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Trabajo Fin de Grado Estimación econométrica del consumo de cerveza en España Econometric estimation of beer consumption in Spain Autor Nicolás Barlés Rivera Directores Elena Calvo Calzada Javier Tapia Barcones Facultad de Economía y Empresa. Universidad de Zaragoza 2020 I Autor del trabajo: Nicolás Barlés Rivera Título del trabajo: Estimación econométrica del consumo de cerveza en España Titulación: Grado en Economía Directores del trabajo: Elena Calvo Calzada y Javier Tapia Barcones RESUMEN La importancia del sector cervecero en la economía de España es indiscutible y cada vez mayor. Por lo que en este estudio nos proponemos analizar, desde una perspectiva econométrica, el consumo de cerveza, la bebida alcohólica con mayor consumo en España. En concreto, queremos estudiar la respuesta de los consumidores ante cambios en magnitudes relacionadas con la riqueza, cambios en el precio del bien, cambios en el precio de bienes sustitutivos o complementarios, gustos o preferencias de los consumidores y tamaño del mercado entre otras variables. Se comenzó el estudio valorando múltiples variables independientes, finalmente han sido 8 las variables resultantes significativas para el modelo: Precio de la Cerveza; Precio del Vino Tinto con DO; Precio de los Vinos Espumosos; Precio de la Sidra; Precio del Ron; Precio del Anís; Precio de Otras Bebidas Alcohólicas y PIB a precios de mercado. En el caso de la cerveza, el vino tinto con DO, el anís y las otras bebidas alcohólicas, al ser sus elasticidades cruzadas negativas, se deduce que son productos que actúan con carácter complementario a la cerveza. En el caso de los vinos espumosos, la sidra y el ron, al ser sus elasticidades cruzadas positivas, se deduce que son productos que actúan con carácter sustitutivo a la cerveza. Por otra parte, la elasticidad renta es de 0,96 lo que indica que, como cabria de esperar, la cerveza es un bien normal. Palabras clave: consumo, demanda, cerveza, elasticidad-precio, bien sustitutivo, bien complementario, PIB, econometría. II ABSTRACT The importance of the beer sector in the Spanish economy is undeniable and growing. Therefore, in this study we propose to analyse, from an econometric perspective, the consumption of beer, the most consumed alcoholic beverage in Spain. Specifically, we want to study the response of consumers to changes in magnitudes related to wealth, changes in the price of the good, changes in the price of substitute or complementary goods, tastes or preferences of consumers and size of the market, among other variables. The study began by evaluating multiple independent variables, and finally there were 8 significant resultant variables for the model: Price of Beer; Price of Red Wine with DO; Price of Sparkling Wines; Price of Cider; Price of Rum; Price of Anisette; Price of Other Alcoholic Beverages and GDP at market prices. In the case of beer, red wine with DO, aniseed and other alcoholic drinks, as their cross-elasticity is negative, it follows that they are products which act as a complement to beer. In the case of sparkling wines, cider and rum, since their cross-elasticity is positive, it follows that they are products which act as a substitute for beer. On the other hand, the income elasticity is 0.96 which indicates that, as one would expect, beer is a normal good. Keywords: consumption, demand, beer, price-elasticity, substitute goods, complementary goods, GNP, econometrics. III Agradecimientos Quiero expresar mi más profundo agradecimiento a mi familia, por apoyarme en todo momento, y a mis directores de trabajo: Elena Calvo Calzada y Javier Tapia Barcones, quienes tanto como con su apoyo y confianza como con su labor de guía, han sido invaluables para mí a nivel personal. IV ÍNDICE DEL TRABAJO 1 INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 1 2 TIPOLOGÍAS Y CLASIFICACIONES DE LA CERVEZA ................................... 2 3 NORMATIVA Y REGULACIÓN ........................................................................... 6 4 MARCO TEÓRICO .................................................................................................. 8 4.1 Objetivos y metodología .................................................................................... 8 4.2 Función de demanda ........................................................................................ 10 4.3 Análisis de regresión lineal múltiple ............................................................... 11 5 ESPECIFICACIÓN DEL MODELO ECONOMÉTRICO ..................................... 13 5.1 Estimación y desarrollo del modelo econométrico .......................................... 14 6 RESULTADOS E INTERPRETACIÓN ................................................................ 27 6.1 Interpretación ................................................................................................... 28 6.2 Predicciones ..................................................................................................... 30 7 CONCLUSIONES .................................................................................................. 33 o Anexo 1. Reseña histórica de la industria cervecera ............................................... 35 o Anexo 2: Historia de la industria cervecera en España ........................................... 38 8 BIBLIOGRAFÍA ..................................................................................................... 54 VI ÍNDICE DE FIGURAS Figura 2.1. Ilustración de los tipos de cerveza más populares e indicación de su color, sabor, grado de amargor, graduación alcohólica y densidad o cuerpo ......................... 6 Figura 5.1. Iteración 1 del modelo econométrico inicial ................................................ 15 Figura 5.2. Matriz de correlación entre la variable endógena y posibles variables exógenas del modelo 2 ............................................................................................... 16 Figura 5.3. Iteración 2 en la estimación del modelo econométrico, eliminando variables no significativas del modelo inicial ............................................................................ 17 Figura 5.4. Iteración 3 en la estimación del modelo econométrico, eliminando variables no significativas del modelo inicial ............................................................................ 18 Figura 5.5. Iteración 4 en la estimación del modelo econométrico ................................ 19 Figura 5.6. Estimación final del modelo econométrico .................................................. 19 Figura 5.7. Análisis ANOVA de la varianza del modelo econométrico final ................ 20 Figura 5.8. Matriz de correlación de las variables exógenas del modelo final ............. 21 Figura 5.9. Factores de Inflación de la Varianza del modelo final para el análisis de la colinealidad ................................................................................................................. 22 Figura 5.10. Contraste de forma funcional de RESET del Modelo 7 ............................. 23 Figura 5.11. Contraste de heterocedasticidad de White del Modelo 7 ........................... 24 Figura 5.12. Contraste de heterocedasticidad de Breusch-Pagan del Modelo 7 ............. 24 Figura 5.13. Contraste de autocorrelación de Breusch-Godfrey del Modelo 7 .............. 25 Figura 5.14. Contraste de distribución normal de los residuos del Modelo 7 ................ 26 Figura 5.15. Representación gráfica de la distribución de los residuos (Modelo 7) ...... 26 Figura 6.1. Representación en forma de ecuación del modelo final, Modelo 7 ............. 27 Figura 6.2. Relación de los parámetros de posición en modelos doblemente logarítmicos con el término elasticidad ........................................................................................... 28 Figura 6.3. Distribución gráfica de los residuos contra la variable endógena del Modelo 7 .................................................................................................................................. 31 VII Figura 6.4. Cuadro representativo de las predicciones, los datos reales y los intervalos de confianza del año 2019 por el Modelo 7 ............................................................... 32 Figura 6.5. Valores reales contra las predicciones e intervalos de confianza del año 2019 del Modelo 7 ............................................................................................................... 32 Figura 6.6. Análisis de las desviaciones en las predicciones del año 2019 por el Modelo 7 .................................................................................................................................. 33 Figura A 1.1. Año de aparición de las cervecerías más antiguas del mundo ................. 36 Figura A 2.1. Exportaciones de cerveza española a las Indias entre 1787 y 1804 ......... 40 Figura A 2.2. Puertos de destino de las exportaciones de cerveza española en las Américas entre 1787 y 1804 ....................................................................................... 41 Figura A 2.3. Tarifas impositivas sobre el consumo de bebidas alcohólicas en el mercado español entre 1845 y 1864 (reales/arroba) ................................................... 43 Figura A 2.4. Número de fábricas de cerveza en España entre 1857 y 1906 ................. 