9 10 11 12 8 8 8
Galicia 10 8 (c) 8 (c) 8 (c) 9 (c) 10 (c) 11 (c) 16 (c) 8 (c) 8 (c) 8 (c)
Madrid 13 13 (c) 13 (c) 14 (c) 18 (c) 19 (c) 21 (c) 21 (c) 20 (c) 20 (c) 20 (c)
Murcia 8 8 8 8 9 10 11 12 12 10 10
Navarra 8 8 8 8 9 10 11 12 12 8 8
País Vasco (b) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Principado de Asturias 7 (e) 8 8 8 9 10 11 12 8 8 8
La Rioja 8 8 8 8 9 10 11 12 8 8 8
ESTATAL 8 9 1 0 1 1 12 8
(a) La línea vertical indica un cambio de la legislación estatal.
(b) En teoría los comerciantes pueden abrir el número que fija la legislación estatal y elegir los días que quieran. En la práctica no se abre nunca.
(c) En los municipios autorizados pueden abrir además en 1 ó 2 festividades locales.
(d) En determinadas circunstancias se podría añadir una festividad local.
(e) Aunque la primera regulación era de 8 días, el periodo comprendía entre el 20/05/1997 y el 19/05/1998, siendo uno de los días de 1998.
Fuente: Elaboración propia.
o País Vasco) y de los 105 días (Andalucía, Baleares, Canarias17, Cataluña, Mur-
cia, Navarra, Principado de Asturias o La Rioja), con la salvedad de la Comuni-
dad Valenciana (con 115 días). Además, cabe destacar que la legislación de las
CCAA en esta materia es relativamente estable en el tiempo, de manera que el
caso de Extremadura, que ha pasado de estar en el grupo de mayor número de
días de rebajas al inferior, o el de Aragón, que muestra un comportamiento bas-
tante inestable en los últimos años, son excepcionales.
La definición de lo que es un “gran establecimiento comercial” es relevante
en tanto que se ha generalizado en todas las CCAA la necesidad de solicitar una
segunda licencia (autonómica), además de la usual licencia municipal, para el es-
tablecimiento de comercios que alcancen esa categoría. La definición es muy va-
riable entre las distintas CCAA y los distintos años observados. Como se puede
apreciar en el cuadro 4, las CCAA han ido endureciendo sus criterios con el paso
del tiempo. Así, si bien alrededor del año 1997 el criterio para considerar a un es-
tablecimiento como “gran establecimiento comercial” solía basarse en un número
determinado de metros cuadrados, una década después lo habitual, si se exceptúa
Cantabria, Galicia y Principado de Asturias, es que el criterio sea múltiple, al fijar
superficies mínimas del establecimiento diferentes según la población del munici-
pio donde se pretende ubicar la superficie comercial18. En otras ocasiones es posi-
ble encontrar criterios basados en el número de trabajadores del establecimiento
comercial (siendo los criterios basados en la superficie subsidiarios, es decir, sólo
utilizables cuando no lo son los referidos al número de trabajadores) como es el
caso de las Islas Baleares a partir de 2002.
Específicamente, en la mayoría de las CCAA la superficie a partir de la cual se
considera un comercio como “gran establecimiento” se ha reducido, indicando con
ello que la necesidad de segunda licencia se ha ido generalizando a comercios cada
vez menores. Las excepciones se han producido en Aragón, Cantabria, Comunidad
Valenciana, Navarra, Principado de Asturias y La Rioja, CCAA en las que en los úl-
timos once años se ha mantenido el mismo criterio, y en Canarias y Galicia, donde
la superficie para ser considerado un “gran establecimiento” ha aumentado. En
2007 se revelan como menos restrictivas Cantabria, Galicia y Principado de Astu-
rias y como más restrictivas la Comunidad Valenciana e Islas Baleares.
Junto a lo anterior también existen otros casos en los que sin que el comercio
alcance la categoría de “gran establecimiento” se requiere licencia comercial especí-
fica de la CA. Ésta es la situación de los llamados establecimientos de “descuento
duro” (véase cuadro 5), cuya definición, algo variable entre CCAA, se relaciona con
un número mínimo de venta de productos de “marca blanca” y con un número mí-
nimo de establecimientos de la misma insignia y metros cuadrados. En la actualidad
Revista de Economía Aplicada
14
(17) Hay que puntualizar que los 104 días de rebajas para Canarias representan la media de las
Islas Canarias en el periodo considerado. Esta única cifra se incluye por simplicidad, aunque exis-
ten diferencias de un día dependiendo de la isla y año concreto a considerar.
(18) En este sentido, el TDC (2003) señala que el criterio que relaciona la consideración de “gran
establecimiento” con la población ignora la movilidad de los compradores y no tiene en cuenta que
usualmente el área de influencia de un gran establecimiento comercial supera el territorio del mu-
nicipio concreto donde el comercio se establece.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
15
Cuadro 3: PERIODO DE REBAJAS (a)
Comunidad Autónoma 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Andalucía 105 105 104 104 104 106 105 104 104 104 104
Aragón 143 142 143 142 144 144 113 113 105 105 126
Baleares 106 106 105 106 106 106 106 106 105 105 106
Canarias (b) 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104
Cantabria 158 157 159 156 158 158 132 159 156 156 157
Castilla-La Mancha 163 164 164 165 164 163 163 165 164 164 164
Castilla y León 156 156 156 156 155 157 156 157 156 156 155
Cataluña 104 104 104 104 103 105 104 105 103 102 101
Comunidad Valenciana 106 118 117 117 114 120 112 118 116 115 114
Extremadura 156 105 105 106 106 105 104 105 105 104 99
Galicia 157 157 157 158 156 157 157 158 157 157 156
Madrid 156 156 157 157 158 157 156 158 157 157 158
Murcia 105 105 104 105 106 106 105 106 103 104 105
Navarra 104 104 104 104 105 105 104 105 103 103 103
País Vasco 151 151 151 152 150 151 151 152 151 151 150
Principado de Asturias 105 106 105 106 106 106 106 106 105 103 103
La Rioja 104 104 104 104 104 105 104 105 103 104 103
(a) Número de días en los que los comerciantes pueden elegir sus periodos de rebaja. Calculado sin incluir domingos, pero no se realiza corrección por
días festivos.
(b) Existen pequeñas diferencias, de un día por encima o por debajo, para las distintas islas y años.
Fuente: Elaboración propia.
Revista de Economía Aplicada
16
Cuadro 4: CRITERIOS PARA LA CONSIDERACIÓN DE UN COMERCIO COMO “GRAN ESTABLECIMIENTO COMERCIAL” (a)
Comunidad 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Autónoma
Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones
según según según según según según
población población población población población población
Andalucía 2.500 No se aplica
Aragón 600 Menos de 20.000
1.000 20.000-499.999
2.000 Más de 500.000
Baleares (b) 2500 No se aplica 300 Menos de 20.000 250 Menos de 3.000
500 20.000-200.000 400 3.001-10.000
700 20.000-200.000 600 10.001-20.000
800 Más de 20.000
1.300 Palma
Canarias (c) Para todas las islas
750 Menos de 20.000
1.000 20.000 - 199.999
1.500 Más de 200.000
Cantabria 2.500 No se aplica
Castilla-La Mancha 2.500 No se aplica 2.000 No se aplica
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
17
Cuadro 4: CRITERIOS PARA LA CONSIDERACIÓN DE UN COMERCIO COMO “GRAN ESTABLECIMIENTO COMERCIAL” (a) (continuación)
Comunidad 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Autónoma
Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones
según según según según según según
población población población población población población
Castilla y León 1.000 Hasta 10.000
1.500 10.001-50.000
2.500 Más de 50.000
2.500 En capitales de provincia
Cataluña 1.000 Hasta 10.000 800 Hasta 10.000
1.300 10.001-25.000 1.300 10.001-25.000
2.500 Más de 25.000 2.000 25.001-240.000
2.500 Más de 240.000
Comunidad 600 Menos de 40.000
Valenciana 1.000 Más de 40.000
Extremadura 2.500 No se aplica 750 Menos de 10.000
1.500 10.000-50.000
2.000 Más de 50.000
Galicia 500 Menos de 9.000
1.000 9.000-50.000
2.000 Más de 50.000
Revista de Economía Aplicada
18
Cuadro 4: CRITERIOS PARA LA CONSIDERACIÓN DE UN COMERCIO COMO “GRAN ESTABLECIMIENTO COMERCIAL” (a) (continuación)
Comunidad 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Autónoma
Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones
según según según según según según
población población población población población población
Madrid 2.500 No se aplica 1.500 Menos de 10.000
2.000 10.000-25.000
2.500 Más de 25.000
Murcia (d) 2.500 No se aplica 600 Hasta 5.000
900 5.001-15.000
1.500 15.001-35.000
1.800 35.001-75.000
2.500 Más de 75,000
Navarra 1.500 Menos de 12.000
2.500 Más de 12.000
2.500 Pamplona y comarca
País Vasco (e) 2.000 No se aplica 400 5.000
800 5.000-10.000
1.000 10.000-24.999
2.000 Más de 25.000
Principado de
Asturias (f) 2.500 No se aplica
La Rioja 1.000 Menos de 10.000
1.500 10.001-24.999
2.500 Más de 25.000
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
19
Cuadro 4: CRITERIOS PARA LA CONSIDERACIÓN DE UN COMERCIO COMO “GRAN ESTABLECIMIENTO COMERCIAL” (a) (continuación)
Comunidad 2003 2004 2005 2006 2007
Autónoma
Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones
según según según según según
población población población población población
Andalucía 1.000 Menos de 10.000
1.300 10.000-25.000
2.500 Más de 25.000
Aragón 600 Menos de 20.000
1.000 20.000-499.999
2.000 Más de 500.000
Baleares (b) 250 Menos de 3.000
400 3.001-10.000
600 10.001-20.000
800 Más de 20.000
1.300 Palma
Canarias (c)
Gran Canaria y 750 Menos de 20.000
Tenerife 1.500 20.000-200.000
2.000 Más de 200.000
El Hierro y La Gomera 500 No se aplica
Fuerteventura, 750 Menos de 20.000
Lanzarote y La Palma 1.000 Más de 20.000
Cantabria 2.500 No se aplica
Revista de Economía Aplicada
20
Cuadro 4: CRITERIOS PARA LA CONSIDERACIÓN DE UN COMERCIO COMO “GRAN ESTABLECIMIENTO COMERCIAL” (a) (continuación)
Comunidad 2003 2004 2005 2006 2007
Autónoma
Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones
según según según según según
población población población población población
Castilla-La Mancha 750 Hasta 10.000
2.000 No se aplica 1.000 10.001-25.000
2.000 Más de 25.000
Castilla 1.000 Hasta 10.000
y León 1.500 10.001-50.000
2.000 Más de 50.000
Cataluña 800 Hasta 10.000
1.300 10.001-25.000
2.000 25.001-240.000
2.500 Más de 240.000
Comunidad 600 Menos de 40.000
Valenciana 1.000 Más de 40.000
Extremadura 750 Menos de 10.000
1.500 10.000-50.000
2.000 Más de 50.000
Galicia 500 Menos de 9.000
1.000 9.000-50.000 2.500 No se aplica
2.000 Más de 50000
Madrid 1.500 Menos de 10.000
2.000 10.000-25.000
2.500 Más de 25.000
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
21
Cuadro 4: CRITERIOS PARA LA CONSIDERACIÓN DE UN COMERCIO COMO “GRAN ESTABLECIMIENTO COMERCIAL” (a) (continuación)
Comunidad 2003 2004 2005 2006 2007
Autónoma
Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones Superficie Condiciones
según según según según según
población población población población población
Murcia (d) 600 Hasta 5.000
900 5.001-15.000
1.500 15.001-35.000
1.800 35.001-75.000
2.500 Más de 75.000
Navarra 1.500 Menos de 12.000
2.500 Más de 12.000
2.500 Pamplona y comarca
País Vasco (e) 400 5.000
800 5.000-10.000
1.000 10.000-24.999
2.000 Más de 25.000
Principado de Asturias (f) 2.500 No se aplica
La Rioja 1.000 Menos de 10.000
1.500 10.001-24.999
2.500 Más de 25.000
(a) Las superficies están referidas a superficie de venta (no a superficie construida).
(b) Entre 2002 y 2007 se define un "gran establecimiento comercial" en función del número de trabajadores (criterio principal). Las superficies presenta-
das en la tabla representan el criterio secundario.
(c) Sólo se produce diferenciación entre islas a partir de la Ley 10/2003 de 3 de abril.
(d) La primera ley de comercio interior es la Ley 10/1998 de 27 de diciembre.
(e) Entre 10/11/00 y 27/03/01 el límite se estableció en 400 m2con algunas excepciones según actividad y otras características.
(f) La Ley 10/2002 de 19 de noviembre también define como gran establecimiento a las comercios pertenecientes a cadenas con más de 25 establecimien-
tos en la Comunidad Autónoma o con una superficie total en la Comunidad de 10.000 m2.
Fuente: Elaboración propia.
Revista de Economía Aplicada
22
Cuadro 5: DÍAS DE VIGENCIA DE LA LICENCIA COMERCIAL ESPECÍFICA
(O MEDIDA EQUIVALENTE EN LA COMUNIDAD) PARA LOS ESTABLECIMIENTOS DE DESCUENTO DURO
Comunidad Autónoma 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Andalucía 0 0 0 0 0 4 365 366 365 365 365
Aragón 0 0 0 0 209 365 365 366 252 0 0
Baleares 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Canarias 0 0 0 0 0 0 252 366 365 365 365
Cantabria 0 0 0 0 0 299 365 366 365 365 365
Castilla-La Mancha 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Castilla y León 0 0 0 0 0 0 350 366 365 365 365
Cataluña 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Comunidad Valenciana 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Extremadura 0 0 0 0 0 0 0 0 0 44 365
Galicia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Madrid 0 0 226 366 366 365 365 366 365 365 365
Murcia 0 0 296 366 366 365 365 366 365 365 365
Navarra (a) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
País Vasco 00000000000
Principado de Asturias (b) 0 0 0 0 0 40 365 366 365 365 365
La Rioja 00000000000
(a) La Ley Foral 17/2001 de 12 de julio establece una definición de establecimiento de "descuento duro" pero no somete su apertura a una licencia especí-
fica de la Comunidad Foral.
