BOLETÍN ECONÓMICO DE ICE Nº 3016 DEL 16 AL 31 DE AGOSTO DE 2011 51 Colaboraciones 1. Introducción El rápido crecimiento del comercio electrónico está provocando un profundo impacto en la sociedad moderna. Por el lado de la oferta, la aparición del comercio electrónico está generando grandes cam- bios en el comportamiento de algunos minoristas y está incrementando la internacionalización de los productos debido a que su alcance geográfico es ili- mitado. Por el lado de la demanda, la penetración del comercio electrónico afecta a cómo, dónde y cuán- do compran los consumidores e, indirectamente, in- fluye en la manera en que vivimos nuestras vidas. Sin embargo, el desarrollo del comercio electrónico se encuentra todavía en una etapa temprana, y los moti- vos por los que los consumidores deciden comprar o no comprar en línea distan mucho de ser plenamen- te entendidos. Para evaluar y anticipar los impactos del comercio electrónico, es importante profundizar en el conocimiento del comportamiento de los con- sumidores en relación a sus compras en línea. Hay una serie de definiciones de comercio elec- trónico que están disponibles en la literatura (Kauff- man y Walden, 2001; Treese y Stewart, 1998; FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA Teresa Garín Muñoz* Teodosio Pérez Amaral** Explotar plenamente el potencial del comercio electrónico requiere una cuidadosa identificación de los factores que inciden en el comportamiento del consumidor en Internet. En este artículo vamos a elaborar un modelo para explicar cómo las varia- bles sociodemográficas, actitudes y creencias sobre Internet afectan tanto a la deci- sión de utilizar, como al uso mismo de Internet como canal de compras online. Utilizamos una muestra de usuarios de Internet y en ella diferenciamos tres gru- pos: los que compran en línea (compradores online), los que buscan información en línea pero compran en tiendas (buscadores de información), y los que no compran ni buscan información en línea (compradores convencionales). Usamos modelos logit para seleccionar y medir los efectos de los factores que influyen en la propen- sión a realizar compras en línea. Nuestros resultados pueden ser útiles para los minoristas a fin de elaborar estra- tegias de marketing y para los políticos, en el caso en que decidan fomentar el co- mercio electrónico. Esto, a su vez, puede ayudar a promover la sociedad de la infor- mación y reducir la brecha digital. Palabras clave: business-to-consumer, modelo logit, compradores online, buscadores de infor- mación, compradores convencionales. Clasificación JEL: C25, D12, O33. * Universidad Nacional de Educación a Distancia. ** Universidad Complutense de Madrid.
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1. Introducción
El rápido crecimiento del comercio electrónicoestá provocando un profundo impacto en la sociedadmoderna. Por el lado de la oferta, la aparición delcomercio electrónico está generando grandes cam-bios en el comportamiento de algunos minoristas yestá incrementando la internacionalización de losproductos debido a que su alcance geográfico es ili-mitado. Por el lado de la demanda, la penetración delcomercio electrónico afecta a cómo, dónde y cuán-
do compran los consumidores e, indirectamente, in-fluye en la manera en que vivimos nuestras vidas. Sinembargo, el desarrollo del comercio electrónico seencuentra todavía en una etapa temprana, y los moti-vos por los que los consumidores deciden comprar ono comprar en línea distan mucho de ser plenamen-te entendidos. Para evaluar y anticipar los impactosdel comercio electrónico, es importante profundizaren el conocimiento del comportamiento de los con-sumidores en relación a sus compras en línea.
Hay una serie de definiciones de comercio elec-trónico que están disponibles en la literatura (Kauff-man y Walden, 2001; Treese y Stewart, 1998; �
FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICOEN ESPAÑA
Teresa Garín Muñoz*Teodosio Pérez Amaral**
Explotar plenamente el potencial del comercio electrónico requiere una cuidadosaidentificación de los factores que inciden en el comportamiento del consumidor enInternet. En este artículo vamos a elaborar un modelo para explicar cómo las varia-bles sociodemográficas, actitudes y creencias sobre Internet afectan tanto a la deci-sión de utilizar, como al uso mismo de Internet como canal de compras online.
Utilizamos una muestra de usuarios de Internet y en ella diferenciamos tres gru-pos: los que compran en línea (compradores online), los que buscan información enlínea pero compran en tiendas (buscadores de información), y los que no compranni buscan información en línea (compradores convencionales). Usamos modeloslogit para seleccionar y medir los efectos de los factores que influyen en la propen-sión a realizar compras en línea.
Nuestros resultados pueden ser útiles para los minoristas a fin de elaborar estra-tegias de marketing y para los políticos, en el caso en que decidan fomentar el co-mercio electrónico. Esto, a su vez, puede ayudar a promover la sociedad de la infor-mación y reducir la brecha digital.
* Universidad Nacional de Educación a Distancia.** Universidad Complutense de Madrid.
Zwass, 1996). Aquí definimos el comercio elec-trónico como el uso de Internet para comprar, ven-der o apoyar los productos y servicios. Nuestradefinición de comercio electrónico no se limita alas transacciones financieras (compra y venta), sinoque también incluye otras actividades como el in-tercambio de información, marketing y apoyo pre-venta y posventa. Además, nuestra definición decomercio electrónico se limita al comercio electróni-co basado en Internet y no se extiende a otras formasde intercambio electrónico de datos.