45 Figura A 2.5. Tarifas impositivas sobre el consumo de bebidas alcohólicas en España en 1885, 1899 y 1904 (pesetas por litro) ......................................................................... 47 Figura A 2.6. Cuotas de producción en las principales cerveceras españolas durante el siglo XX ...................................................................................................................... 51 Figura A 2.7. Consumo de cerveza con alcohol y sin alcohol entre 2005 y 2019 (en miles de Kg) ............................................................................................................... 51 Figura A 2.8. Precio medio de la cerveza con alcohol y sin alcohol entre 2005 y 2019 (euros por litro) ........................................................................................................... 53 Figura A 2.9. Mapa español según la cerveza más consumida por Comunidad Autónoma .................................................................................................................................... 54 1 1 INTRODUCCIÓN Uno de los pilares básicos que sostiene la economía española es el turismo (UNWTO, 2018), y uno de los reclamos que tiene el sector para atraer a turistas de los más recónditos lugares del planeta es la exquisita, suculenta y diversa gastronomía que encontramos en todas las provincias de España (Martínez Llopis, 1995). Dentro de la gran diversidad de materias primas y alimentos que componen la gastronomía española, encontramos varios productos en los que España destaca por ser uno de los mayores productores y exportadores a nivel mundial. Dentro de estos productos tenemos alimentos como el aceite de oliva, el jamón serrano, el queso, diferentes tipos de embutidos, cítricos, verduras como el tomate, los pimientos, los pepinos y la col; y por último, en el sector de las bebidas alcohólicas destacan el vino y la cerveza. En España, este último es un producto que cada vez tiene mayor consumo (Moreno, 2013) y peso en el sector alimentario español, y por lo tanto, en el global de la economía española. Atendiendo a su potencial económico, y siendo la bebida alcohólica más consumida en España desde 1982 -sustituyendo al vino (Martín, 1986), es digno que “la cerveza” sea la protagonista de este estudio. Debido al creciente peso del sector cervecero en la industria agroalimentaria (Moreno, 2013), es de interés comprender y analizar el comportamiento, tendencia y predicción del mismo en el mercado nacional. Por ello, en este trabajo se pretende analizar desde una perspectiva econométrica, tanto el consumo de cerveza en los hogares españoles, como la predicción de su futuro consumo más cercano. Para el análisis de la demanda de cerveza en los hogares españoles, se considerarán otras magnitudes económicas fundamentales relacionadas directamente con el consumo. Algunas de éstas son el PIB a precios de mercado, la renta del consumidor, la población total en edad de consumo, los gustos o preferencias de los consumidores y los potenciales cambios que se puedan dar, el porcentaje de gasto que las familias dedican al consumo o su propensión al ahorro, y por supuesto, los cambios en el precio del bien o los cambios en el precio de bienes sustitutivos o complementarios a éste. 2 Con el estudio y análisis que se va a realizar se pretende cooperar en la toma de decisiones de agricultores, productores, distribuidores, comercializadores y empresarios, en general, del sector cervecero en cuanto a las decisiones correspondientes en las condiciones de producción, comercialización, distribución y eficiencia de los procesos productivos de la cerveza. Dado mi interés por el tema, se ha realizado una breve descripción de la evolución histórica de la cerveza en los últimos siglos en los Anexos, tanto a nivel mundial como a nivel nacional en España. 2 TIPOLOGÍAS Y CLASIFICACIONES DE LA CERVEZA Dentro de la industria cervecera existen infinidad de variedades de cerveza y múltiples clasificaciones de la bebida, por lo que en este apartado vamos a nombrar algunas de las principales para que sirvan como referencia en el estudio y también para establecer una base sólida que nos facilite su diferenciación. La existencia de una gran variedad y forma de clasificar esta bebida viene de la enorme variedad de materias primas de cereales de la que puede provenir la cerveza, formas de elaboración, combinaciones posibles, nacionalidades y formas de servirla. En un primer lugar vamos a establecer una clasificación muy importante, que divide a todas las cervezas existentes en dos tipos: cervezas a partir de levaduras de baja fermentación o cervezas provenientes de levaduras de alta fermentación. Es la principal forma de clasificar esta bebida, ya que es el mayor signo de distinción entre un tipo y otro de cerveza. Aunque como veremos existen dos variantes de estos tipos que mencionaremos más adelante. ● Cervezas tipo Ale: Ale es una palabra de origen inglés que describe el grupo de cervezas que utilizan levaduras de alta fermentación. Es el tipo de cerveza más antiguo y más sencillo en cuanto a su elaboración. Este término se refiere únicamente a su tipo de fermentación y no tiene nada que ver con su color, estilo, sabor o cuerpo. Su fermentación en caliente, a unos 25 º C, suele ir desde los cuatro días hasta las dos semanas, aunque en casi todos los casos suele haber una segunda fermentación, que puede ser en frío, en caliente o incluso en la propia 9 ● Analizar la influencia que tiene en el consumo de cerveza la variación de la renta o ingresos de los consumidores y cuantificar a través de la elasticidad renta, además de clasificar que tipo de bien es a partir de esta. ● Conseguir ejecutar, a través del modelo econométrico constituido, inferencias estadísticas que permitan predecir de la forma más aproximada posible los consumos de cerveza en el mercado español para los cuatro trimestres de 2020. Para la confección y estimación del modelo econométrico doblemente logarítmico se va a trabajar con datos trimestrales sobre el consumo de cerveza total nacional y consumo de bebidas en el periodo 2005-2019. Estos datos han sido obtenidos directamente de las bases de datos del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (https://www.mapa.gob.es/es/estadistica/temas/estadisticas-alimentacion/consumoalimentario/). Entre las variables que van a ser incluidas en el estudio a partir de los datos del Ministerio están: las diferentes clases de cervezas, con y sin alcohol, además de todos los posibles productos sustitutivos como lo pudieran ser el vino de mesa, el vino con DO, los vinos espumosos, la sidra, y las bebidas espirituosas como el ron, la ginebra o el whisky. Todas ellas desagregadas por trimestres y tanto en términos de consumo como de precios. La metodología que utilizan se basa en la realización de encuestas en los hogares españoles ayudándose de la EPA (Encuesta de Población Activa). Para la confección de estas bases de datos a partir de encuestas se tomaron una muestra de 8.000 hogares españoles cuyo tamaño medio era de 2,69 personas. Las datos a tener en cuenta que fueron recogidos en las encuestas eran: la frecuencia de las compras de alimentos, el apunte diario de los productos adquiridos de alimentación en cada compra para el hogar, la recogida mediante lector óptico del código de barras de diferentes variables (producto comprado, precio unitario, cantidad comprada, gasto total efectuado por producto y tipo de establecimiento) de las que se derivan otras como la cantidad consumida per cápita, el gasto per cápita o el porcentaje de hogares compradores de un determinado producto. Los datos del resto de variables que se han considerado útiles para el modelo inicial, como son el Producto Interior Bruto a precios de mercado (PIBpm) o la Población han sido extraídos de la página web del Instituto Nacional de Estadística (www.ine.es). Puntualizar que los datos referentes a la población corresponden a los habitantes mayores de 21 años en España. Esta variable ha sido recogida de dicha forma debido a que el estudio trata sobre bebidas alcohólicas cuya comercialización está prohibida por la legislación 10 española a menores de 18 años y al no haber datos sobre los habitantes mayores de 18 años en España, es el intervalo más cercano ofrecido por instituciones oficiales, el INE en este caso. Por último, hay que comentar que la herramienta informática seleccionada para la confección y estimación del modelo es Gretl (Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library). 