(b) No se trata propiamente de una licencia comercial específica. La Ley 10/2002 de 19 de noviembre establece un informe previo que puede considerarse
equivalente.
Fuente: Elaboración propia.
es posible encontrar la solicitud de esta segunda licencia en Andalucía, Canarias,
Cantabria, Castilla y León, Extremadura, Madrid y Murcia, mientras que también
existía en Aragón hasta 2005. En el Principado de Asturias se exige desde el año
2003 un informe de la Consejería de Industria, Turismo y Comercio para este tipo
de establecimientos cuando se encuentra en tramitación la licencia municipal. Por
tanto, también cabría equiparar este caso a los anteriores.
Respecto al establecimiento de impuestos específicos para las grandes super-
ficies, cabe destacar que es la medida más reciente, aplicándose desde el año 2001
en Cataluña y Navarra, y estando vigente sólo en cuatro CCAA19 –Aragón, Cata-
luña, Navarra y Principado de Asturias– (véase cuadro 6). La base imponible del
impuesto es el número de metros cuadrados de actividad comercial. El impuesto
suele ser creciente con la superficie del establecimiento o con la población que
habita en el área de influencia del establecimiento (Principado de Asturias). Al
mismo tiempo están exentos los primeros miles de metros, por tanto, en realidad
se gravan únicamente las “grandes superficies”.
La normativa de las CCAA establece, además, en múltiples ocasiones mora-
torias comerciales (véase cuadro 7). Se entiende por “moratoria comercial” la
prohibición completa al establecimiento de grandes superficies comerciales en el
territorio de la CA por un determinado periodo de tiempo. Éste es el caso de las
moratorias que se han aplicado en algún momento en Andalucía, Baleares, Canta-
bria, Castilla y León, Cataluña, Navarra, País Vasco o Principado de Asturias. En
el caso de Aragón, sin embargo, ha existido una moratoria tan solo referida a la
comarca de Zaragoza (2001-2005)20.
2. CONSTRUCCIÓN DE LOS INDICADORES
A continuación se construyen, por un lado, indicadores cuantitativos de cada
uno de los aspectos enumerados en el apartado anterior y, por otro, un indicador
sintético que aglutina todos ellos en un único índice y que permite clasificar a las
CCAA de acuerdo a su grado de regulación del comercio minorista. Con el pri-
mer tipo de indicadores se pretende disponer de variables explicativas cuantitati-
vas que sean susceptibles de utilizarse para analizar el efecto de una norma con-
creta, mientras que con el indicador sintético se trataría de valorar el efecto del
distinto grado de regulación que soportan las CCAA.
A grandes rasgos, los indicadores cuantitativos se han construido de manera
que se ha asignado el valor 10 a la máxima regulación posible y el 0 a la ausencia
de la misma21, para lo que se ha tenido en cuenta la proporción de días del año en
los que la normativa limita la libertad de decisión de los comerciantes o les impo-
ne la regulación correspondiente. En el anexo A.1 se detalla la elaboración de
estos indicadores.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
23
(19) Aunque en todos los casos está recurrida ante el Tribunal Constitucional.
(20) Es posible también encontrar moratorias parciales o para otros formatos de distribución, que,
sin embargo, no se han computado como tales en este artículo.
(21) Excepto para la variable de definición de “gran establecimiento” en la que se ha asignado el
valor 0 a los 2.500 m2, que fija la legislación estatal.
Revista de Economía Aplicada
24
Cuadro 6: IMPUESTO ESPECÍFICO PARA LOS GRANDES ESTABLECIMIENTOS (a)
Comunidad Normativa Base imponible Tipo de gravamen Aplicación
Autónoma
Aragón Ley 13/2005 de Aragón, Superficie total del establecimiento Entre 2.001 y 3.000 m2: Desde 1/1/2006
de 30 de diciembre. expresada en m2. Los primeros 12 /m2. Entre 3.001
Decreto Legislativo 2000 m2están exentos. y 5.000 m2: 15 /m2.
1/2007, de 18 de Entre 5.001 y 10.000:
septiembre 17,40 /m2. Los
siguientes: 19 /m2
Cataluña Ley 16/2000 de Cataluña, Superficie total del establecimiento 17,429 /m2Desde 1/1/2001 (b)
de 29 de diciembre expresada en m2. Los primeros
2499 m2están exentos. El impuesto
es creciente con la superficie.
Navarra Ley Foral de Navarra Superficie total del establecimiento 12 /m2Desde 8/12/2001
23/2001, de 27 de expresada en m2. Los primeros
noviembre 2499 m2están exentos en Pamplona
y poblaciones superiores a 12000
habitantes. Los primeros 1499 m2
están exentos en el resto de municipios.
El impuesto es creciente con la superficie.
Principado Ley 15/2002 del Superficie destinada a aparcamiento de 17 /m2Desde 1/1/2003
de Asturias Principado de Asturias, que dispone el gran establecimiento
de 27 de diciembre comercial. La superficie de aparcamiento
se minorará en 1.999 m2en concepto de
mínimo exento. La base imponible sufre
correcciones al alza en función del área
de influencia del establecimiento
y su superficie.
(a) Las CCAA no presentes en el cuadro no tienen un impuesto específico para los grandes establecimientos.
(b) Vigencia suspendida por 70 días entre el 24 de abril y el 3 de julio por el Tribunal Constitucional.
Fuente: Elaboración propia.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
25
Cuadro 7: PERIODOS DE MORATORIA O SUSPENSIÓN POR AÑO Y POR COMUNIDAD AUTÓNOMA (a)
Comunidad Resumen 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Autónoma
Andalucía 1/1/2002-27/6/2003 0 0 0 0 0 365 178 0000
Aragón 6/6/2001-10/09/2005
para Zaragoza comarca 0 0 0 0 209 365 365 366 253 0 0
Baleares Desde 22/01/1997 hasta 22/01/2002.
Nueva moratoria a partir del 346 365 365 366 365 22 0 0 225 365 365
21/05/2005
Cantabria 5/7/2001-6/7/2006 0 0 0 0 180 365 365 366 365 187 0
Castilla
y León 13/1/2003-31/12/2005 0 0 0 0 0 0 353 366 365 0 0
Cataluña Suspensión entre 27/03/1997
y 27/09/1997. Suspensión entre
6/01/2001 y 2/08/2001. Suspensión 185 0 0 0 209 0 0 0 353 13 0
entre 13/1/2005 y 13/1/2006
Navarra Moratoria desde 12/04/2003
hasta 22/04/2004 000000264113000
País Vasco 1/1/2001-28/3/2001 0 0 0 0 87 0 0 0000
Principado
de Asturias 20/12/2003-20/12/2005 0 0 0 0 0 0 12 366 354 0 0
(a) Las CCAA no presentes en el cuadro no establecen moratoria. Los periodos de moratoria se han calculado según los días en los que la moratoria ha
estado en vigor anualmente.
Fuente: Elaboración propia.
Respecto de la creación de un indicador sintético, el objetivo es resumir toda
la información recogida en los indicadores individuales en un único índice que re-
salte las diferencias en el grado de regulación del comercio minorista por CCAA22.
Para ello, partiendo de los indicadores individuales, se ha utilizado la técnica de
análisis factorial (véase anexo A.2), aplicada usualmente por la OCDE para sus
indicadores estructurales.
El resultado de aplicar esta técnica es el indicador sintético que se recoge en
el cuadro 8 y se representa en el gráfico 1. Específicamente, en el cuadro 8 se han
ordenado, de menor a mayor, las CCAA de acuerdo con el valor del indicador sin-
tético correspondiente al año 2007. Como se puede apreciar en el gráfico 1, salvo
en el caso de Galicia, La Rioja y la Comunidad Valenciana, en todas las CCAA
las exigencias administrativas de las CCAA, medidas por nuestro indicador, son
actualmente mayores que hace una década. Debe subrayarse también que la dis-
persión en el grado de regulación de las CCAA ha ido aumentado con el paso del
tiempo, si bien, se aprecia una ligera disminución a partir del año 2005. De hecho,
mientras que a finales de la década de los noventa la desviación estándar, calcula-
da anualmente a partir del grado de regulación de las CCAA, estaba en torno al
0,4, a partir del año 2000 esta medida estadística va aumentando hasta situarse en
el 0,98 en el año 2005, para posteriormente recortarse hasta algo menos del 0,8 en
los dos siguientes años. El indicador que más ha aumentado en los últimos once
años es el correspondiente al Principado de Asturias, de manera que de encontrar-
se en la banda baja de niveles de regulación, ha pasado a ser la CA más regulada.
Extremadura ha sufrido también una evolución muy alcista de su indicador de re-
gulación. Por el contrario, Galicia es la CA en la que más se ha reducido la regu-
lación (ha pasado de ser una de las CCAA con un mayor grado de regulación a
ser la que tiene una menor regulación) y, en la misma dirección, se han comporta-
do los indicadores de la Comunidad Valenciana y de La Rioja, de forma que han
mejorado significativamente su situación relativa. En la actualidad, el Principado
de Asturias es la CA con mayores exigencias administrativas, circunstancia que se
ha venido dando desde el año 2003. En el otro extremo, destacan Galicia y La
Rioja por tener en los últimos años los indicadores sintéticos menores.
Se han realizado algunas estimaciones alternativas del indicador sintético para
confirmar la robustez de los resultados, que se resumen en el cuadro 9. En particu-
lar, en la primera columna del cuadro se facilita el indicador que se propone en el
presente trabajo con la ordenación resultante en 2007. A continuación, dado que la
variable sobre la definición de gran establecimiento comercial es la única que no
refleja una situación teórica, sino que se ha considerado que el criterio actual de la
legislación estatal se corresponde con la inexistencia de restricción y, por tanto,
esta variable podría verse afectada en un futuro por un cambio en la legislación es-
tatal, se ha incluido una nueva versión del indicador reescalando esta variable de
manera que el valor cero se corresponda con la consideración de gran estableci-
miento comercial a partir de los 5.000 m2(columna 2). De igual modo, se ha recal-
culado el indicador eliminando la variable relativa al periodo de rebajas, puesto
que la regulación en esta materia parece de menor entidad que el resto de la legis-
lación contemplada (columna 3). Adicionalmente, se han utilizado dos métodos
Revista de Economía Aplicada
26
(22) Por las razones que se detallan en al anexo A.2, se ha excluido del indicador al País Vasco.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
27
Cuadro 8: INDICADOR DE RESTRICCIÓN AL COMERCIO MINORISTA POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS (a)
Comunidad Autónoma 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Galicia 4,0 4,0 4,0 4,0 3,8 3,8 3,7 2,9 3,3 3,3 3,3
La Rioja 3,9 3,9 3,9 3,9 3,7 3,6 3,6 3,6 3,7 3,7 3,7
Castilla-La Mancha 3,3 3,5 3,6 3,6 3,3 3,3 3,3 3,4 3,8 4,0 4,0
Madrid 3,2 3,2 4,0 4,4 4,1 4,1 4,0 4,0 4,0 4,0 4,0
Com. Valenciana 4,5 4,5 4,4 4,4 4,2 4,2 4,1 4,1 4,2 4,2 4,2
Cantabria 3,3 3,3 3,3 3,3 3,5 4,9 5,2 5,1 5,4 5,0 4,5
Castilla y León 3,8 3,8 3,8 3,8 3,5 3,5 5,6 5,6 5,8 4,9 4,9
Murcia 3,5 3,5 4,8 5,1 4,8 4,8 4,7 4,7 5,0 5,0 5,0
Navarra 3,8 3,8 3,8 3,8 3,7 5,0 5,6 5,2 4,9 5,0 5,0
Andalucía 3,5 3,5 3,5 3,5 3,3 4,1 5,2 4,7 5,1 5,1 5,1
Baleares 4,3 4,4 4,6 5,5 5,3 4,4 4,4 4,3 4,9 5,2 5,2
Canarias 4,3 4,3 4,3 4,4 4,1 4,1 4,7 5,0 5,3 5,3 5,3
Cataluña 4,2 3,8 3,8 3,8 5,3 5,1 5,1 5,0 6,2 5,4 5,4
Extremadura 3,3 3,5 3,5 3,5 3,3 3,6 3,9 3,9 4,2 4,4 5,5
Aragón 4,0 4,0 4,0 4,0 4,7 5,4 5,5 5,5 5,3 5,6 5,5
Asturias 3,5 3,5 3,5 3,5 3,3 3,4 5,9 6,7 7,0 6,2 6,2
(a) Excluido el País Vasco.
Fuente: Elaboración propia.
Revista de Economía Aplicada
28
Gráfico 1: INDICADO DE RESTRICCIÓN AL COMERCIO MINORISTA
POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS (a)
(a) Excluido el País Vasco.
Fuente: Elaboración propia.
alternativos de extracción de factores (por el método del factor principal –columna
4– y componentes principales iterados –columna 5–)23. Asimismo, se incluye un
indicador construido como media de los indicadores individuales (columna 6). Por
(23) Para una mayor información sobre estas técnicas consúltense, entre otros muchos, Peña
(2002), Pérez (2004) o Uriel y Aldás (2005).
último, se recogen dos estimaciones en las que se ha incluido al País Vasco, la pri-
mera con el mismo procedimiento empleado en la estimación de referencia (co-
lumna 7) y la segunda como media simple de todos los indicadores individuales.