Existen varias modalidades de comercio electró-nico según los tipos de agentes implicados: deempresa a empresa (B2B: business to business), deempresa a consumidor (B2C: business to consu-mer), y de consumidor a consumidor (C2C: con-sumer to consumer). A pesar de que el segmentoB2B domina el comercio electrónico en términosde valor de las transacciones realizadas, B2C esimportante por sus posibles efectos sobre el com-portamiento de compra del consumidor. Por ser unmedio flexible, interactivo y eficiente, el comercioelectrónico es probable que sea un sustituto de losmedios tradicionales de compras y así puede lle-gar a dominar el intercambio de ciertos productos(por ejemplo, bienes, digitales tales como música,software, películas, y libros) en el futuro.
El presente estudio se centra en el segmentoB2C del comercio electrónico en España. Estamosinteresados en identificar los principales facto-res que influyen en la adopción y el uso de lascompras en línea. Aunque algunas investigacionesprevias se han centrado en explicar la decisión deadoptar las compras en línea, nuestro estudiodiferencia entre la adopción y los diferentes patro-nes de uso de los compradores en Internet. En estesentido, siguiendo el trabajo de Soopromanien yRobertson, 2007, estudiamos y diferenciamos tresgrupos de usuarios de Internet: 1) los comprado-res online (utilizan Internet para comprar enlínea), 2) los navegadores (buscan informaciónen línea, pero no compran en línea) y 3) los com-pradores no-Internet (los internautas que no uti-lizan Internet para efectuar ninguna gestión relati-
va a sus compras). Nuestro principal objetivo esencontrar si hay diferencias de comportamiento im-portantes en lo que se refiere a la adopción y al usode las compras en línea que los minoristas debantener en cuenta para definir su estrategia de mar-keting.
El resto del trabajo está organizado como sigue.En el apartado 2 se muestra el grado de penetracióndel comercio electrónico en España y se comparacon la implantación en otros países europeos. En elapartado 3 se presenta una breve revisión de litera-tura y el marco teórico que se utilizará posterior-mente para explicar el comportamiento de los con-sumidores españoles que optan por utilizar Internet.En el apartado 4 se presentan los datos y se lleva acabo un análisis descriptivo de los mismos. El apar-tado 5 se dedica al modelo empírico y se comentanlos resultados obtenidos. Finalmente, en el apartado 6,presentamos las principales conclusiones y las po-sibles líneas de investigación futura.
2. Penetración del comercio electrónico enEspaña
Antes de estudiar los principales factores de-terminantes del comportamiento del consumidor enlínea en España, es importante tener una visión ge-neral del tamaño del mercado español y cómo secompara con la situación de otros países europeos.De acuerdo con datos de Eurostat, 2007, el co-mercio electrónico en España no es muy popular.De hecho, sólo el 13 por 100 de los individuos hanestado involucrados en actividades de comercio elec-trónico durante los últimos 3 meses. La escasa im-plantación de las compras electrónicas en Españaes aún más evidente cuando se compara con la si-tuación en otros países europeos. Como se muestraen el Gráfico 1, la participación en las comprasonline en España (medido como el porcentaje depersonas que encargaron los bienes o servicios através de Internet en los últimos 3 meses) es muyinferior al promedio de los 27 países de la UniónEuropea. �
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Otra observación importante a la vista delGráfico 1 es que en el ranking de países, Españaaparece situada por debajo de algunos países conpeor situación económica. Por lo tanto, podemosconcluir que, aun cuando el ingreso y la riquezapueden ser factores clave para la adopción y eldesarrollo del comercio electrónico, hay otros fac-tores responsables de las diferencias observadas
entre los países. El Gráfico 2 muestra la relaciónentre la penetración del comercio electrónico y elPIB per cápita en los 27 países de la UE durante elaño 2007. Algunos países como Alemania, ReinoUnido, Países Bajos, Suecia, Finlandia, Austria,Francia, Malta, Eslovaquia y Polonia se sitúan porencima de la línea, lo que significa que la penetra-ción del comercio electrónico es más alta que lo �
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GRÁFICO 1PORCENTAJE DE INDIVIDUOS QUE COMPRARON BIENES Y SERVICIOS POR INTERNET EN LOS ÚLTIMOS 3 MESES
GRÁFICO 2PARTICIPACIÓN EN COMERCIO-e VERSUS PIB PER CÁPITA
Fuente: Eurostat.
esperado en base al PIB del país. El resto de lospaíses están por debajo de la línea, indicando quesus tasas de penetración del comercio electrónicoson más bajas que lo que podría esperarse a lavista de sus respectivos niveles de renta.
Los resultados anteriores sugieren que debe haberotros factores que influyen en la penetración del co-mercio electrónico. Por ejemplo, puede ser importan-te considerar algunos otros indicadores relativos a las
tecnologías de la información y las comunicaciones(indicadores TIC). Disponemos de medidas de la dis-ponibilidad de ordenadores, las tasas de penetraciónde la banda ancha y del uso de Internet. Como sepuede observar en el Gráfico 3, España está por deba-jo de la media de la Unión Europea en todos los indi-cadores anteriores.
Sin embargo, el comercio electrónico B2C ha cre-cido rápidamente en los últimos años en España. �
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GRÁFICO 3INDICADORES TIC DE LOS PAÍSES EUROPEOS
Fuente: Eurostat, 2007.