4.2 FUNCIÓN DE DEMANDA Debido a que este estudio está basado en el consumo de un producto alimentario, no está de más recordar algunos de los principios básicos microeconómicos relacionados a ella de enorme importancia para la correcta comprensión del estudio, además de para poder explicar algunas de las conclusiones que vamos a determinar tras analizar el modelo econométrico. El marco teórico microeconómico en el que se apoya el trabajo es el descrito por Parkin, M. y Loria, E. (1995), aunque podrían ser utilizados otros muchos libros de la dilatada bibliografía que hay sobre el tema. Numerosos autores han tratado de explicar la demanda, relacionarla con otras variables económicas, entender su comportamiento o plasmarla en una fórmula matemática para obtener su predicción. Sus definiciones más comunes enuncian que es el deseo que se tiene de un determinado producto o servicio y que está respaldado por una capacidad de pago del consumidor (Kotler, 2002), o que es la cantidad de un bien que los compradores quieren y pueden comprar. Existen multitud de definiciones con el mismo significado intrínseco. La curva de demanda indica la variación en la cantidad del producto demandada para cada nivel de precios, indicando en cada punto exacto del precio la cantidad que están dispuestos a comprar los consumidores de un producto determinado. Su expresión matemática indica que la cantidad demandada depende directamente del precio y se representa QD = QD (P). Una de sus características más importantes es su pendiente negativa, la cual representa la Ley Fundamental de la Demanda, y esta enuncia que aumentos en los precios de un bien provocarán disminuciones en su consumo si el bien sigue una demanda normal, aunque hay productos que incumple esta Ley, ya que esto depende directamente también de la elasticidad precio de cada bien. Esta ley está corroborada por el efecto renta, concepto microeconómico que apunta que, ante una subida en el nivel de los precios, y simultáneamente un mismo nivel de renta en los 11 consumidores se limita la capacidad adquisitiva de éstos, y por el efecto sustitución, que determina que ante aumentos en los precios de un determinado bien los consumidores buscarán alternativas a este más económicas en bienes sustitutivos o similares. Sin embargo, existen determinadas situaciones en las que esto no sucede, en éstas un aumento al alza de los precios tiene una repercusión positiva en el consumo del bien rompiendo el carácter inverso que existe entre ellas en la mayoría de las ocasiones, como nos ocurre con el bien en estudio para el periodo seleccionado. Este comportamiento ha sido estudiado y sus motivos están explicados en el efecto Snob, del efecto Bandwagon o que se tratan de bienes Veblen o Giffen (H. Leibenstein, 1950). Otro término nombrado antes y que requiere una pequeña explicación es el de elasticidad. Es un concepto económico que mide la sensibilidad de la cantidad demandada de un bien ante variaciones en su precio (elasticidad precio directa), en la renta de los consumidores (elasticidad renta) o en los precios de otros bienes relacionados (elasticidad precio cruzada). Así aquella elasticidad precio directa mayor a 1 indica que la demanda de ese bien respecto a su precio es elástica, variando en mayor porcentaje la demanda que el precio. Por contra, si es menor que 1 indica que la demanda varía en menor porcentaje que el nivel de precios, esto significa que es inelástica. Debido a que el modelo econométrico del estudio es de la forma doblemente logarítmica, los valores de los parámetros de posición serán la elasticidad con la variable endógena en estudio. El término elasticidad precio cruzada se define como las variaciones porcentuales en la demanda de un bien con respecto a variaciones porcentuales en el precio de otro bien vinculado. Mediante este concepto podemos clasificar la relación de dos bienes en tres tipos. Bienes sustitutivos cuando existen variaciones positivas en la demanda de un producto derivadas de subidas en los precios de otro. Bienes complementarios cuando se dan variaciones negativas en la demanda ante el incremento del precio del otro bien. Y por último, bienes independientes cuando no se producen variaciones en la demanda ante alteraciones en el precio del otro bien. 4.3 ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE El modelo econométrico que vamos a confeccionar en el siguiente capítulo es un modelo de regresión lineal múltiple. Hay numerosos artículos o fuentes para consultar las características más completas de este tipo de modelos, como en Granados (2016). 12 Mediante la elaboración de este tipo de modelo se pueden establecer relaciones entre una variable endógena y un determinado conjunto de variables exógenas que están relacionadas con la endógena y que influyen en su comportamiento. La ventaja al utilizar varias variables explicativas es la disposición de mayor información objetiva con la que podemos trabajar, a través de la cual existe la posibilidad de realizar un cálculo más exacto del modelo, lo que dará lugar a estimaciones más precisas que las calculadas con el modelo lineal simple. La representación matemática de este tipo de modelo es de la siguiente forma: Y = β1*(X1t) + β2*(X2t) +... + βk*(Xkt) + μ donde: ▪ Yt: Es la variable objeto del estudio. Se puede denominar como variable dependiente, explicada o endógena. ▪ (X1t, X2t,…, Xkt): Son las variables de las que se tiene información y a partir de las cuales se realiza el modelo. Son conocidas como variables independientes, explicativas o exógenas. El número identifica a la variable mientras que la t indica el periodo de observación. ▪ (β1t, β2t,…, βkt): Son los parámetros de posición del modelo, el coeficiente que relaciona cada variable explicativa con la variable explicada. Son incógnitas a estimar. ▪ μt: Representa la perturbación aleatoria, la parte del modelo que se considera como el error. Existen ciertas hipótesis básicas que todo modelo econométrico debe cumplir idealmente: que el modelo tenga una correcta especificación, que sus parámetros sean lineales, que el valor de la media sea igual a cero, que las perturbaciones sean homocedásticas, que los residuos cumplan con la hipótesis de normalidad, que se cumpla la hipótesis de estabilidad estructural, y que no haya problemas de multicolinealidad. Si, mediante los contrastes oportunos que van a ser explicados en el siguiente apartado, se comprueba que se cumplen estas condiciones en un Modelo Lineal General los estimadores mínimos cuadráticos de los parámetros de posición serán ELIO (Lineales Insesgados, Óptimos y Eficientes). 13 5 ESPECIFICACIÓN DEL MODELO ECONOMÉTRICO Antes de profundizar en la confección y la estimación del modelo de regresión lineal múltiple, vamos a comentar cómo se ha realizado la especificación del modelo a partir de los datos de partida. También vamos a detallar brevemente las características de la serie histórica de la variable endógena, y las variables exógenas. El objetivo o propósito principal a satisfacer con la estimación del modelo del estudio es comprender el comportamiento de la demanda de la cerveza y determinar las variables que han resultado determinantes para tal comportamiento. Por tanto, se procede a enumerar las variables que se han considerado relevantes, desde el punto de vista de la teoría económica, para el estudio y concretar el modelo econométrico que se obtiene: el precio de la cerveza, los precios de productos relacionados, población mayor de 21 años y la renta de los potenciales consumidores. Debido a que el objetivo principal es analizar la demanda de cerveza que habrá próximamente en el mercado español, además de sus variaciones, el modelo a utilizar será uno del tipo doble logarítmico (modelo de CobbDouglas). De esta manera el modelo econométrico del que se partirá en el estudio para el proceso de estimación queda especificado matemáticamente de la siguiente forma: In 𝐷cerv = Constante + β1*ln(𝑃cerv) + β2*ln(𝑃cervCON) + β3*ln(𝑃cervSIN) + β4*ln(𝑃vMeTi) + β5*ln(𝑃vMeBl) + β6*ln(𝑃vMeRos) + β7*ln(𝑃vDOTi) + β8*ln(𝑃vDOBl) + β9*ln(𝑃vDORos) + β10*ln(𝑃vMeExt) + β11*ln(𝑃espum) + β12*ln(𝑃sidra) + β13*ln(𝑃brandy) + β14*ln(𝑃whisky) + β15*ln(𝑃gin) + β16*ln(𝑃ron) + β17*ln(𝑃anís) + β18*ln(𝑃otras) + β19*ln(𝑃𝑜𝑏) + β20*ln(𝑃𝐼𝐵) + μ Siendo: 𝐷cerv: Demanda de cerveza (miles de kgs). 𝑃cerv: Precio medio de la cerveza (€/kg). 𝑃cervCON: P. medio de la cerveza con alcohol (€/kg). 𝑃cervSIN: P. medio de la cerveza sin alcohol (€/kg). 𝑃vMeTi: P. medio del vino de mesa tinto (€/kg). 𝑃vMeExt: P.medio del vino de mesa extranjero (€/kg). 𝑃espum: P. medio de los vinos espumosos (€/kg). Psidra: P. medio de la sidra (€/kg). 𝑃brandy: P. medio del brandy (€/kg). 𝑃whisky: P. medio del whisky (€/kg). 𝑃gin: P. medio de la ginebra (€/kg). 14 𝑃vMeBl: P. medio del vino de mesa blanco (€/kg). 𝑃vMeRos: P. medio del vino de mesa rosado (€/kg). 𝑃vDOTi: P. medio del vino con DO tinto (€/kg). 𝑃vDOBl: P. medio del vino con DO blanco (€/kg). 𝑃vDORos: P. medio del vino con DO rosado (€/kg). 𝑃ron: P. medio del ron (€/kg). 𝑃anís: P. medio del anís (€/kg). 𝑃otras: P. medio de otras bebidas alcohólicas (€/kg). 𝑃𝑜𝑏: Población mayor de 21 años (habitantes). 𝑃𝐼𝐵pm: PIB a precios de mercado (millones €). El primer paso será la realización de la estimación de este modelo inicial para poder analizar la significatividad de sus variables, pudiendo así eliminar las no relevantes y ajustar el modelo final. Además, se efectuarán finalmente las comprobaciones necesarias para verificar que el modelo final cumple las hipótesis básicas del Modelo Lineal General (MLG) tanto en su parte sistemática como en su parte aleatoria, para que el modelo final obtenido sea válido y consistente con sus resultados. 5.1 ESTIMACIÓN Y DESARROLLO DEL MODELO ECONOMÉTRICO En este apartado se va a realizar la estimación de los parámetros del modelo econométrico doblemente logarítmico. Se va a iniciar la estimación del modelo final a partir de un primer modelo en el que aparecen 20 variables exógenas, que hemos descrito en el anterior apartado. Este primer modelo será modificado a través de los resultados de los contrastes realizados sobre él, modificando o eliminando variables no significativas además de construyendo uno que cumpla todas las hipótesis básicas hasta obtener un modelo funcional que permita elaborar predicciones precisas. El primer resultado obtenido para la estimación mediante la confección del modelo inicial propuesto en el apartado anterior usando el programa econométrico Gretl es el Modelo 1 recogido en la Figura 5.1. 