Del ejercicio del cuadro 9 se desprende que la ordenación de las CCAA en
2007 en cuanto a su restrictividad solo sufre pequeños cambios cuando se modifi-
can los criterios utilizados para el estudio de base, es decir, se mantienen en líneas
generales las grandes agrupaciones, al no producirse saltos importantes entre
CCAA, si bien, los valores concretos de las CCAA sí varían. La única excepción se
observa en el caso de las Islas Baleares, que demuestra ser bastante sensible tanto a
la eliminación de la variable relativa al periodo de rebajas como a la utilización de
una media simple en lugar del análisis factorial. En estos dos casos, dicha Comuni-
dad empeora su situación comparativa. Por otro lado, al reescalar la variable refe-
rente a la definición de gran establecimiento, la ordenación de las CCAA no cam-
bia, pero aumenta el grado de regulación de todas las CCAA. Por el contrario, el
rango en el que se mueve el indicador se reduce si se elimina la variable del periodo
de rebajas o se agregan los indicadores individuales mediante una media simple.
Una vez obtenidas las clasificaciones, es posible compararlas con los resulta-
dos que obtienen otros autores citados en la introducción. En cualquier caso, para
realizar este ejercicio es necesario escoger un año que esté presente en el análisis de
un mayor número de estudios posible. El año 2001 parece apropiado por disponerse
de los indicadores elaborados en el presente artículo y en Rodríguez (2001), Institut
Cerdà (2004) y Hoffmaister (2006). Para dicho año, es posible observar que las
CCAA con un mayor grado de regulación son comunes en todos los estudios, sin
embargo, la coincidencia de las menos reguladas, aunque sigue existiendo, es algo
menor, especialmente, con respecto al indicador de Rodríguez (2001). El resto de
CCAA toma valores intermedios difícilmente comparables, debido a que los aspec-
tos normativos que se analizan no son los mismos y que las técnicas de agregación
también difieren. Un comentario parecido se puede hacer si se compara el indicador
que se presenta aquí para el año 2007 con el que elabora el BBVA (2008), porque,
aunque la técnica de agregación es similar, la normativa considerada es distinta24.
3. ESTIMACIONES DE LOS EFECTOS DE LA REGULACIÓN DEL COMERCIO MINORISTA
Como se ha adelantado en la introducción, diversos estudios han encontrado
efectos significativos de la regulación del comercio minorista sobre distintas va-
riables económicas del sector. En esa misma línea aquí se va a utilizar el indica-
dor sintético elaborado en el apartado anterior para estimar los efectos de la regu-
lación sobre la densidad comercial, los ocupados en el sector y la inflación. En la
siguiente sección se presenta el tipo de estimaciones que se han llevado a cabo,
ofreciéndose en la sección 3.2 los resultados que se obtienen cuando se estima
con efectos fijos, mientras que en la sección 3.3 se aborda la posible endogenei-
dad de la variable de regulación estimando con variables instrumentales.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
29
(24) Más concretamente, el indicador del BBVA (2008) no tiene en cuenta la regulación relativa a
la definición de gran establecimiento comercial ni la correspondiente a los periodos de rebajas y al
horario semanal global.
Revista de Economía Aplicada
30
Cuadro 9: ORDENACIÓN DE LAS CCAA POR SU GRADO DE RESTRICCIÓN (DE MENOR A MAYOR)
EN 2007 SEGÚN DIVERSAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE
Sin incluir País Vasco Con País Vasco
Técnica de cálculo Análisis factorial Media Análisis Media
de los pesos aritmética factorial aritmética
Método de Componentes Factor Componentes Componentes
extracción principales principal principales principales
de factores iterados
Otras Definición gran Sin incluir
características establecimiento variable de
superficie rebajas
máxima: 5.000 m2
Ordenación Galicia Galicia Galicia Galicia Galicia Galicia Galicia Galicia
de menor a La Rioja La Rioja La Rioja La Rioja La Rioja La Rioja La Rioja La Rioja
mayor de Castilla- Castilla- Madrid Castilla- Castilla- Castilla- Castilla- Castilla-
las CCAA La Mancha La Mancha La Mancha La Mancha La Mancha La Mancha La Mancha
en 2007, Madrid Comunidad Castilla- Comunidad Comunidad Comunidad Comunidad País Vasco
según el Valenciana La Mancha Valenciana Valenciana Valenciana Valenciana
indicador Comunidad Madrid Comunidad Madrid Madrid Madrid País Vasco Comunidad
sintético Valenciana Valenciana Valenciana
Cantabria Cantabria Cantabria Navarra Cantabria Cantabria Madrid Madrid
Castilla Castilla Navarra Baleares Navarra Navarra Cantabria Cantabria
y León y León
Murcia Baleares Murcia Cantabria Baleares Castilla Castilla Navarra
y León y León
Navarra Murcia Andalucía Cataluña Castilla y León Murcia Navarra Castilla
y León
Fuente: Elaboración propia.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
31
Cuadro 9: ORDENACIÓN DE LAS CCAA POR SU GRADO DE RESTRICCIÓN (DE MENOR A MAYOR)
EN 2007 SEGÚN DIVERSAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE (continuación)
Sin incluir País Vasco Con País Vasco
Técnica de cálculo Análisis factorial Media Análisis Media
de los pesos aritmética factorial aritmética
Método de Componentes Factor Componentes Componentes
extracción principales principal principales principales
de factores iterados
Otras Definición gran Sin incluir
características establecimiento variable de
superficie rebajas
máxima: 5.000 m2
Andalucía Navarra Castilla y León Aragón Cataluña Andalucía Baleares Murcia
Baleares Andalucía Cataluña Castilla y León Murcia Cataluña Murcia Andalucía
Canarias Canarias Canarias Murcia Aragón Aragón Andalucía Cataluña
Cataluña Extremadura Aragón Andalucía Andalucía Canarias Cataluña Aragón
Extremadura Cataluña Extremadura Canarias Canarias Extremadura Canarias Canarias
Aragón Aragón Baleares Extremadura Extremadura Baleares Aragón Extremadura
Asturias Asturias Asturias Asturias Asturias Asturias Extremadura Baleares
Asturias Asturias
Factores retenidos 33346 3
Indicador sintético:
Valor mínimo 3,327 4,025 2,748 4,022 3,543 2,789 3,328 2,789
Valor máximo 6,180 6,878 5,631 6,763 6,566 5,852 6,567 5,852
Media 4,807 5,292 4,338 5,378 5,053 4,440 4,766 4,387
Desviación
estándar 0,769 0,764 0,807 0,757 0,803 0,828 0,860 0,831
Fuente: Elaboración propia.
3.1. Modelo
En las estimaciones se va a realizar un análisis mediante técnicas de datos de
panel, con la siguiente especificación:
Revista de Economía Aplicada
32
ln ln
,,,,
Xa T IR Y v
it t t it it i it
=+ + + + +
αβ β η
12
donde Xi,t es la variable económica del comercio minorista de interés de la CA i en el
año t; a es una constante; Ttson variables artificiales (una por cada año de la muestra)
que toman el valor uno en el año ty cero en el resto de años; IRi,t es el indicador de re-
gulación de la CA i en el año t; Yi,t son otras variables explicativas de la CA i en el año
t;
η
ison las variables explicativas inobservables de la CA i; y vi,t es un término de
error. El coeficiente
β
1, que acompaña al indicador de regulación, es el coeficiente de
interés del estudio. En general, tanto a las variables a explicar como a las explicativas
se les aplican logaritmos neperianos, sin embargo, cuando las variables son tasas
(como sucede con la tasa de inflación o con la tasa de paro) se utilizan sus niveles.
Más concretamente, las variables que se van a considerar son la densidad co-
mercial –calculada para distintos formatos de distribución–, los ocupados del sec-
tor y la tasa de inflación de los productos vendidos en el comercio minorista. En
el anexo B se proporciona un mayor detalle sobre la base de datos. Con las varia-
bles artificiales de tiempo se trata de capturar aquellos efectos temporales comu-
nes a todas las CCAA, como, por ejemplo, la situación cíclica de la economía.
Nótese que si la regulación fuera muy parecida en todas las CCAA, su efecto no
se diferenciaría del que recoge las variables temporales.
En algunos casos la regulación relevante no es necesariamente la actual, sino
que puede ser más determinante la que había unos años antes. En concreto, esta cir-
cunstancia se puede dar a la hora de abrir un nuevo establecimiento comercial, ya
que pueden requerirse varios años entre el momento en el que se toma la decisión de
crear la superficie comercial y aquel en el que realmente se abren las puertas al públi-
co (entre tanto podría precisarse urbanizar el terreno, obtener todos los permisos per-
tinentes, construir el establecimiento, etc.). De hecho, expertos del sector cifran, de-
pendiendo del ayuntamiento, entre 6 meses y un año y medio el tiempo necesario
para poder abrir un supermercado, siendo la media de unos 10 meses. Este tiempo
puede elevarse hasta los cuatro años cuando se trata de grandes superficies. De igual
modo, el número de ocupados, en la medida que es función del número de estableci-
mientos, será también sensible a la regulación de años anteriores. Por todo ello se ha
estimado la ecuación anterior para varios desfases de la variable de regulación.
3.2. Estimación con efectos fijos
En todas las estimaciones se ha tratado la existencia de variables inobserva-
bles estimando con efectos fijos, de manera que se supone que las variables inob-
servables son constantes en todo el periodo analizado, pero varían por CA. Por
tanto, la hipótesis de partida es que dichas variables cambian muy lentamente en
el tiempo, como puede ser, por ejemplo, la dispersión de la población. Se ha con-
firmado la existencia de efectos diferentes por CCAA a partir del contraste de
Breusch-Pagan, tal y como se muestra en los cuadros de resultados.
Se han llevado a cabo estimaciones para distintas variables de densidad comer-
cial. Del cuadro 10 al 13 se facilitan las estimaciones para la densidad comercial, de-
finida como m2 por habitante25, del conjunto de formatos de distribución al por
menor, la relativa a los comercios tradicionales de alimentación, a los supermercados
y a los hipermercados, respectivamente26. Dado que las variables de densidad comer-
cial recogen la situación a 1 de enero de cada año, mientras que la de regulación se
corresponde con la media anual, ha parecido oportuno introducir como variable ex-
plicativa el indicador de regulación sintético (que en los cuadros aparece como rspv)
desfasado como mínimo un periodo. En las estimaciones se probó a incluir como po-
sibles variables explicativas adicionales el PIB per cápita y la tasa de paro, ambas
como proxies de demanda, si bien, con signos esperados diferentes (positivo el del
PIB per cápita y negativo el de la tasa de paro). De igual modo, se intentó incorporar
el salario medio del sector, como una variable de costes27. En general, la densidad
comercial parece ser sensible a la tasa de paro, pero no al salario medio del sector ni,
con la excepción de las estimaciones para hipermercados, al PIB per cápita.
En los cuadros citados se observa que un menor grado de regulación, medida
por el indicador sintético, parece estar asociado a menos m2de establecimientos co-
merciales por habitante, en cualquiera de los formatos de distribución analizados,
con la excepción, como era de esperar, de los hipermercados para los que la disminu-
ción del grado de regulación supone un mayor número de m2 de este tipo de estable-
cimiento por habitante. Una reducción de un punto en la regulación viene a implicar
una disminución de entre el 3 y el 5% del total de m2comerciales por habitante de la
CA. Al descender a las especificaciones por tipo de establecimiento, sin embargo, los
m2 de comercio tradicional de alimentación solo resultan afectados por la regulación
desfasada cuatro periodos, mientras que en las ecuaciones correspondientes a los su-
permercados, el coeficiente asociado a la regulación es, en general, mayor y signifi-
cativo tanto si se desfasa 1, 2, 3 ó 4 periodos. Ello parece apuntar a que la regulación
ha favorecido en mayor medida a los supermercados que al comercio tradicional.
En el caso concreto de hipermercados, se obtiene que a mayor PIB per cápita
más m2 de hipermercados por habitante. Además, la regulación relevante es la que
existía hace al menos tres años. Dado que en las ecuaciones la densidad se refiere a
la situación a 1 de enero, este resultado estaría indicando que el tiempo necesario
para aumentar los m2 de hipermercados sería de como mínimo dos años y medio28.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
33
(25) Se han realizado también estimaciones para la densidad definida como el número de comer-
cios por habitante y tipo de establecimiento. Sin embargo, dado que los resultados que se obtienen
no son muy diferentes a los que aquí se ofrecen, no se han incluido en el documento. Si bien, están
disponibles si se solicitan a los autores.
(26) Tanto para esta variable como para las que se presentan más adelante, sólo se presentan aque-
llas ecuaciones en las que la variable de regulación es significativamente distinta de cero al 5%.
Además, en el texto se hace referencia al grado de robustez de las estimaciones presentadas respecto
a estimaciones alternativas.
(27) Por la misma razón que la argumentada para el indicador sintético de regulación, todas estas
variables se han desfasado un periodo.
(28) El aumento puede ser debido tanto a un incremento del número de hipermercados como a la
ampliación de los existentes. En las ecuaciones realizadas, pero no presentadas aquí, para el número
de hipermercados por habitante, sólo es significativa la variable de regulación desfasada cinco pe-
riodos, por lo que podría interpretarse como que se necesitan al menos cuatro años y medio para
abrir un nuevo hipermercado. Este resultado es parecido al que obtienen Bertrand y Kramarz
(2002) para Francia, que es de cuatro años.
De manera que un recorte de un punto en la regulación supone dos años y medio
después un aumento del 4% en los m2de hipermercado por habitante, mientras que
esta cifra se eleva al 5% trascurridos tres años y medio o cuatro años y medio.
Estos mismos resultados se pueden ilustrar con ejemplos concretos, que hagan más
intuitivas estas magnitudes. Así, si se calcula qué habría sucedido con el total de
m2de hipermercados por habitante en 2007 de la CA con mayor regulación, que
era el Principado de Asturias, si en 2004 su regulación se hubiese reducido a los ni-
veles de la CA con menor regulación (Galicia), se obtiene que éste habría aumen-
tado de los 0,19 m2per cápita que realmente tenía hasta los 0,22 m2per cápita.