Alrededor del 13 por 100 de la población (de edadescomprendidas entre 16 y 74 años) han comprado enlínea durante el año 2007, lo que representa un incre-mento del 136 por 100 desde 2004, y el gasto mediopor cliente se ha incrementado desde 438 euros en2003 hasta 595 euros en 2007 (red.es, 2007). En tér-minos de volumen, el mercado B2C aumentó desde204 millones de euros en 2000 hasta 4.761 millonesen 2007. De acuerdo con datos de 2007 (INE,Encuesta TIC-H), el 78,9 por 100 de los usuarios deInternet han utilizado Internet en los últimos tresmeses por razones comerciales (ya sea para la reco-pilación de información o para efectuar la compra).Esa cifra es el promedio nacional que, sin embargo,presenta grandes diferencias cuando se realiza unanálisis por regiones. El Cuadro 1 muestra que el por-centaje de los usuarios de Internet que lo utilizan pormotivos comerciales oscila entre el 92,9 por 100 deCataluña y el 49,8 por 100 correspondiente a laComunidad Valenciana.
3. Revisión de literatura y marco teórico
El comercio electrónico está cambiando de ma-nera fundamental la forma en que los consumido-res compran bienes y servicios. Este estudio hasido realizado para investigar los factores clavepara explicar el comportamiento de los consumi-dores españoles en lo que se refiere a sus compraspor Internet.
Durante los últimos años un número crecientede estudios han explorado los determinantes delcomportamiento del consumidor en sus comprasen línea. La mayoría de los estudios, ya sea explí-cita o implícitamente, abordan el comportamientodel consumidor en sus compras en línea integradosen diversos marcos teóricos, incluyendo la teoríade la acción razonada-TRA (Ajzen y Fishbein,1980), la teoría de la conducta planificada-TPB(Ajzen, 1991) y el modelo de aceptación de la tec-nología-TAM (Davis, 1993; Davis et al., 1989). ElTAM, que se ha utilizado para explicar la adopciónde las tecnologías de la información en una varie-dad de contextos, es especialmente atractivo por su
sencillez y la constatación de su elevado poderpredictivo.
El modelo de aceptación de la tecnología (TAM)ha sido ampliamente utilizado en la investigacióndel comercio electrónico. Ahn et al., (2004) yO’Cass y Fenech (2003) aplicaron directamenteesta teoría para investigar el comportamiento delconsumidor en su vertiente de comercio electróni-co. Por otro lado, la mayoría de los estudios lleva-ron a cabo una adaptación (simplificada o amplia-da) del marco conceptual elaborado a partir de laTAM. La versión original de la TAM propone lautilidad percibida (PU) y la facilidad de uso perci-bida (FUP) como los principales determinantes dela adopción de las tecnologías de la información.La PU de un individuo se refiere a la evaluaciónsubjetiva de los beneficios inducidos mediante eluso de tecnologías de la información. La FUP in-dica el grado en que el posible usuario espera quela consecución de su objetivo sea sencilla y librede esfuerzo (Davis et al., 1989). PU y FUP tienenun impacto directo y positivo sobre el uso.
Teniendo en cuenta la literatura anterior y ladisponibilidad de datos, vamos a desarrollar unmodelo para explicar la decisión de adopción y eluso del comercio electrónico para el caso de Es-paña. Nuestra variable de interés será el comporta-miento real en lugar de intenciones de compor- �
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CUADRO 1PORCENTAJE DE USUARIOS DE INTERNET QUE LO UTILIZAN
PARA COMPRAR O BUSCAR INFORMACIÓN
Media nacional................................................. 78,9
Fuente: Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías deInformación y Comunicación en los Hogares. INE (2007).
tamiento. En otras palabras, queremos encontrar siexisten diferencias de comportamiento entre lastres categorías de usuarios, es decir, aquellos quecompran en línea (compradores online), los quesólo buscan información en línea, pero no com-pran (buscadores de información), y los usuariosde Internet que no utilizan Internet para ningunagestión relativa a sus compras (compradores con-vencionales).
Las variables explicativas del modelo propues-to pertenecen a dos grandes categorías: sociode-mográficas y familiaridad con las TIC del po-tencial comprador en línea. Este modelo concep-tual del comercio electrónico se explica en el Esque-ma 1.
Las características sociodemográficas de losconsumidores se encuentran entre los factores másestudiados en la investigación del comercio elec-trónico. Los efectos del género, edad, educación ycultura de los consumidores sobre el comporta-miento de las compras en línea han sido examina-dos desde finales de 1990 (Bellman et al., 1999; Liet al., 1999; Swaminathan et al., 1999).
El estudio de cómo el género influye en la deci-sión de compra ha sido siempre de interés para elmundo académico, ya que en muchas categorías de
productos son las mujeres las que llevan a cabo ladecisión de compra. Sin embargo, con este nuevocanal de compras proporcionado por Internet el re-sultado podría ser el contrario. Aunque no hubo dife-rencias significativas entre los compradores en líneay no compradores en términos de género (Donthu yGarcía, 1999), se encuentra que los hombres hacenmás compras (Li et al., 1999; Stafford et al., 2004) ygastan más dinero en línea que las mujeres. Estecambio en el patrón de género en el contexto delcomercio electrónico se ha explicado utilizando dife-rentes modelos o factores, incluyendo la orientacióncomercial, la aceptación de las tecnologías de lainformación, las propiedades del producto y los ries-gos percibidos.
Algunas de las razones que se han utilizadopara explicar la menor propensión de las mujeres ahacer compras en línea son las siguientes: 1) Lasmujeres no encuentran las compras en línea tan có-modas y convenientes como sus homólogos mas-culinos (Rodgers y Harris, 2003). 2) En la prime-ra etapa del comercio electrónico, los tipos de pro-ductos disponibles en línea solían ser más bienorientados al público masculino (Slyke et al., 2002).3) Las mujeres tienden a disfrutar de la experien-cia de compra física más que los hombres. 4) Las �
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Teresa Garín Muñoz y Teodosio Pérez Amaral
ESQUEMA 1MODELO CONCEPTUAL DE LA DEMANDA DE COMERCIO ELECTRÓNICO
Fuente: Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares.