15 Figura 5.1. Iteración 1 del modelo econométrico inicial 1. Ventana de Gretl. A continuación, se comentan los aspectos más relevantes a analizar del primer modelo, de cara a aceptar o rechazar los resultados de la estimación. Al tratarse de un trabajo académico se ha decidido incluir el proceso iterativo como forma de análisis. ⮚ Análisis de la significatividad individual (Modelo 1) Puede llamar la atención la presencia de numerosas variables no significativas, algunas sorprendente como el precio del producto, incluyendo los precios de las cervezas alcohólicas y no alcohólicas, o como los precios de los productos más cercanos a considerarse sustitutivos como pueden ser el vino de mesa y el vino con DO, además de la variable de la población mayor de 21 años, que por lógica tendría que ser significativa, en este primer análisis no se considera. Tampoco son significativos los precios de bebidas espirituosas como el brandy o el whisky, aunque este hecho se podría considerar razonable. Por otro lado, sorprende de igual forma la significatividad de bebidas como el ron, la ginebra o el valor muy alto del precio del anís. ⮚ Análisis de la matriz de correlaciones (Modelo 1) Debido a que hemos incluido un gran número de variables en el modelo inicial, también vamos a realizar el estudio y análisis de la matriz de correlaciones de la variable endógena consumo de cerveza con las demás variables exógenas que hemos incluido en el modelo, 16 descartando y suprimiendo para el modelo 2 las que obtengan valores cercanos a 0 en valor absoluto. Figura 5.2. Matriz de correlación entre la variable endógena y posibles variables exógenas del modelo 2. El siguiente paso a ejecutar para continuar con la construcción del modelo e ir avanzando hasta el modelo final es eliminar una a una las variables no significativas de manera iterativa. Para este proceso vamos a usar los dos criterios que hemos comentado anteriormente, y suprimimos las variables que cumplan los dos criterios conjuntamente, el p-valor y el de la matriz de correlación. Según el análisis de la matriz de correlación, como vemos en la figura 5.2, las variables que obtienen un valor más cercano a 0 en valor absoluto en la matriz de correlación son el precio del ron (0,0187), el precio del whisky (0,0858), el precio del vino con DO tinto (0,1025), el precio del vino de mesa tinto (0,1103), el precio del vino con DO blanco (0,1213), el precio del vino de mesa rosado (0,1938) y el precio de los espumoso (0,1974). Según el análisis de la significatividad individual, que se rige por la regla del p-valor, se comenzará por la eliminación de las de mayor p-valor (las que mayor grado de no significatividad tienen) hacia las de menor pvalor. Según esta ordenación obtenemos la siguiente lista: En primer lugar, la población española mayor de 21, y seguido por el precio del whisky, precio de la cerveza, precio de la cerveza sin alcohol, precio del vino de mesa tinto, precio del vino con DO blanco, precio del vino de mesa rosado, precio del vino de mesa extranjero y precio del vino de mesa blanco, ordenados todos ellos de mayor a menor p-valor. En este proceso de eliminación vamos a obviar de momento el p-valor de la variable de población y la vamos a mantener en el modelo. Así concluimos que las variables exógenas que van a ser suprimidas al no cumplir ninguno de los dos criterios establecidos son: precio del whisky, 17 precio del vino de mesa tino y vino de mesa rosado, y precio del vino DO blanco. Los resultados de la estimación del nuevo modelo se incluyen en la figura 5.3. Figura 5.3. Iteración 2 en la estimación del modelo econométrico, eliminando variables no significativas del modelo inicial. Como se puede observar en la figura 5.3 del Modelo 2, al eliminar estas variables la variabilidad explicada del consumo de cerveza por el modelo ha aumentado hasta el 92,58%, como se observa en el coeficiente de determinación corregido. Las variables explicativas del modelo siguen siendo significativas conjuntamente, ya que realizando el análisis ANOVA de la varianza obtenemos un p-valor de 5,4e-22, mucho menor que 0,01. Según la significatividad individual habría que suprimir el precio de la cerveza, tanto con alcohol como sin alcohol, el precio del vino de mesa blanco, el precio del vino de mesa extranjero, el precio del vino con DO rosado, el precio del brandy y la población total mayor de 21 años. Según la matriz de correlaciones representada en la figura 5.2, las variables que tienen una menor correlación con la variable consumo de cerveza y por tanto habría que suprimir serían 6: el precio del vino de mesa blanco y de mesa extranjero, el precio del vino con DO tinto, el precio de los espumosos, el precio del brandy, el precio del ron y el precio del anís. Por lo tanto, las variables que serán suprimidas antes de confeccionar el modelo 3 serán 3: el precio del vino de mesa blanco, el precio del vino de mesa extranjero y el precio del brandy. 18 Figura 5.4. Iteración 3 en la estimación del modelo econométrico, eliminando variables no significativas del modelo inicial Como vemos en el modelo 3, aún tenemos seis variables exógenas que no son significativas individualmente, con lo que posiblemente no tengan que estar incluidas en el modelo final. A partir de este momento, vamos a ir eliminando las variables explicativas que tengan menor grado de significatividad individual en el modelo de una en una, para mediante el proceso de iteración, conseguir alcanzar el modelo final, para el que realizaremos todos los contrastes de verificación que son necesarios. Se procede a eliminar las variables Precio de la Cerveza con alcohol y Precio de la Cerveza sin alcohol, ya que estas dos variables constituyen conjuntamente la variable Precio de la Cerveza, y por tanto van a producir problemas de colinealidad. Por lo tanto, van a ser las dos primeras variables a suprimir. El resultado posterior lo vemos en el Modelo 4, a continuación, en la figura 5.5. Se puede apreciar en la figura 5.5 del Modelo 4, que, una vez eliminadas las variables mencionadas, la variable Precio de la Cerveza, que antes aparecía como no significativa, ahora aparece como significativa, dando la razón al criterio tomado. 25 que los que hemos anunciado antes en la verificación de la homocedasticidad. Es importante comprobar este apartado, ya que es muy frecuente en modelos con series temporales, como el de este estudio. El siguiente contraste a realizar para comprobar la no autocorrelación entre las perturbaciones aleatorias va a ser el de Breusch-Godfrey. ⮚ Contraste de Autocorrelación de Breusch-Godfrey (Modelo 7). H0: No Existe Autocorrelación de orden 1 H1: Existe Autocorrelación de orden 1 Figura 5.13. Contraste de autocorrelación de Breusch-Godfrey del Modelo 7. Como vemos en la Figura 5.13, no se rechaza la hipótesis nula con un p-valor de 0,419, es decir, para todos los niveles de significatividad estándar, por lo que no existe autocorrelación en el modelo. El modelo 7 también supera la verificación de la no autocorrelación, por lo que en este aspecto no se tendrá tampoco ningún problema. Por último, se va a realizar la última verificación, que en este caso comprende el análisis de la distribución de los residuos, para comprobar que cumplen el supuesto de estar distribuidos normalmente. Ya que cualquier modelo que no cumpla con el criterio de normalidad, tendrá unos contrastes o procesos no válidos y los estimadores de sus parámetros de posición no serán eficientes ni óptimos. ⮚ Contraste de Normalidad de los residuos (Modelo 7). H0: Distribución normal H1: No Distribución normal 26 Figura 5.14. Contraste de distribución normal de los residuos del Modelo 7. Como vemos en la Figura 5.14, no se rechaza la hipótesis nula, con un p-valor de 0,235 para todos los niveles de significatividad habituales, por lo que podemos suponer que existe normalidad en la parte aleatoria del modelo. El modelo también supera la verificación de la normalidad, por lo que en este aspecto no se tendrá tampoco ningún problema. Se ha incluido una representación gráfica de la distribución de los residuos en la Figura 5.15. Figura 5.15. Representación gráfica de la distribución de los residuos (Modelo 7). 27 Llegados a este punto, se puede afirmar que la especificación del modelo es correcta al haber superado todos los test. Esto indica que el Modelo 7 cumple con todos los supuestos básicos, tanto en su parte sistemática como en su parte aleatoria. En relación a la parte sistemática: los parámetros de posición son constantes a lo largo de la muestra, existe ausencia de multicolinealidad aproximada entre las variables, el modelo está correctamente especificado y el tamaño muestral es mayor que el número de parámetros de posición. En cuanto a la parte aleatoria del modelo se cumple que las varianzas son constantes (homocedasticidad), que la matriz de covarianzas es nula (no autocorrelación) y que la distribución de sus residuos es equivalente a una normal. A esta situación se le suele denominar ruido blanco. Gracias al cumplimiento de los supuestos básicos se deduce que los estimadores de los parámetros de posición obtenidos son ELIO, es decir, lineales, insesgados y óptimos y el estimador del parámetro de dispersión es consistente. 