Revista de Economía Aplicada
34
Cuadro 10: ESTIMACIONES CON EFECTOS FIJOS POR CA
PARA LA DENSIDAD COMERCIAL (a)
Variable dependiente: ln (m2de locales comerciales / población)
12345
Tasa de paro (t-1) -0,0183 -0,0159 -0,0162 -0,0139
(-3,60) (-0,29) (-3,15) (-2,25)
rspv (t-1) 0,0508
(4,81)
rspv (t-2) 0,0473
(4,85)
rspv (t-3) 0,0496
(4,75)
rspv (t-4) 0,0533
(4,99)
rspv (t-5) 0,0333
(2,96)
constante 0,8152 0,8128 0,8130 0,6568 0,8853
(12,02) (10,67) (10,64) (15,17) (12,44)
Variables de tiempo No No No No No
Observaciones 128 128 128 128 96
Grupos 16 16 16 16 16
R2(within) 0,3950 0,3676 0,3409 0,2128 0,1587
Test de Breusch-Pagan
(P valor) 00000
(a) Entre paréntesis el estadístico t de Student.
Fuente: Elaboración propia.
Respecto al impacto de la regulación sobre los precios, se esperaría que un
cambio permanente de la regulación tuviera un efecto también permanente en el
nivel de precios. La teoría económica dice que en mercados donde hay barreras a
la entrada y, por tanto, no existe la presión de la entrada de nuevos competidores,
las empresas establecidas fijan precios más elevados, a no ser que su objetivo no
sea la maximización de beneficios sino que, por ejemplo, persigan aumentar su
cuota de mercado. Desde un punto de vista más empírico, Yagüe (1995) analiza la
relación entre concentración y precios en el comercio de alimentación español,
obteniendo unos resultados que avalarían la idea de que en las ciudades donde los
grandes hipermercados tienen una participación mayor se introduce una mayor
competencia en precios. Según esta misma autora, y de acuerdo con los datos de
NIELSEN, la fórmula más económica era, al menos por aquel entonces, la del hi-
permercado29. El origen de este comportamiento estaría en el elevado poder de
negociación que tienen las grandes empresas frente a fabricantes y proveedores,
lo que les ha permitido importantes reducciones de precios de sus proveedores30.
No obstante, la medida en la que esos menores costes se acaben reflejando en los
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
35
Cuadro 11: ESTIMACIONES CON EFECTOS FIJOS POR CA PARA LOS M2
DE COMERCIO TRADICIONAL DE ALIMENTACIÓN / POBLACIÓN (a)
Variable dependiente: ln (m2de comercio tradicional de alimentación / población)
1
rspv (t-4) 0,0443
(2,50)
constante -1,8093
(-24,57)
Variables de tiempo No
Observaciones 80
Grupos 16
R2(within) 0,1683
Test de Breusch-Pagan (P valor) 0
(a) Entre paréntesis el estadístico t de Student.
Fuente: Elaboración propia.
(29) Por otro lado, Esteban y Matea (2003) encuentran, con datos del “Panel de Consumo Alimen-
tario”, que en el promedio del periodo 1994-2001 las tiendas tradicionales eran las que tenían los
precios más elevados.
(30) Sobre este punto véase, por ejemplo, Cruz et al. (1999) y Cruz y Yagüe (2004). Además,
sobre las diferencias en la estructura de costes de los distintos formatos de distribución véase, por
ejemplo, Matea y Pérez (2005).
precios finales depende del grado de competencia al que se enfrenta el estableci-
miento, que será menor cuanto más restrictiva sea la entrada de nuevos estableci-
mientos. En consecuencia, tanto por el hecho de que, como se ha obtenido en el
presente trabajo, un mayor grado de regulación implica menos hipermercados,
como porque los hipermercados ya establecidos pueden percibir rentas extraordi-
narias cuando la legislación elimina la presión que supone la entrada potencial de
nuevos competidores, se apuntaría a una relación positiva entre los niveles de re-
gulación y de precios. Sin embargo, en este estudio la falta de información sobre
precios ha impedido que se analice este aspecto31.
Revista de Economía Aplicada
36
Cuadro 12: ESTIMACIONES CON EFECTOS FIJOS POR CA
PAR A L O S M 2DE SUPERMERCADO / POBLACIÓN (a)
Variable dependiente: ln (m2de supermercado / población)
123 4
Tasa de paro (t-1) -0,0415 -0,0450
(-4,24) (-4,90)
rspv (t-1) 0,0689
(3,84)
rspv (t-2) 0,0546
(2,40)
rspv (t-3) 0,0469
(3,30)
rspv (t-4) 0,0354
(2,00)
constante -1,8143 -1,3400 -1,6973 -1,2105
(-21,87) (-8,22) (-27,74) (-8,62)
Variables de tiempo No No No No
Observaciones 80 80 80 80
Grupos 16 16 16 16
R2(within) 0,1295 0,5373 0,1074 0,4483
Test de Breusch-Pagan (P valor) 0 0 0 0
(a) Entre paréntesis el estadístico t de Student.
Fuente: Elaboración propia.
(31) Cabe recordar que el IPC no da información sobre el nivel de precios, sino que al ser un índice
lo que recoge son precios relativos (compara los precios de un momento dado con los del año base).
En su defecto se ha explorado qué sucede con la tasa de inflación del sector
del comercio minorista. En principio, la relación debería ser entre inflación y va-
riaciones del nivel de regulación, sin embargo, dada la poca variabilidad del indi-
cador de regulación, no se obtienen resultados significativos y concluyentes sobre
el impacto de las variaciones del nivel de regulación. No obstante, hay también
motivos para pensar que puede existir una relación entre la tasa de inflación y el
nivel de regulación, aunque el signo de la misma es distinto según la literatura que
se consulte. Por un lado, Martin (1988) argumenta que ante costes de etiquetaje,
la inflación puede ser menor cuando mayor es el poder de mercado (es decir,
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
37
Cuadro 13: ESTIMACIONES CON EFECTOS FIJOS POR CA
PAR A L O S M 2DE HIPERMERCADO / POBLACIÓN (a)
Variable dependiente: ln (m2de hipermercado / población)
123
ln PIB per cápita (t-1) 3,2361 2,4151 2,0854
(5,91) (4,30) (4,45)
rspv (t-3) -0,0419
(-2,02)
rspv (t-4) -0,0477
(-2,49)
rspv (t-5) -0,0540
(-2,10)
constante -33,0176 -25,8433 -22,5544
(-6,29) (-4,62) (-4,85)
Variables de tiempo
Observaciones 128 112 96
Grupos 16 16 16
R2 (within) 0,5313 0,6436 0,6464
Test de Breusch-Pagan (P valor) 0 0 0
Test de Wald para las dummies de tiempo
(P valor) 0,0022 0,0002 0,0991
(a) Entre paréntesis el estadístico t de Student.
Fuente: Elaboración propia.
Por construcción, en el año base todas las CCAA tienen un índice igual a 100, aunque en ese año
los precios no sean los mismos en todas ellas. Por tanto, no sirve para comparar niveles de precios
por CCAA, sino para analizar las diferencias por CCAA en la evolución seguida por los precios.
cuando mayor es la regulación), ya que los shocks de costes se absorben mejor sin
cambiar el precio, por lo que se podría dar una relación negativa entre inflación y
regulación. Por otro, Tamames (2005) señala que debería existir una relación po-
sitiva entre inflación y libertad comercial, al observar que las fases en las que ha
existido menor regulación han coincidido con aquéllas en las que la inflación fue
menor. También apunta a que determinadas CCAA con políticas más restrictivas
(citando específicamente a Cataluña) parecen mostrar un diferencial positivo de
inflación. En concreto, según este mismo autor, el impacto de la restrictividad co-
mercial en la inflación podría derivarse del impacto negativo de la regulación en
las grandes superficies comerciales, dado que son éstas las que ofrecen al consu-
midor un mayor despliegue de productos con unas mayores opciones de precios y
calidad (esto permite al consumidor expulsar de su cesta de consumo los produc-
tos más caros en determinadas circunstancias). Igualmente, conviene recordar
aquí el ya citado estudio de Schivardi y Viviano (2008) para Italia, en el cual se
encuentra que los precios de los bienes (en el sub-sector de “alimentos y bebidas”
que es precisamente el segmento en el que en Italia se encuentra una mayor pre-
sencia de grandes superficies) registró una inflación media anual de medio punto
porcentual (p.p.) más alta en las regiones italianas con barreras a la entrada, en
comparación con lo observado en las tres regiones con libertad de entrada. Asi-
mismo, hay que citar el trabajo para nuestro país del FMI (2005), que estima que,
en media, imponer una de las siete barreras identificadas por el TDC (2003) au-
menta la inflación en 0,1 p.p. En consecuencia, no es obvio el sentido de la rela-
ción entre regulación e inflación y es un aspecto digno de estudio.
En el cuadro 14 se presentan las estimaciones realizadas para la tasa de infla-
ción del sector, expresada en tanto por uno32. Antes de nada conviene llamar la
atención sobre el hecho de que las series de inflación utilizadas son bastante cortas,
por lo que no es posible discernir si las ecuaciones están capturando efectos per-
manentes sobre la tasa de inflación o sólo variaciones del nivel de precios de una
sola vez, en cuyo caso, el efecto sobre la tasa de inflación sería transitorio. A pesar
de las cautelas que ello conlleva, se obtiene que en estas ecuaciones los signos del
PIB per cápita, el crecimiento del salario medio del sector y la tasa de paro de la
CA son los esperados (positivos los de los dos primeros y negativo el del último).
Además, se encuentra que una menor regulación está asociada a una menor infla-
ción, en línea con los trabajos empíricos citados más arriba, pero no con el modelo
de costes de etiquetaje. Aunque se probó a incluir la variable de regulación con-
temporáneamente33, ésta no resulta significativamente distinta de cero. El signo y
significatividad de esta relación entre grado de regulación e inflación es relativa-
mente robusta a especificaciones alternativas, sin embargo, los coeficientes que se
obtienen para la variable de regulación varían de forma destacable en función de
las variables que se incluyen en la estimación34. Así, una disminución en un punto
Revista de Economía Aplicada
38
(32) Es decir, en las estimaciones la variable dependiente es la primera diferencia del logaritmo
neperiano del nivel de precios.
(33) Nótese que, al contrario de lo que sucedía con la densidad comercial, la tasa de inflación y
todas las variables explicativas miden el valor medio anual.
(34) Hay que llamar la atención sobre el hecho de que el periodo de la estimación también varía
en función de las variables utilizadas.
de la regulación provocaría una reducción de la tasa de inflación del año siguiente
de entre 0,6 y 0,8 p.p. y de la correspondiente a dos años después de entre 0,6 y 1,4
p.p., mientras que a los tres años podría superar los 2,5 p.p. Nuevamente, puede ser
ilustrativo facilitar algún ejemplo concreto. En particular, si en el año 2000 Balea-
res, que era la CA con el indicador sintético más elevado, hubiese reducido éste a
los niveles de la CA de Cantabria, que era la que presentaba el indicador con un
menor nivel, la tasa de inflación de su comercio en 2001 hubiese sido de entre un
2,7% y un 2,3%, en lugar del 4% que registró.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
39
Cuadro 14: ESTIMACIONES CON EFECTOS FIJOS POR CA
PARA LA TASA DE INFLACIÓN (a)
Variable dependiente: [ln (IPC bienes no energéticos (t)) -
ln (IPC bienes no energéticos (t-1))]
123456
ln PIB per cápita 0,3467 0,1527 0,3282 0,3520
(12,31) (13,06) (14,49) (17,18)
tasa de paro -0,0032 -0,0071 -0,0022
(-3,75) (-8,29) (-2,13)
ln salario medio (t) - 0,0162 0,0128
ln salario medio (t-1) (2,22) (2,85)
rspv (t-1) 0,0077 0,0061
(2,23) (2,30)
rspv (t-2) 0,0064 0,0143
(2,20) (8,34)
rspv (t-3) 0,0226 0,0259
(2,79) (3,77)
constante -3,3439 0,0363 -1,4634 0,0423 -3,1988 -3,4617
(-12,53) (2,02) (-13,45) (3,28) (-13,87) (-16,66)
Variables de tiempo No No No No No No
Observaciones 32 64 48 48 32 32
Grupos 16 16 16 16 16 16
R2(within) 0,9428 0,2891 0,9583 0,4242 0,9547 0,9617
Test de Breusch-Pagan
(P valor) 0,0022 0,0474 0,0454 0,0237 0,0018 0,0022
(a) Entre paréntesis el estadístico t de Student.
Fuente: Elaboración propia.
Las estimaciones relativas a los ocupados por habitante en el comercio mino-
rista se recogen en el cuadro 15. Nuevamente, los signos del PIB per cápita (positi-
vo) y del salario medio del sector (negativo) son los esperados. En esta ocasión, se
encuentra que una reducción de la regulación del sector lleva aparejado un incre-
mento de los ocupados del mismo, en línea con lo que se suele obtener en los estu-
dios sobre el tema. Esta relación es, además, relativamente robusta a las distintas
especificaciones adoptadas para la ecuación estimada. Esta variable es sensible a la
regulación contemporánea y a la existente hasta dos años antes. Los resultados
apuntan a que una disminución en un punto de la regulación podría implicar un au-
mento de los ocupados del sector de algo menos de un 3%. Por ejemplo, si el Prin-
Revista de Economía Aplicada
40
Cuadro 15: ESTIMACIONES CON EFECTOS FIJOS POR CA
PARA LOS OCUPADOS DEL COMERCIO MINORISTA (a)
Variable dependiente: ln (ocupados en el comercio minorista / población)
123
ln PIB per cápita 0,8085 0,7379 0,6603
(3,24) (2,50) (2,28)
ln salario medio -0,8741 -0,9022 -0,9335
(-3,43) (-3,23) (-3,34)
rspv -0,0248
(-2,66)
rspv (t-1) -0,0282
(-2,58)
rspv (t-2) -0,0267
(-4,14)
constante -9,1752 -8,3796 -7,7971
(-3,97) (-3,01) (-3,01)
Variables de tiempo
Observaciones 144 128 128
Grupos 16 16 16
R2 (within) 0,6255 0,5107 0,5057
Test de Breusch-Pagan (P valor) 0 0 0
Test de Wald para las dummies de tiempo
(P valor) 0,0308 0,0342 0,0195
(a) Entre paréntesis el estadístico t de Student.