Factores sociodemográficos
Factores defamiliaridad con lasTIC
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Alfabeticaciónen Internet
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mujeres suelen preferir una evaluación física delos productos que van a comprar en mayor medidaque los hombres.
Los efectos de la edad en la adopción del comer-cio-e han sido ampliamente estudiados, pero hayfuertes discrepancias entre los resultados. Por ejem-plo, algunos estudios identifican una relación positi-va entre la edad del consumidor y la probabilidad dela compra de productos en línea (Stafford et al.,2004), mientras que otros consideraron una rela-ción negativa (Joines et al., 2003) o ninguna relación(Rohm y Swaminathan, 2004). Las discrepanciaspueden deberse a la utilización de distintos criteriospara definir los grupos de edad en diferentes estu-dios. Este estudio nos da la oportunidad de ayudar aaclarar estos resultados mediante el uso de la edadde cada encuestado junto con otros factores.
Tradicionalmente, los usuarios de Internet hansido personas con altos niveles de educación. Sinembargo, los cambios demográficos entre los usua-rios de Internet indican una popularización del usode la web que se ha extendido al público de todoslos niveles de educación. En este estudio tratamosde determinar en qué medida el nivel de estudiostiene un efecto positivo sobre la adopción del co-mercio electrónico. Nuestra hipótesis es que, cete-ris paribus, las personas con mayor nivel de edu-cación son más proclives a adoptar este canal decompra por varias razones. En primer lugar, el tipode productos disponible en línea será probable-mente más del gusto de este tipo de personas. Y ensegundo lugar, el mayor nivel de estudios, proba-blemente hace que sea más fácil para ellos utilizarInternet. Es importante tener en cuenta que esta-mos hablando de la adopción del comercio electró-nico en cualquiera de sus modalidades (búsquedade información o compra) y nunca sobre la canti-dad de dinero que se gasta en línea.
Factores de familiaridad con las TIC
Aunque los factores sociodemográficos deben serconsiderados inexcusablemente como determinan-tes del comportamiento del consumidor en lo que se
refiere a la utilización del comercio electrónico, hayotras características relativas a la aceptación y uso delas TIC que están muy estrechamente ligadas con elcomportamiento real del consumidor en su compraen línea. Dichas características indican la mayor omenor familiaridad del consumidor con la utiliza-ción de las tecnologías de la información. Las varia-bles seleccionadas como explicativas para medirdicha familiaridad son las siguientes: conocimientosde informática, manejo de Internet, frecuencia deuso de Internet y confianza en Internet. Las dosprimeras se refieren al grado de conocimiento delconsumidor en el uso del ordenador y de Internet yla naturaleza de su uso (como el trabajo en línea,utilización del correo electrónico, leer noticias enlínea, y la búsqueda de información). La educa-ción y la capacitación en tecnologías de la informa-ción (Liao y Cheung, 2001) y el manejo en la uti-lización de Internet (Goldsmith y Goldsmith, 2002;Li et al., 1999) se encontraron positivamente rela-cionados con la intención y la compra en línea. Porlo tanto, según los resultados de trabajos anteriores,esperamos encontrar efectos positivos de ambas va-riables (conocimiento de informática y manejo deInternet) en la adopción del comercio electrónicocomo canal de compra.
Estudios previos han encontrado consistentemen-te que la utilización de Internet está positivamenterelacionada con la intención de utilizar el comercioelectrónico y con el uso real del mismo (Bellman etal., 1999; Forsythe y Shi, 2003). Por lo tanto, es-peramos encontrar una relación positiva entre la fre-cuencia de uso de Internet y la adopción del co-mercio electrónico.
Es probable que las percepciones heterogéneasde los consumidores en lo que se refiere a los riesgosy beneficios del uso de Internet influyan en el con-sumidor a la hora de decidir si utilizar este canal decompra o no y, si decide utilizarlo, de qué manerahacerlo. Los resultados de este estudio nos permiti-rán conocer si el nivel de confianza en Internet afec-ta el comportamiento de comercio electrónico de loscompradores y los navegadores de la misma manerao de una manera diferente. �
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4. Análisis de datos
La mayoría de estudios llevados a cabo hasta lafecha se basan en datos obtenidos a través de encues-tas realizadas bien sea telefónicamente o a través deInternet. Dichas encuestas presentan la ventaja de queutilizan cuestionarios diseñados específicamente parael tema objeto de estudio. Por ello incorporan todaslas variables que el investigador en cada caso conside-ra relevantes para explicar el comportamiento delconsumidor en sus compras en línea. Sin embargo,estas bases de datos presentan también algunos pro-blemas. Por ejemplo, la muestra utilizada se sueleextraer de un grupo homogéneo y probablementecarece de la representatividad que se puede esperarcuando se utiliza una muestra referida a un país en suconjunto y diseñada con altos estándares estadísticos.
En este trabajo se utilizan datos procedentesde la Encuesta sobre Equipamiento y Uso deTecnologías de Información y Comunicación enlos Hogares1 del año 2007 del INE. Nos concen-tramos en el estudio de la muestra de 8.837 indi-viduos que han utilizado Internet durante los últi-mos 3 meses. Dividimos la muestra en tres partessegún la adopción y la forma de uso de Internetpara compras: compradores online, buscadores deinformación y compradores convencionales. En elCuadro 2 se muestra la distribución de los usuariosde Internet según el uso entre los 3 grupos.