6 RESULTADOS E INTERPRETACIÓN Como hemos visto en el anterior apartado, tras el proceso de elaboración de varias iteraciones y su posterior verificación a través de los contrastes realizados, se ha logrado confeccionar un modelo capaz de superar todas las hipótesis econométricas enumeradas en el apartado 6 (especificación, estimación y verificación), dándonos como resultado el modelo funcional denominado Modelo 7. A continuación, se va a representar dicho modelo en forma de ecuación en la figura X. Figura 6.1. Representación en forma de ecuación del modelo final, Modelo 7. 28 Se ha llegado finalmente a un modelo econométrico de 8 variables exógenas, junto a la variable endógena, que es el Consumo de Cerveza. Al ser un modelo doble logarítmico utilizado para elaborar una función de demanda, es muy importante la interpretación de los estimadores. Este tipo de modelos econométricos son los más utilizados en la teoría económica, porque las pendientes de los estimadores constituyen directamente las elasticidades de la variable endógena respecto a las variables exógenas tal y como se ha representado en la Figura 6.2. ɛi = Elasticidad = %∆ 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝐶𝑒𝑟𝑣𝑒𝑧𝑎 %∆ 𝑋𝑖 Con Xi = var. explicativas del modelo Figura 6.2. Relación de los parámetros de posición en modelos doblemente logarítmicos con el término elasticidad. Otro dato que llama la atención a primera vista en el modelo final del estudio es el nivel de explicación de la variable endógena determinado por el coeficiente de determinación. La bondad del ajuste del modelo es del 93,64%, señalizado por el coeficiente de determinación. Con este dato, se puede afirmar que es un modelo capaz de explicar correctamente el comportamiento de la variable endógena. 6.1 INTERPRETACIÓN En este apartado, lo más importante a interpretar y comentar son los coeficientes de los parámetros de posición que se han mantenido en el modelo final. El primer coeficiente o valor autónomo de la endógena, β0, en nuestro modelo final ha resultado ser 0,326. Este coeficiente se encarga de representar el valor de la variable a estudio cuando se considera que todas las variables explicativas son igual a 0. En consecuencia, los siguientes aspectos a comentar van a ser las variables que han permanecido en el modelo final, sus coeficientes y cómo se interpretan en el modelo respecto a la variable endógena Consumo de Cerveza. La primera variable a analizar es el Precio de los Espumosos, con un coeficiente de +0,452. Esto quiere decir que hay una relación directa de esta variable con la demanda de cerveza, y al ser este coeficiente la elasticidad, podemos enunciar que según el modelo por cada 1% que aumente el precio de los vinos espumosos, el consumo de cerveza aumentará un 0,452%. Este resultado parece ser lógico, ya que los vinos espumosos y la cerveza son productos sustitutivos, y 29 cuanto más suba el precio de los vinos más consumidores pasarán a beber cerveza en sustitución a éste. Por tanto, se concluye que, al ser productos sustitutivos, es normal que tengan una elasticidad cruzada positiva entre ellos. En la misma tesitura nos encontramos para otras dos de las variables finales, el Precio del Ron y el Precio de la Sidra, ya que estos poseen un coeficiente de +0,302 y +0,327 respectivamente. Al ser el ron y la sidra productos sustitutivos, que compiten con la cerveza por hacerse con la demanda de los consumidores de bebidas alcohólicas, es normal que tengan también unas elasticidades cruzadas positivas. Sus coeficientes se interpretan de modo que por cada 1% que aumente el precio del ron, el consumo de cerveza aumentará un 0,302%; y por cada 1% que aumente el precio de la sidra, el consumo de cerveza aumentará un 0,327%. El coeficiente del ron es un poco menor que el de la sidra y el de los vinos espumosos, probablemente porque son productos con una relación menos directa, al ser el ron una bebida destilada y la cerveza una bebida fermentada. En cuanto a la variable Precio del Anís, ocurren dos hechos sorprendentes. El primero es su aparición en el modelo final, ya que en principio es una de las bebidas alcohólicas que menos tiene que ver con la cerveza, y el segundo es que esta variable tiene un coeficiente negativo, de -0,407. Este hecho puede ser interpretado como que los consumidores de cerveza son asiduos a consumir anís, complementando una bebida de menor graduación alcohólica con otra de mayor graduación como el anís. Por ello, sale como resultado que son productos complementarios con una elasticidad cruzada negativa. Se interpreta de manera que por cada 1% que aumente el precio del anís, el consumo de cerveza disminuirá un 0,407%. Otro resultado análogo al anterior es el que nos ocurre en la variable Precio de Otras Bebidas Alcohólicas. Lo primero comentar que en esta variable se incluyen tanto las bebidas compuestas a partir de bebidas fermentadas, como pueden ser la sangría, el tinto de verano, las sidras de sabores o cavas; como las bebidas compuestas a partir de bebidas destiladas, como pueden ser todo tipo de cócteles, mojitos, licores menos convencionales a los ya englobados en otras variables, etc. Por ello concluimos que su coeficiente, de - 0,304, es negativo, ya que todos estos productos son de gran estacionalidad, siendo consumidos en mucha mayor cantidad en épocas como el verano, al igual que la cerveza. 30 Por ello nos da un resultado de productos complementarios y una elasticidad cruzada negativa. Se interpreta de manera que por cada 1% que aumente el precio que engloba a las otras bebidas alcohólicas, el consumo de cerveza disminuirá un 0,304%. Otra variable que es muy importante analizar, ya que es el precio del producto en análisis, es el Precio de la Cerveza. Su coeficiente ha sido de -1,198. Por lo tanto, podemos concluir que se ha obtenido una elasticidad directa negativa, como se podía esperar, cumpliendo con la Ley de la Demanda, que enuncia que, ante aumentos en el precio de un bien, se producirán disminuciones de su consumo, como en este coeficiente nos anuncia. Por lo tanto, podemos enunciar que, según el modelo, por cada 1% que aumente el precio de la cerveza, el consumo de cerveza disminuirá un 1,21%. Una de las últimas variables a analizar, es el Precio del Vino Tinto con DO, cuyo coeficiente ha resultado ser negativo, de -0,391. Esto es sorprendente, ya que en principio esperábamos una elasticidad cruzada positiva, al ser productos sustitutivos. Según su coeficiente, por cada 1% que aumente el precio del vino tinto con DO, el consumo de cerveza disminuirá un 0,391%. Esto da lugar a que estos dos bienes sean complementarios. Este hecho puede suceder debido a que son productos muy parecidos y se están poniendo de moda en el mercado español en los últimos años, por lo que van de la mano actualmente. Y para finalizar, la última variable que se ha obtenido en el modelo, y que se va a interpretar es el Producto Interior Bruto a precios de mercado. Esta variable es una medida de riqueza de la población, y el coeficiente que hemos obtenido es de +0,961. De su análisis e interpretación obtenemos la elasticidad renta de este producto, que al ser de entre 0 y 1, se clasifica como un bien normal. Es decir, aumentos en el PIB a precios de mercado, que probablemente va asociado con el aumento en la renta de los consumidores, genera aumentos en el consumo o demanda de cerveza. Podemos enunciar que, según el modelo, por cada 1% que aumente el PIB a precios de mercado, el consumo de cerveza aumentará un 0,961%. 6.2 PREDICCIONES El último paso de este estudio relacionado con el modelo econométrico final, es elaborar predicciones para la variable endógena Consumo de Cerveza. Sin embargo, resulta 31 interesante observar la distribución gráfica de los residuos de la regresión antes de pasar a la predicción para observar cómo está distribuida la parte aleatoria del modelo, como se puede ver en la Figura 6.3. Figura 6.3. Distribución gráfica de los residuos contra la variable endógena del Modelo 7. Se puede observar en la gráfica de los residuos contra la variable endógena que la gran mayoría de los errores de la estimación, la parte aleatoria del modelo, es inferior al 5% y se distribuye de forma aleatoria, sin seguir ninguna estructura. De los 60 trimestres estimados e incluidos en el modelo, todos los errores cometidos son inferiores al 10% y en 49 trimestres el error es inferior al 5%. El máximo error cometido por el modelo es el cometido en el tercer trimestre de 2013, en el que el error fue de un 8,83% y en el primer trimestre de 2010, en el que el error fue de un 8,01%. Tras analizar la distribución de los residuos en nuestro modelo final, y a través de la herramienta Gretl, se va a proceder a realizar las predicciones para los cuatro trimestres más próximos de los que existen datos, en este caso los del año 2019. Este procedimiento se va a elaborar mediante una función en la que puedan observarse tanto los valores reales como las predicciones asociadas a sus correspondientes intervalos de confianza. Para que se vea de una forma más sencilla vamos a representarlo de dos maneras: mediante la gráfica de la Figura 6.5 y mediante el cuadro de la figura 6.4. 