Fuente: Elaboración propia.
cipado de Asturias, CA con el indicador de regulación más elevado en 2006, hubie-
se reducido su regulación a los niveles que presentaba Galicia (CA con el menor
indicador de regulación sintético), los ocupados del Principado de Asturias en ese
año habrían sido 45.968 en lugar de los 42.923 que realmente tenía.
3.3. Estimación con variables instrumentales y efectos fijos
Hay tres razones por las que las estimaciones anteriores podrían estar sesga-
das. En primer lugar, por problemas de medida, si no se ha tenido en cuenta algún
aspecto regulatorio importante. En segundo lugar, si se ha omitido alguna variable
que varíe en el tiempo y que afecte tanto a la regulación como a algunas de las va-
riables analizadas, como puede ser las preferencias de los consumidores por algún
formato de distribución. Por último, si la variable de regulación es endógena35.
Esta última situación puede suceder, por ejemplo, con la variable de densidad co-
mercial, si el pequeño comercio constituye un grupo de presión capaz de influir en
los responsables de la política autonómica para que estos endurezcan la legislación
del sector. En este caso, tanto la densidad comercial como la regulación serán ele-
vadas, pero la relación de causalidad puede ser cuestionable. Algo parecido podría
suceder con los grandes establecimientos ya asentados, que podrían estar interesa-
dos en una regulación que prohibiese la entrada de nuevos competidores para man-
tener su poder de mercado. De igual modo, la política comercial de las CCAA po-
dría ser función de las condiciones económicas del sector, de manera que si la
inflación es alta o el empleo del sector es bajo, los legisladores podrían decidir re-
lajar la regulación. Por lo que, nuevamente, habría problemas de endogeneidad.
Se han tratado los problemas anteriores reestimando todas las ecuaciones pro-
puestas en la sección 3.2 pero ahora instrumentando la regulación y estimando me-
diante el método de los momentos generalizados (GMM) en dos etapas. Análoga-
mente a lo que hacen Besley y Case (2000), Bertrand y Kramarz (2002), Burda y
Weil (2005) y Schivardi y Viviano (2008) se ha utilizado como instrumento una va-
riable de política autonómica, que estará relacionada con la variable de regulación,
dado que la competencia en esta materia está transferida a las CCAA, pero no con la
variable dependiente. En particular, se ha instrumentado con la proporción de esca-
ños que el Partido Popular tiene y ha tenido en cada uno de los parlamentos autonó-
micos. La razón de esta elección estriba en que la política comercial de este partido
difiere de la del resto, incluidos otros partidos de centro-derecha como pueda ser
Convergència i Unió36. No obstante, como señalan Besley y Case (2000), esta varia-
ble no es la panacea y conviene añadir otros factores regionales, por lo que también
se ha incorporado entre los instrumentos el PIB per cápita en aquellas ecuaciones en
las que esta variable no es una variable explicativa o la variable de regulación retrasa-
da con el suficiente número de desfases como para asegurar que no existe correlación
significativa con la variable dependiente (según la especificación).
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
41
(35) En un estudio sobre la productividad, Duso y Röller (2003) ilustran la endogeneidad de los
indicadores estructurales de regulación de la OCDE.
(36) El Partido Popular muestra una posición más favorable a la desregulación del comercio, por
lo que se podría suponer que en las CCAA donde este partido es más fuerte, la presión para libera-
lizar el sector es mayor.
Para comprobar si la estimación mediante variables instrumentales es ade-
cuada o no, se realiza en todos los casos un contraste de endogeneidad (test de
Durban-Wu) robusto a violaciones de los supuestos de homocedasticidad. Bajo la
hipótesis nula, se aceptaría que la variable explicativa es exógena y, por consi-
guiente, las estimaciones del apartado anterior serían validas. Por tanto, en este
apartado sólo se muestran aquellas especificaciones en las que no se puede recha-
zar que la regulación es endógena y que, por tanto, sustituyen a las equivalentes
del apartado anterior (cuadros 16 y 17). Además, se ha comprobado la validez de
los instrumentos escogidos con el contraste de Hansen.
Revista de Economía Aplicada
42
Cuadro 16: ESTIMACIONES CON VARIABLES INSTRUMENTALES Y
EFECTOS FIJOS POR CA PARA LA DENSIDAD COMERCIAL (a)
Variable dependiente: ln (m2de locales comerciales / población)
12345
rspv (t-1) 0,1598
(3,76)
rspv (t-2) 0,1541
(3,70)
rspv (t-3) 0,1851
(3,84)
rspv (t-4) 0,1933
(3,94)
rspv (t-5) 0,3137
(2,39)
Variables de tiempo No No No No No
Observaciones 128 128 128 112 96
Grupos 16 16 16 16 16
Test de endogeniedad (P valor) 0,0126 0,0057 0,0021 0,0009 0,0006
Test de Hansen (P valor) 0,2280 0,3445 0,3972 0,4243 0,7082
(a) Entre paréntesis el valor z (es decir, el coeficiente estimado dividido por el error estándar ro-
busto). En todas las ecuaciones se ha instrumentado la variable rspv con el nº de escaños del Parti-
do Popular en los parlamentos autonómicos y con el logaritmo del PIB per cápita autonómico.
Fuente: Elaboración propia.
De acuerdo con el test de endogeneidad, sólo deberían revisarse las ecuacio-
nes realizadas para el total de m2de locales comerciales por población y de m2de
supermercados por población, en este último caso cuando la regulación aparece
desfasada hasta tres periodos. Como se puede comprobar en los cuadros 16 y 17, al
instrumentar estas ecuaciones el coeficiente de la variable de regulación aumenta,
de manera que ahora una reducción de un punto en la regulación viene a implicar
una disminución de más del 15% de los m2 por habitante de la CA y de entre el 10
y el 19% de los m2de supermercado por habitante. Además, la tasa de paro deja de
ser significativa en las ecuaciones para el conjunto de locales comerciales.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
43
Cuadro 17: ESTIMACIONES CON VARIABLES INSTRUMENTALES Y EFECTOS FIJOS
POR CA PAR A L O S M 2DE SUPERMERCADO / POBLACIÓN (a)
Variable dependiente: ln (m2de supermercados / población)
123
Tasa de paro (t-1) -0,0413 -0,0342
(-3,64) (-2,99)
rspv (t-1) 0,1409
(5,13)
rspv (t-2) 0,0968
(4,90)
rspv (t-3) 0,1922
(3,19)
Variables de tiempo No No No
Observaciones 80 80 80
Grupos 16 16 16
Test de endogeniedad (P valor) 0,0194 0,0142 0,0284
Test de Hansen (P valor) 0,1322 0,2096 0,0743
(a) Entre paréntesis el valor z (es decir, el coeficiente estimado dividido por el error estándar ro-
busto). En todas las ecuaciones se ha instrumentado la variable rspv con el nº de escaños del Parti-
do Popular en los parlamentos autonómicos y con el logaritmo del PIB per cápita autonómico.
Fuente: Elaboración propia.
Si se comparan las nuevas estimaciones para los supermercados con la ecua-
ción de los m2de comercio tradicional de alimentación de la sección 3.2, se re-
fuerza la idea de que los supermercados han sido los grandes beneficiados de la
regulación. En efecto, los coeficientes que acompañan a la variable de regulación
en las ecuaciones correspondientes a los supermercados son hasta cuatro veces
superiores al estimado para el comercio tradicional de alimentos. Como señalan
Esteban y Matea (2003), dadas las dificultades que las grandes superficies han en-
contrado para seguir creciendo, éstas se han expandido mediante absorciones y
compras de comercios ya establecidos, con la creación, en muchos casos, de cade-
nas de supermercados. Tamames (2005), utilizando datos de ACNielsen y el Cír-
culo de Empresarios ya observó esta tendencia a una mayor presencia de los su-
permercados en términos agregados en España desde 1994. En concreto, el
formato comercial más beneficiado habría sido el de supermercados de más de
400 m2de superficie, por lo que también este autor intuía que la regulación no es-
taba favoreciendo de forma importante al pequeño comercio en general, sino tan
solo (tal vez de forma indirecta) a determinados tipos de superficie (grandes super-
mercados). Tamames (2005) aporta algunos datos ilustrativos al señalar que sólo
en 2003 el formato comercial “supermercado” creció porcentualmente un 69,2%37
y en ese mismo año, Mercadona, al beneficiarse de no tener que disponer de se-
gunda licencia para abrir nuevas superficies, por ser una cadena de supermercados,
creció más que todo el sector de hipermercados en su conjunto. En esta misma
línea, Pérez y Castañeda (2006) al enumerar las consecuencias de la introducción
de políticas proteccionistas a favor del comercio tradicional incluyen la fuerte ex-
pansión de los supermercados, a lo que se suma el refuerzo de los establecimientos
ya instalados, las concentraciones empresariales, la disminución de la competencia
y la productividad y, por último, las subidas de márgenes y precios.
Por otro lado, en el caso de la tasa de inflación y los ocupados en el sector, se
acepta que la variable de regulación es exógena. Por tanto, no parece que las
CCAA hayan tenido en cuenta el nivel de estas dos variables a la hora de legislar
en materia de comercio minorista.
4. CONCLUSIONES
Diversos organismos internacionales y nacionales han señalado en reiteradas
ocasiones que el comercio minorista español presenta una extensa regulación que
genera numerosas barreras a la competencia, que, a su vez, pueden estar introdu-
ciendo distorsiones en el funcionamiento del sector.
Con el objetivo de analizar esta cuestión, en el presente artículo se describe
la elaboración de indicadores de regulación del comercio minorista a nivel auto-
nómico para el periodo 1997-2007 en relación con la normativa autonómica sobre
el horario semanal global, la apertura en domingos y festivos, el periodo de reba-
jas, la definición de los establecimientos para los que se requiere una licencia de
la CA, la exigencia de licencia autonómica para los establecimientos de descuento
duro, las moratorias y los impuestos específicos para las grandes superficies. En
la construcción de los indicadores se ha considerado tanto una primera estrategia
de desarrollar indicadores de regulación para cada una de las exigencias adminis-
trativas consideradas, como una segunda alternativa que consiste en construir un
indicador sintético de todas ellas con técnicas de análisis factorial. En relación a
este indicador sintético, hay que introducir una llamada de cautela por dos moti-
vos. En primer lugar, por el hecho de que sólo se ha tenido en cuenta un subcon-
junto de exigencias administrativas y, por tanto, se están excluyendo otras mu-
Revista de Economía Aplicada
44
(37) En Esteban y Matea (2003) se estudia cómo la estructura del comercio al por menor de ali-
mentación ha ido cambiado desde finales de los años ochenta.
chas, como son, por ejemplo, las que imponen las administraciones locales. En
segundo lugar, dado que la construcción de un indicador sintético requiere esta-
blecer ponderaciones para cada uno de los aspectos considerados, se ha optado
por fijar dichas ponderaciones a través de un método puramente estadístico, que
tiene la ventaja de no verse afectado por la opinión subjetiva del investigador,
pero que, sin embargo, no toma en consideración las posibles diferencias en el
impacto potencial de cada uno de los aspectos regulatorios sobre las distintas va-
riables económicas. Con estas salvedades, se puede concluir que, en general, exis-
te en la actualidad una regulación más restrictiva en el sector del comercio mino-
rista que la que se encontraba en vigor al comienzo del periodo analizado (1997).
Las discrepancias entre CCAA en el grado de regulación son también ahora supe-
riores, con importantes diferencias en las evoluciones temporales entre ellas.
El indicador sintético construido se ha utilizado para explicar las diferencias
autonómicas observadas en la densidad comercial, el empleo del sector y la tasa
de inflación del comercio minorista, obteniéndose resultados parecidos a los en-
contrados por otros autores para distintos países. De nuevo, debe hacerse hincapié
en las limitaciones del análisis realizado debido, entre otros aspectos, a la escasez
de información, tanto por lo que respecta a las variables como al número de ob-
servaciones disponibles. Con las cautelas que ello conlleva, los resultados confir-
marían la efectividad de la regulación para proteger al pequeño comercio frente a
los grandes establecimientos. Aunque, en alimentación, los grandes beneficiados
han sido los supermercados y, en menor medida, los comercios tradicionales.
Además, como consecuencia de los muchos trámites administrativos necesarios
para abrir una gran superficie, se requieren al menos dos años y medio para que
los cambios normativos afecten a los m2 por habitante de hipermercados. Por otro
lado, a menor regulación menos inflación y más ocupados en el sector.
ANEXO A: METODOLOGÍA PARA LA CONSTRUCCIÓN DE LOS INDICADORES
1. Indicadores cuantitativos para cada variable
En el caso de la regulación relativa a horario semanal global, festivos38 y perio-
do de rebajas la elaboración de un indicador cuantitativo es inmediato, ya que la va-
riable consiste, en el primer caso, en el número de horas y, en los otros dos, en el
número de días en los que está permitida la apertura de los comercios o la venta en
rebajas, respectivamente, es decir, coinciden con los cuadros vistos en el apartado 1.