El 50,8 por 100 de los encuestados eran hom-bres y el 49,2 por 100 mujeres y, en términos de
nivel de educación, el 33 por 100 tenían al menosel grado de licenciado. La mayoría de los encues-tados (43,2 por 100) estaban en la categoría deedad 30-44 años, y el 55,4 por 100 dijeron quehabían utilizado Internet al menos 5 días por sema-na. Se presenta información más detallada en elCuadro 3, que también permite la comparaciónde los valores de las características en funcióndel grupo considerado.
Es importante señalar que, aun cuando el núme-ro de usuarios de Internet se distribuye uniforme-mente entre hombres y mujeres, el número de hom-bres que compran en línea representa el 59,1 por 100del total. Sin embargo, el uso de Internet para bus-car información es básicamente el mismo para hom-bres y mujeres. También vemos que los conocimien-tos de informática y el manejo de Internet mues-tran valores más altos para los compradores que paralos que sólo buscan información y para estos últimosque para los no usuarios.
5. El modelo y los resultados
En este apartado nos preguntamos cuáles son losfactores que diferencian a los compradores conven-cionales de los buscadores de información y de loscompradores online, sin obligar a que los busca-dores de información y los compradores onlineestén incluidos en un solo grupo, debido a las di-ferencias observadas entre ellos, que se muestranen el Cuadro 3.
Nuestro objetivo es explorar si, incidiendo sobrealgunos de estos factores, se podrían alcanzar ob-jetivos socialmente deseables como la expansión dela sociedad de la información y la consiguientereducción de la brecha digital en España. �
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CUADRO 2DISTRIBUCIÓN DE USUARIOS DE INTERNET SEGÚN SU USO
PARA LAS COMPRAS
Frecuencia Porcentaje
Compradores online........................... 2.087 23,6Buscadores de información ............... 4.883 55,3Compradores convencionales ........... 1.857 21,1Total usuarios de Internet .................. 8.837 100,0
Fuente: Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías deInformación y Comunicación en los Hogares.
1 La Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías deInformación y Comunicación en los Hogares, TIC-H 2008, ha sido rea-lizada por el Instituto Nacional de Estadística (INE), en colaboracióncon el Instituto de Estadística de Cataluña (IDESCAT), el Instituto deEstadística de Andalucía (IEA) y el Instituto de Estadística de Navarra(IEN) en el ámbito de sus respectivas comunidades autónomas.Asimismo, el INE ha formalizado un convenio de colaboración con laFundación Centro Tecnológico de la Información y Comunicación(CTIC) del Principado de Asturias. La Encuesta sigue las recomenda-ciones metodológicas de la Oficina de Estadística de la Unión Europea(Eurostat). Es la única fuente en su género cuyos datos son estrictamen-te comparables no sólo entre los países miembros de la Unión, sinoademás en otros ámbitos internacionales. La Encuesta TIC-H 2008 esuna investigación tipo panel dirigida a las personas de 10 y más añosresidentes en viviendas familiares, que recoge información sobre elequipamiento del hogar en tecnologías de la información y la comuni-cación (televisión, teléfono, radio, equipamiento informático) y sobreel uso de ordenador, Internet y comercio electrónico.
Investigamos qué factores influyen en las deci-siones mediante el uso de modelos de elección dis-creta que han sido ampliamente utilizados en diver-sas áreas de investigación y han demostrado su uti-lidad para la estimación de las probabilidades indi-viduales de elección dentro de un conjunto de al-ternativas mutuamente excluyentes. Estos modelosson consistentes con la teoría de la utilidad aleato-ria, donde se supone que los individuos eligen laalternativa asociada con la máxima utilidad.
En este apartado utilizamos, en primer lugar, unmodelo logit multinomial (MNL) con respuesta noordenada2 para estimar los efectos de algunos fac-tores relevantes sobre la variable dependiente.
La variable dependiente en nuestro análisis esel tipo de participación en las compras en líneaen los últimos tres meses.
Suponemos que el tipo de participación del in-dividuo es predeterminado. Es decir, que un in-dividuo que ha utilizado Internet en los últimos 3meses ya ha decidido al comienzo del período eltipo de usuario que quiere ser, y se comporta con-sistentemente durante los tres meses del período. �
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CUADRO 3INFORMACIÓN DEMOGRÁFICA Y DE RELACIÓN CON LAS TIC DE LOS ENCUESTADOS
Nivel de estudiosPrimarios .......................................................... 5,4 2,1 5,8 8,41er nivel de Secundaria..................................... 19,3 8,8 21,2 25,92º nivel de Secundaria ...................................... 27,8 26,0 27,2 31,3Formación profesional ...................................... 14,2 14,5 14,8 12,4Educación universitaria .................................... 33,3 48,6 31,0 22,0
Frecuencia de uso de InternetDiaria ................................................................ 55,4 78,2 52,3 38,0Semanal ........................................................... 28,8 17,5 31,7 33,8Al menos una vez al mes................................. 11,6 3,5 11,9 20,0Menos de una vez al mes ................................ 4,2 0,8 4,1 8,2
Fuente: Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de Información y Comunicación en los Hogares.
2 Este modelo es apropiado para dar respuesta a la pregunta de quéfactores pueden dar lugar a que los compradores convencionales lle-guen a ser buscadores de información o, incluso, compradores online.En el apartado 6 usamos un modelo logit condicional donde se inves-tigará una cuestión distinta que es cómo se puede incidir sobre losnavegadores para que pasen a la categoría de compradores.