32 Figura 6.4. Cuadro representativo de las predicciones, los datos reales y los intervalos de confianza del año 2019 por el Modelo 7. Figura 6.5. Valores reales contra las predicciones e intervalos de confianza del año 2019 del Modelo 7. Como vemos en las figuras, nuestro modelo econométrico final, el Modelo 7, es un modelo funcional, y que realiza unas predicciones coherentes a los datos reales. Como podemos ver en la figura 6.5; todas las predicciones están dentro del intervalo de confianza al 95% de precisión, por lo que se pueden considerar como predicciones correctas. Se calculan las desviaciones de los resultados obtenidos y el porcentaje de error que se ha obtenido en este modelo para los cuatro trimestres de 2019 que hemos realizado predicciones, con el fin de comprobar la exactitud y la precisión que se ha conseguido a 33 través del modelo final que hemos seleccionado. El trimestre que más desviación en la predicción ha tenido es el primer trimestre, con un error de 0,0511 y del 0,423 %, y el trimestre que menos ha sido el segundo trimestre, con un error de 0,0117 y del 0,095%. Todas las predicciones en todos los trimestres han tenido un error por debajo del 0,5%. Trimestre Valor Real Predicción Desviación 1er Trimestre 2019 12,083318 12,134467 0,423% 2º Trimestre 2019 12,293392 12,281699 -0,095% 3er Trimestre 2019 12,375189 12,411179 0,290% 4º Trimestre 2019 12,221498 12,177823 -0,357% Figura 6.6. Análisis de las desviaciones en las predicciones del año 2019 por el Modelo 7. 7 CONCLUSIONES Para dar por finalizado este estudio, se van a describir las principales conclusiones que se han obtenido a lo largo del mismo. La finalidad de este último apartado es analizar y corroborar si han sido cumplidos los objetivos que se proponían al comienzo del estudio. Los principales eran desarrollar una reseña histórica de la importancia de la cerveza tanto en España como en el mundo, que ha sido incluida en los anexos; evaluar la importancia de la cerveza en el mercado de bebidas alcohólicas en España y, por último; determinar tanto las variables influyentes y significativas que afectan a la demanda de este mercado, como la magnitud que proporcionaba cada una en dicha demanda, todo basado en el último periodo existente, del año 2015 al año 2019. Todos ellos han sido resueltos a lo largo del estudio y en las siguientes líneas vamos a desarrollar las principales conclusiones de cada uno. La elección de la cerveza como producto a analizar, aunque no sea uno de los típicos cuando se piensa en la excelente gastronomía española, es muy sencilla, ya que es la bebida alcohólica más consumida en nuestro país desde hace más de 20 años, cuando superó al vino en estos registros. Este fue un hecho histórico, ya que el mercado de las bebidas alcohólicas en España había estado dominado hacía muchos siglos por el vino. 34 Por ello y por su exponencial crecimiento a lo largo de los últimos 100 años, la cerveza fue el producto escogido para el análisis. También ha sido cumplido el objetivo principal de este trabajo, que no era otro que elaborar un modelo econométrico doblemente logarítmico que explicara la variabilidad del consumo de cerveza en el mercado español (en este estudio se ha conseguido una variabilidad explicada del 93%). Todo ello basándose en determinadas variables exógenas relacionadas con la cerveza y respetando las hipótesis básicas de los modelos de Mínimos Cuadrados Ordinarios, para confeccionar un modelo econométrico que sirviera para realizar predicciones del consumo de cerveza. Si bien inicialmente el estudio valoró la posibilidad de incluir en él numerosas variables independientes (hasta 20 fueron incluidas en el modelo original), finalmente han sido 8 las variables resultantes significativas para el modelo. Estas son: Precio de la Cerveza, Precio del Vino Tinto con Do, Precio de los Vinos Espumosos, Precio de la Sidra, Precio del Ron, Precio del Anís, Precio de Otras Bebidas Alcohólicas y Producto Interior Bruto a precios de mercado. Las características tanto de su presencia como del valor de su coeficiente, o su explicación pertinente en cuanto a su relación al consumo del producto en estudio, la cerveza, han sido desarrolladas en el apartado anterior de Resultado e Interpretación, como ya hemos visto. Para finalizar este apartado, hay que destacar que la principal limitación que se ha encontrado durante la realización de este estudio, se trata de la existencia y más que posible significatividad de múltiples variables intangibles no medibles que afectarían a la variable de estudio y, por lo tanto, modificarían el modelo. Las más destacables son las actitudes personales, la actitud de compra o la que tiene que ver con el comportamiento de los consumidores. Todas ellas derivadas de la múltiple y variada oferta de cerveza que existe en la actualidad. 41 Figura A 2.2. Puertos de destino de las exportaciones de cerveza española en las Américas entre 1787 y 1804. Fuente: Barber, X. G. (2014). La cerveza en España: Orígenes e implantación de la industria cervecera. LID Editorial. Pero el fin del dominio naval español en las Américas, la pérdida de gran parte de las colonias y la invasión napoleónica hicieron desaparecer las exportaciones de la industria cervecera española y concretamente santanderina, suponiendo un duro golpe para la industria cervecera de nuestro país a finales del siglo XVIII. La siguiente etapa de la industria cervecera en nuestro país, a comienzos del siglo XIX, estuvo marcada por diversos hechos históricos y políticos. Esta etapa fue aciaga tanto para nuestra industria, como para nuestra economía, nuestro poderío internacional y para nuestro modelo de reinado. Sin embargo, a partir del año 1840 hasta finales del siglo XIX, la industria cervecera experimentó un fuerte crecimiento y expansión gracias al fuerte desarrollo industrial que se dio en España. El sector industrial, y concretamente el cervecero, experimentó un notable crecimiento de la mano de la importación e implantación de cuantiosas innovaciones técnicas y tecnológicas desarrolladas en los países punteros de Europa en las décadas precedentes. Las negativas características estructurales y específicas de nuestro país impidieron un mayor desarrollo. Estas eran la estrechez y escasa demanda del mercado interior, la carencia de carbón u otras materias primas energéticas, la atrasada e improductiva agricultura, y la debilidad de los entes públicos. 42 Gracias al proceso de modernización de la industria cervecera por medio de tecnologías importadas de la Revolución Industrial, este sector atrajo a numerosos empresarios que querían invertir su capital en un negocio incipiente y con una creciente demanda, como se menciona en Puig (1994). Esto supuso la puesta en marcha de varias fábricas más tanto en Madrid como en Santander, destacando a una de ellas que se convertiría en referencia nacional, la fábrica de Santa Bárbara en 1815, con la dirección por parte del maestro cervecero alemán Carlos Brück. Otra fábrica a tener en cuenta fue la fundada por Andrés Taboada, situada en la fábrica de Lavapiés, y que se convirtió en la fábrica cervecera más grande del país, con una extensión de 3900 metros cuadrados. Así, en 1870 encontramos las siguientes fábricas de cerveza en Madrid: Santa Bárbara de Carlos Brück, Lavapiés de Andrés Taboada, Leganitos de Cándido Ríos, Libertad de Sebastián Goepfert, San Francisco de Manuel Olmedo, Bastero de Floffman y Fort, Santa Isabel de Antonio Gessner y La Deliciosa. Esta expansión de la industria también supuso el crecimiento de los puntos de venta de la cerveza, que en su gran mayoría eran cafés y botillerías. La industria cervecera también se arraigó en Barcelona, la capital catalana, sobre todo gracias al impulso de Juan Maurer y J. Heuse, dos maestros cerveceros alemanes, y Luis Moritz Trautmann, maestro cervecero francés. Encontramos siete fábricas de cerveza en 1857 en la ciudad condal. Entre 1845 y 1870 llegaron a operar en la capital catalana un total de 15 fabricantes de cerveza, con una longevidad media de sus fábricas de 4,07 años. Aunque la industria cervecera no solo fue desarrollada en las tres ciudades nombradas, ya que el incipiente negocio fue repartido a lo largo de casi todo el territorio peninsular a mediados del siglo XIX. Otras ciudades españolas en las que se implantó en menor medida la industria cervecera fueron Cádiz, Coruña, Córdoba, Málaga, Palencia, Toledo, Valencia, Salamanca, Valladolid y Zaragoza. Otro hecho a remarcar en esta época de la industria cervecera española fue el intento de la creación de nuevos tipos de cerveza, gracias a las innovaciones tecnológicas introducidas en la época. Aunque este intento de diversificación de la cerveza original tuvo escasa repercusión y demanda. Las más famosas fueron la cerveza de damas, la cerveza blanca de rosa y de jengibre, la cerveza doble y las cervezas aromáticas. Otra gran alternativa fue la cerveza gasificada, lanzada al mercado al final del año 1840. Este 43 tipo alternativo de cerveza era de un tono más claro, más espumosa, con menor graduación alcohólica y de sabor más suave y un período de conservación mayor. Aunque tuvo un gran éxito en sus primeros años de lanzamiento, poco a poco su demanda fue cayendo hasta desaparecer a finales del siglo XIX. Aunque no todo fue positivo en esta época para los productores españoles de cerveza, ya que se tuvieron que enfrentar a dos grandes problemas. El primero fue la dificultad para obtener o fabricar envases de vidrio en los