La construcción de una variable con un único valor para cada año y cada CA
para la definición de “superficie comercial” es mucho más compleja, dado que los
criterios aplicados por las CCAA difieren notablemente y son múltiples. El objeti-
vo del indicador que se propone es poder proporcionar una medida sencilla y uni-
forme que, teniendo en cuenta toda esa información, proporcione una idea de la
mayor o menor restricción existente en cuando a la necesidad de solicitar una se-
gunda licencia comercial (licencia comercial específica).
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
45
(38) Cabe señalar que a la hora de construir la variable de festivos del País Vasco se ha tenido en
cuenta la situación de facto en lugar de la legislación vigente (véase comparecencia del Presidente
del Tribunal Vasco de Defensa de la Competencia, 2008).
Para ello, se ha optado por construir una variable que expresa los m2a partir
de los cuales, en media, es necesario obtener una licencia comercial específica en
una CA en un año determinado. Esta variable está construida como sigue: en pri-
mer lugar, se recoge la información relativa a los mínimos a partir de los cuales
un comercio es considerado “gran establecimiento” para cada CA y año. Cuando
la CA establece criterios basados en cuantificaciones distintas de un número de-
terminado de m2, como por ejemplo, en función del número de trabajadores
(como en las Islas Baleares), se toman los criterios “subsidiarios”, que sí están ba-
sados en mediciones de m2(o m2por tamaño de municipio). Toda esta informa-
ción se agrega en una sola cifra de m2por año utilizando el criterio de “población
afectada”. Más concretamente, se calcula el tanto por ciento de población en cada
CA, según el Censo de 2001, que está afectada por cada uno de los límites en
cada uno de los años y se agregan los distintos criterios poblacionales ponderán-
dolos por la población. El resultado de todo ello es una variable que se presenta
en el cuadro A.1. Un menor valor en m2indicaría una mayor restricción al comer-
cio en tanto que sería necesario, en media, según la población afectada, solicitar
una segunda licencia para establecimientos comerciales más pequeños.
La exigencia de licencia autonómica para el establecimiento de comercios de
“descuento duro” ha sido tratada de forma más simple, mediante una variable bi-
naria que toma el valor 1 en los años y CCAA en los que se encuentra vigente y 0
en caso contrario. En los casos en los que no ha estado vigente todo el año, el
valor que toma se corresponde con el porcentaje, en tanto por uno, de días dentro
del año en los que ha estado en vigor. Este mismo procedimiento se ha utilizado
para la variable de los impuestos específicos y la variable de moratorias. En esta
última variable, sólo se incluyen moratorias de grandes establecimientos y, por
tanto, no se computan otras moratorias que se podrían definir como “relativas” o
de distinta naturaleza.
2. Construcción de un indicador sintético
Antes de elaborar el indicador sintético, debe mencionarse el caso del País
Vasco. En esta CA no se ha legislado hasta hace poco la apertura en domingos y
festivos y el horario semanal global, por lo que aplicando la normativa estatal,
ello equivaldría a asumir la existencia de libertad total en relación al horario se-
manal global y la posibilidad de abrir el número de domingos y festivos que reco-
gía la legislación estatal. Sin embargo, en la práctica las grandes superficies de
esta CA no abren en días no laborales mientras que no se tiene evidencia del cum-
plimiento efectivo del horario semanal global. En estas circunstancias, y teniendo
en cuenta que el interés del artículo es elaborar un indicador de regulación que
sea susceptible de utilizarse como una variable explicativa de la evolución de las
principales magnitudes del sector a nivel autonómico, se ha optado por excluir del
indicador sintético al País Vasco39.
Revista de Economía Aplicada
46
(39) Si se incluye al País Vasco el indicador que se obtiene es bastante diferente, en buena parte por-
que al considerar que esta CA tiene libertad plena en relación con el horario semanal global, la varian-
za de esta variable aumenta y el peso de la misma en el indicador sintético también se incrementa.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
47
Cuadro A.1: SUPERFICIE MÍNIMA PARA LA CONSIDERACIÓN DE GRAN ESTABLECIMIENTO COMERCIAL
SEGÚN EL CRITERIO DE POBLACIÓN POR MUNICIPIO
Comunidad Autónoma 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Andalucía 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.497 1.924 1.924 1.924 1.924 1.924
Aragón 1.341 1.341 1.341 1.341 1.341 1.341 1.341 1.341 1.341 1.341 1.341
Baleares 2.500 2.500 2.162 511 752 987 987 987 987 987 987
Canarias 1.036 1.036 1.036 1.036 1.036 1.036 1.309 1.431 1.431 1.431 1.431
Cantabria 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500
Castilla-La Mancha 2.500 2.050 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 1.608 1.231 1.231 1.231
Castilla y León 1.729 1.729 1.729 1.724 1.729 1.729 1.494 1.485 1.485 1.485 1.485
Cataluña 2.054 2.024 2.024 2.024 1.780 1.775 1.775 1.775 1.775 1.775 1.775
Comunidad Valenciana 787 787 787 787 787 787 787 787 787 787 787
Extremadura 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 1.802 1.207 1.207 1.207 1.207 1.207
Galicia 1.199 1.199 1.199 1.199 1.199 1.199 1.199 2.500 2.500 2.500 2.500
Madrid 2.500 2.500 2.456 2.428 2.428 2.428 2.428 2.428 2.428 2.428 2.428
Murcia 2.500 2.500 2.046 1.932 1.932 1.932 1.932 1.932 1.932 1.932 1.932
Navarra 1.977 1.977 1.977 1.977 1.977 1.977 1.977 1.977 1.977 1.977 1.977
País Vasco 2.000 2.000 2.000 2.000 1.548 1.544 1.544 1.544 1.544 1.544 1.544
Principado de Asturias 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500 2.500
La Rioja 1.783 1.783 1.783 1.783 1.783 1.783 1.783 1.783 1.783 1.783 1.783
Fuente: Elaboración propia.
Una vez se dispone de variables cuantitativas para cada uno de los aspectos
normativos considerados, éstas se han transformado para que sean comparables
entre ellas. Para ello se han expresado en base 10, siendo 10 el máximo nivel de
restricción y 0 el mínimo nivel de restricción. Esta escala es arbitraria y ha sido
escogida, sin que afecte a los resultados del artículo, por su simplicidad. Además,
el rango de 0 a 10 recoge la situación teórica (de inexistencia de restricción y má-
xima restricción, respectivamente) y, por tanto, no refleja los valores extremos de
la muestra40, por lo que este rango no es sensible a los cambios regulatorios que
se puedan producir en el futuro.
De este modo, el indicador de horario semanal global expresa en tanto por diez
la proporción de horas que no se puede abrir, teniendo en cuenta que en total hay
144 horas de lunes a sábado. Equivalentemente, el indicador de festivos representa
el porcentaje, en tanto por diez, de los festivos que no está permitido que los comer-
cios abran41, mientras que el correspondiente a los periodos de rebajas recoge el
porcentaje, en tanto por diez, de días del año en los que no puede haber rebajas.
Para realizar un indicador en base 10 que defina cómo es de restrictiva la de-
finición de “gran establecimiento comercial” se ha tomado como punto de partida
el cuadro A.1 y se han recalculado las cifras en él incluidas de manera que se
asigna el valor cero cuando el criterio para considerarse “gran establecimiento co-
mercial” son los 2.500 m2y el valor 10 a una situación hipotética en la que la se-
gunda licencia fuera un requisito para todos los establecimientos, con indepen-
dencia de su tamaño42.
Por su parte, los indicadores de moratorias, exigencia de licencia autonómica
para la apertura de establecimientos de descuento duro e impuestos específicos, se
han construido como la proporción de días de vigencia de la medida concreta du-
rante el año (expresada en tanto por diez).
Con todos los indicadores individuales expresados en base 10, se ha construi-
do el indicador sintético con la misma metodología que utiliza la OCDE en sus
indicadores estructurales43. En concreto, se aplica la técnica de análisis factorial,
que permite obtener un peso para cada variable con el que poder agregarlas en un
único indicador. Estos pesos se relacionan con la mayor o menor variabilidad de
las distintas variables, es decir, el análisis factorial otorga un mayor peso a aque-
llas variables con una mayor variabilidad entre las distintas CCAA y años. Los
pesos así construidos tienen la ventaja de responder a los propios datos y no a la
opinión subjetiva de los autores sobre la importancia de una u otra variable.
La técnica de análisis factorial resume los indicadores individuales en un nú-
mero de factores que recogen la estructura subyacente de los mismos. En concre-
to, esta técnica parte de las correlaciones entre los indicadores individuales y ana-
Revista de Economía Aplicada
48
(40) La única excepción es la variable de definición de “gran establecimiento comercial” para la que
se ha equiparado la inexistencia de restricción (valor cero) a lo establecido en la normativa estatal, es
decir, cuando se define a los grandes establecimientos como aquéllos que tienen al menos 2.500 m2.
(41) El total de festivos en un año es 66 ó 67 en los años bisiestos.
(42) Es decir, el 10 se asignaría cuando los m2del indicador individual fuera cero.
(43) Véanse Nicoletti et al. (2000), Boylaud y Nicoletti (2001) y Conway y Nicoletti (2006).
liza si los indicadores individuales siguen algún patrón de relaciones de manera
que los datos se puedan reordenar en un conjunto menor de factores que sintetice
las interrelaciones observadas. En consecuencia, para que tenga sentido la aplica-
ción del análisis factorial, las variables deben estar correlacionadas entre sí. En
caso contrario o si la correlación es pequeña, es poco probable que compartan
factores comunes. Para comprobar que este requisito se cumple se ha utilizado el
contraste de esfericidad de Bartlett, habiéndose superado satisfactoriamente. De
igual modo, para ratificar la idoneidad del análisis factorial se suele utilizar la me-
dida de adecuación muestral de Kaiser, Meyer y Olkin, que tiene en cuenta los coe-
ficientes de correlación parcial, y que también respalda la aplicación de esta técni-
ca a los indicadores individuales de este trabajo (véase cuadro A.2).
Cada factor se define como un conjunto de coeficientes que miden la correla-
ción entre los indicadores individuales y el factor latente. Para extraer los factores
se ha empleado el método de componentes principales, por lo que el primer com-
ponente es aquella combinación de los indicadores individuales que explica una
mayor cantidad de la variabilidad de la muestra, el segundo componente explica la
siguiente mayor proporción de varianza y además está incorrelacionado con el pri-
mero y así sucesivamente con el resto de componentes. Los factores así obtenidos
se rotan para que cada uno de los indicadores individuales tenga una correlación lo
más próxima posible a uno con uno de los factores y correlaciones próximas a cero
con el resto de factores y, en consecuencia, sea más fácil interpretar los factores44.
En el cuadro A.2 se facilita los resultados obtenidos con este procedimiento.
Para construir el indicador sintético, en consonancia con lo que es la práctica
estándar, se seleccionan únicamente aquellos factores que cumplen los siguientes
tres criterios: tienen un autovalor asociado mayor que uno; individualmente expli-
can como mínimo un 10% de la varianza de los datos; y, conjuntamente, al menos
un 60% de la varianza de los datos. En consecuencia, se han seleccionado los tres
primeros factores. Tanto el primero como el tercer factor presentan una interpreta-
ción económica clara. Así, el primer factor está recogiendo, básicamente, la regu-
lación relacionada con los horarios de los comercios (tanto el horario semanal
global como la apertura en domingos y festivos), mientras que el tercer factor está
relacionado con la normativa sobre licencias (definición de gran establecimiento
comercial, moratorias en la concesión de licencias y exigencia de licencia autonó-
mica para los establecimientos de descuento duro). Por último, el segundo factor
está estrechamente relacionado con el periodo de rebajas y la exigencia de un im-
puesto específico a los grandes establecimientos.
La última etapa consiste en calcular los pesos para construir el indicador sin-
tético. Nuevamente, siguiendo la metodología de la OCDE cada uno de los indica-
dores individuales se ha ponderado de acuerdo con la proporción de varianza que
explica del factor asociado, mientras que cada factor a su vez se pondera previa-
mente teniendo en cuenta su contribución a explicar la varianza total de la muestra.
El resultado son los pesos que se ofrecen en el cuadro A.2. Las variables de horario
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
49
(44) Para la rotación se ha utilizado el método varimax, que minimiza el número de variables que
tienen una carga alta en cada factor.
Revista de Economía Aplicada
50
Cuadro A.2: RESULTADOS DEL ANÁLISIS FACTORIAL (a)
Factor 1 Factor 2 Factor 3
Variable Carga Peso de la Carga Peso de la Carga Peso de la
variable variable variable
factorial en el factor factorial en el factor factorial en el factor
Horario semanal global 0,876 0,464 -0,134 0,013 0,133 0,013
Apertura en festivos 0,806 0,393 0,228 0,039 -0,265 0,053
Periodo de rebajas 0,183 0,020 0,735 0,402 -0,224 0,038
Impuestos específicos -0,117 0,008 0,767 0,438 0,119 0,011
Definición gran establecimiento -0,041 0,001 0,105 0,008 -0,768 0,445
Licencia descuento duro -0,432 0,113 -0,003 0,000 0,583 0,257
Periodo de moratoria 0,013 0,000 0,365 0,099 0,493 0,184
Peso del factor en el indicador sintético 0,382 0,311 0,3
Criterios de selección
Autovalores 1,65 1,34 1,33
Varianza explicada por cada factor 23,6 19,2 18,9
Varianza explicada por los factores 61,7
Contraste de esfericidad de Bartlett (21 grados de libertad) 148,2
Medida de adecuación muestral de Kaiser, Meyer y Olkin 0,51
Variable Peso de la variable en el indicador sintético
Horario semanal global 0,186
Apertura en festivos 0,179
Periodo de rebajas 0,144
Impuestos específicos 0,143
Definición gran establecimiento 0,140
Licencia descuento duro 0,122
Periodo de moratorias 0,087
(a) Análisis factorial mediante el método de componentes principales y rotando los factores con el método varimax. Excluido el País Vasco.