El individuo ha optado por una de las tres cate-gorías: compradores online, buscadores de informa-ción y compradores convencionales, sobre la basede su propia idiosincrasia, su experiencia de com-pras en línea y otros factores observables para losque tenemos datos. El individuo elige entre las trescategorías en igualdad de condiciones, en una deci-sión simultánea en un solo paso. Él compara lasutilidades esperadas de ser un comprador online, unbuscador de información y un comprador conven-cional y elige la opción que le reporta la mayor uti-lidad esperada.
La categoría «compradores convencionales»(y = 0) se trata como la categoría de referencia.Bajo el supuesto de que todos los errores ∈ij delas m = 3 opciones son independientes, idéntica-mente distribuidos con valores extremos Tipo I deGumbel, McFadden (1973) muestra que el mode-lo logit multinomial puede ser útil para la modeli-zación y tiene una solución cerrada. La estimaciónde máxima verosimilitud del modelo es sencilla.La probabilidad de elegir una alternatva j entrelas m categorías se puede escribir así:
[1]Prob ( )y j e
e
jk Xk
jk Xk
j
n
k
K
k
K= =∑
+∑
=
=
=∑
β
β
1
111
La ecuación [1] se refiere a la probabilidad (y = j),donde j = 0, 1, 2 y k = 1, 2,. .. , K. En nuestro es-tudio, j se refiere a las tres categorías de comprado-res online (compradores online, los buscadores deinformación y los compradores convencionales).Los parámetros tienen dos subíndices en el mo-delo: k para distinguir las variables explicativas(X), y j para distinguir las categorías de respues-ta. Hay J-1 (3-1 = 2) conjuntos de coeficientes es-timados mientras que el subíndice k indica que hayK = 7 variables explicativas. El Cuadro 4 resumelas variables utilizadas en el análisis y el Cuadro 5muestra los coeficientes estimados del modelo.
Como señala Greene (2003) «los coeficientes deeste modelo son de difícil interpretación». En conse-cuencia, se calcula la elasticidad de la probabilidadcon el fin de ilustrar el signo y la magnitud de losprincipales determinantes de cada alternativa. Laselasticidades estimadas se muestran en el Cuadro 6.El p-valor de la elasticidad de cada variable muestrala significatividad de cada variable para explicar lasegmentación de las tres categorías definidas. Losvalores de p inferiores a 0,05 y 0,01 implican signi-ficatividad al 5 por 100 y 1 por 100, respectivamen-te. P-valores por encima de 0,05 indican no signifi-catividad al 5 por 100.
De acuerdo con estos resultados, todas las va-riables consideradas son relevantes (significati- �
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CUADRO 4DESCRIPCIÓN DE LAS VARIABLES
Variable dependiente 0 = no utiliza Internet; 1 = sólo busca información; 2 = es un comprador online
Variables explicativas Descripción
Fac
tore
sde
mog
ráfic
os Género Hombre = 1; Mujer = 0
Edad La edad del encuestado (en años).
Nivel de estudios Años de estudios requeridos para obtener el grado declarado por el encuestado.
Fac
tore
s de
fam
iliar
idad
co
n la
s T
IC
Conocimientos informáticosÍndice de elaboración propia. Obtenido a partir de 8 rutinas diferentes que el encuestado debe sercapaz de hacer.
Manejo de Internet Índice de elaboración propia. Obtenido a partir de 8 tipos de tareas en la web que el encuestado escapaz de llevar a cabo.
Frecuencia de uso de Internet Número de días al mes que el encuestado usa Internet.
Confianza en Internet
Índice de elaboración propia. Obtenido como media de la confianza del encuestado para: 1) darinformación personal a través de la web para subscripciones en organizaciones, 2) dar informaciónpersonal a través de un chat, 3) dar su dirección de correo-e, 4) descargar programas y música ensu ordenador, 5) utilizar banca electrónica.
Fuente: elaboración propia.
vas al 1 por 100) para explicar el comportamientode los compradores online. En concreto, encontra-mos que ser hombre (a igualdad del resto de losfactores determinantes) aumenta la probabilidadde elegir comprar en línea un 7 por 100. Esto con-trasta con el efecto encontrado para los hombresen el caso de los buscadores de información (quees negativo) y los compradores convencionales(que es no significativo).
Además, al tener en cuenta la edad, las elastici-dades estimadas son diferentes dependiendo de lacategoría considerada. Por ejemplo, se encontróque por cada año adicional de edad de los consu-midores, la probabilidad media de ser compradoronline se incrementa en un 0,26 por 100. Sinembargo, la variable edad no es significativa paralos buscadores de información y tiene un impactonegativo sobre los compradores convencionales.
Nuestros resultados apoyan la idea de que cuantomayor sea el nivel de estudios, mayor es la probabi-lidad de ser un comprador online. Pero nos encontra-mos con que el efecto de los años de escolaridadsobre el comportamiento de las compras en líneasólo discrimina entre los compradores online y losbuscadores de información. Es decir, el efecto delnivel de estudios no discrimina entre compradoresno-Internet y los otros dos grupos de consumidores.
Para las variables de familiaridad con las TIC(conocimientos de informática, manejo, frecuen-cia de uso y confianza en Internet), hemos encon-trado más afinidades entre los buscadores de infor-mación y los compradores convencionales queentre cada una de estas categorías y los comprado-res online. Esto significa que las variables de rela-ción con las TIC permiten discriminar entre adop-tantes y no adoptantes de comercio-e. Todas estasvariables tienen un impacto significativo y positivosobre la probabilidad de ser un comprador online yun efecto negativo sobre la probabilidad de situarseen la categoría de buscador de información por In-ternet. Por otro lado, sólo dos de estas variables(manejo de Internet y confianza en Internet) sonrelevantes para explicar el comportamiento de losque deciden no comprar por Internet. �
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FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA
CUADRO 5MODELO LOGIT MULTINOMIAL.