que almacenar la bebida, debido a la débil industria nacional. El segundo problema fue la dependencia total del lúpulo extranjero, debido a que era un cultivo que no se producía en España por las condiciones climatológicas. En cuanto al consumo de cerveza de los habitantes españoles durante el siglo XIX, como se cita en Capella (1963), el consumo total nacional en España en el año 1858 fue de 56227 litros de cerveza, de los que un 65% pertenecían a la ciudad de Madrid y un 17% a Barcelona. Considerando la población total española de dicha época, se estima un consumo per cápita de 0,038 litros por año, aunque en ciudades como Madrid esta cifra se eleva hasta los 2,17 litros por año. En cuanto a la variación de los precios de la cerveza en el siglo XIX, destaca sobre todo una tendencia decreciente en la mayoría del período. Se transcurre desde los cuatro reales de una botella grande a principios de siglo hasta llegar al precio de un real en el año 1869. Esto se debe al incremento de la capacidad productiva de la industria cervecera española, el cambio de modelo desde el monopolio hacia la libre competencia y el favorable trato fiscal que recibió el sector cervecero por parte de los entes públicos, como veremos en la siguiente figura. En comparación con la evolución de los precios del vino, en este siglo la cerveza reduce el diferencial de precios un 50% respecto al vino con DO Valdepeñas y un 28% respecto al vino con DO de La Mancha. Figura A 2.3. Tarifas impositivas sobre el consumo de bebidas alcohólicas en el mercado español entre 1845 y 1864 (reales/arroba). Fuente: 1845: El Católico (27/6/1845); 1848: Diario de Avisos de Madrid (7/3/1848); 1857: La Esperanza (19/12/1856); 1864: El Faro Nacional, 92, 9/8/1864, pp. 167-168. 44 Cambiando de etapa, los últimos años del siglo XIX y las primeras décadas del siglo XX, la economía española estuvo marcada por la llegada del segundo ciclo de la Revolución Industrial con innovaciones en los sectores químico, farmacéutico, eléctrico, automovilístico y logístico, lo que produjo un notable aumento del consumo de cerveza y otros bienes que no eran de primera necesidad. Esto se debió al notable aumento de los ingresos per cápita que se dieron a principios del siglo XX. Estas industrias modernas se caracterizaron por el uso de la electricidad en la mecanización del proceso de fabricación, incluidas entre ellas la industria cervecera moderna. Industrias como la cervecera y otras como la papelera o la vidriera aumentaron drásticamente la escala de producción y con ello, se dio a cabo el proceso natural de cambio hacia empresas de gran tamaño. La mayor revolución en la industria cervecera del siglo XX se dio por la introducción en el mercado de la cerveza de baja fermentación, gracias a su descubrimiento por el maestro cervecero Josef Groll en la ciudad de Pilsen. Esta fue engendrada a partir del uso de levadura de baja fermentación junto con maltas de tonos más pálidos y lúpulos aromáticos. El resultado fue una cerveza con una tonalidad dorada más clara, con una menor graduación alcohólica, más suave y refrescante, un exquisito amargor, y con un período de conservación mayor, hecho importante ya que toleraba mejor el transporte de largas distancias, muy frecuente en aquella época. Este tipo novedoso de cerveza fue un boom que sustituyó a todas las anteriores cervezas y que perdura hasta nuestros días. La nueva cerveza Pilsen reunía todas las características demandadas por los consumidores de cerveza de aquella época, y por lo tanto tuvo un gran acogimiento, además de atraer a un mayor número de nuevos consumidores. El otro acontecimiento que marcó la industria cervecera de esta época fue la introducción de frío artificial en el proceso productivo, además de otros hechos importantes como la pasteurización o la obtención de levaduras puras, surgidos por el estallido de las innovaciones en el campo de la química. La introducción del frío artificial supuso grandes mejoras en la industria cervecera: la producción de cerveza durante todo el año, el aumento del período de conservación de la cerveza, y por último el incremento de las distancias a la que podía ser transportada la bebida para ser comercializada. La fábrica de cerveza barcelonesa Damm fue la primera fábrica en España en introducir el uso de frío artificial en su proceso productivo a finales del siglo XIX. 45 La evolución de la industria cervecera hacia las cervezas de baja fermentación supuso un gran cambio en el modelo productivo de la industria, ya que estas eran más intensivas en capital, necesitaban de grandes inversiones para su producción y tenían unos costes fijos mucho más elevados. Esto dio lugar a la aparición de economías de escala y una disminución gradual del coste unitario de producción, dando un giro de la industria hacia fábricas de mayor envergadura, mayor capacidad productiva y una reducción del número de empresas. Los pequeños fabricantes fueron impulsados a la desaparición o reducidos a un ámbito de producción local. Apareció entonces en la industria cervecera española una mayor concentración en la cuota de producción, reducida a unas pocas empresas. Desde el año 1890, en el que encontrábamos 58 fábricas operativas de cerveza en España, se pasó a 32 en el año 1901. Esto supone una reducción del 45 % en el número de fábricas cerveceras en poco más de 10 años. A su vez, entre dichos años se produjo un aumento medio de la capacidad productiva en las fábricas españolas de un 240 %. Con este cambio se consolidaron la fábrica Damm y Moritz en Barcelona, El Águila e Hijos de Mahou en Madrid, Estrella Galicia en La Coruña, Estrella de Gijón en Asturias, La Austríaca en Santander, La Cruz del Campo en Sevilla, El Mediterráneo en Málaga y La Zaragozana en Zaragoza. Figura A 2.4. Número de fábricas de cerveza en España entre 1857 y 1906. Fuente: Estadística administrativa de la contribución industrial y de comercio (1857, 1863, 1879, 1889, 1890, 1893, 1895, 1900-1906) 46 En el año 1920 el oligopolio cervecero instaurado a raíz de las economías de escala estaba liderado por El Águila con un 21,11 % de la cuota española, seguido por Damm con un 12,59 %, de Cruzcampo con un 11,44 % e Hijos de Mahou con un 10,18 %. Entre estas compañías líderes en el sector cervecero español, se produjo un cambio de manos en el capital, pasando de estar mayoritariamente controlado por alemanes, ingleses y franceses a ser la mayoría de origen español. A fecha de 1917, el 68 % del capital de la industria cervecera era de procedencia española, el 12 % francesa, el 9 % alemán y el 4 % suiza. Como proceso de evolución natural tras el ocurrido, y concluida la fase más artesanal en la que la producción y la venta de la cerveza estaban realizadas en una misma unidad, hubo una revolución en cuanto a los canales de distribución y venta se refiere. Se dio un lógico crecimiento tanto del comercio y de las vías de transporte de la bebida como de los establecimientos donde era vendida, como bares, cafés, restaurantes y una nueva figura surgida en el siglo XX como las cervecerías, establecimientos en los que su producto principal de sustento era la cerveza. En cuanto a la evolución de los precios en esta etapa, la cerveza fue disminuyendo su nivel de precios de forma paulatina. Primero reduciendo el diferencial respecto al nivel de precio de los vinos españoles y luego incluso llegando a situarse a un precio inferior que los vinos de Valdepeñas y La Mancha en los primeros años del siglo XX. Los principales motivos, como se menciona en Barber (2014), fueron una rígida oferta de vino español combinada con una disminución de su calidad por la plaga de las xiloferas, el comienzo de una producción en masa de cerveza de baja fermentación y un diferencial de precios a favor de esta última ocasionado por las continuas subidas del precio del vino. Estos hechos ofrecieron la posibilidad de incrementar el consumo de cerveza producida en España desde finales del siglo XIX hasta mediados del siglo XX. Aunque no en toda la época fue así, ya que en los primeros años del siglo XX se produjo una subida de precios en el sector cervecero debido a la aplicación de una presión fiscal más elevada y una posterior subida de los impuestos. Comentando el apartado de la fiscalidad, la cerveza tuvo mejor trato impositivo que sus bebidas competidoras durante casi todo el periodo, ya que en 1890 sus gravámenes se situaban entre un 90% y un 95% por debajo del vino común y generoso respectivamente, al igual que por debajo de otras bebidas alcohólicas como la sidra, el brandy o el anís. 47 Solo en 1907, con la reforma de la carga impositiva de la cerveza, se consiguió igualar los tipos impositivos que gravaban la cerveza con los del vino. Figura A 2.5. Tarifas impositivas sobre el consumo de bebidas alcohólicas en España en 1885, 1899 y 1904 (pesetas por litro). Fuente: 1885: Diario oficial de avisos de Madrid (3/7/1885); 1899: El Imparcial (20/6/1899); 1904: Heraldo de Madrid (14/2/1904) Respecto a la balanza comercial cervecera de España, era negativa, pues las exportaciones durante este período fueron insignificantes, siendo el año con mayor volumen 1913 con 78.769 litros destinados mayormente hacia las Canarias, Marruecos, Melilla y Ceuta. En definitiva, el sector cervecero español destinó la práctica totalidad de su producción a su consumo interior. En cuanto a las importaciones, siguieron una tendencia