Fuente: Elaboración propia.
semanal global y de apertura en festivos y domingos obtienen un peso conjunto del
37%, mientras que las variables relacionadas con las licencias autonómicas (varia-
ble de descuento duro, de criterio de gran establecimiento y moratorias comercia-
les) se les otorga un peso del 35%. Por su parte, las variables del periodo de rebajas
y de existencia de impuesto específico tienen ambas un peso del 14%.
ANEXO B: DESCRIPCIÓN DE LA BASE DE DATOS
Cabe llamar la atención sobre el hecho de que resulta difícil recopilar infor-
mación a nivel autonómico del sector y cuando ello se logra, en muchos casos, la
limitación proviene del periodo para el que está disponible dicha información.
La primera variable dependiente utilizada ha sido la densidad comercial, que
se ha construido tomando como denominador a la población de la Contabilidad
Regional del INE. Respecto al numerador, la fuente estadística son los Anuarios
Económicos de la Caixa, que recoge la superficie, en m2, de las actividades comer-
ciales minoristas sujetas al impuesto de actividades económicas a uno de enero de
cada año. Esta fuente presenta la ventaja de poder desglosar la superficie de las ac-
tividades detallistas en la superficie correspondiente a los distintos tipos de estable-
cimientos. En particular, se han realizado estimaciones para la serie agregada, el
comercio tradicional de alimentación (como exponente del comercio tradicional),
supermercados e hipermercados (como representante de las grandes superficies).
No obstante, hay que hacer hincapié en algunos puntos débiles que presentan
estas series. En primer lugar, la desagregación por tipos de establecimiento solo está
disponible desde el año 2003. Por otro lado, la variable de supermercados no distin-
gue entre supermercados de descuento duro y resto, circunstancia que puede entur-
biar los resultados, dado que la legislación es diferente en 9 CCAA para ambos
tipos de establecimientos. De igual modo, en algunos casos la definición de hiper-
mercados, que incluye establecimientos a partir de 1.500 m2, puede no ser muy ade-
cuada para captar los efectos de la regulación sobre las grandes superficies. De
hecho, en Cantabria, Castilla y León y Principado de Asturias esta serie aumenta en
momentos en los que está vigente una moratoria para las grandes superficies. En
consecuencia, los resultados habrá que tomarlos con las debidas cautelas.
En relación con la tasa de inflación se han elaborado previamente índices
medios anuales de precios de consumo de los bienes no energéticos, a partir de la
agregación de 4 de los 12 grupos que forman el IPC, a saber: alimentos y bebidas
no alcohólicas; bebidas alcohólicas y tabaco; vestido y calzado; y menaje. Con
ello se obtiene una serie que se aproxima al tipo de productos que se vende en el
comercio minorista45. Aunque estos índices se calcularon tanto con la base 92 (las
series llegan hasta el año 2001) como con la base 2001 (datos para 2002 en ade-
lante), no se han obtenido resultados satisfactorios con la serie más reciente, pro-
bablemente, en parte, porque con la nueva base las ponderaciones se revisan
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
51
(45) Si bien, se están excluyendo algunos bienes, como son los productos de cuidado personal (in-
cluido en el grupo de otros bienes y servicios) o las cámaras de fotos (en ocio y cultura), e inclu-
yendo algunos servicios, como el servicio doméstico (que está en menaje).
anualmente. Además, dado el cambio metodológico tan importante existente entre
ambas bases, no tiene ningún sentido enlazarlas.
Por lo que se refiere a los ocupados en el comercio minorista, la fuente es la
Encuesta de Comercio al por Menor de 1997 y desde 1999 la Encuesta Anual de
Comercio del INE, por lo que no hay datos para 1998 y el último año que se tiene
es 2006. Esta variable se ha relativizado al dividirla por la población.
Respecto a las variables explicativas, se han considerado: el PIB per cápita
de la Contabilidad Regional del INE; el salario medio del sector, calculado como
cociente entre los salarios y los ocupados de la Encuesta de Comercio al por
Menor de 1997 y de la Encuesta Anual de Comercio para 1999 y años posteriores;
y la tasa de paro de la EPA de cada CA, corregida por el cambio de definición del
desempleo de 2002 y de los cambios de cuestionario y metodológicos introduci-
dos en 2005. Nuevamente, para el salario medio no se dispone de información re-
lativa a los años 1998 y 2007.
Por último, se ha elaborado, para utilizarla como instrumento, una variable que
recoge el porcentaje de escaños que el Partido Popular ha tenido a lo largo del perio-
do 1997-2007 en cada uno de los parlamentos autonómicos, a partir de la informa-
ción que publica el “Portal de la Constitución” del Congreso de los Diputados46.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Antentas, J.M. (2007): “Wal-Mart: Impactos del gigante de la gran distribución y resisten-
cias” en Supermercados, no gracias. Grandes cadenas de distribución: impactos y al-
ternativas, Montagut, X. y Vivas, E. (coords.), Icaria editorial, págs. 155-167.
Banco de España (varios años): Informe Anual.
Basker, E. (2007): “The Causes and Consequences of Wal-Mart’s Growth”, Journal of
Economic Perspectives, vol. 21, n.º 3, págs. 177-198.
BBVA (2008): “Distribución comercial: ¿equilibrios de intereses?”, Observatorio Secto-
rial, noviembre.
Bertrand, M. y F. Kramarz (2002): “Does entry regulation hinder job creation? Evidence
from the French retail industry”, The Quarterly Journal of Economics, n.º 117, no-
viembre, págs. 1369-1413.
Besley, T. y Case, A. (2000): “Unnatural Experiments? Estimating the Incidence of Endoge-
nous Policies”, The Economic Journal, vol. 110, n.º 467, noviembre, págs. F672-F694.
Boylaud, O. y G. Nicoletti (2001): “Regulatory Reform in Retail Distribution” en Regula-
tory Reform. OECD Economic Studies, n.º 32.
Burda, M. y P. Weil (2005): “Blue Laws”, octubre, mimeo.
Ciarreta, A, M.P. Espinosa y M. Martínez-Granado (2009): “Entry regulation in the Spa-
nish retail sector: effects on employment”, mimeo.
Comisión Europea (2006): Recomendación del Consejo relativa a la actualización de las
orientaciones Generales de Política Económica 2007 de los Estados miembros y de la
Comunidad y sobre la ejecución de las políticas de empleo de los Estados miembros,
COM (2006) 816 final, diciembre.
Revista de Economía Aplicada
52
(46) Disponible en http://www.congreso.es/constitucion/elecciones/autonomicas/index.htm
E
A
Conway, P. y G. Nicoletti (2006): Product Market Regulation in the Non-manufacturing
Sectors of OECD Countries: Measurement and Highlights, OCDE, Economic Depart-
ment Working Paper, n.º 530, diciembre.
Copenhagen Economics (2005): Economic Assessment of the Barriers to the Internal Mar-
ket for Services, enero.
Cruz, I., M.J. Yagüe, A. Rebollo y J. Oubiña (1999): “Concentración y competencia en la
distribución minorista en España”. Información Comercial Española, n.º 779, julio-
agosto, págs. 9-36.
Cruz, I. y M.J. Yagüe (2004): “Impacto de la cadena de valor en la formación de los pre-
cios en la alimentación”. Economistas, n.º 100, págs. 127-136.
Dube, A., Lester, T.W. y Eidlin, B. (2007): Firm Entry and Wages: Impact of Wal-Mart
Growth on Earnings Throughout the Retail Sector, UC Berkeley: Institute for Research
on Labor and Employment, Working Paper Series.
Duso, T. y L.H. Röller (2003): “Endogenous Deregulation: evidence from OECD coun-
tries”, Economics Letters, n.º 81, págs. 67-71.
Esteban, A. y Matea, M.L. (2003): “Transformaciones estructurales, precios y márgenes en
el sector de distribución al por menor de alimentos”, Boletín Económico, Banco de Es-
paña, junio, págs. 51-61.
FMI (2004): Spain: 2003 Article IV Consultation, Country Report n.º 04/89, marzo.
FMI (2005): Spain: 2004 Article IV Consultation, Country Report n.º 05/56, febrero.
FMI (2006): Spain: 2006 Article IV Consultation, Country Report n.º 06/211, junio.
Gual, J., S. Jódar y A. Ruiz (2006): El problema de la productividad en España: ¿Cuál es
el papel de la regulación?, Documentos de economía “la Caixa”, n.º 1, junio.
Hicks, M.J. (2005): What Do Quarterly Workforce Dynamics Tell Us About Wal-Mart?
Evidence from New Stores in Pennsylvania, Air Force Institute of Technology and
Marshall University.
Hoffmaister, A.W. (2006): Barriers to Retail Competition and Prices: Evidence from
Spain, FMI, Working Paper WP/06/231.
Institut Cerdà (2004): “Impacto de la regulación comercial en la inflación y en el marco de
evolución del comercio”, mimeo.
Instituto Copenhagen Economics (2005): Economic Assessment of the Barriers to the In-
ternal Market for Services, enero.
La Caixa (varios años): Anuario Económico de España.
Martin, S. (1988): Industrial Economics. Economic Analysis and Public Policy, Macmillan
Publishing Company.
Matea, M. L. y E. Ortega (2005): “Las políticas microeconómicas” en El análisis de la
economía española, Servicio de Estudios del Banco de España, Alianza Editorial,
págs. 519-544.
Matea, M.L. y M. Pérez (2005): Diferencias en la evolución de los precios de los alimentos
frescos por tipo de establecimiento, Documento de trabajo, n.º 0534, Banco de España.
Ministerio de industria, turismo y comercio (2006): “La distribución comercial en España
en 2006”, Boletín Económico de Información Comercial Española, n.º 2912, del 1 al
10 de junio.
Nicoletti, G.S. Scarpetta y O. Boylaud (2000): Summary Indicators of Product Market Re-
gulation with an Extension to Employment Protection Legislation, OCDE, Economic
Department Working Paper, n.º 226, abril.
OCDE (2005): Economic Surveys 2005: Spain.
OCDE (2007a): Economic Surveys 2007: Spain.
Comercio minorista y regulación autonómica: efectos en la densidad comercial, el empleo y la inflación
53
OCDE (2007b): Economic Policy Reform: Going for Growth.
Orea, L. (2008): The effect of legal barriers to entry in the Spanish retail market: a local
market analysis, Economic Discussion Paper, EDP 01/2008, mayo, Departamento de
Economía, Universidad de Oviedo.
Peña, D. (2002): Análisis de datos multivariantes, McGraw-Hill.
Pérez, C. (2004): Técnicas de Análisis Multivariante de Datos,Aplicaciones con SPSS, Pe-
arson Educación.
Pérez, C. y A. Castañeda (2006): “La defensa de la competencia en el ámbito de la distri-
bución comercial”, Economistas, n.º 107, febrero, págs. 64-70.
Rodríguez, D. (2001): Política comercial: actividad legislativa de las CCAA. Documento
de trabajo n.º 8, Serie Políticas Públicas y Equilibrio Territorial en el Estado de las Au-
tonómico, Barcelona, Instituto de Análisis Económico.
Schivardi, F. y E. Viviano (2008): Entry barriers in retail trade, CEPR Discussion Papers,
n.º 6637, enero.
Skuterud, M. (2005): “The impact of Sunday shopping on employment and hours of work
in the retail industry: Evidence from Canada”, European Economic Review, n.º 49,
págs. 1953-1978.
Tamames, R. (2005): Informe sobre libertad comercial en España, Ediciones 2010.
Tribunal de defensa de la competencia (2003): Informe sobre las condiciones de competen-
cia en el sector de la distribución comercial, Documento I 100/02.
Tribunal vasco de defensa de la competencia (2008): Comparecencia del presidente del tri-
bunal vasco de defensa de la competencia D. Javier Berasategi Torices ante la comisión
de industria, comercio y turismo del Parlamento vasco (20 de abril de 2008).
Uriel, E. y J. Aldás (2005): Análisis Multivariante Aplicado, Thomson.
Viviano, E. (2006): Entry regulations and labor market outcomes: evidence from the Ita-
lian retail trade sector, Economic Working Papers, n.º 594, junio, Bank of Italy, Eco-
nomic Research Department.
Fecha de recepción del original: abril, 2009
Versión final: septiembre, 2010
ABSTRACT
This research provides a database and a set of indicators on the main res-
trictions to retail trade in Spain’s Regions between 1997 and 2007. These
restrictions deal with the following regulatory aspects: shop opening
hours, sales periods, definitions of “big” stores, licensing of discount sto-
res, moratoria in retail trade license issuing and taxes on big stores. The
paper presents an aggregate indicator constructed on the basis of these
restrictions using factor analysis. Finally, this research estimates the effect
of commercial regulations on commercial density, the number of emplo-
yees of the sector and the rate of inflation. To do this, panel data models
are applied to the analysis. The estimations show that an increase in the
level of restrictiveness increases commercial density (specifically favou-
ring supermarkets) and inflation among the regions but diminishes the
number of persons employed in the sector and has a negative impact on
the major commercial formats.
Key words: Retail regulation, barriers to entry, shop opening hours.
JEL classification: K23, L81.
Revista de Economía Aplicada
54
... 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, 2012;Orea, 2008, Baker, 2002. Por ello el modelo propone que H1: La desregulación de los horarios comerciales favorece el desarrollo de los centros comerciales, y limita el de los supermercados. ...
... 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, 2012;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. ...
... Para determinar los efectos que la situación macroeconómica tiene sobre el sector de la distribución comercial (Matea y Mora, 2012), se incluye una variable de control: el PIB de cada región. ...