COEFICIENTES ESTIMADOS Y ESTADÍSTICOS
VariablesCompradores
online
Buscadores deinformación por
Internet
Género0,10
(1,41)-0,09
(-1,61)
Edad0,02 *(5,48)
0,01 *(4,67)
Nivel de estudios0,11*
(8,85)-0,02*(-2,14)
Habilidades informáticas0,04 *(4,91)
-0,02(-0,31)
Manejo de Internet0,08 *(6,71)
0,01(1,22)
Frecuencia de uso deInternet
0,91 *(8,04)
-0,12(-1,53)
Confianza en Internet 0,07 *
(14,61)0,13 *(3,49)
Constante-5,29 *
(-23,51)0,57 *(3,53)
N. de observaciones = 8.837LR = χ 2
14 =1.595,57Pseudo R2 = 0,0905
t-ratios entre paréntesis. * denota significatividad al 95%. El grupo de control es «compradores convencionales» (no por Internet).Fuente: elaboración propia.
CUADRO 6ELASTICIDADES MEDIAS DE LAS PROBABILIDADES
Compradores online Elasticidad p-valor
Género 0,07 0,004
Edad 0,26 0,000
Nivel de Estudios 1,30 0,000
Habilidades informáticas 0,30 0,000
Manejo de Internet 0,35 0,000
Frecuencia de uso de Internet 0,48 0,000
Confianza en Internet 1,15 0,000
Buscadores de información
Género -0,03 0,003
Edad 0,05 0,075
Nivel de estudios -0,37 0,000
Habilidades informáticas -0,07 0,000
Manejo de Internet -0,06 0,003
Frecuencia de uso de Internet -0,13 0,000
Confianza en Internet -0,18 0,000
Compradores convencionales
Género 0,02 0,407
Edad -0,36 0,000
Nivel de estudios -0,11 0,231
Habilidades informáticas -0,06 0,214
Manejo de Internet -0,14 0,003
Frecuencia de uso de Internet -0,05 0,141
Confianza en Internet -0,50 0,000
Fuente: elaboración propia.
Como era esperable, los conocimientos de infor-mática y el manejo de Internet de los consumidorestienen un efecto positivo y significativo sobre la pro-babilidad de ser un comprador online. En concreto,ceteris paribus, un aumento del 1 por 100 en el índi-ce de alfabetización informática aumentará la proba-bilidad de elegir comprar en línea en 0,30 por 100.Del mismo modo, la elasticidad de los compradoresen línea ante cambios en el índice de alfabetizaciónde Internet es de 0,35.
6. Otros resultados
También se ha contemplado la posibilidad de unproceso secuencial de toma de decisiones como elsiguiente. Al principio del último período de tresmeses, un individuo decide si va a utilizar Internetpara realizar sus compras o no va a hacerlo. Si deci-de que va a hacer uso de Internet para su proceso decompras, entonces debe decidir si va a comprar o sólova a buscar información previa a la compra. Esta se-cuencia en la toma de decisiones lleva al uso de unmodelo logit anidado condicional.
En esta sección complementamos nuestro aná-lisis anterior mediante la presentación de los resul-tados del modelo logit condicional de la decisiónde ser un buscador de información o un compradoronline. Nuestro interés aquí es analizar cuáles sonlos factores que influyen en la decisión de ser unbuscador de información o un comprador onlinecondicional en haber decidido utilizar Internetpara realizar las compras. Nuestro objetivo es infe-rir algunas recomendaciones políticas que puedanser útiles para alentar a los buscadores de informa-ción a convertirse en compradores online. Paranuestro análisis condicional en haber decidido usarInternet para informarse o comprar, nos concentra-mos en la segunda decisión y estimamos el mode-lo logit binomial por LIML3 para analizar los fac-tores que determinan la distinción entre buscado-res de información y compradores online.
Enel Cuadro 7 las columnas 2 y 3 muestran loscoeficientes estimados del modelo logit condicio-nal binomial. Como podemos ver, los signos sonpositivos, lo que sugiere que todas las variablesconsideradas tienen efecto positivo sobre la proba-bilidad de ser un comprador online en vez de unbuscador de información.
Una vez que el individuo ha decidido utilizarInternet para sus compras, ser varón (0,05) y mayor(0,20) tiene efectos positivos sobre la probabilidadde ser comprador online en lugar de simple navega-dor en busca de información.
Las elasticidades estimadas para el nivel deestudios (1,03) y la confianza en Internet (0,98)demuestran que dichas variables son altamenterelevantes para explicar el uso específico deInternet por parte del consumidor para realizar suscompras. También la exposición a Internet tieneuna alta elasticidad de 0,88, mientras que las elas-ticidades estimadas para las habilidades informáti-cas y el manejo de Internet son de 0,4 y 0,3, res-pectivamente. �
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CUADRO 7COMPRADORES ONLINE VERSUS BUSCADORES DE
INFORMACIÓN. MODELO LOGIT BINOMIAL CONDICIONAL (BNL):COEFICIENTES Y ELASTICIDADES
Variables explicativas
Coeficientes BNL
Compradores online
Elasticidades BLN
Compradores online
Género0,142*(2,37)
0,05*(2,35)
Edad0,007*(2,77)
0,20*(2,82)
Nivel de estudios0,104*(10,11)
1,03*(9,92)
Habilidades informáticas0,045*(6,25)
0,30*(6,31)
Manejo de Internet0,050*(5,36)
0,40*(5,36)
Frecuencia de uso deInternet
0,878*(8,89)
0,88*(8,89)
Confianza en Internet 0,539*(13,72)
0,98*(13,55)
Constante-5,39*
(-27,38)–
N. de observaciones = 6.970LR = χ 2
7 =1.104,80Pseudo R2 = 0,1298
Estadísticos t entre paréntesis. * denota significatividad al 95% o más. Fuente: elaboración propia.