alcista desde 1870 hasta tocar el máximo en 1891 con 1.232.596 litros. En este año y el siguiente se produjeron unas fuertes subidas arancelarias del 52 % y 20 % respectivamente que supusieron un gran freno a esta tendencia alcista de importaciones europeas de cerveza. Estas subidas arancelarias dieron lugar a una caída de más del 50 % de las importaciones en dos años, siguiendo esta tendencia hasta 1910, año en el que menos importaciones de cerveza se dieron en España en el siglo XX. Durante el período 1897-1913, el 70% de las importaciones provinieron de Alemania, seguida de Gran Bretaña con el 16% y Francia, Holanda y Dinamarca con el 7%, 3% y 1% respectivamente. En el año 1922 se produjo un hecho relevante en cuanto a la industria cervecera española, pues fue fundada la Asociación de Fabricantes de Cervezas de España, que tenía como principal objetivo defender los intereses que eran comunes a todas las compañías del gremio. Esta asociación fue establecida conjuntamente en Madrid por representantes de El Águila, Cruzcampo, Mahou, Moritz, Damm, Cervezas de Santander, Estrella Galicia, Gambrinus, La Salve, Santa Bárbara, La Vizcaína, La Zaragozana, La Esperanza y El León. Aunque la junta directiva estaba compuesta por miembros de las 6 cerveceras más potentes, las nombradas en las seis primeras posiciones anteriormente. Mediante esta asociación se pretendía controlar y realizar modificaciones en el precio de la bebida 48 conjuntamente, actuando como un cartel; apoyar a empresarios cerveceros que estaban afectados o tenían problemas por las huelgas; promulgar reglamentos sobre la producción, embotellamiento y transporte de la cerveza; constituir el Gremio de Fabricantes de Cerveza de España en 1931; y pactar una uniformidad en los envases de vidrio y la cabida de las cajas para su transporte. La afectación de la Guerra Civil a las distintas empresas cerveceras españolas fue mayor o menor dependiendo de la zona geográfica en la que se encontraban. Por ejemplo, las barcelonesas Damm y Moritz estuvieron menos afectadas que las madrileñas Mahou, El Águila o Santa Bárbara, que fueron intervenidas o incautadas por los bandos republicano o franquista durante todo el período que duró la Guerra Civil. Tras la victoria del bando franquista en la Guerra Civil en 1939, la industria cervecera estuvo marcada por elementos comunes a todas las industrias, como la falta de innovación y competencia, la escasez de materias primas debido al régimen autárquico, o el control de los precios y producción. Este último acontecimiento generó beneficios a corto/medio plazo a las grandes compañías de nuestro país. En este gris periodo, fue creado el Servicio Nacional Sindical de la Cerveza, sustituyendo a la anterior asociación. El mayor reto al que se enfrentó fue gestionar la adquisición de cebada ya que la demanda era superior a la oferta. También decidió unificar los precios para todo el territorio español, impedir la creación de nuevas fábricas y fijar cupos de producción mediante la división del territorio nacional en cinco zonas. Esta institución tuvo una corta duración, ya que fue disuelta en 1941. Otros problemas de la industria cervecera en esta época, además del control de precios, que estuvo presente mediante un tipo u otro de control hasta 1980, fueron el suministro de energía eléctrica, el abastecimiento tanto de cebada como de lúpulo, la represión sufrida por los trabajadores del sector y la extorsión política recibida por los propietarios de las cervecerías. Esto supuso un racional estancamiento del sector durante muchos años de la posguerra, ya que en 1940 la producción nacional era de 611.000 hectolitros y en 1950 era inferior, de 604.000 hectolitros. Aunque tras el Plan de Estabilización de 1959, se dieron una serie de cambios importantes como la apertura exterior del comercio, la supresión paulatina del intervencionismo de la 49 economía y un plan para el control de la inflación que desembocó en un gran aumento de la producción por parte de la industria cervecera española. En la década de 1960 se multiplicó por cuatro la producción, pasando de los 3.434.000 hectolitros en 1960 a los 12.307.000 hectolitros en 1970, como se menciona en García Ruiz (2003). Esta década fue la década de oro para la industria cervecera, ya que se dio su implantación general entre los consumidores españoles gracias a cuatro factores. El primero fue el aumento del número de fabricantes y la modernización de la industria tras la importación tecnológica europea; el segundo la transformación geográfica española de rural a urbana, lo que desembocó en un proceso sociológico de cambio del vino a la cerveza; el tercero el favorecimiento de un nivel de precios baratos respecto a sus competidores; y por último el gran crecimiento de la renta per cápita y su positiva distribución hacia las clases más desfavorecidas. Otros hechos a destacar fueron la creación en 1962 de la Asociación Española de Técnicos de Cerveza y Malta, y de la Escuela Superior de Cerveza y Malta en 1965, todas ellas destinadas a formar maestros cerveceros nacionales que pudieran dirigir la industria con un nivel de calidad superior. Sin embargo, no todo fue positivo en esta década, ya que también se dieron considerables aumentos en el coste de las materias primas, de los combustibles y de los salarios de los trabajadores de dicha industria. Tras la muerte del dictador Francisco Franco en 1975, se inicia un período de transición democrática con importantes reformas, las más destacadas los Pactos de Moncloa en 1977. Estas reformas permitieron la corrección de los mayúsculos desequilibrios macroeconómicos, además de la modernización de los instrumentos fiscales y monetarios. Esto tuvo gran repercusión en el mercado cervecero, ya que se eliminó el control de los precios por parte de la Administración pública. Otros hechos destacables fueron la publicación en 1973 de un nuevo Reglamento para la fabricación de la cerveza y la constitución en 1977 de la Asociación Nacional de Fabricantes de Cerveza. Debido a necesidades imperiosas de los productores, en 1978 se produce un incremento de los precios de un 18 % hasta las 3,86 pesetas por litro, todo ello a raíz de las fuertes subidas de las materias primas en los años anteriores. Según el INE, en el año 1978 nos encontrábamos con 54 establecimientos o fábricas donde se producían cerveza, siendo 6 de ellos dominantes y contando con plantillas superiores a los 500 trabajadores. 50 Pero en 1986, con la entrada de España en la Comunidad Económica Europea se dieron grandes transformaciones en la industria cervecera española, formándose grandes grupos multinacionales. Esto tuvo lugar gracias a la liberalización ordenada en un clima de seguridad y confianza, que estimuló tanto la inversión nacional como la extranjera. Es considerada una etapa de madurez en la industria cervecera, ya que se incrementó tanto la producción en un 10 % como la demanda y el consumo un 20 %, pasando la cerveza a competir directamente con el vino por ser la bebida alcohólica más consumida en España. La entrada de capital extranjero y las diferentes adquisiciones por parte de las grandes compañías españolas dieron lugar a una gran concentración de las cuotas de mercado. De las 37 fábricas que existían en 1985, el 75,88 % de la producción total estaba acaparado por las seis compañías líderes, como se enuncia en Moreno (2013). Las entradas más significativas de capital extranjero fueron la de Kronenburg en Mahou y Heineken en El Águila. Un año remarcable para la industria de la cerveza en España fue 1987, ya que en este consiguieron situarse como la bebida alcohólica más consumida en nuestro país, superando al vino. En este año el consumo fue de 66,6 litros por habitante y año, mientras que el de vino se quedó en los 55 litros por habitante y año, como se menciona en Trujillo (1987). En ese año España también se consolidó como uno de los mayores países productores de cerveza, situándose en tercera posición en Europa y novena posición en el ranking mundial. En 1995 es aprobada una nueva reglamentación sobre la producción y conservación de la cerveza, que perdura aún hasta nuestros días. Es conocida como Reglamentación técnicosanitaria, y está aprobada por el Ministerio de Consumo. También en dicho año se constituyó el último organismo nacional de la bebida, Cerveceros de España, que controlan y supervisan la industria cervecera en nuestros días. Los intensos movimientos de la concentración producidos entre las empresas cerveceras, especialmente a finales del siglo XX y principios del siglo XXI, han dado lugar al oligopolio actual, formado por 6 grupos empresariales y que son, en orden de volumen de producción en 2011: Grupo Mahou-San Miguel (37,5 %), Heineken España (29,9 %), Damm (24,9 %), Hijos de Rivera (3,4 %), Compañía Cervecera de Canarias (2,5 %) y La 57 Puig, N. (1994), “Modernización y regulación. La industria alcoholera española, 18561953”, en Nadal, Jordi y Catalán, Jordi (eds.), La cara oculta de la industrialización española, Alianza, Barcelona, 99-126. Trujillo, Antonio (1987), “La industria cervecera en España”, Revista Cerveza y Malta, 93, 3038. UNWTO (2018). Panorama OMT del turismo internacional. Retrieved from https://www. e-unwto. org/doi/pdf/10.18111/9789284419890. Varian, H. R., Rabasco, E., & Toharia, L. (2010). Microeconomía intermedia: un enfoque actual (No. HB171. V37 1996.). Antoni Bosch.