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Resumen El comercio minorista de bienes es un sector importante para el desarrollo socio económico de cualquier país, porque acerca las producciones a los consumidores y establece el vínculo necesario entre la industria y el mercado para la coordinación del proceso productivo y la toma de decisiones. Se realizó la investigación con el objetivo de proponer un método para la evaluación de los factores clave de éxito en el comercio minorista de bienes en Cuba. Se comenzó con una revisión bibliográfica sobre el tema y aspectos a tener en cuenta en la medición del nivel de satisfacción del cliente y se dedujeron los factores clave de éxito, los cuales deben ser potenciados para el logro de la efectividad de la empresa. Como resultados fundamentales se obtuvo la descripción de dichos factores y un método aplicable a cualquier empresa del ramo para un proceso de toma de decisiones efectivas. Abstract The retail trade of goods is an important sector for the socioeconomic development of any country, because it brings the productions closer to consumers and establishes the necessary link between industry and the market for the coordination of the production process and decision making. The investigation was carried out with the objective of proposing a method for the evaluation of the key success factors in the retail trade of goods in Cuba. It began with a bibliographic review on the subject and aspects to be taken into
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Resumen El comercio minorista de bienes es un sector importante para el desarrollo socio económico de cualquier país, porque acerca las producciones a los consumidores y establece el vínculo necesario entre la industria y el mercado para la coordinación del proceso productivo y la toma de decisiones. Se realizó la investiga-ción con el objetivo de proponer un método para la evaluación de los factores clave de éxito en el comercio minorista de bienes en Cuba. Se comenzó con una revisión bibliográfica sobre el tema y aspectos a tener en cuenta en la medición del nivel de satisfacción del cliente y se dedujeron los factores clave de éxito, los cuales deben ser potenciados para el logro de la efectividad de la empresa. Como resultados fundamentales se obtuvo la descripción de dichos factores y un método aplicable a cualquier empresa del ramo para un proceso de toma de decisiones efectivas. Abstract The retail trade of goods is an important sector for the socioeconomic development of any country, because it brings the productions closer to consumers and establishes the necessary link between industry and
Thesis
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RESUMEN Esta tesis doctoral pretende abordar la necesidad de internalizar las variables medioambientales en los procesos habituales vinculados a la gestión empresarial en un entorno en el que, en la actualidad, se estima indispensable y esencial la consecución de un desarrollo económico sostenible, con el fin de que, cuando las empresas llevan a la práctica sus actividades, el tratamiento y la consideración del medio ambiente y los recursos naturales en general y del suelo y los terrenos en particular permita que sea posible satisfacer los requerimientos empresariales sin comprometer la transferencia en buen estado de estos recursos a las futuras generaciones de usuarios para que estos puedan satisfacer las suyas. Dentro de la gestión del conjunto de recursos naturales afectos a las actividades empresariales, la de los suelos o terrenos, debido a sus propias características y a la considerable variedad de tipologías de uso en función de su estado o condiciones y del sector en el que se utilizan, es probablemente una de las que resultan más complejas, pues en ella se concentran la influencia de una gran cantidad de variables de tipo socioeconómico, financiero, jurídico-legal y ambiental. En este sentido, el principal objetivo del presente trabajo será la realización de un pormenorizado estudio de los principales problemas ambientales y las posibles soluciones que se presentan en la gestión de las empresas en relación con el suelo sobre el que se instalan o el que, de algún modo, está afectado por sus actividades, así como los que se derivan de la elaboración y la emisión de la correspondiente información sobre dicha gestión. Este análisis será llevado a cabo desde un enfoque multidisciplinar, ya que se tendrán en consideración contenidos y propuestas procedentes de áreas de conocimiento tan diversas como la economía, las ciencias naturales y ambientales, la organización de empresas, el ordenamiento jurídico o la contabilidad. Por otra parte, este trabajo también pretende poner de manifiesto la conveniencia de que exista una veraz y correcta valoración económica de los recursos naturales y de que la contabilidad, como instrumento necesario e imprescindible en la toma de decisiones en las empresas, contribuya a este proceso, por un lado implementando y aplicando las normas y principios que resulten más apropiados para concretar una valoración objetiva y realista de los mismos y, por otro, recopilando, sistematizando y proporcionando a sus usuarios una adecuada información de carácter ambiental que permita no alejarse del objetivo primordial de la consecución de la imagen fiel y que facilite que dicha toma de decisiones se pueda realizar evitando errores que comprometan la viabilidad de las empresas. Palabras clave: Suelo, terrenos, economía ambiental, gestión empresarial, gestión de recursos naturales, gestión del suelo, principios contables, contabilidad ambiental. ABSTRACT This aim of this thesis is to work with the internalization of the green environmental variables in the actual processes linked to business management in the current environment where the sustainable economic development is essential and indispensable in order to firms may carry out their activities, processes and take into account green environment and natural resources, in general, and plot and land resources, in particular. All this leads to satisfy the business requirements without endangering all those resources for future generations to satisfy their needs. Within natural resources management joined to business activities; plot and land management, due to their own features, to the wide variety of used typologies and to the sector where they work, is likely considered as one of the most complex management. This is because this specific management is concerned with variables such as social-economics, financials, legal and environmental. In this regard, the main purpose in this study is to do a detailed study about the main green environmental problems and the possible solutions which are presented by firms related to the plot where they are set on that are affected by their activities or the activities related to the emission and elaboration of information about such a management. This analysis will be carried out following a multidisciplinary focus as several different areas are simultaneously considered, named Economy, Natural and Environmental Science, Business Management, Law or Accounting. Likewise, in another way, this study also is intended to highlight the convenience in the correct and truthful economic assessment of natural resources and in how Accounting, as an useful instrument in decision making in firms, contribute to this process in one way, by implementing and making use of norms and laws which enable an objective and real assessment and, in another way, by collecting, systematizing and giving to consumers a suitable environmental information that may allow an exact/loyal view, which encourage decision making to avoid making mistakes that may jeopardize or compromise the viability of firms. Keywords: Plot, land, environmental economy, business management, natural resources management, land management, accounting principles, environmental accounting.
Technical Report
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Análisis del Sector Agroalimentario en España en el año 2012.
Thesis
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The main aim of this Ph.D. Thesis is to present a set of different novel ways in which multiagent systems (MAS) can play a key role in economic forecasting and modelling in a wide set of contexts. Then, the principal hypothesis is that multiagent systems allow creating macroeconomic models with real microfoundations that are capable of representing the economy at different levels according to different purposes and necessities.
Article
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The main objective of this study is the identification of the explanatory factors on the differences in eficiency in the retail sector enterprises (CNAE-09 4711) in Spain, paying particular attention to the regulation in order to clarify the way in which this regulation has in uenced the performance of the companies because of the legislative changes occurred in the 1999-2012 period. Moreover, a preliminary analysis is carried out to study levels and evolution of eficiency and productivity. The results show that the average technical eficiency for this retail sector in the period under study is estimated at 65,9%. Therefore, enterprises operating in this sector could have obtained the same level of output saving a potential 34% of the inputs. The scale at which the company operates is far from being optimal and turns into the main cause of the technical ineficiency. Regarding total productivity, it experienced an average growth during the entire period of 0,3%. Concerning determining factors for eficiency, regulation and size show a statistical signi cant, positive relation. In addition, location also in uences the ecciency, while age can be rejected as one of its determining factors.
Article
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This paper analyzes the total factor productivity, efficiency and its determinants in four construction sectors in Colombia: residential, civil works, Real estate, and Adequacy during the period 2005-2010. The results with the application of the DEA methodology reveal that only the latter sector undergoes cumulative productivity increases by 0.1%. Efficience analysis shows low levels thereof ranging between 78% and 54%. Finally it was discovered that the explanatory factors of efficiency are market share and firm size.
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Como consecuencia de la crisis económica por la que está atravesando España en la actualidad y, por consiguiente, del descenso continuado en el volumen de negocio, el sector comercial se encuentra en un profundo proceso de reestructuración. Esto ha llevado a elevados índices de fracaso empresarial que se reflejan en un aumento de los concursos de acreedores en el sector, si bien no se han producido de forma homogénea a lo largo de todo el territorio nacional. En este contexto, el objetivo del presente estudio es analizar desde el punto de vista geográfico y temporal la ocurrencia de los concursos de acreedores en el sector comercial a lo largo del territorio español a través de la aplicación del análisis exploratorio de datos espaciales (AEDE) con la aplicación GeoDa. Los resultados obtenidos muestran una incidencia muy desigual entre provincias y la inexistencia de un efecto contagio significativo entre las mismas. _ As a result of the economic crisis that Spain is going through today, the commercial sector is in a deep restructuring process due to the continued decline in turnover. This has led to high rates of business failure and then an increase in bankruptcy proceedings in the sector with different effect around the country. In this context, the objective of the study is to analyze, from a geographical and temporal perspective, the distribution of the bankruptcy proceedings in the commercial sector throughout the Spanish territory using the exploratory spatial data analysis with GeoDa application. The results show a very unequal incidence among provinces and the lack of significant contagion effect between them.
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Este artículo se ocupa del sector de la distribución minorista desde una doble perspectiva: por un lado, analiza la concentración empresarial y espacial y sus efectos sobre los resultados tanto del propio sector, como del de fabricación; por otro, estudia las relaciones entre fabricante y distribuidor. El trabajo ofrece conclusiones acerca de los efectos de la concentración minorista sobre la competencia, el poder de mercado y los resultados de empresas y fabricantes, así como de las consecuencias que las nuevas condiciones estructurales del sector minorista tienen sobre las relaciones de poder en el canal de comercialización.
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The main purpose of this paper is to analyse cross-country differences in the regulation of the retail distribution industry in the OECD area, focusing on the situation in 1998. Regulatory differences are cast against changes in the industry environment to highlight the potential interactions between regulation and market forces. A number of countries have extensively liberalised market access and price and service regulations. In some countries there is currently a tendency to introduce access restrictions for large outlets. In other countries market access has been traditionally hindered by restrictive regulations and administrative burdens. The available empirical evidence suggests that regulations that restrict shop opening hours and hinder access by imposing special requirements for outlet registration, siting and/or size thresholds curb the dynamism of the industry (e.g. lowering entry and exit rates, and preventing restructuring and modernisation) and competitive pressures, leading to lower employment growth and higher consumer prices.
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Why do prices in Spain's regions fail to converge? The prime suspects for this puzzling result are differences in regional barriers to entry in retail distribution. This paper develops a Cournot-Nash model of imperfect competition to illustrate the effect of barriers on prices. A unique data set—derived from an extensive analysis of competition policies in Spain—provides evidence that barriers to entry increase regional prices. The evidence also suggests that, consistent with the model's predictions, barriers to entry raise prices up to a point, and thus indicate that barriers have a threshold effect on prices.
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Does entry regulation hinder job creation? We investigate this question in the context of the French retail industry, a sector that has experienced especially low rates of job creation over the last 25 years. Using a unique database that provides time and regional variation in boards approval decisions, we show that requirement created barriers to entry in the retail sector.
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Between 1980 and 1998 every Canadian province passed legislation that in some way relaxed restrictions on Sunday shopping. This study exploits the variation in deregulation dates between provinces to identify how retail employers adjust employment and hours of work when deciding to open on Sundays. A major complication of this analysis is to first determine for which provinces the deregulation dates are useful indicators of increases in Sunday store openings. This paper uses a unique trading-day regression approach to identify these provinces and then uses aggregate data from the selected provinces to estimate a simple dynamic labour demand model that allows employment and hours to be imperfect substitutes in production. The results suggest that retailers’ needs for Sunday labour were disproportionately satisfied through increases in employment levels. Comparison of the estimates at three levels of the retail industry suggests that the employment and hours gains were larger among general merchandise stores than among more specialized retail establishments and relatively modest at the aggregate retail industry level. In addition, despite evidence of an immediate shortfall in the employment level below the long-run optimal level, the results suggest that firms were unable to compensate by temporarily increasing the hours of their existing employees.
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This paper presents empirical evidence regarding the effect of endogenous deregulation on productivity. We find that treating deregulation across OECD countries as an exogenous event overestimates the competitive impact of deregulation on productivity by as much as 40%.
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Recent studies have shown that barriers to entry for large retail establishments in Spain have been increased in the last decade. Using information on local markets, we test whether the entry of large retail establishments was effectively limited by regional regulation and whether it effectively protected in-town shops from competition. We find that if entry barriers were reduced to their average level in 1997, the number of large retail establishments would increase by 11.7%. We also find that over-regulation in 1997 has improved in-town shops’ market position, with their number increasing by 13.8%.
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This paper estimates the effect of Wal-Mart expansion on wages, benefits, and skill-composition of retail workers during the 1990s. We exploit the spatial pattern of Wal-Mart diffusion, radiating outward from the original store in Benton county, Arkansas, to control for potential endogeneity in store openings using both instrumental variable and control function approaches. Estimates from state and county level data suggest that store openings reduced both the average earnings and health benefits of retail workers. At the county level, a new Wal-Mart is found to reduce retail earnings, on average, by .5 to .9 percent. Moreover, we find that changes in skill-composition explain only a small part of compensation reduction, indicating that the decline in retail wages reflect a reduction in labor market rents.
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Introducción a las técnicas de análisis multivariante de datos -- Primeros pasos en el análisis multivariante. Análisis exploratorio de datos -- SPSS y el análisis exploratorio de datos. Datos atípicos y ausentes -- Análisis en componentes principales -- Análisis factorial -- Componentes principales y análisis factorial con SPSS -- Métodos factoriales en general. Análisis de correspondencias -- SPSS y el análisis de correspondencias -- Escalamiento óptimo y multidimensional -- Escalamiento óptimo y multidimensional en SPSS -- Modelos logarítmico lineales y tablas de contingencia -- Modelos logarítmico lineales y tablas de contingencia con SPSS -- Clasificación y segmentación mediante análisis cluster -- Clasificación y segmentación mediante análisis cluster con SPSS -- Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante -- SPSS y la clasificación y segmentación mediante análisis discriminante -- Análisis de la varianza y la covarianza -- Análisis de la varianza y la covarianza con SPSS -- Modelos de elección discreta Logit y Probit. Regresión de Cox -- SPSS y los modelos de elección discreta Logit y Probit. Regresión de Cox -- Análisis de conjunto -- SPSS y el análisis de conjunto