3 LIML: limited information maximum likelihood (máxima verosi-militud con información limitada).
Estos resultados son consistentes, variable porvariable, con los resultados del modelo logit mul-tinomial de la sección anterior. Los autores sugie-ren que si las autoridades deciden alentar a losbuscadores de información para convertirse encompradores online, pueden hacerlo en el cortoplazo, influyendo en la confianza en Internet, porejemplo, al hacer las transacciones en Internet másseguras, tanto técnica como legalmente.
Además, la frecuencia de uso de Internet sepuede incrementar, entre otras medidas, mediantela promoción de instalaciones de acceso público aInternet. Promover el manejo de Internet y las ha-bilidades informáticas son también posibles medi-das que se pueden adoptar, por ejemplo, mediantela financiación y el fomento de cursos de Internetpara determinados segmentos de la población, comodeterminados colectivos de personas mayores queestán en riesgo de exclusión digital.
Nuestros resultados sugieren que estas medidasy otras similares que influyan en las variablesclave que distinguen a los buscadores de informa-ción de los compradores online pueden ser efica-ces para promover el comercio electrónico en elcorto y medio plazo. Estas medidas podrían tam-bién promover la sociedad de la información y lareducción de la brecha digital entre las personas ylos diferentes territorios españoles.
7. Conclusiones
Este trabajo tiene un doble objetivo. Por un lado,trata de identificar los factores clave del comporta-miento del consumidor en lo que se refiere al comer-cio electrónico. Por otro, trata de explorar las dife-rencias y similitudes de comportamiento entre lostres grupos de consumidores en cuanto a la forma enque usan Internet para hacer compras. Para este estu-dio hemos utilizado datos de la Encuesta 2007 sobreEquipamiento y Uso de Tecnologías de Informacióny Comunicación en los Hogares, realizada por elInstituto Nacional de Estadística.
Elaboramos un modelo de comercio electrónicomediante el uso de un conjunto de variables explica-
tivas que se refieren a las características demográfi-cas y de relación y manejo de las TIC de cadaencuestado. Se utilizó un modelo logit multinomialcon tres categorías que representa el tipo de partici-pación en las compras en línea (los compradoresonline, los buscadores de información y los compra-dores convencionales). Nuestro análisis empíricomuestra que el comportamiento de los tres segmen-tos de consumo difiere significativamente en térmi-nos de su uso y adopción de Internet como canal decompra. Las elasticidades estimadas para cadagrupo revelan que el impacto de las variables consi-deradas es diferente para cada segmento.
De acuerdo con los resultados empíricos pre-sentados en este estudio, la evolución futura delcomercio electrónico B2C en España sería muydependiente de la penetración de Internet, la fami-liaridad de los consumidores con el uso de ordena-dores e Internet, y también en la confianza de laspersonas en la seguridad de Internet. Nuestro estu-dio sugiere que aumentar la seguridad de Internety hacer que el uso del comercio en línea sea fácilmejoraría su aceptación del comercio electrónico.
También se analizó la decisión de convertirseen un buscador de información o un compradoronline condicional a que previamente se haya deci-dido convertirse en un usuario del comercio porInternet. Utilizando un modelo condicional, iden-tificamos las variables clave que podrían serinfluenciadas por los políticos. Las políticas desti-nadas a aumentar la confianza en Internet, la alfa-betización informática y la exposición a Internetpueden resultar eficaces para alentar a los busca-dores de información a convertirse en comprado-res online. Este tipo de medidas podría ser útil parapromover la sociedad de la información y la reduc-ción de la brecha digital en España.
En cuanto a las limitaciones de este estudio,hemos de decir que los datos analizados están basa-dos en fuentes secundarias de información y, poresta razón, hay aspectos complementarios no inclui-dos en el cuestionario que pensamos que sería inte-resante analizar. En concreto, creemos que la consi-deración de variables que reflejan las actitudes, �
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FACTORES DETERMINANTES DEL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA
tales como las motivaciones y las barreras a la deci-sión de compra en línea, sería muy útil.
Una de las posibles extensiones de este estudiosería aplicar el modelo para algunos grupos espe-cíficos de productos o servicios. Es probable quelas decisiones de los consumidores a participar enlas actividades de comercio electrónico difieransegún el tipo de producto. Por ejemplo, sería inte-resante conocer los factores claves que explicanlas compras en línea de servicios de viajes, queson uno de los servicios más utilizados en Internet.
Otra línea de investigación sería la de encontraren qué medida el modelo tiene validez para lasdiferentes regiones de España. Sería interesante versi las diferencias en las tasas observadas de pene-tración de las compras electrónicas en las diferen-tes regiones pueden ser explicadas por las varia-bles consideradas.
Agradecimientos
Los autores agradecen el apoyo financiero delMinisterio de Ciencia e Innovación a través delproyecto ECO2008-06191 y los comentarios deM. Gracia que han ayudado a mejorar este trabajo.Los errores que pudiera haber son responsabilidadexclusiva de los autores.
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